データエンジニアリングは、大量のデータを管理し、分析可能な形に変換する技術を指します。この分野は、データが日々の意思決定に不可欠なものとなる現代において、ますます重要性を増しています。
日々データを扱う中で、データの質と整合性を高めたいと思ったり、データ活用のためのより高度な技術について知りたいと思ったりする方もいるのではないでしょうか。
本記事では、データエンジニアリングとはどのようなものか、また、データエンジニアリングの実践に必要なスキルを紹介します。さらに、混同されがちなデータサイエンスとの違いを解説します。
データエンジニアリングの領域に興味を持った方やデータエンジニアを目指す方が、本記事を通してデータエンジニアリングについての解像度が上がれば幸いです。
データエンジニアリングとは
データエンジニアリングの定義
データエンジニアリングとは、ビッグデータや機械学習の分析・予測に用いられる、データのETLプロセスの設計や開発、管理を包括的に行う分野を指します。
データエンジニアリングに関わるエンジニアは、データの品質と整合性を保ち、データウェアハウスの構築を通じたデータ分析・可視化を支えます。これにより、ビジネスや社会問題解決におけるデータサイエンスの実用化の基盤が形成されるのです。
データエンジニアリングの重要性と役割
ビッグデータの普及に伴い、データエンジニアリングの重要性はますます高まっています。データエンジニアリングは、昨今のデータドリブンな判断が望まれるビジネス環境において不可欠な役割を果たします。
精確なデータ分析には、整合性が保たれたデータセットと、それを効果的に処理できる技術的基盤が必要不可欠です。データエンジニアは、データのライフサイクル全体を通じて、この基盤の構築やデータの管理・整理・分析の最適化を担います。
データエンジニアの役割は、収集したデータをインサイトに転化することによって、企業の戦略的意思決定を支えることです。
データエンジニアリングの業務範囲は広く、データ基盤の設計・運用からデータの収集・整理、さらにAIと機械学習のデータマネジメントに至るまで、多岐に渡ります。さらに、データセキュリティ、プライバシー保護、およびデータガバナンスの実践もデータエンジニアの重要な責務となっており、これらはデータの信頼性と法規準拠を保証するために不可欠です。
そして、これらの業務を遂行するためには、以下のような高度なスキルが必要です。
- PythonやSQLのプログラミング
- Oracle Databaseなどのデータベース設計
- システムアーキテクチャ など
データエンジニアリングはBI（ビジネスインテリジェンス）のインサイトとソフトウェアエンジニアリングの技術を活用し、データをもとにしたビジネスモデルやプロセスを改革することで、企業の技術戦略において重要な役割を果たします。
ただし、データエンジニアの役割はプロジェクトや組織のニーズによって異なり、BIやソフトウェアエンジニアリングの要素をどの程度統合するかは都度変わることがあります。
データエンジニアリングがカバーする主な範囲
データエンジニアリングは、組織がデータに関する課題を解決するために、データのライフサイクルを通じた価値を創出し、分析や意思決定をサポートする技術領域です。
データエンジニアリングでは、データ分析基盤の構築・運用、データの収集・加工・統合、機械学習・AIの運用が重要な範囲として考えられています。
データ分析基盤の構築・運用
まず、データエンジニアリングの核となるのは、効率的でスケーラブルなデータ分析基盤の構築とその運用です。この基盤は、大量のデータを迅速に処理し、分析可能な形式での保存をするシステムとプロセスで構成されています。
データエンジニアは、データベースやデータウェアハウス（DWH）、データレイクを含む技術を用いて、データの収集・保存・アクセスの最適化を図ります。
この基盤は、パフォーマンスの監視、セキュリティの保護、データの整合性の維持など、持続的な運用と改善が求められます。そのため、データエンジニアによる継続的な管理が不可欠です。
データの収集・加工・統合
2つ目に挙げられる範囲としては、データの収集・加工・統合のプロセスです。
多様なソースからデータ収集に始まり、データクレンジング・標準化・変換といった加工を経て、分析に適した形式への変換が行われます。
また、異なるデータソースを統合し、一貫性のあるデータセットを作成することで、深い洞察と精度の高い分析を可能にします。
機械学習・AIの運用
3つ目に、機械学習やAIの運用です。
通常、この分野は機械学習エンジニアの領域ですが、スタートアップなどの事業を始めたばかりの組織フェーズでは、機械学習エンジニアがまだ採用できていないことも多いのです。そのため、データエンジニアが機械学習やAI技術の運用の範囲もカバーする場合があります。
高品質なデータセットの準備から始まり、機械学習アルゴリズムやAIシステムの開発、デプロイメント、性能評価、そして連続的な改善まで、データエンジニアはこれらの技術を最大限に活用するために重要です。
これにより、データドリブンな意思決定を強化し、ビジネスプロセスの自動化、予測分析、カスタマイズされたユーザーエクスペリエンスなど、新たなイノベーションを推進します。
データエンジニアリングに必要な知識・スキル
データエンジニアリングは、ビジネスインサイトの獲得を目指すデータ駆動型のプロセスにおいて欠かせない分野です。
以下では、データエンジニアリングに必要な知識やスキルについて、詳しく見ていきましょう。
プログラミング言語・SQL・データベースに関する知識
データエンジニアリングの基礎は、プログラミング言語への習熟から始まります。
代表的な言語として、PythonやSQLが、その柔軟性と強力なデータ処理能力により広く採用されています。
Pythonは、データサイエンス関連の豊富なライブラリがあることから、頻繁に用いられています。また、SQLの習熟は、データベースからのデータ抽出や操作に不可欠です。リレーショナルおよびNoSQLデータベースの理解も、データを適切に管理するうえで重要です。
ETLに関する知識・スキル
最新のデータエンジニアリング領域では他にもさまざまな技術が発達していますが、今もなお、データのETL（Extract、 Transform、 Load：抽出、変換、格納）を行う工程はデータエンジニアリングの心臓部と言えるでしょう。
データエンジニアは、データを効率的に収集し、分析のために適切な形式に変換するための自動化されたパイプラインを設計する能力が求められます。
データガバナンスやデータ品質に関する知識
データガバナンスとデータ品質の管理における知識も、データエンジニアリング成功における重要な要素です。
データのセキュリティ、プライバシー、規制遵守を確保し、データの正確性と一貫性を維持することが、信頼性の高いデータ基盤構築には不可欠です。
データ基盤に関する知識
ビッグデータを効果的に処理するデータ基盤の構築は、データエンジニアの主要な任務の1つです。
SnowflakeやBigQuery、RedshiftなどのDWH、クラウドプラットフォームの運用経験は、この目的を達成するうえで重要です。
機械学習・AIに関する理解
データエンジニアリングの進化に伴い、機械学習やAI技術への理解も必要になっています。
機械学習モデルのトレーニングやデプロイメントを支援し、その性能を監視する知識を持つことも重要です。
コミュニケーションスキル
上記のような技術的な能力と同様に、コミュニケーションスキルも非常に重要です。
データエンジニアには、データサイエンティストやビジネスアナリストと効果的に連携し、要件を理解し、適切なデータソリューションを提案することが求められます。
データエンジニアと近しい職種との業務の違い
データエンジニアリングは、データの収集、加工、分析準備に特化した専門分野であり、データサイエンスやビジネスインテリジェンスといった関連分野の専門家とは異なる業務を担当します。
データサイエンティスト、データアナリスト
データエンジニアは、膨大なデータセットを収集し、それを分析しやすい形に整理する役割を持っています。
これに対して、データサイエンティストはデータエンジニアが整理したデータを使用して複雑な分析や予測モデルを開発し、ビジネスインサイトを追求します。具体的なビジネス問題の解決に向けてデータを解釈し、戦略的な意思決定をサポートするのです。
また、データアナリストは、主にデータを分析し、ビジネスの意思決定を支援するレポートやダッシュボードの作成に関わります。データサイエンティストほど高度な統計学や機械学習のスキルを必要としませんが、データの傾向を理解し、ビジネスサイドに近い立場からビジネスインサイトを提供する役割を担います。
データエンジニアがデータの基盤作りに注力する一方で、データサイエンティストとデータアナリストは、そのデータを用いて実際の問題解決を目指します。
データベースエンジニア
データベースエンジニアは、データベースの設計、構築、管理、維持に焦点を当て、データの安全性、アクセシビリティ、パフォーマンスを保証することを主な責務としています。
データベースエンジニアがデータの「保管と管理」を担当するのに対し、データエンジニアは「データの流通と加工」を重視します。
BIエンジニア
BIエンジニアは、分析結果をビジュアル化し、ダッシュボードやレポートを通じてビジネスユーザーに提供します。さらに、BIツールやデータ可視化ツールの導入、データマートの設計と実装も行います。
データエンジニアがデータの収集と整理を担うのに対し、BIエンジニアはそのデータを活用して具体的なビジネス分析を行い、分析結果を可視化します。
データエンジニアリングの将来
データエンジニアリングは今、ビジネス界で非常に注目されている分野です。技術の発展により、データを使って新しい価値を生み出し、ビジネスを成長させることができます。
本章ではデータエンジニアリングの未来と、この分野でのキャリアパスの例を見ていきましょう。
データエンジニアリングの将来性
Googleトレンドで「データエンジニア」の検索数が伸びていることからわかるように、データエンジニアリングの重要性が世の中に認識されつつあることは、間違いないと言えるでしょう。
ビッグデータやAI、IoTのような技術の進化は、企業が取り扱うデータの量を飛躍的に増加させます。それに伴い、データを効率的に収集し、分析に適した形式に加工するデータエンジニアの役割をより重要なものにしています。
経済産業省がまとめた調査によると、2030年までに顕著なIT人材不足が発生すると見込まれています。今後はデータ関連の専門家の需要は増加し続けるでしょう。
データエンジニアのキャリアパス
データエンジニアのキャリアは、技術的スキルとビジネス要件の理解力の両方を深めることで多方面に展開できます。
専門技術を高めることによって、シニアデータエンジニア、データアーキテクト、データスチュワード、データストラテジストなどのポジションへと進めます。
データアーキテクトは、効率的なデータ利用を実現するためのアーキテクチャを設計し、企業のデータ戦略形成に貢献します。
データスチュワードの役割は、データの所有権・整合性・品質・セキュリティなどの管理によるデータドリブンな組織の保持や、データガバナンスの実現、企業のデータ利用基盤の強化です。
データストラテジストへのキャリアパスでは、組織全体のデータ戦略の策定と実行を担います。このポジションでは、データガバナンスやプライバシー管理の責任を担い、イノベーションを促進します。
このように、データエンジニアリングの領域は、常に進化し続ける技術とビジネスニーズの接点にあります。この分野の専門家は、技術的なスキルとビジネス戦略へのインサイトを導き出す力が必要です。
上記のキャリア以外にも、AIや機械学習プロジェクトへの関与により、AIエンジニアや機械学習エンジニアとしてのキャリアへの道も開かれています。
まとめ
データエンジニアリングに関連する知識や知見を持っていれば、多様な課題に対してアプローチできます。
ETLはデータドリブンな経営を実現するための重要なステップで、このETLの実行にはデータエンジニアリングに関する知識やスキルが必要です。
しかし、データエンジニアリング関連のスキルを身に付けることは一朝一夕にはいかず、多くの時間や労力が必要となります。
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