現代社会においては、インターネットの発達に伴い、大規模なデータの活用が重視されるようになりました。
このような状況の中で、データを扱う専門職としてデータエンジニアリングが注目を集めています。
データエンジニアリングは、現在および将来のビジネスを支える中核的な役割を担っており、非常に魅力的な職種と言えます。
本稿では、以下の点について解説します。
- データエンジニアリングの定義
- 業務内容
- データサイエンスとの違い
- 必要なスキルや能力
- 将来性
特に、データエンジニアリングの概要を理解したい方、業務内容や必要なスキル・知識を知りたい方、将来性や需要について知りたい方には、本稿が役立つはずです。
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データエンジニアリングとは
この節では、データエンジニアリングの概念と実際の職務内容を説明します。
データエンジニアリングとは何か、そしてデータエンジニアが日々どのような作業に従事しているのかを解説していきます。
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データエンジニアリングの重要性
データの収集、解釈、検証を通じて分析を実施することをデータエンジニアリングと呼びます。
現代のビジネスにおいては、大規模なデータの活用が不可欠となっており、そのためにはデータ分析基盤の構築が欠かせません。
データエンジニアリングでは、そうした分析基盤の構築と運用、さらにデータの整理、管理、活用を行います。
データエンジニアリングの業務内容
データエンジニアリングの主な職務は、以下の通りです。
- データ分析基盤の構築・運用
- データの収集
- データの整理・加工
- AI・機械学習のマネジメント
まず、膨大なデータを分析者が利用しやすいよう、情報インフラを開発します。IoTの進展により収集できるデータ量が増えたため、そのままでは活用が困難です。そこで、データを保管・管理するシステムを比較し、最適な基盤を構築します。構築後も、バグ対応や高速化、トラブルシューティングなど、継続的な運用・改善が求められます。
次に、分析に有用なデータをデータベースやAPIから収集します。収集したデータは、重複の削除や表記ゆれの統一など、整理・加工を行い、分析に適した状態にします。また、グラフ化やプログラム作成なども行います。
さらに、AIや機械学習のための教師データ作成や、システム構築、運用におけるマネジメントも担当します。高品質な教師データを用意し、継続的にデータを増やすことで、AIの性能向上を図ります。
データサイエンスとの違い
データ活用に関わる専門職には、データエンジニアとデータサイエンティストがいます。
両者は似て非なる存在です。
データエンジニアは、データの整理やシステム開発を担当します。
一方、データサイエンティストは、データ分析や活用方法を検討する役割があります。
データ分析の専門家としてデータサイエンティストが知られていますが、彼らだけでは大規模なデータの正確な分析や予測は難しいのが実情です。
そのためには、データエンジニアによるデータの解釈、整理、検証が不可欠となります。
つまり、データエンジニアなくしてはデータサイエンティストの業務は円滑に進められません。
逆に、データエンジニアリングのみではデータ活用にはつながりません。
両者は車の両輪のように互いに補完し合う関係にあり、どちらか一方が欠けても成り立たないのです。
データエンジニアリングに必要なスキル・能力
この節では、データエンジニアとして求められる知識や技能について説明します。
データエンジニアリングには、以下のような多岐にわたる専門性が求められます。
- コーディング能力
- ビジネス知識
データエンジニアに必要な3つのスキル
データエンジニアリングに求められる主要な能力は、Python・SQL・Linuxの知識です。それぞれの概要と特性を説明します。
- Python はデータエンジニアが活用するプログラミング言語の1つで、特にディープラーニングで頻繁に使われます。AIなどの分野で注目を集める言語であり、習得するメリットは大きいです。初心者でも学びやすく、学習コストが低いのが特徴です。
- JavaやScalaなども役立つ言語なので、業務で必要なものから積極的に学習しましょう。
- SQLは最も普及しているデータベース言語で、データベース管理システム上でデータを操作するために使われます。ISOで標準化されているため、1つのデータベースに合わせて習得すれば、ほとんどのリレーショナルデータベースで活用できます。
- Linuxはオープンソースで最も普及しているOSで、主にサーバー用途で使われます。データベースに関連するITサービスのエンジニアにとって重要なOSです。
データ処理の基礎知識
データエンジニアリングにおいて、データの処理と保管のプロセスであるETLとELTの知識は不可欠です。
ETLはExtract(抽出)、Transform(変換)、Load(書き出し)の順序で行われ、ELTはExtract(抽出)、Load(書き出し)、Transform(変換)の順序となります。
ETLとELTのどちらが優れているわけではなく、状況に応じて適切に使い分けることが重要です。
ELTの方が処理速度は速いものの、
- データベースへの負荷が大きくなる点に注意が必要です。
- また、一時的にデータベースに大量のデータが蓄積されるため、情報管理にも気を付ける必要があります。
これらの特性を理解し、自社の事業に合わせて上手に活用することで、効率的なデータ管理が可能になります。
データエンジニアに求められる機械学習とデータ分析の理解
データエンジニアリングの職務を遂行する上で、機械学習に関する深い理解は欠かせません。
機械学習の経験を有するエンジニアは、データエンジニアリング分野で高く評価されます。
直接機械学習を実施するわけではありませんが、チームメンバーがその役割を担うためです。
機械学習の仕組みを理解しているエンジニアは、チームとのコミュニケーションが円滑になり、業務の進捗が促進されます。
高度な専門知識がなくても、基本的な仕組み、業務フロー、ビジネス活用方法などの理解は重要です。
同様に、データ分析に関する知見を持つことで、データサイエンティストとの連携が容易になります。
データ分析のツールや手法を習得することで、自身の職務にも活かせる機会が生まれるでしょう。
データエンジニアに求められるビジネスモデル理解力
データエンジニアリングの仕事において、企業の事業モデルを把握することは極めて重要です。
適切なデータ基盤を構築するには、企業が求めるデータニーズを理解する必要があるからです。
- 「どのようなデータが必要なのか」
- 「そのデータを何に活用するのか」
を把握できなければ、適切なデータの収集・整理・加工は行えません。
データを有効活用するには、経営課題に対する仮説を立てることが不可欠です。
ただ漫然とデータを集めても、効果的な施策には結びつきません。
仮説を立てることで、注目すべきデータポイントに焦点を当てることができるのです。
仮説を立てるには、ビジネスモデルの理解が欠かせません。
経営陣が仮説を立てる立場であっても、データエンジニアは経営陣の考えを理解する努力が求められます。
データエンジニアリングは、経営判断に大きな影響を与える重要な業務です。
したがって、技術的なスキルだけでなく、所属企業や顧客企業の事業についても一定の理解を深める必要があります。
データ可視化の重要性
データの可視化と分かりやすい情報の提示は、データエンジニアにとって不可欠な役割です。数値データを適切にまとめ、視覚的に理解しやすい形式に変換することが求められます。
意思決定の際に活用されるダッシュボードは、データを整理し、重要な指標を一目で把握できるようにするための重要なツールとなります。レポートの作成にも役立ちます。
データを活用する立場の人々は、必ずしもデータに精通しているわけではありません。そのため、分かりやすい形で情報を提示することが肝心です。
データエンジニアリングの将来性・需要
データを効果的に活用するためには、データエンジニアの役割が不可欠です。
しかし、この職種の将来性や現在の需要状況はどのようになっているのでしょうか。
本稿では、データエンジニアリングの様々な側面と、その求人ニーズについて詳しく説明していきます。
データエンジニア需要の高まり
データ分析の重要性が高まる中、データエンジニアに対する需要も増加傾向にあります。
近年、インターネットやIoTの普及により、企業が扱うデータ量は飛躍的に増大しました。
このビッグデータを活用することで、
- 経営課題の解決
- 新規ビジネスモデルの創出
など、様々な機会が生まれると期待されています。
そのため、ビッグデータの活用は企業にとって重要な課題となり、データを専門的に扱える人材への需要が高まっているのが現状です。
データエンジニアの需要増加と人材不足
データ分析の専門家は、現在だけでなく将来的にも高い需要が見込まれています。ビッグデータの活用がビジネスにおける重要なキーワードとなるためです。
経済産業省の委託調査によると、2030年にはIT人材が最大79万人不足すると予測されています。
この調査では、IT人材を「AI・ビッグデータを活用し、第4次産業革命に対応できる新しいビジネスの担い手」と定義しており、データ分析の専門家もその範疇に含まれます。
つまり、公的機関の予測を踏まえても、データ分析の専門家は将来的に不足し、需要が高まり続けると考えられます。
ビッグデータ関連の職種全般において、今後ますます人材需要が高まることが見込まれています。
まとめ
データエンジニアリングとは、分析のための情報の収集、解釈、検証を指します。
この業務はデータサイエンティストの分析作業に不可欠です。
近年、ビッグデータの重要性が高まり、データエンジニアの需要も増加しています。
将来的にも需要は拡大すると考えられ、魅力的なキャリアパスが描けます。
ビジネスを支える重要な存在として、データエンジニアの職業を検討してみてはいかがでしょうか。
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本記事が皆様の参考になれば幸いです。
