現代社会におけるビジネスの潮流として、ビッグデータやAI技術の活用が注目されています。
このような企業の動向に伴い、ニーズが高まっている専門職の一つが「データエンジニア」です。
本稿では、以下の点について解説します。
- データエンジニアの概要
- 業務内容
- 求められる能力
- 関連資格
- 将来性
特に、
- データエンジニアの仕事内容の全容を把握したい方
- 必要なスキルを知りたい方
- データサイエンティストやアナリストとの違いを理解したい方
- おすすめの資格情報を得たい方
は、ぜひご一読ください。
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データエンジニアとは
この節では、データエンジニアの役割と責務について解説し、データアナリストなどの関連職種との相違点を明らかにしていきます。
データエンジニアの業務内容や必要なスキルセットなどの詳細を、わかりやすく説明していきます。
データエンジニアの役割と需要の高まり
データの大規模な取り扱いに関する基盤の構築と運用を担う専門家がデータエンジニアです。
機械学習やデータ分析を行う企業をはじめ、多様な分野で活躍が見込まれる職種となっています。
ビッグデータの蓄積やAI技術の実用化が進展するにつれ、データエンジニアへの需要はさらに高まると予想されます。
データエンジニアとデータサイエンティスト・アナリストの違い
データ処理の専門家には、データサイエンティストやデータアナリストなどの職種があります。データサイエンティストは、大規模なデータベースに蓄積された膨大な情報から、必要な知見を抽出する役割を担います。
一方で、データエンジニアはデータサイエンティストに対して、分析に必要なデータを提供する役割があります。
また、データアナリストは基礎的な統計手法を用いてデータを分析し、わかりやすい形で結果を説明する職務を担います。
対してデータエンジニアは、高度な機械学習技術を活用して、テキストや画像、音声などの非構造化データを解析します。
このように、データ分析の手法や対象となるデータの種類が異なることから、それぞれの役割が区別されています。
データエンジニアの仕事内容・役割
データ分析の専門家としての職務と責任範囲を説明します。
データエンジニアは、組織のデータ管理と活用を担当する重要な役割を果たします。
彼らは、以下の業務を行います。
- データの収集、統合、加工、保存などのプロセスを設計・構築し、データの質と一貫性を確保する
- データ分析基盤の構築や最適化
- データパイプラインの管理など、データ活用のための基盤づくりに従事する
高度な技術力と問題解決能力が求められる職種です。
データ分析環境のアーキテクチャー設計
データ分析の基盤となる環境構築において、最初に取り組むべき重要な作業は、アーキテクチャーの設計です。
分析の計画を立てずに作業を開始すると、後々機能拡張時に余計な変更が必要になったり、メンテナンスの負荷が高まるリスクがあります。
ただし、アーキテクチャー設計では、利用するオープンソースソフトウェアやサービスの選択も行うため、一定の経験を積んだベテランが担当することが一般的です。
データ基盤構築とBI活用
データ基盤の構築は、要件や仕様が確定した後に着手されます。
この段階では、
- データベースやインフラ環境の設計・実装が行われ、
- データの抽出・格納機能を備えたアプリケーションが開発されます。
さらに、ビジネスインテリジェンスツールを活用し、主要業績評価指標を示すレポートの作成作業も並行して進められることがあります。
データ基盤の運用と保守
データ基盤の構築は一過性のプロジェクトではなく、継続的な運用と保守が不可欠です。
データ分析基盤は定期的に最新化する必要があるためです。
システムログの監視や、エラーやバグの発生時には原因究明と対策が求められます。
ビッグデータを扱う場合は、データ処理の高速化スキルが重要視されます。
また、新機能の追加など、運用業務は多岐に渡ります。
データエンジニアに必要なスキル
この節では、データエンジニアとして必要とされる能力について説明いたします。
- データ構造とアルゴリズムの理解
- プログラミングスキル(Python、SQL、Sparkなど)
- データベース設計と管理
- データパイプラインの構築と運用
- データ品質管理と改善
- クラウドサービスの活用
| 能力 | 重要度 |
|---|---|
| データ構造とアルゴリズム | ★★★★☆ |
| プログラミングスキル | ★★★★★ |
| データベース設計と管理 | ★★★★☆ |
| データパイプライン構築と運用 | ★★★★★ |
| データ品質管理と改善 | ★★★★☆ |
| クラウドサービスの活用 | ★★★☆☆ |
これらの能力を身につけることで、大量のデータを効率的に処理し、信頼性の高い情報を引き出すことができます。
データベースの知識・経験
データエンジニアに必要とされる能力の一つとして、リレーショナルデータベース(RDB)やNoSQLなどのデータベース関連の知見と実践経験が挙げられます。
RDBではSQLを用いてデータの抽出や保存を行いますが、NoSQLではSQLに依存せずにデータ操作が可能です。
また、RDBでは通常は構造化データのみを扱いますが、NoSQLでは非構造化データも取り扱うことができます。
RDBの設計や運用はデータエンジニアの一般的な業務ですが、NoSQLの設計や運用を経験できる機会は少ないと言えるでしょう。
データエンジニアのためのPython・R言語スキル
データエンジニアにとって、Python、Rなどの分析向けプログラミング言語の習得は必須の能力です。
Pythonは統計処理や科学技術計算に適しており、大規模データを扱う際にはデータ分析ライブラリの活用方法を把握しておくことが賢明です。
分散処理フレームワークの重要性
データ処理の効率化と高速化を実現するため、Hadoop・Sparkなどの分散処理技術の習得が不可欠です。
膨大な情報を日々扱うデータエンジニアにとって、サーバーリソースの最適化と処理時間の短縮は重要な課題です。
そのため、HadoopやSpark を活用した分散処理の知識を身に付けることが求められます。
データエンジニアにとって役立つ資格
この節では、データエンジニアの方々に有益と思われる資格について説明していきます。
- データエンジニアに役立つ資格には、以下のようなものがあります。
| 資格名 | 概要 |
|---|---|
| AWS 認定ソリューションアーキテクト | AWSのサービスを活用したシステム設計能力を認定する資格です。 |
| Tableau Desktop Specialist | Tableauの操作スキルを認定する資格で、データ可視化の能力が問われます。 |
| Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate | Azureのデータサービスを活用する能力を認定する資格です。 |
単語の選び方を工夫し、できるだけ異なる表現を用いるようにしています。
情報処理安全確保支援士試験の概要
情報処理推進機構(IPA)が主催する試験には、難易度が4段階に分類されています。
そのうち基礎レベルの「基本情報技術者試験」は、
- データベース管理
- プロジェクト運営
に関する幅広い知識を習得できるため、技術者にとって有益な資格となります。
試験は
筆記のみならず実技試験も課されるため、十分な準備が求められます。
データスペシャリスト試験の概要
データベース関連の国家資格である「データスペシャリスト試験」は、経済産業省が公認しています。
この試験は、主にデータベースの設計や運用管理に関する内容が中心となっており、ビジネス分野でデータベースを活用するエンジニアにとって重要な資格と言えます。
試験形式は、以下の2種類があります。
- 選択式
- 記述式
データベース全般に関するスキルと知識が高度なレベルで問われます。
ただし、参考書などの学習教材が市販されているため、自己学習で十分に合格可能です。
OSS-DB技術者認定試験の概要
OSS-DB技術者認定試験は、LIP-JAPANが主催する民間資格です。
この資格は、以下の能力を認定するものです。
- データベース設計
- 開発
- 導入
- 運用
などの基礎的な能力を認定するものです。
比較的合格率が高いため、他の試験の準備として受験する人も多数います。
この試験に関する詳細な情報は省略させていただきます。
データエンジニア認定試験の概要
この資格試験は、データクラウドプラットフォームを提供するCloudera社が主催しています。
英語による出題で難易度が高めですが、グローバルに活用できる認定資格となっています。
試験内容は、以下のようなデータエンジニアに求められる知識・スキルが中心となっています。
- データ変換
- データ保存
データ活用に欠かせない統計学
データを取り扱う職種においては、統計に関する知識は必須となります。
統計検定には4つのレベルがあり、データエンジニアとしては中級程度の理解が求められます。
統計学は様々な分野で役立つため、ビジネスパーソンにとっても非常に価値の高い学問だと言えるでしょう。
データエンジニアの将来性
現代社会においては、大規模なデータの価値が認識されつつあり、企業はそれらを活用する動きを見せています。
このような状況下で、データを取り扱う専門家であるデータエンジニアへの需要は高まっています。
IT分野全体で人材不足が課題となっていることから、データエンジニアの将来的な展望は極めて明るいものと思われます。
まとめ
データエンジニアは大規模データを取り扱うための基盤構築や運用を担う専門家です。
- 分析環境の設計や分析基盤の開発・運用が主な業務となります。
データベースの知見やプログラミング言語の習熟が重要視されます。
- 統計検定などの資格取得も有益でしょう。
文章の分量は元の文章とほぼ同程度となるよう心がけました。
