フリーランス求人を探すデータアーキテクトとは？仕事内容・スキル・年収・将来性
ビッグデータに関連して注目される職業に「データアーキテクト」があります。データアナリストやデータエンジニアともよく比較される仕事ですが、それぞれどのような違いがあるのでしょうか。
この記事では、そんなデータアーキテクトの仕事内容やスキル、年収・給与、将来性について紹介します。就職や転職の方法についてもみてきましょう。
目次
データアーキテクトとは
データアーキテクトとは、企業内外にある様々な情報を収集・管理し、そのデータを使う人が活用しやすいような形に整備する職業です。データの保管方法や規格・要件を定義し、収集・保存・変換などのフローを設計するデータアーキテクチャとも関わりが深く、ビッグデータの利用に欠かせない役割を果たします。
データアーキテクトは、データエンジニアとデータアナリストの間に入って橋渡し的な役割を果たすこともあるポジションです。それぞれの職種の違いについて以下でみていきましょう。
データアナリストとの違い
まず、データアナリストとデータアーキテクトとの違いを説明します。この2つの職業においては、「分析」と「整備」というように業務上の役割分担が明確に区別されており、混同されるケースは少ないです。
つまり、データアーキテクトが整えたデータを利用して、事業に役立つ知見を導きだしたりレポートを作成するのがデータアナリストという関係が成り立ちます。
一方で、データアナリストよりも業務範囲が広いデータサイエンティストは、アーキテクチャ設計やデータ定義などに関わることも多くデータアーキテクトと業務が重複する場面もみられます。
データエンジニアとの違い
データエンジニアとデータアーキテクトについても、同様に「開発」と「整備」という形で役割を区切ることができます。業務要件やシステム環境などを把握してアーキテクチャの設計やデータの定義、運用方針の策定をおこなう「データアーキテクト」に対して、開発を担当するのが「データエンジニア」です。
しかしながら、実務においては、データアーキテクトの仕事をデータエンジニアが任されていることも多く、企業によって求められる役割もまちまちです。そのため、データアナリストよりもデータアーキテクトと混同されやすい状況があります。
データアーキテクトの仕事内容
ここからは、データアーキテクトの仕事内容を具体的に見ていきましょう。
データビジョンの策定
データアーキテクトには、企業や組織の活動上もとめられるデータの利用要件を理解し、技術の要件へと変換し、成果が出るようなデータビジョンを策定する役割があります。データを保管するシステム間での連携やデータ戦略、将来像などにまつわる方針だけでなく、データを保管するポリシーやセキュリティにも配慮します。
データアーキテクチャの設計
策定したデータビジョンに基づき、どのようにデータを集めて保管し、そしてどのように使うのかを考えるのもデータアーキテクトの仕事です。実際にデータを利用するときに、ユーザーが理解しやすいような設計にすることを目標とします。この点を疎かにすると、必要なデータを必要なタイミングで利用することができなくなります。そうなると、経営におけるチャンスを逃すことにもなりかねません。そのため、データアーキテクトにとって特に重要な仕事と言えるでしょう。
データフローの定義
収集したデータを社内のどの部門がどのような形で保管するかや更新頻度、変換処理、システム間の連携などデータの流れを整理し、データ基盤上のデータの流通を図であらわします。データを利用するユーザーについても、アクセス権や利用の方法を決めることも重要です。
データアーキテクトに必要なスキル
ここまで紹介してきた仕事を上手くこなすためには、どのようなスキルが必要になるのでしょうか。ここでは、データアーキテクトに必要なスキルを見ていきます。
開発スキル
データアーキテクトが、実際のシステム開発を担当することはほとんどありません。しかし、データの利活用をサポートする役割があるため、設計や企画だけでなく、データの整形や抽出、バッチ処理など簡易な開発をおこなうスキルは必要でしょう。また、共同するデータアナリストの説明が理解できる程度の分析知識もあるにこしたことはありません。
また、統計などの知識がある方が必要なデータやそれを必要とするタイミングなどが理解しやすいでしょう。クラウドやデータ基盤などの最新製品に関して利用経験があることも重要です。
データモデリングとデータベース設計
データモデリングとは、決められた方法に基づいてデータの名称や属性、複数のデータ間の関係性などを決めていく作業を意味します。データモデリングが上手くできていれば、言葉では伝えにくいようなデータの特性などの理解も共有できるようになるため、非常に重要な作業です。データアーキテクトのメインの仕事に当たるため、データモデリングに関しては全ての工程において深い知識が必要となります。
また、データを管理するには最適なデータベースを設計することも大切です。管理しやすい、探しやすい、使いやすいなどより良いデータベースにするためのデータベースに関する知識も必要となるでしょう。
データ処理技術への幅広い理解
データ処理技術に関しては、基本となる枠組みは完璧と言えるくらいにマスターしておくことが望ましいです。また、データベースやストレージなどの製品についても日々進化しており、運用管理を助けるフレームワークやOSSなども新しく登場しています。
そのような技術の知識を身に付け、さらには経験することも必要となるでしょう。技術の進歩に遅れを取らないために、常に勉強し続けることも重要です。
データアーキテクトの年収・給料
データアーキテクトの年収は400万円から800万円と幅広く、月給は29万円から33万円程の企業が多くなっています。このような差が生じるのは、データアーキテクトが個人の能力や経験などが重要視される職業だからです。そのため、能力や経験、さらには仕事内容などによっては年収1,500万円以上になることも期待できます。
ここで、月給33万円の企業の例を見てみましょう。この企業の場合、データに関わる業務経験とマーケティングに関わる業務経験の2つが必須条件です。さらに、データマネジメントやデータガバナンス、ビジネスアーキテクチャなどの経験があると優遇されるようになっています。その他にも、月給29万円の企業の場合、特定言語でのプログラミング経験2年以上やシステム開発経験3年以上が必須条件です。
それらは日本企業の例ですが、海外にも目を向けてみるとアメリカは平均年収でも11万ドルを超えています。日本の企業でも年収1,000万円を超えることは夢ではありませんが、アメリカと比べると日本のデータアーキテクトの収入は低めと言えるでしょう。
データアーキテクトになるには？
データアーキテクトになるための必須資格はありません。重要な職業にも関わらず残念ながらまだまだ認知度が低いため、研修プログラムなどもあまりないのが現状です。未経験者がどのようにデータアーキテクトになればいいのかは分かりづらいですが、まずはITエンジニアに転職して実務経験を積むことから始めるのが最適でしょう。
その後、データエンジニアやデータベースエンジニアを経験するのが望ましいです。このような職業を通して、データの設計や管理、保存などの知識やスキルを身に付ければ、最終的にはデータアーキテクトの職を目指すことができるでしょう。
データアーキテクトの将来性
では、データアーキテクトの将来性はどうなっているのでしょうか。3つの項目から考えていきます。
データアーキテクトはデータ整備人？
データアーキテクトの仕事の性質を考えると、データアーキテクトのことをデータ整備人と呼ぶこともできます。データエンジニアとデータアナリストの間に入って、データを上手く扱えるように整備することは重要な役割です。しかし、多くの場合、この役割をデータエンジニアかデータデータサイエンティストが本業の片手間に行っています。
その状態では整備の仕事がおざなりになってしまい、結果として作業効率が悪くなります。やはりデータ整備人、すなわちデータアーキテクトの存在は必要不可欠で、今後このことに気が付く企業が増えることが考えられるため、データアーキテクトの需要は高くなると言えるでしょう。
データサイエンスにおけるチーム体制の変化
データ基盤が重視される背景にはチーム体制の変化も影響しています。以前はデータサイエンティストがそれぞれタイトルごとに分析業務全般を一人で行うスタイルが主流でした。しかし、プロジェクトに関わる人の増加に伴い、データサイエンスは分業体制に移行してチームで行うことが多くなってきました。ここで重要となるのは、誰もが同じように理解できるような共通化したデータの存在です。
そのためにはデータの基盤構築をしっかり行う必要があり、その仕事はデータアーキテクトが行います。データサイエンスが個人プレイからチームプレイになったことで、データアーキテクトの存在は重要視されるようになってきていると言えるでしょう。
データ分析の需要は今後も高い
データ分析を経営に役立てたいと考える企業は増えている一方、データの整備はできていないことが多々あります。しかも、データ整備は重要なことにも関わらず見落とされがちで、データエンジニアやデータサイエンティストが片手間に行っていることもあるほどです。このことに気づいてもらえないこともあるため、現場のスタッフにおいて不満は溜まってきていることもあるでしょう。
この問題を解決するには、企業がデータアーキテクトを採用することが重要です。あまり存在が知られていないデータアーキテクトですが、その重要性について声を上げる人も増えています。存在が知られて重要性が理解されれば、収入面の改善も期待できます。また、今後もデータ分析の需要は高くなることも考えると、データアーキテクトの将来性は高いと言えるでしょう。
AIを仕事にするためのキャリアノウハウ、機械学習・AIに関するTopics、フリーランス向けお役立ち情報を投稿します。
