データエンジニアリングとは？データサイエンスとの違いや必要な資格・スキル
DXやAI活用が進む中で、「データエンジニアリング」という言葉を耳にする機会が増えています。
しかし、具体的にどのような仕事なのか、データサイエンスと何が違うのか気になる方も多いのではないでしょうか。
この記事では、
しかし、具体的にどのような仕事なのか、データサイエンスと何が違うのか気になる方も多いのではないでしょうか。
この記事では、
- データエンジニアリングの基本定義や日常生活における具体例
- データサイエンスとの業務やフローの違い
- 習得すべきスキルやおすすめの資格
の順番で解説します。
データエンジニアリングとは？
データエンジニアリングとは、膨大なデータを収集・加工し、データサイエンティストやアナリストが分析可能な形式に整えるためのインフラ構築を指す言葉です。
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、分析に必要なデータの基盤を作り上げ、それを効率的に運用・管理する一連の技術とプロセスを定義する言葉です。
具体的には、様々なシステムからデータを抽出し、分析に適した形に変換してデータウェアハウスやデータレイクに格納するパイプラインを設計します。
データエンジニアリングが適切に行われていないと、データ同士の連結が壊れてしまい、高度な分析ができなくなります。
具体的には、様々なシステムからデータを抽出し、分析に適した形に変換してデータウェアハウスやデータレイクに格納するパイプラインを設計します。
データエンジニアリングが適切に行われていないと、データ同士の連結が壊れてしまい、高度な分析ができなくなります。
日常生活で見られるデータエンジニアリングの例
私たちの日常生活において、データエンジニアリングはECサイトのレコメンドシステムやスマホアプリのパーソナライズ機能として活用されています。
例えば、オンラインショッピングで自分が閲覧した商品に基づき、おすすめ商品が提示される仕組みの裏側では、データエンジニアリングによる処理が行われています。
ユーザーの購買履歴やクリックログをリアルタイムで収集し、それを整理・統合して機械学習モデルが扱える形式に変換する処理が裏側で動いているのです。
例えば、オンラインショッピングで自分が閲覧した商品に基づき、おすすめ商品が提示される仕組みの裏側では、データエンジニアリングによる処理が行われています。
ユーザーの購買履歴やクリックログをリアルタイムで収集し、それを整理・統合して機械学習モデルが扱える形式に変換する処理が裏側で動いているのです。
データエンジニアリングとデータサイエンスの違い
データエンジニアリングとデータサイエンスの決定的な違いは、データエンジニアリングが基盤構築に特化しているのに対し、データサイエンスはそこから洞察を導き出す点にあります。
業務内容の違い
データエンジニアリングはデータの供給に焦点を当て、データサイエンスはデータの活用に焦点を当てています。
データエンジニアリング
データエンジニアリングの主な業務は、データのパイプラインを設計・構築し、データが必要な時に必要な形式で利用できるようにすることです。
システム間のデータの整合性を保ち、遅延なくデータを供給するためのアーキテクチャを設計することが最大のミッションです。
データエンジニアリングは、分析のためのインフラを整えることで、データ活用の土壌を耕す役割を担います。
システム間のデータの整合性を保ち、遅延なくデータを供給するためのアーキテクチャを設計することが最大のミッションです。
データエンジニアリングは、分析のためのインフラを整えることで、データ活用の土壌を耕す役割を担います。
データサイエンス
データサイエンスの主な業務は、収集されたデータを用いて統計解析や機械学習を行い、ビジネス課題に対する知見や予測モデルを導き出すことです。
データの傾向を読み解き、将来の予測や分類を行うためのアルゴリズムを構築することが求められます。
業務内容は、数学的な知識を用いたモデリング、プログラミングのPythonやRを使用した解析、結果を可視化するためのプレゼンテーションなど、理論的アプローチが中心となります。
データサイエンスは、データという素材から価値ある情報を抽出する役割を担います。
データの傾向を読み解き、将来の予測や分類を行うためのアルゴリズムを構築することが求められます。
業務内容は、数学的な知識を用いたモデリング、プログラミングのPythonやRを使用した解析、結果を可視化するためのプレゼンテーションなど、理論的アプローチが中心となります。
データサイエンスは、データという素材から価値ある情報を抽出する役割を担います。
プロジェクトにおける業務フローの違い
プロジェクト全体において、データエンジニアリングは前半のインフラ構築を担い、データサイエンスは後半の解析・意思決定を担います。
データエンジニアリング
データエンジニアリングのフローは、ソースシステムの特定、データの抽出、変換、ロード、そして可用性の担保という順序で進みます。
まず分析基盤の設計から始まり、どのようなデータをどの程度の頻度で更新するかを決めます。
次に、データの品質を維持するための妥当性を確認するシステムを実装し、エラーが発生した際のアラート設定を行います。
データエンジニアリングのフェーズが終わらなければ、データサイエンティストは作業を始めることができません。
まず分析基盤の設計から始まり、どのようなデータをどの程度の頻度で更新するかを決めます。
次に、データの品質を維持するための妥当性を確認するシステムを実装し、エラーが発生した際のアラート設定を行います。
データエンジニアリングのフェーズが終わらなければ、データサイエンティストは作業を始めることができません。
データサイエンス
データサイエンスのフローは、仮説の設定、データの前処理、モデリング、検証、そしてアウトプットの作成という順序で進みます。
すでにデータエンジニアリングによって整備されたデータを受け取り、それを分析の目的に合わせて微調整します。
解析結果がビジネスの利益につながるかどうかを検証し、最終的なレポートを作成します。
すでにデータエンジニアリングによって整備されたデータを受け取り、それを分析の目的に合わせて微調整します。
解析結果がビジネスの利益につながるかどうかを検証し、最終的なレポートを作成します。
データエンジニアリングに必要なスキル
データエンジニアリングに必要なスキルは、プログラミング言語、データベース知識、クラウドインフラ活用力、そしてAI技術の理解という4点に集約されます。
プログラミング言語の理解
データエンジニアリングで最も重要なスキルは、データの操作や自動化処理を記述するためのプログラミング言語の理解です。
特にPythonは、データエンジニアリングの現場で最も広く使われている言語の一つであり、ライブラリの豊富さと処理の柔軟性が強みです。
また、データの一括処理や逐次処理を書くために、ScalaやJavaなどが求められることもあります。
特にPythonは、データエンジニアリングの現場で最も広く使われている言語の一つであり、ライブラリの豊富さと処理の柔軟性が強みです。
また、データの一括処理や逐次処理を書くために、ScalaやJavaなどが求められることもあります。
データベースとデータウェアハウスの知識
データベースとデータウェアハウスの知識は、データを効率的に保存し、高速にクエリを実行するために欠かせません。
MySQLやPostgreSQLといった基本的なデータベースの知識はもちろん、大量のデータを扱うための『BigQuery』や『Snowflake』のような、クラウド上のデータ保管サービスの活用スキルも重要です。
データを扱う際は、データ構造を正しく理解し、使いやすい形に整える設計力が欠かせません。
MySQLやPostgreSQLといった基本的なデータベースの知識はもちろん、大量のデータを扱うための『BigQuery』や『Snowflake』のような、クラウド上のデータ保管サービスの活用スキルも重要です。
データを扱う際は、データ構造を正しく理解し、使いやすい形に整える設計力が欠かせません。
クラウドインフラの活用力
現代のデータエンジニアリングはクラウド環境で構築されることがほとんどであるため、AWS、Google Cloud、Azureなどのクラウドインフラ活用力が必須となります。
各クラウドベンダーが提供するマネージドサービスを使いこなすことで、大規模な計算リソースを柔軟に確保することが可能です。
例えば、AWS GlueやGoogle Cloud Dataflowなどを利用してサーバーレスにデータを変換する手法は、データエンジニアリングの基本スキルといえます。
各クラウドベンダーが提供するマネージドサービスを使いこなすことで、大規模な計算リソースを柔軟に確保することが可能です。
例えば、AWS GlueやGoogle Cloud Dataflowなどを利用してサーバーレスにデータを変換する手法は、データエンジニアリングの基本スキルといえます。
機械学習・AIの使用
データエンジニアリングにおいても、機械学習モデルのAIを実際の業務で使えるようにする仕組みや、AIが答えを出すためのデータの流れの構築に携わるため、AI技術の基本的な使用経験が重要視されます。
データエンジニアはモデルそのものを作る必要はないかもしれませんが、モデルが安定して稼働する環境を構築しなければなりません。
機械学習のワークフローであるMLOpsの理解があれば、データエンジニアリングと機械学習の融合領域で大きな力を発揮できます。
データエンジニアはモデルそのものを作る必要はないかもしれませんが、モデルが安定して稼働する環境を構築しなければなりません。
機械学習のワークフローであるMLOpsの理解があれば、データエンジニアリングと機械学習の融合領域で大きな力を発揮できます。
データエンジニアリングにおすすめな資格
データエンジニアリングの専門性を証明し、スキルアップを目指すためには、基本情報技術者試験、OSS DB技術者認定試験、AWS 認定クラウドプラクティショナーの3つの資格が特に推奨されます。
基本情報技術者試験
データエンジニアリングの世界へ足を踏み入れるなら、まず基本情報技術者試験でITエンジニアとしての基礎知識を習得することをおすすめします。
この資格では、アルゴリズムやネットワーク、セキュリティといったIT全般の幅広い知識が問われるため、データエンジニアリングに必要なコンピュータサイエンスの基礎を固められます。
特にデータベースの基礎理論やSQLの基本操作に関する知識は、データエンジニアリングの実務に直結するものです。
この資格では、アルゴリズムやネットワーク、セキュリティといったIT全般の幅広い知識が問われるため、データエンジニアリングに必要なコンピュータサイエンスの基礎を固められます。
特にデータベースの基礎理論やSQLの基本操作に関する知識は、データエンジニアリングの実務に直結するものです。
OSS DB技術者認定試験
データベースの知識を深めたい場合、OSS DB技術者認定試験は、データエンジニアリングに直結するPostgreSQLなどのオープンソースデータベースに関する技術力を証明できる資格です。
データエンジニアリングにおいて、データベースの内部構造やチューニング手法を理解していることは、パフォーマンス改善において決定的な差となります。
試験を通じて、データベースの設計、構築、運用、そしてトラブルシューティングといった一連のプロセスを体系的に学習できます。
データエンジニアリングにおいて、データベースの内部構造やチューニング手法を理解していることは、パフォーマンス改善において決定的な差となります。
試験を通じて、データベースの設計、構築、運用、そしてトラブルシューティングといった一連のプロセスを体系的に学習できます。
AWS認定クラウドプラクティショナー
クラウドインフラを利用したデータエンジニアリングを目指すなら、AWS認定クラウドプラクティショナーを取得して、AWSの基本概念を理解することが近道です。
この資格は、クラウドコンピューティングの基礎知識やAWSの主要なサービスについての概要を把握するために設計されています。
データエンジニアリングでは、データをどこに保存し、どのように転送するかというクラウド設計が非常に重要であるため、AWSの基礎知識があることは大きなアドバンテージになります。
この資格は、クラウドコンピューティングの基礎知識やAWSの主要なサービスについての概要を把握するために設計されています。
データエンジニアリングでは、データをどこに保存し、どのように転送するかというクラウド設計が非常に重要であるため、AWSの基礎知識があることは大きなアドバンテージになります。
まとめ
データエンジニアリングは、企業がデータを資産として活用するために不可欠なインフラを構築する専門性の高い業務です。
本記事では、データエンジニアリングが単なるシステムの構築ではなく、ビジネスの可能性を広げるための基盤作りであることを解説しました。
これからデータエンジニアとして新たな一歩を踏み出したい方は、ぜひ『テクノジョブサーチ』を活用してみてください。
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