データエンジニアとは？仕事内容、必要な知識・スキル

AI開発やビジネスへの適用が活発になるなか、データの分析環境や機械学習システムの開発・運用に携わる「データエンジニア」という職種のニーズが高まっています。

今回は、これからデータエンジニアを目指す方やキャリアチェンジを検討中の方向けに、仕事内容や必要なスキル・知識について解説します。

データエンジニアとは

データエンジニアは、ビッグデータをビジネスで活用するうえで欠かすことのできないインフラ基盤の整備やシステムの開発・運用、技術選定などをおこなう技術者です。

データ分析の環境を整えることで、データサイエンティストやデータアナリスト、マーケターといった分析担当者の効率的な業務遂行をサポートします。

また、機械学習やディープラーニングなどAI技術の開発や事業適用においてバックエンドの開発やシステム設計・運用・保守をおこなうのもデータエンジニアの役割です。

データエンジニアの仕事内容

データ分析基盤の開発

データエンジニアの主な仕事のひとつに、データ分析基盤の開発があげられます。

分析基盤を構築する際は、システム全体のアーキテクチャや格納するデータ構造の設計などを行ったうえで、バックエンドの開発業務をおこないます。

ETLなどを使用して様々なデータソースから必要に応じたデータを取得してくる、BIツールでデータをダッシュボード化するなど他のシステムとの連携をおこなうこともあります。

システムの運用・保守

稼働中のデータ分析基盤や機械学習システムの運用もデータエンジニアの仕事のひとつです。

運用改善においては、パフォーマンスをあげていくためのチューニングや、運用コストを下げるためプロセスの自動化に取り組みます。

保守業務では、定常的なシステムの監視を行い、障害発生時には適切な対応をおこなうことで、システムの安定稼働を支えます。

データエンジニアに必要な知識・スキル

データエンジニアは、データ分析に関するシステム開発や基盤構築をおこなうため職務を遂行するためには非常に広範囲のスキルと知識が求められます。

分析基盤を構築するために、データウェアハウスやデータレイクの設計、データパイプライン、データ処理などの知見が必要なうえ、運用、保守では自動化や環境整備などをおこなう場合もあります。

そのほか業務をすすめていくうえでは、クラウドやネットワークなどインフラに関する知識、バックエンドのシステム開発でのコーディングスキルなど非常に広範に及びます。

機械学習システムに携わる場合は、統計や数学などの知識はそれほど求められませんが、前処理や学習、チューニングといった機械学習の一連のワークフローについて理解しておく必要があります。

データエンジニアになるには

中途採用の場合は、基盤構築やシステム開発、運用、保守に関する職務経験を必要とする求人がほとんどです。 そのため、未経験の場合にまずはWebアプリケーション開発やサーバーサイドエンジニアとして何かしらの開発経験をつむか、データベースやネットワーク・インフラエンジニアとして企業に就職することを目指しましょう。