データエンジニアとは、企業のデータ分析や機械学習に必要なデータ基盤を構築・運用するエンジニアです。

企業のシステムには売上実績や顧客情報などさまざまなデータが保存されていますが、そのままでは分析に活用できないことがほとんどです。

データエンジニアは経営の意思決定のため、こうしたデータを使える形に設計・構築しデータ活用の土台を作ります。

データ基盤の設計・構築は、データエンジニアのメイン業務です。

企業は部署ごとにSFA、会計システム、Web解析ツールなど複数のシステムを導入しており、それぞれ指標や定義が異なるデータが分散しています。

これらのデータをそのまま放置すると、分析に使えないデータが社内に溢れかえってしまいます。

そのためデータエンジニアは、各システムからデータを収集・統合する仕組みを設計し、分析しやすい形で格納する「データウェアハウス」を構築します。

適切なデータ基盤を整えることで、企業のデータ活用の下支えを行います。

収集したデータを分析や活用に適した形へ加工することも、データエンジニアの重要な仕事です。

生データには欠損値や表記ゆれ、重複レコードなどの問題が多く含まれており、そのままでは分析に活かせません。

そのため、データエンジニアは不要データの削除をしたり、計算しやすいようデータを整理したりする「クレンジング」と呼ばれる作業を行います。

さらに、処理を自動化してデータが常に最新の状態に保たれるための仕組みも構築します。

データエンジニアは、機械学習やAIモデルの開発に必要なデータセットの整備も行います。

たとえば将来の売上を予測したり、サービスを解約しそうな顧客を見つけたりする仕組みを作る場合、過去の取引履歴やサービスの利用状況をまとめて整理する必要があります。

また、学習用と検証用のデータが適切に分かれていないと、モデルの評価を正しく行えません。

そこでデータエンジニアは、こうした条件を満たすデータセットを設計し、AIが継続的に学習できるための仕組みを構築していきます。

データエンジニアは、データ活用に関わる職種のなかで基盤を作る役割を担います。

データエンジニアと他職種の違いを理解することで、より具体的なキャリアパスを描けるようになります。

データサイエンティストは分析そのものを行い、データエンジニアは分析が成立する環境を整えます。

データサイエンティストは、統計や機械学習を用いてデータを分析し、仮説検証や予測を行う職種です。

たとえば購買履歴をもとに将来の売上を予測したり、顧客の行動パターンを分析して改善施策を提案したりします。

一方データエンジニアは、その分析に使うデータの収集・加工・管理の仕組みを整備する役割を担います。

企業規模によっては、データエンジニアがデータサイエンティストとしての仕事を兼任する場合もあります。

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データベースエンジニアは特定のデータベースを深く管理し、データエンジニアは社内のデータ全体を設計します。

データベースエンジニアは、業務システムで使う特定のデータベースの設計・運用・保守を専門とします。

一方でデータエンジニアは複数のデータソースを横断し、分析や機械学習に活用できるデータ基盤を統合していきます。

データベースの知識は両者に必要ですが、データエンジニアはより広い視野でデータ全体の流れを設計・管理する点が大きな違いです。

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BIエンジニアはデータを可視化しレポートやダッシュボードを作成する職種であり、データエンジニアはそれらのデータ基盤を整えていきます。

BIエンジニアは売上推移や部門別のKPIといった経営指標を、TableauやPower BIなどのツールを使い、グラフや表を用いて把握できるようにします。

経営層や現場担当者がリアルタイムでデータを確認し、迅速な意思決定ができる環境を整えることが主な役割です。

データエンジニアは、そのダッシュボードに表示されるデータが正確なものになるよう裏側でデータの収集や加工を行います。

企業のDX推進やAI活用が加速するなかでデータエンジニアのニーズは拡大しており、今後も将来性の高い職種です。

データエンジニアの将来性が高い理由
●データ量の増加で基盤整備の重要度が上がっている
●クラウド普及でデータ基盤の構築・運用が加速している
●AI・機械学習の前提として高品質データが求められる

多くの企業がデータ分析やAI活用に取り組んでいますが、その前段階として正しく整備されたデータの存在が必須となります。

データが分散していたり、定義が統一されていなかったりすると、いくらデータを分析しても結果に信頼性がありません。

企業のAI利用や機械学習の活用が進むほど、高品質なデータを継続的に供給できる体制が必要になります。

そのため、データ基盤を安定して設計・運用できる人材であるデータエンジニアは、企業から求められる将来性の高い職種です。

データエンジニアは、市場でも人材不足で今後も需要の高い職種です。

独立を目指しより裁量のある働き方や高単価プロジェクトを探している方は、ITに強いフリーランスエージェント「PE-BANK」へ気軽にご相談ください。

先ほど説明したようにデータエンジニアの市場価値は高く、厚生労働省の統計によると平均年収は628.9万円です。

この年収水準は会社員として働く場合の、一般的な雇用市場における平均値となります。

スキルや経験に応じてより高単価な案件を受注できるフリーランスや、上流人材の年収水準とは異なる点には注意しましょう。

参考：データエンジニア-職業詳細|職業情報提供サイト（jobtag）│厚生労働省

また、正確にはデータエンジニアの年収は、ITSSレベルという技術者がどれだけの専門能力を持っているかを客観的に測る指標によって変動します。

ITSSレベルが上がるほど、より複雑な設計や大規模なデータの運用を任されるようになり、それに伴って年収レンジも引き上げられていきます。

厚生労働省運営の職業情報提供サイト「job Tag」による、ITSSレベルごとの年収レンジは下記のようになります。

※2026年3月時点。
参考：データエンジニア-職業詳細|職業情報提供サイト（jobtag）│厚生労働省

データ活用を進める企業が増える一方でデータエンジニアは不足しているため、スキルや経験次第でより高い年収を狙えます。

自分の技術力が直接市場価値につながりやすいため、手に職をつけたい人にとってデータエンジニアは魅力的でしょう。

データエンジニアとして活躍するためには、技術的なスキルだけではなく対人スキルまで幅広い能力が求められます。

実務で特に重視される代表的なスキルセットを解説します。

データベースを適切に設計・管理する設計スキルは、データエンジニアとしての基本です。

企業が扱うデータは膨大であり、設計が不適切だと検索や処理に時間がかかり、分析の精度にも悪影響を与えます。

そのためSQLをはじめとするデータベース言語の習得や、データウェアハウスの設計手法の理解が必須となります。

データを整理整頓し、効率よく管理するための知識を持つことが、データエンジニアとしての土台の能力になります。

データエンジニアには、データ処理やパイプライン構築を自動化するためのプログラミングスキルが求められます。

手作業でのデータ処理は効率的ではないため、外部サービスからデータを自動取得するAPIの処理や、データの形式を変換するスクリプトを作成できるようになりましょう。

とくにSQLやPythonは、データエンジニアの現場でも広く使われている言語であり学習は必須と言えます。

また、基本的なコードが書けるだけでなく、処理内容を他人が理解できる可読性の高いコードを書く能力も重要です。

データエンジニアには、クラウドサービスを活用してデータ基盤を構築・運用するスキルも必要です。

現代のデータ基盤の多くは自社サーバーに保管してあるオンプレミスではなく、クラウド上に構築されているためです。

AWS・Google Cloud・Azureといった主要なクラウドサービスの知識を持ち、ストレージやデータ処理のサービスを適切に運用できる能力が求められます。

データエンジニアには、大量のデータを高速に処理するための分散処理技術に関するスキルも求められます。

企業の内部データは年々増え続けており、扱うデータ量が多くなると1台のサーバーでは処理が追いつかなくなっていきます。

そのため、Apache SparkやHadoopといった分散処理フレームワークを利用して、膨大なデータを複数のサーバーに分散し効率よく処理できる能力が大切になります。

社内のビッグデータを十分に活かすためには、分散処理の仕組みを理解し使いこなすスキルが不可欠です。

データエンジニアには、技術力だけでなく他部署と円滑に連携するコミュニケーションスキルも大切です。

データ基盤をビジネスの意思決定に使うためには、営業部門と連携し指標の定義を確認したり、マーケティング部門とデータ項目の整合性をすり合わせていかなければなりません。

また、専門用語をそのまま使うのではなく非エンジニアにも伝わる言葉で内容を説明する能力や、要件定義の段階から関係者と密に連携する姿勢も重要です。

技術と対人スキルの両方を持つことが、現場で活躍できるデータエンジニアの条件といえます。

データエンジニアは、華やかな成果を出すことよりもデータ基盤の安定した仕組み作りが評価される職種です。

そのため、データの正確さに責任感を持ち、地道な改善を続けられる人に向いています。

数字に細かく几帳面な性格の人は、データエンジニアに向いています。

データ基盤の構築では、わずかな設定ミスや数値の誤りが分析結果全体に影響を及ぼすためです。

たとえばデータの欠損や重複を見逃してしまうと、その後の分析や重要な経営上の意思決定が誤った方向に進んでしまうリスクがあります。

そのため、データの細部まで丁寧に確認し、信頼性の高いデータ基盤を構築できる姿勢を持つ人は、データエンジニアに適性があると言えます。

データエンジニアには、課題を分析し仮説を立てながら物事を進めることが好きな人も向いています。

データ基盤を作る際には、「なぜこのデータが正しく取得できないのか」「どの設計が最も効率的か」といった課題に対し、繰り返し仮説検証を行わなければならないためです。

また、レポートの数値が急に変わってしまったような場合でも、収集処理の不具合なのか、何らかの理由で定義が変更されたのか、要因を切り分けて問題を解決する必要があります。

答えがすぐに出ないような場面でも積極的に仮説思考を行える人は、複雑なデータの課題にも粘り強く向き合うことができます。

勉強意欲が高く、継続的にデータエンジニアリングを学び続けられる人もデータエンジニアとしての適性があります。

データエンジニアリングは技術革新のスピードが速く、クラウドサービスや処理フレームワークは常にアップデートされています。

そのため、新しい技術を積極的にキャッチアップし、自らスキルをアップデートし続けられる人は、自走できるデータエンジニアとして長期的に活躍できます。

未経験からでもデータエンジニアに就くことは可能ですが、やみくもに学習を進めても就職・転職にはつながりにくいです。

無理に最短ルートを走ろうとせず、実務で評価される土台を確実に積み上げることが大切です。

未経験からデータエンジニアを目指す第一歩として、独学で基礎知識を習得するとよいでしょう。

書籍や動画学習サービスを活用すれば、自分のペースでSQL・Python・各種クラウドサービスといった必須スキルを学ぶことができます。

一通り基礎知識を習得したら、SQLを使ってデータを抽出・集計する練習をしたり、簡単なデータ加工を行って、実践的な理解を深めていきましょう。

未経験可の求人に応募する際には、どのような内容を学び、課題に自発的に取り組んできたかを具体的に説明できるようにしておきます。

効率よくスキルを習得したい人には、データエンジニアリングに特化した講座やスクールで勉強する方法もあります。

独学では学習の方向性を見失いやすくつまずいてしまうこともある一方、スクールでは体系的なカリキュラムに沿って学習を進め、現役エンジニアからフィードバックを受けられます。

最低でも数十万は必要なことが多く費用は安くありませんが、最短ルートでスキルを習得し転職まで一気通貫にサポートしてもらえる点は大きなメリットです。

現在、社内のエンジニア職に就いていたり情報システム部門に在籍している人は、社内異動でデータエンジニアを目指す方法も有効です。

まずは社内でデータ活用が必要なプロジェクトに積極的に参加し、データエンジニアリングに関わる業務経験を積むとよいでしょう。

そのために、上司や関係部署にデータエンジニアとして活躍したい意向を早めに伝え、キャリアパスを明確にしておくことも大切です。

社内の業務知識や現状のデータ活用の方法を理解している状態でキャリアチェンジできるため、他社へ転職するよりも、即戦力として活躍しやすい点が強みです。

プログラマーとして一定の経験を持つ人は、データエンジニアへの転職で有利なスタートを切ることができます。

データエンジニアに必要なPythonやSQLの知識はプログラマーとして培ったスキルと重なる部分が多く、学習コストを大幅に抑えられるためです。

追加で習得すべきデータベース設計やクラウドサービス・分散処理の知識に関しても、エンジニアとしての基礎知識があるため、未経験者よりも習得が早くなります。

既存のプログラミングスキルを土台にデータ領域の専門知識を上乗せすることで、短期間でデータエンジニアへの転職を実現しやすくなります。

データエンジニアになるために必須の資格はありません。

しかし、未経験からデータエンジニアを目指す場合や、資格取得を通じて客観的にスキルを示したい場合には資格は有効です。

データエンジニアと関連性の高い、代表的な資格を紹介します。

基本情報技術者試験は、ITエンジニアとしての基礎知識を幅広く証明できる国家資格です。

データエンジニアに特化した資格ではありませんが、アルゴリズム・ネットワーク・データベースといったデータエンジニアリングの分野を、資格取得の勉強を通じて体系的に学べます。

合格率は40%程度で推移しており、試験も毎月受けられるため、未経験からデータエンジニアを目指す人の最初の目標として最適の資格です。

まずこの資格を取得し、より専門的な資格へステップアップしましょう。

参考：統計情報（基本情報技術者試験）

データベーススペシャリスト試験は、データベースの設計・運用・管理についての高度な専門知識を証明できる国家資格です。

データエンジニアとしての基礎的なスキルであるデータベース設計を深く学べるため、実務に直結した知識が身につきます。

2025年度（令和7年）の試験では合格率18.4%と難易度の高い試験ですが、取得することでデータベース領域の高い専門性をアピールできます。

データエンジニアとしての市場価値を高めたい人にとって、挑戦する価値の高い資格だと言えます。

参考：令和7年度秋期情報処理技術者試験（応用情報技術者試験、高度試験）及び情報処理安全確保支援士試験の合格発表について|IPA独立行政法人情報処理推進機構

統計検定は、データ分析の基本である統計学の知識を証明できる資格です。

データエンジニアは主にデータ基盤を扱いますが、データを収集・加工するだけでなく、どう分析されるかを理解する力も求められます。

統計の基礎を押さえておけば、分析担当者とのコミュニケーションも円滑になるでしょう。

2級以上の取得を目標にすることで、実務で活用できる統計知識の習得が可能です。

また、2024年度（令和6年の試験では2級の合格率は48.1%となっています。

参考：過去の受験データ｜統計検定：JapanStatisticalSocietyCertificate

ORACLEMASTERは、世界的なデータベース製品Oracleの知識・スキルを証明できるベンダー資格です。
大規模な企業システムではOracleデータベースが採用されているケースも多く、ORACLEMASTERの取得は即戦力としての評価につながります。

Bronze・Silver・Goldとレベルが分かれており、未経験者はBronzeから段階的に取得することが可能です。

合格率は公開されていませんが、データベーススキルを実務レベルで証明したい人にとって、信頼性の高い資格と言えます。

データエンジニアは、データ分析やAI活用の前提となる基盤を設計・運用する職種です。

複数のシステムに分散したデータを整理し、共通ルールにしたがいデータを一元管理することで、企業の意思決定を支えます。

DX推進やAI活用が進む現在において、データエンジニアの重要性は高まっており、長期的な需要が見込まれる仕事の一つだと言えます。

実際に、データ領域の上流工程を担う人材については、高い専門性を前提とした案件も存在しています。

データエンジニアはスキル次第で高い年収も見込まれるため、経験を積んだ後は会社員だけでなく、フリーランスという働き方も選択肢に入れてよいでしょう。

弊社サービスPE-BANKはITエンジニアとして働くフリーランス専門のエージェントであり、データエンジニア案件も掲載しています。

フリーランスのデータエンジニアを目指すうえで、自身の市場価値を測りたいという方や、これまでの経験の活かし方を知りたいという方はぜひお気軽にご相談ください。