フリーランス求人を探すデータエンジニアとデータサイエンティストの違いを徹底分析
データにまつわる仕事として、「データエンジニア」や「データサイエンティスト」へ注目が集まっています。どちらもデータに関連する仕事ではありますが、その役割や仕事内容には違いがあります。今回は、データエンジニアとデータサイエンティストの違いを詳しく説明していくとともに、それぞれの将来性についても見てきます。データエンジニアやデータサイエンティストに興味がある人は、ぜひ参考にしてみてください。
目次
データエンジニアとは
データエンジニアは、企業がビジネスでデータを活用できるように、データの整理・管理やデータ分析基盤の設計・構築をすることが仕事です。データというのはそのままの状態では点在していたり、欠損しているため上手く活用できません。そこで、データエンジニアが活用できる形にデータを加工します。また、膨大なデータを収集してデータベースを作成する仕組みを作っておくことで、データ分析がいつでもできる状態にしておきます。近年では、AIの機械学習に必要な教師データの作成などもデータエンジニアの仕事です。
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、膨大なデータの分析を行うことで企業が展開するビジネスの課題の解決を助けたり、新規事業の提案などを行うことが仕事です。企業にとっては金の卵と言えるデータですが、経営者はデータ分析の専門家ではありません。そのため、データを上手く活用できずに合理的な判断ができない可能性があります。データサイエンティストは、データの扱いがわからない経営者がデータを活用して合理的な判断をできるようサポートすることが役割です。そのため、データ分析に必要なプログラミングや統計に関する知識だけでなく、経営管理・経営戦略などの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の違い
データエンジニアとデータサイエンティストは、データ分析に関わる仕事という点では共通していますが、携わる部分が違います。
データエンジニアは、データ分析ができる環境を整えるために、必要なデータの整理やデータ分析基盤の設計・構築などを行います。一方で、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分析してビジネスに活用します。データエンジニアがいないとデータサイエンティストの仕事に支障が出ますし、データサイエンティストがいないとデータエンジニアの仕事は活かされず、データの活用という企業の目的も達成できません。そのため、両者に違いはありますが、車の両輪のように密接な関係だと言えるでしょう。
データエンジニアの仕事内容
データエンジニアは、データ分析の根幹となる部分を支える仕事であり、最先端のAIや機械学習といった分野でも活躍します。ここでは、データエンジニアの仕事内容を詳しく見ていきましょう。
データ分析基盤の設計や構築
データ分析基盤とは、データを活用できる状態にするシステムのことです。データエンジニアは、データ分析の目的に合わせて最適なデータ分析基盤を考えて設計・構築をします。データ基盤を構築する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あります。設計ではデータ分析基盤を必要とする理由、どのようにデータを収集し保管するのか、どのように分析するのかといった点を明らかにするべく、クライアントからヒアリングを行います。
その内容を元に、データ分析基盤を形にするのが構築です。データ分析基盤には、大きく分けて3つの構成があります。それがデータレイク、データウェアハウス、データマートです。データレイクとは、何も手を加えていない生のデータを保管している状態です。データウェアハウスは、分析しやすい形にデータを整理して保管する倉庫です。データマートでは、加工されたデータから必要なものを抽出して保管します。構築をするときには、これらの構成を踏まえて加工したデータをデータウェアハウスに配置させたり、データレイクに生のデータが蓄積されるようにデータ収集のワークフローを実装します。
データ分析基盤の設計・構築をしたら、運用をするのもデータエンジニアの仕事です。利用していく中で不具合が出るかもしれませんし、新しくやりたいことや導入したい機能なども出てくるでしょう。そういった場合、必要に応じてデータ分析基盤の改善をしていきます。
データの収集
データ分析をするためには、分析対象となるデータが必要です。そのためのデータを集めることもデータエンジニアの仕事です。APIを使って業務システムからデータを収集したり、SQLを用いたりと様々な手段でデータを収集することになります。どのようにデータを収集し、格納するのかという点を考慮する必要もあります。
データの整理や加工
データの整理や加工とは、データ分析をしやすくするために重複する部分を消したり、階層的なフォルダを使ってファイルの整理をすることです。ルールから外れている「汚れたデータを洗浄する」ということで、この仕事を「データクレンジング」ということもあります。データクレンジングをすることで、データサイエンティストはスムーズに仕事ができますし、分析結果に間違いが生じることを防ぐこともできます。
AIや機械学習の運用や改善
AIや機械学習は、膨大なデータをコンピュータが学ぶことで正解を導き出せるようになります。学ぶデータや用いるモデルによってAIや機械学習の精度は変わりますので、必要に応じて改善をしなければいけません。そういったAIや機械学習の運用・改善に携わるのもデータエンジニアの仕事です。AIや機械学習に関する知識を持っていなければいけませんし、システムの開発にはプログラミングスキルも必要です。
データサイエンティストの仕事内容
社会にあふれる膨大なデータを活用する仕事が、データサイエンティストです。ここでは、多岐にわたるデータサイエンティストの仕事内容を詳しく見ていきましょう。
課題の抽出と戦略立案
データサイエンティストの業務は、まず企業の課題の抽出から始まります。企業が抱えている課題を洗い出し、その優先順位をつけていきます。そこから具体的に目標を定めていき、目標を達成するための仮説を立案します。また、対象となる課題を解決するためにはどういったデータが必要になってくるのかを検証する作業も、データサイエンティストが行います。
データの収集と加工、分析
データの収集や加工を行い、その後分析作業を行います。前述したように、データエンジニアがデータの収集や加工の工程を担うこともあります。分析作業時にはデータ分析ツールなどを用いることになるため、こうしたツールを扱えるスキルも求められてきます。
分析作業の中で取り扱うデータの量は膨大になりますので、その大きな情報群の中から、課題解決につながる有意な情報を見つけ出す作業でもあります。
分析内容の検証、照合
分析作業が終わったのちは、分析結果を検証し、仮説と結果を照合していきます。仮説が正しいとわかれば、その後のレポート作成のステップへと進みます。仮説が正しくない場合は、改めて仮説を練り直し、データの収集からやり直します。仮説の検証、照合をするためには、統計学の知識が必要です。さらに、データから企業の抱える課題との関連性を見つけるためには、その分野の知識や経験も求められます。
レポート作成と提案
課題抽出から分析内容の検証や照合まで、工程で明らかになったことをレポートにまとめます。レポートを作成する際には、レポートを読む人のことを考えた書き方を意識します。専門用語を多用したり、重要な指標の数を多くするのではなく、簡単でわかりやすい内容にしておきましょう。さらに、レポートではデータの分析結果を基にして課題解決の方法や新規ビジネスへの活用方法を考えて提案をします。
課題解決
レポートにまとめた課題解決の方法を実践することが、データサイエンティストの目指すゴールです。しかし、提案した課題解決の方法が期待通りの結果をもたらすとは限りません。課題解決に向けて動き出した後もデータを取り、問題があるならば改善を繰り返すPDCAサイクルを回すことがデータサイエンティストの仕事には必要です。
データエンジニア、データサイエンティストの将来性
最後に、データエンジニア、データサイエンティストの将来性について見ていきましょう。ビッグデータを活用したいと考える企業は多く、これからもデータエンジニア、データサイエンティストの需要は高い状況が続くと考えれます。そのため、両者ともにその将来性は十分にあります。特にデータサイエンティストは高度のスキルが求められるため、その育成にも時間がかかると言われています。需要に対してまだまだ人材不足の傾向は続いているため、データサイエンティストやデータエンジニアの経験があるのであれば、それを強みにしていけるでしょう。
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。
