日系企業の中でバズワードとなっているDXですが、進めるにはデータエンジニアの力が必要になります。デジタル化はどのようなデータを溜めて、既存事業に活かすかが主題であるためです。データエンジニアとはどのような職業なのか下記にてご紹介致します。
データエンジニアとは
大規模なデータ活用を支える基盤構築と運用の専門職になります。
企業はビジネスを行う上で自社で保有しているデータを活用して意思決定を行わなければ、厳しい競争に勝ち抜けない時代になっています。そのデータ活用のためには、事前に自社のデータを使える形に準備しておかなければなりません。
そこで活躍するのがデータエンジニアになります。
データエンジニアの仕事内容
データ基盤・分析する環境の設計・開発・運用になります。
データ基盤・分析する環境の設計
昨今はDXの流れを汲んで、多くの企業が「大規模なデータ収集」「高精度の分析能力」「リアルタイムな処理能力」を実現できるデータ基盤の構築を目指しています。
システムの形態、データのサイズ、データの種類、データベースの種類、参照・分析要件などを現在のビジネス環境に合わせて適切に設計する必要があります。
また無計画に構築を始めてしまうと機能の拡張や扱うデータを追加したいときにシステム改修が必要になってしまうということが起こってしまいます。
インフラ環境やデータベースを構築し、データソースからデータを収集して蓄積されるまでの処理を開発したり、蓄積したデータを分析担当者や他エンジニアが適宜データを抽出できるように取り出したり収納できるようなアプリケーションを開発する必要があります。
データを可視化させるためのBIツールやKPIレポート・分析環境を構築する仕事も担当する可能性があります。
データエンジニアの年収
年収帯は500万から1000万がボリューム層になります。海外などに行くとより高い年収を稼ぐことができる可能性があります。
データエンジニアに必要なスキル
以下のスキルが求められます。
・データベース(RDB,NoSQL)の設計、運用
・インフラ(サーバー・ネットワーク)の設計、運用
・分散処理フレームワーク(Hadoop,Spark)
・開発スキル(Java,Scala,Python)
・機械学習やデータ分析業務への理解
データエンジニアのキャリアパス
いきなり目指すのは少しハードルが高いため、一般的にはSE、インフラエンジニア経験者がステップアップに選択する方が多いです。
データ分析との距離が上記の職種よりも身近になるため、AIエンジニアやデータサイエンティストに転向もしやすいです。
データエンジニアに役立つ資格・学習方法
データエンジニアそのものではありませんが、IPAのデータベーススペシャリスト、システムアーキテクトなどの試験に合格すると関連する知識を持っていることの証明になります。
またKaggleなどのコミュニティに参加してプロジェクトに参加すると力が付く。世界中の機械学習とデータサイエンスに携わる数十万人が集まるコミュニティになります。
まとめ
膨大なデータを丹念に処理していく、また全体を設計しなければいけないことから粘り強さと先を見通す先見性、新しいテクノロジーも出てくることから技術への好奇心、チャレンジ精神も必要になる仕事です。
