AIや機械学習が浸透する中で、「データ基盤エンジニア」は高度な技術力が求められる職種なので代替が利きにくく、市場価値・将来性の高い職種です。転職市場でも需要が大きく、データ基盤エンジニアのスキルを身につけておくと、望むようなキャリアチェンジや年収アップも期待できるでしょう。
ここでは、データ基盤エンジニアの仕事の内容やなるために必要なスキル、取っておきたい資格、キャリアパスなどを解説します。
データ基盤エンジニアとは
はじめにデータ基盤エンジニアとはどんな仕事なのか、その特徴やほかのデータを扱う仕事との違いを解説します。
■データ基盤エンジニアの特徴
データ基盤エンジニアとは、データを活用するための基盤の構築と運用を行う職種です。基盤エンジニアやデータ分析基盤エンジニア、データエンジニアとも呼ばれます。生の状態のデータを企業やエンジニアが使いやすいような形式に処理をして、活用できるように情報基盤の構築や運用を行います。
データ基盤エンジニアはデータサイエンティストやデータアナリストと連携して、AIやビッグデータなどの領域で活躍しています。
■データサイエンティスト・データアナリストとの違い
データ基盤エンジニアが、データの収集と分析をしやすくするための基盤を作るのに対し、データサイエンティストは、これらのデータを分析してビジネス改善の提案をするのが主な業務です。データ基盤エンジニアにはサーバーやネットワークについての技術的な知見が必要ですが、データサイエンティストはこれらのスキルがなくても、統計学や分析の知識、アプリケーションの最適な利用方法などの知見があれば業務を行えます。
データアナリストもデータサイエンティスト同様に、データを活用して企業の課題解決などに貢献する仕事です。データサイエンティストは分析モデルの構築がメインの仕事であるのに対し、データアナリストは企業の意思決定支援やビジネスへの応用に関わる役割が多くなります。
■データベースエンジニアとの違い
データ基盤エンジニアとデータベースエンジニアは、データベースを構築して正しく管理する点では違いはありません。違いはデータの利用目的や管理方法で、データベースエンジニアは業務システムからWeb系サービスまであらゆるデータが扱う範囲となります。
一方のデータ基盤エンジニアは分析のためのデータが対象範囲で、膨大な量であることから管理方法も異なり、分散管理を使った技術やクラウドサービスが用いられます。
データ基盤エンジニアの仕事内容
データ基盤エンジニアの具体的な仕事内容は、主に以下のような業務となります。
■情報基盤の構築・設計・運用
データを活用するにはデータの整理をしなくてはならず、そのための基盤が必要となります。データベースやクラウドサービスを選定してインフラを設計・構築し、IoTなどにより集まってくる膨大なデータを格納します。
データサイエンティストやデータを分析する人が必要な形で問題なく取り出し分析に使えるように作り上げ、運用後はエラーが出ないように監視するとともに、エラーが起きたらその対処も担います。
■データの整理・加工
ビッグデータをどのように収集して保管・管理するかの整理方法を決め、データサイエンティストなどが使いやすいようにデータを加工するのもデータ基盤エンジニアの仕事です。具体的にはデータの構成を統一する、一部が欠けているデータを補う、データの重複をなくすなどを行います。
■AI・機械学習のマネジメント
機械学習やAI開発においては、AIに学習させる「教師データ」が必要です。質の良い教師データを取り込みながらシステム内のデータを増やすことで、より高精度な分類や分析ができるようになります。この教師データの作成や、AI・機械学習プログラムの運用などもデータ基盤エンジニアの役割です。
データ基盤エンジニアに求められるスキル
データ基盤エンジニアにはどのようなスキルが必要なのでしょうか。解説しましょう。
■データ管理の基礎知識
データ基盤エンジニアはデータの整理や加工を行うので、データベースやデータを扱うためのシステムに関する知識とスキルが欠かせません。
規則性のある構造化データのみを格納する「RDB（リレーショナルデータベース）」やそれを扱うためのデータベース言語「SQL（エスキューエル）」、文書や画像、動画などの非構造化データを格納する「NoSQL（ノーエスキューエル）」などの知識は習得しておきましょう。
■インフラ・分散処理に関する知識
データ分析基盤となるサーバーやネットワークの知識のほか、分散処理に関する知識も必要となります。大量のデータを扱うので、1台のサーバーで効率よく処理するには限界があります。そのため膨大なデータを複数のサーバーに分散して処理する技術が使われます。
一般的な分散処理フレームワークである「Hadoop（ハドゥープ）」や「Spark（スパーク）」などは身につけておきましょう。
■クラウドサービスの知識
一般的にデータベースはオンプレミスとクラウドの適した方を選んで活用しますが、最近はクラウドを活用する企業が増えています。そのため、クラウドのプラットフォームの知識も求められます。
「Amazon EMR」「Google BigQuery」などの大手サービスのほか、「Snowflake」「Vertica」などの海外のサービス、機械学習における「Amazon SageMaker Studio」などは知っておきたいところです。
■プログラミングの知識
データ基盤エンジニアはAI・機械学習のプログラミングを行うこともあります。データ分析に使われる「Python」や「R言語」、分散処理システム基盤で使われる「Java」を使えるスキルがあるとよいでしょう。
■データ分析の知識
データ基盤エンジニアの仕事は、その後にデータサイエンティストなどがデータを分析するための基盤づくりです。データ分析に必要な統計学などの知識もあると分析者が必要としているものがわかり、実務に即したデータの引き渡しが可能となります。
■情報収集能力
AIや機械学習、データサイエンスの分野は、技術進歩がすさまじい速さで進んでいます。常に最新情報にアップデートできる情報収集力や、外国語の公式ドキュメントを熟読できる語学力などもあるとよいでしょう。
データ基盤エンジニアになるためにあると望ましい資格
データ基盤エンジニアになるために必須の資格はありませんが、以下のような資格があると転職にも有利となるでしょう。
■CCPデータエンジニア認定試験
「CCPデータエンジニア認定試験」はClouderaが運営している資格で、開発者向けの資格です。後述するProfessional Data Engineerと同様に、世界でも通用する資格とされています。難易度がかなり高く、英語で出題されます。
データをアプリケーションで用いる際に必要なスキルや、データの変換や移動、格納などが主な出題内容です。いずれもデータ基盤エンジニアには必要なスキルなので、チャレンジしておくとよいでしょう。
■Professional Data Engineer
「Professional Data Engineer（プロフェッショナルデータエンジニア）」はGoogle Cloudの認定資格のひとつです。データの収集・分析、データ処理システムの設計・構築など、データエンジニアに必要な能力が問われます。
日本語で受験可能なものの難易度はかなり高く、データ基盤エンジニアとしての実務経験があっても合格が難しいとされています。逆にこの資格があれば世界で通用するエンジニアとして認められ、転職時の武器となります。
■統計検定
「統計検定」は、一般財団法人統計質保証推進協会が運営している統計に関する知識や活用力が試される検定です。基礎知識のレベルから大学専門課程修了レベルまで、様々な水準と内容で統計活用力を認定しています。
■OSS-DB技術者認定試験
「OSS-DB（オープンソースデータベース）技術者認定試験」は、LPI-Japanが認定するIT技術者資格です。データベースの開発や運用管理、改善、コンサルティングなどの知識が問われ、GoldとSilverの2つのレベルがあります。
データ基盤エンジニアのキャリアパス
最後に、データ基盤エンジニアになるための方法や他職種からデータ基盤エンジニアになるためのキャリアチェンジ、データ基盤エンジニアから他職種へ転職する場合の主なキャリアパスなどを紹介します。
■未経験からのキャリアプラン
データ基盤エンジニアには、データ管理の基礎知識やプログラミングスキルなども必要です。また、エンジニアはいわゆる上流工程を任される仕事なので、未経験でいきなりなるのは難しいかもしれません。どうしてもデータ基盤エンジニアになりたいなら、まずはプログラマーにチャレンジして知識や経験を蓄えつつ、資格などを取得しながら目指す方法があるでしょう。
■他職種からデータ基盤エンジニアにキャリアチェンジ
データ基盤エンジニアは、他職種からキャリアチェンジする例が多くあります。例えばシステムエンジニアなど、データの収集や分析、データウェアハウスの構築・運用の経験があれば、データ基盤エンジニアとしても活躍できます。
■データ基盤エンジニアから他職種にキャリアチェンジ
データ基盤エンジニアからは、さまざまな職種へのキャリアアップが可能です。
●データサイエンティスト
データ基盤エンジニアとしての知見に加え、統計知識や分析スキルなどを身につけると、データサイエンティストとしても活躍できます。
●AIエンジニア・機械学習エンジニア
機械学習やAI開発に携わった経験があれば、AIエンジニアや機械学習エンジニアへの転向も見据えることができます。
●コンサルタント
データ基盤の構築やデータ活用・分析のスキルと経験は、データを活用して課題解決や経営アドバイスなどを行うコンサルタントとしても活かせます。データ分析スキルのほか、ビジネスや経営などの知識も必要になるでしょう。
●データベースエンジニア、インフラエンジニアなど
データ基盤エンジニアで培ったデータ管理の知識を活かして、データベースエンジニアやインフラエンジニアなど、それぞれの分野に特化していく道もあります。
まとめ
AIや機械学習の進展に伴い、データ基盤エンジニアなどは慢性的な人材不足が続いており、転職市場でも需要が大きな職種です。今までデータ管理や分析業務などに携わっていた人や、AI・機械学習分野に興味がある人は、データ基盤エンジニアへの転職によりキャリアアップも期待できます。この記事を参考に、必要なスキルを身につけながら検討してみてはいかがでしょうか。
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