AI・データ分析のフリーランス向け案件が業界最大級
BIとは、Business Intelligence（ビジネス・インテリジェンス）の略で、企業が保有する様々なデータを収集・蓄積・分析し、業務や経営など、企業活動の意思決定に活用する取り組みのことです。
近年、企業のIT化やDX化の取り組みが進む中で、BIシステムを導入する企業も増えてきています。その流れを受けて、BIに特化したエンジニアである、BIエンジニアのニーズも高まっています。ここでは、BIエンジニアという職種について、求人動向、仕事内容、必要なスキル、おすすめの資格、収入、将来性などをまとめました。
BIエンジニアとは、BIシステムの設計・開発・運用及びBIシステムを用いたデータ活用を支援する職種となります。前述の通り、近年BIを企業活動に取り入れる動きが加速しており、BIエンジニアはニーズが非常に高まっています。
しかし、BIエンジニアを必要とする案件は増えている一方で、BIに特化したエンジニア人材は不足しており、企業もBIエンジニアの育成に追われているのが現状です。BIシステムを導入したくても、対応できるスキルを持った人材が少ないという状況であるため、BIエンジニアは他のIT関連の職種よりも、高い収入を得やすい傾向にあります。
BIエンジニアの仕事は、具体的にどのような内容となるのでしょうか。基本的な4つの仕事内容について説明します。
BIツールのシステム実装・画面開発はBIエンジニアにとって主要な業務となります。BIツールは、基本的にはプログラミングは不要で、GUIを使ってダッシュボードや分析画面などの画面開発を行うことができます。未経験者でも、ツールの使い方さえ理解できれば開発が可能であるため、未経験者が最初にBIエンジニアとしての経験を積むのに適した仕事です。
一方で、画面などはクライアントが業務で直接使う機能ですので、業務上のニーズをしっかりと理解した上で、クライアントの使いやすさを考慮しながら開発する必要があります。
DWHはData Warehouse（データウェアハウス）の略です。DWHとは、企業の様々な業務の中で発生したデータを収集・蓄積して一元管理する、分析に特化したデータベースのことを指します。
DWHの構築にあたっては、収集するデータの種類や保持形式などを考慮しながら設計・構築を行います。
DWHでは通常の業務システムで扱うデータよりも大量のデータを蓄積することが多いため、ビックデータの操作や、複数のデータの横断的な分析を滞りなく行えるように設計することも、DWHを構築する上で大事なポイントです。
ETLは、Extract（抽出）、Transform（変換）、Load（書き出し）を略したものです。つまり、ETLはDWHに蓄積するためのデータを複数の社内システム等から抽出、変換し、書き出すための機能のことを指します。
最近では、GUIで開発できるETLツールも存在しますが、データの抽出や変換、書き出しの処理を開発するためには、前提としてデータベースの知識や、データ操作の知識が必要となります。
BIエンジニアの業務範囲として、収集・蓄積したデータを利用し、分析データの作成を行うこともあります。
具体的には、SQLを用いてデータの抽出・加工を行なったり、PythonやRなどのプログラミング言語を使った分析を行うことなどが仕事内容となります。場合によっては、機械学習ツールなどを活用して分析データの作成を行うケースもあります。
BIエンジニアとして仕事をしていくためには、どのようなスキルが必要となるのでしょうか。BIエンジニアに必要な知識やスキルを5つご紹介します。
BIシステムでは多くの種類のデータを扱います。また、業務システムのデータと異なり、大量のデータを長期間保存する、つまりビッグデータを取り扱うことが多くなります。そのため、データの抽出や加工をスムーズに行えるように、データベースの設計・構築に関する知識や、データの操作スキルを身につけておく必要があります。
データラングリングとは、データのクレンジングと整形の作業のことを指します。企業内の個々のシステムに保存されているデータは、蓄積・分析に適した形式になっていなかったり、データの欠如やエラーが含まれていたりします。このようなデータを加工し、クレンジングすることで、その後の分析をスムーズに行えるようにすることがデータラングリングです。
BIツールでの分析や可視化を行う前段階として、非常に重要な作業となりますので、効率的かつ確実に行うためのスキルが必要となります。
BIツールの基本的な知識だけでなく、複数のBIツールを扱えるスキルがあると、BIエンジニアとしてさまざまな案件に携わるチャンスが増えます。さらに、ツールに関する知識だけでなく、経営数値のダッシュボード化など、BIツールを利用する企業の業務に関しての知識があると、ユーザとのコミュニケーションに役立つでしょう。
また、ユーザの使いやすさを意識した、ユーザビリティの高い画面設計ができることも、重要なスキルの一つとなります。
複雑な分析モデルの構築を行うような、高度なスキルは必須ではありませんが、ビジネス上の課題や目的に応じて適した分析手法を選択するために、基本的な統計解析の知識は身につけておいた方がよいでしょう。
また、機械学習ツールなどと連携したデータ分析を求められるような案件もありますので、機械学習に関する知識も武器の1つになります。
BIツールの中にはGUIインタフェースでデータの操作ができるものが多いですが、データの前処理や、データの加工・集計・分析などでSQLを使う機会も多く、求人案件では必須スキルとされているケースも見られます。
そのため、データベースの知識と同様、基本として身につけておくべきスキルであると言えるでしょう。
BIエンジニアの年収の水準はどのようになっているのでしょうか。正社員とフリーランスの傾向をまとめました。
BIエンジニアの正社員の年収は、役職なしで300〜400万円程度、役職がつくと500万以上を狙うことができます。その他のIT関連職と比較して、高い水準にあると言えるでしょう。
BIエンジニアはエンジニアの中でも経営層に近い領域で、コンサルティングに近い業務も担うことが多いため、スキルや経験次第では、さらに上の年収も狙うことが可能です。
BIエンジニアは、フリーランスとしての案件も多く、経験者であれば月単価は80万円以上が見込めます。
BI関連の案件は、特にBIツールやETLツールの経験者であることが必須条件となっているケースが多いため、フリーランスとして独立する前に、それらの実務経験を備えておくことが望ましいです。
なお、月単価100万円以上の案件の場合は、プロジェクトリーダーとしての業務内容が含まれていることもあります。そのため、水準より高い単価を目指す場合は、プロジェクトリーダーとして幅広い業務をこなせるように、BIエンジニアに必要なスキルを横断的に身に付けることを意識した方がよいでしょう。
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BIエンジニアに必須の資格はありませんが、統計学やデータベースに関する資格など、BIエンジニアの実務に活かすことができるおすすめの資格をご紹介します。
統計検定®とは、一般社団法人日本統計学会が認定し、一般財団法人統計質保証推進協会が実施する、統計に関する知識や、統計学を活用する力を評価する検定試験です。
基本的な統計学の知識を問う1級・準1級〜4級の5段階の試験のほか、データの前処理、分析の実践及び利活用に関する基礎知識を問うデータサイエンス領域の試験などがあります。
BIエンジニアとしてBI案件に参画する上で、基本的な統計学は理解しておくことが望ましいため、おすすめの資格の1つです。
オラクルマスターとは、日本オラクル社が実施する資格の1つで、Oracle Databaseに関する技術を認定する試験です。ブロンズ、シルバー、ゴールド、プラチナの4つのグレードに分かれており、シルバー以上のグレードは世界基準の資格となります。
データーベース製品は数多くありますが、世界でも高いシェアを維持しているのがOracle Databaseです。本試験では、データベースの運用や管理、SQLの基礎知識を身に付けることができます。
データベーススペシャリスト試験は、データベースの技術的な専門性を有することを認定する国家試験で、情報処理技術者試験の一つです。
データベースの専門家として、企業活動を支えるパフォーマンスの高いデータベースシステムを構築・管理し、顧客のビジネスに活用できる能力が求められます。
IT系の資格の中では難易度が高いものの、取得することで自らの市場価値を上げることができます。
G検定は、一般社団法人日本ディープラーニング協会が実施している、ディープラーニングを事業活用する能力や知識を有しているかを認定する試験です。
BIエンジニアは機械学習の知識が必要になるケースもあるため、人工知能や機械学習、ディープラーニングなどの幅広い知識を体系的に整理し、身に付けたい人におすすめの資格です。
今後もBIの需要は拡大していくことが予想されるため、BIエンジニアは将来にわたってニーズの高い状態が続く、将来性のある職種であると言えます。
なお、BIエンジニアとして各所から求められる人材になるためには、初心者でも比較的操作が容易であるBIツールが扱えるだけでなく、経営的な視点や、データベースに関する専門的な知識を兼ね備えていることが望ましいでしょう。
また、BIエンジニアのキャリアパスとして、BIシステムの企画・提案やプロジェクト管理が主な業務となるBIコンサルタントや、経営層向けの意思決定支援が主な業務となる経営コンサルタントを目指すケースが多くみられます。
他にも、特定のBIツールに関する知識を深めてプリセーラーとなるケースや、統計学やデータ分析、機械学習などのスペシャリストであるデータサイエンティストを志す方向性もあります。
更なる高収入を狙えるBIコンサルタントや経営コンサルタント、BI関連の職種としてBIエンジニア同様ニーズの高いBIツールのプリセーラーやデータサイエンティストなど、いずれも将来性のあるキャリアパスを目指すことが可能であると言えるでしょう。