データエンジニア
でーたえんじにあ
業界・職種
分類
- 大分類 : 研究・技術の職業
- 中分類 : 情報処理・通信技術者（ソフトウェア開発を除く）
- 小分類 : その他の情報処理・通信技術者（ソフトウェア開発を除く）
概要
企業のデータを収集・加工・保存する基盤を設計・構築・運用し、分析やAI活用に適したデータ環境を提供する技術職。
詳細説明
データエンジニアは、さまざまなソースからデータを収集し、ETL（抽出・変換・ロード）やELT処理を通じてクリーンで一貫性のあるデータを作成・管理します。クラウドサービスや分散処理プラットフォームを用いてビッグデータ基盤を構築し、パフォーマンスやスケーラビリティを最適化します。データサイエンティストやアナリストと連携しながら、分析やレポーティング、機械学習モデルのためのデータ環境を提供する役割を担います。
将来性
DXの推進とAI活用の拡大に伴いデータ基盤整備の需要が増加中。リアルタイム処理やサーバーレス／クラウドネイティブ技術の専門性が今後さらに求められる。
性格特性
協調性がある / 問題解決志向がある / 継続的に学習する意欲がある / 論理的思考が得意
労働スタイル
キャリアパス
ジュニアデータエンジニア → シニアデータエンジニア → データアーキテクト → データエンジニアリード → Head of Data／データマネージャ
必須スキル
推奨スキル
CIパイプライン構築 / IaC（Terraform） / クラウドプラットフォーム（データサービス） / コンテナオーケストレーション / 英語ドキュメント読解
適性（得意であることが望ましい）
| 項目 | 説明 |
|---|---|
| 分析・論理的思考力 | 複雑なデータ処理フローを論理的に設計する必要があるため。 |
| 注意力・正確性 | データ品質やスキーマ設計の小さなミスが大きな影響を与えるため。 |
| 専門知識習得・学習意欲 | 新しいフレームワークやクラウドサービスを継続的に習得する必要があるため。 |
| 数理・定量分析力 | 大量データの統計的特性やパフォーマンス最適化に定量分析力が必要なため。 |
| 問題解決力 | データ処理やパフォーマンス問題の原因を特定し解決する能力が求められるため。 |
適性（苦手でも可）
| 項目 | 説明 |
|---|---|
| 体力・持続力 | 主にデスクワーク中心で体力的負担は少ないため。 |
関連資格
- AWS Certified Data Analytics – Specialty
- Google Professional Data Engineer
- Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate
- 基本情報技術者
- 応用情報技術者
別名
- BIエンジニア
- データインフラエンジニア
- パイプラインエンジニア
関連職業
- BIエンジニア
- ETLエンジニア
- データサイエンティスト
- データベースエンジニア