データエンジニアとデータサイエンティストの違いは？仕事内容やスキルを徹底解説

データエンジニアとデータサイエンティストは何が違う？

まずは、ともにデータを扱うデータエンジニアとデータサイエンティストについて、それぞれどんな職種なのか、具体的な違いを解説します。

データエンジニアとは？

データエンジニアは、ビッグデータを収集し、整理・管理・最適化するエンジニアです。点在や欠損しているデータを活用できるように加工し、データサイエンティストやデータアナリストが分析しやすいような状態にします。データの品質とアクセス性を高め、効率的なデータシステムを構築する役割があり、企業には欠かせない存在です。  

データサイエンティストとは？

データサイエンティストは、ビッグデータを解析し、ビジネス課題の解決をサポートしたり、ビジネス成長につながる提案をしたりする仕事です。企業にとってデータはビジネス展開をするために重要なもの。しかし企業内では誰もがデータ分析をできるわけではありません。データサイエンティストはデータを解析して、新たなマーケティング戦略を提案する重要な役割を担います。

データエンジニアとデータサイエンティストの違いは？

データエンジニアとデータサイエンティストは、データを扱うという面では共通していますが、役割とデータを使う目的が異なります。データエンジニアはデータ分析の基板設計や構築を行い、データ分析ができる環境を整えます。

一方、データサイエンティストは、データエンジニアが整理したデータを活用し、マーケティングや課題解決を提案。このように、データエンジニアとデータサイエンティストは密接に関わり、お互い欠かせない存在と言って良いでしょう。

データエンジニアの主な仕事内容

データエンジニアは、データ活用に関する基盤を構築するなど、データ分析の根幹を支える仕事です。AIや機械学習の活用も仕事内容に含まれます。データエンジニアの主な仕事内容を紹介します。

①データ活用の基盤設計と構築をする

データエンジニアの主な仕事は、データを活用するために基盤を設計して構築することです。データベースなどのインフラ環境の構築から携わることも。設計においてはデータ収集と保管、分析をどのようにすべきかを明らかにし、基盤を構築していきます。基盤ができた後も、運用にエラーが生じないよう監視や機能改善を行います。

②データを収集する

データを分析するための対象データを収集するのもデータエンジニアの仕事の1つ。収集するデータは顧客情報や市場のトレンドなど企業によって異なります。データを集める手段はAPIやSQLなどさまざま。収集したいデータによって収集方法や格納方法を考える必要もあります。

③データの加工・整理をする

重複したデータや統一感のないデータを分析しやすいように整理・加工するのもデータのエンジニアの仕事です。データを洗浄するという意味で、「データクレンジング」とも呼ばれます。データクレンジングが上手くされると、データサイエンティストとビジネスアナリストが効果的にデータを活用できます。

④AI・機械学習の運用と改善をする

AIや機械学習を運用し、また改善するのもデータエンジニアにとって重要な仕事です。データ分析や活用には、AIと機械学習の運用が必要不可欠。AIや機械学習は膨大なデータを学ぶことで、正しい答えを導きます。

例えば、AIを使った問い合わせ専用のチャットポットは、過去の問い合わせデータから質問と内容を学習させたものです。機械学習は用いるデータによって精度が変わるため、改善する必要もあります。AIと機械学習の知識の他にも、システム開発に使うプログラミングスキルも求められます。

データサイエンティストの主な仕事内容

集まったビッグデータを分析して、戦略を立て課題解決へ導くのがデータサイエンティストの仕事です。次にデータサイエンティストの主な仕事内容を紹介します。

①課題の抽出と戦略の立案をする

企業の課題を抽出し、データを活用した戦略を立てることがデータサイエンティストの重要な仕事。まずは解決すべき課題を明確化し、その後に必要なデータを明確化します。

データが不足していると正確な分析ができないため、再びデータを集めなければなりません。どのようなデータが必要かを検証するのも役割の1つです。得られたデータと目標を照らし合わせて解決策を模索し、戦略を立案します。

②データの収集・加工・分析をする

課題を抽出したら解決のためのデータを集め、加工と分析を行います。扱うデータ量が膨大になるので、課題解決につながるデータを見つけ出すのがポイントです。

例として、サービス改善のアンケートを実施し、消費者の意見を収集するなどが挙げられます。これらはデータエンジニアも担うことがあります。分析ツールを用いた作業なので、ツールを使用するスキルも必要です。

③分析内容の検討と照合をする

分析後は結果を検証し、仮説との照らし合わせを行います。仮説が正しい場合は次のステップへ進みますが、仮説が合っていなかった場合は再度練り直し、データの収集からやり直すことも。データの照合、仮説の検証をするために、統計学の知識も求められます。

④レポート作成と提案をする

データの分析後は、課題・分析内容・検証・照合までをレポート化。課題解決の方法やビジネスへの活用方法を提案しますが、相手の知識レベルに合わせてレポートを作る必要があります。専門用語の多用はなるべく避け、わかりやすい内容にまとめます。

⑤課題を解決する

データサイエンティストの最終ゴールは、提案した課題解決法を実施し、解決へと導くことです。必ずしも提案した方法が期待通りの結果になるとは限りません。解決策が実施された後も引き続きデータを取り、PDCAサイクルを回すことが必要です。

データエンジニアに求められる主なスキル

データエンジニアが携わるデータの基盤作りや、AI・機械学習の運用には、さまざまな知識と専門的なスキルが求められます。代表的なものは以下の通りです。

データサイエンティストに求められる主なスキル

データサイエンティストには、ITスキルのみならず、統計学やビジネスにおける知識も求められます。

データエンジニアとデータサイエンティストは将来性のある職種

データエンジニアとデータサイエンティストは、データを扱う点で同じであるものの、使用目的や役割の面で異なります。今後ビッグデータを活用する企業は増え、課題解決や新規の提案には両者のエンジニアの存在は不可欠であり、どちらも将来性が高い職種と言えるでしょう。データを扱うエンジニアになりたいと考えている場合は、それぞれの違いを認識して、スキルアップを目指してください。

※記載の情報は、2024年4月時点の内容です。