ビッグデータエンジニアとは？つまらないと言われる理由、データベースエンジニアとの違いも解説！
膨大な量があり、そのままでは扱いにくい形式をもつデータ群をビッグデータと呼びます。
ビッグデータを解析することで、これまでは見えてこなかった関係を発見することで、課題解決や新たな企画の立案、さらには未来予測に役立てる動きが、さまざまな業界で活発になっています。
そんなビッグデータを専門に扱う職業のひとつが、ビッグデータエンジニアです。
ビッグデータエンジニアの仕事は、データアナリストやデータサイエンティストが実際にビジネスに有効な知見を発見する前段階にあたり、ビッグデータ活用に不可欠な職業です。
ビッグデータ自体も、世間的に知られている中で「それを扱うエンジニア」ということで、ビッグデータエンジニアに興味を持つ人も多いです。
ですが、ビッグデータの需要が高まる一方で、
「ビッグデータエンジニアの仕事はつまらない」
という声もあります。
この記事では、ビッグデータエンジニアがどのような仕事なのか、なぜ「つまらない」と言われるのかについて、解説していきます。
合わせて、混同されがちなデータベースエンジニアとの違い、ビッグデータエンジニアの需要と将来についてもみていきましょう。
ビッグデータエンジニアとは
量が膨大であり、管理・解析の困難な特徴を持つものをビッグデータと呼びます。
そんなビッグデータに携わるのが、ビッグデータエンジニアやデータサイエンティストという職業です。
ここでは、ビッグデータエンジニアとは何か、そして、混同されやすいデータベースエンジニアとの違いを解説します。
ビッグデータの処理・管理をおこなう仕事
ビッグデータエンジニアとは、ビッグデータを扱いやすい形に処理して、適切な管理をおこなう職業です。
現在はIT業界に限らず、多くのビジネスシーンでデータ分析が活用されています。
データ分析をスムーズにおこない、そこから有用な知見を取り出すためには、分析対象となるデータの品質が重要です。
ビッグデータエンジニアは、データサイエンティストやデータアナリストと呼ばれる人々が、より有効なデータ分析をおこなうための準備として、ビッグデータの整理、データベースの構築・運用をおこないます。
また、AI開発においては、AIに学習させる「教師データ」の作成も担います。
業界を問わずビッグデータの重要性が高まる現代において、ビッグデータを扱うスペシャリストであるビッグデータエンジニアは、大きな意義をもつ職業なのです。
データベースエンジニアとの違い
ビッグデータエンジニアと混同されがちな職業として
「データベースエンジニア」
があります。
「ビッグデータも結局データベースに入ってるなら、データベースエンジニアとの違いはあるのか」
そう疑問に感じる人もいるでしょう。
このふたつの職業は、データベースの構築・運用をおこなう点では同じですが、その目的が異なります。
ビッグデータエンジニアがAIや機械学習、データ解析のためにデータベースを構築する一方、データベースエンジニアは、Webシステムや業務システム運用など、より広い分野におけるデータベース構築が担当です。
ビッグデータエンジニアとデータベースエンジニアでは、扱うデータの種類や管理方法なども異なるため、それぞれに特化したスキルが求められます。
ビッグデータエンジニアの仕事内容
ビッグデータエンジニアの仕事内容は多岐にわたり、場面によって担うタスクが異なります。
ここでは、ビッグデータエンジニアの主な仕事を解説します。
データクレンジング
膨大な量を持つデータ群は、そのままでは扱うことができません。
ビッグデータのなかには、不正確なデータや不完全なもの、あるいは関係のないものなど、解析を妨げる要素が混ざっています。
そのためビッグデータエンジニアは、データクレンジングと呼ばれる作業をおこなうことで、ビッグデータを解析しやすい形に整理します。
具体的には、データ収集の際に発生した入力ミスや明らかな間違い、表記揺れなどがデータクレンジングの対象です。
間違ったデータを特定し、修正・削除をしてデータの品質を高めることが、ビッグデータエンジニアの仕事です。
データベースの構築
ビッグデータを扱いやすくするため、データベースを構築し、運用をおこなうのも、ビッグデータエンジニアの役割です。
どのようなデータベースがふさわしいか、運用するクラウドサービスの種類などを判断し、インフラ整備を進めます。
ここでの目的は、次の行程に携わるデータサイエンティストが円滑にデータベースを利用できるようにすることです。
またビッグデータエンジニアは、データベースの構築だけでなく、その後の運用・保守も担います。
データベースに問題が発生した際には、トラブルシューティングをして復旧させる必要があります。
教師データの作成
ビッグデータエンジニアにとって、教師データの作成も大きな業務となります。
「教師データ」というのはAIに学習させるためのデータのことで、AIの性能を大きく左右する重要な要素です。
ハイレベルなAIを開発するには、より品質の高い教師データが不可欠です。
教師データは例題と正答のペアによって成り立っており、AIがこれを学習するごとに、新たに与えられた問題の正答率が向上します。
AIにどのようなデータを学習させるかの判断、そして、学習をスムーズに進めるためのデータクレンジングが、AI学習におけるビッグデータエンジニアの業務です。
ビッグデータエンジニアの仕事が「つまらない」理由
ビッグデータエンジニアの仕事は、しばしば「つまらない」「つらい」と言われます。
ここでは、その理由としてよくあげられるものを紹介します。
業務が単調で意欲がわかない
まず、業務が単調でモチベーションを保つのが難しいという声が多いです。
ビッグデータエンジニアの業務は、データ収集やデータ処理、インフラ管理といった単調な業務が多く、ルーティーンの中で意欲を失いやすいとされます。
さらに、運用・保守においても、データベースが正常に動作しているあいだは大きな業務がありません。
新たなプロジェクトに参加する機会も少ないため、自身の停滞を感じる人が多いです。
企業によっては新技術の導入や新たな企画に消極的であるため、仕事がつまらない、モチベーションを保てないといった感情が増大します。
加えて、ビッグデータエンジニアの業務はデータ解析の前段階にあたり、実際にそこから目に見える成果を取り出すのは、データサイエンティストやデータアナリストといった職業の人々です。
そのため、企業もエンジニア自身も、プロジェクトへの貢献度を評価しづらく、仕事へのやりがいを失いやすいのです。
新しい「ビッグデータ」という分野であるが故に、仕事内容自体も最先端で創意工夫を必要とする仕事と考えて就業した人からすると、非常に大きなギャップが生まれるようです。
コミュニケーションがつらい
もくもくと作業を進めるというイメージを持たれがちなビッグデータエンジニアですが、実は業務におけるコミュニケーションの重要度が高い職業です。
ビッグデータエンジニアは、チーム内のメンバーだけでなく、データサイエンティストや一般のエンジニアと連携してプロジェクトを進めていきます。
また職場によっては、ヒアリングをはじめ、クライアントとやり取りをする場面も多いです。
このように、ビッグデータエンジニアはコミュニケーションの機会が多いため、苦痛に感じる人も少なくありません。
また、面倒なコミュニケーションや、それに付随するトラブル対応といった、データ処理以外の業務が退屈だという声もよく聞かれます。
勉強を続けなければならない
ビッグデータエンジニアに限らず、多くのエンジニアは仕事をはじめてからも勉強を続けなければなりません。
IT技術は日々進歩しており、特にAIに関連した分野は特に変化が激しいため、常に情報をアップデートし、新たな知識・技術を身に付ける必要があります。
勉強はしないといけないのに、実際の業務は単調な物が多い。
そのため、こうした勉強が「つらい」「つまらない」と言われる理由としてあげられます。
ビッグデータエンジニアとして業務を始めたばかりの頃はよくても、徐々にモチベーションを保つのが難しくなり、日々の業務も苦痛に感じる人は少なくありません。
常に向上心が求められるのは、エンジニアの過酷なところでしょう。
ビッグデータエンジニアの需要と将来性
最後に、ビッグデータエンジニアの現在の需要と将来性、キャリアパスについてみていきましょう。
市場の拡大に人材確保が追いつかない
ビッグデータエンジニアの需要は日を追うごとに高まっています。
ビッグデータの活用があらゆる業界に広がり、課題の発見、新たなプロジェクト立案など、さまざまなトピックへの活用が期待されています。
そのため、データ処理のスキルの重要性が、かつてないほど高くなりました。
しかし現状、データ解析の市場拡大に対して、人材の育成・確保が追い付いていません。
ほとんどの業界でビッグデータエンジニアの人材が不足しており、優秀な人材の確保が急がれています。
ビッグデータの市場は拡大を続けており、今後、さらなる人材不足が懸念され、世界中で、政府主導によるデータサイエンス人材の育成が進められています。
このように、ビッグデータエンジニアの需要は非常に高く、これからも高まり続けるでしょう。
ビッグデータエンジニアのキャリアパス
ビッグデータエンジニアのキャリアパスとしてはまず、データサイエンティストがあげられます。
データサイエンティストは、用意されたデータベースを用いて、有用な知見を得ることを目標とします。
ビッグデータエンジニアが担う業務の上流工程に位置するため、より多くの収入を期待できます。
次に、データベース構築・運用のスキルを活かして、データベースエンジニアをはじめ、ITインフラを整備する職業に就くキャリアパスもあります。
どちらも人手不足が深刻な業界であるため、スキルを持つ人材の需要が高まっています。
ビッグデータの収集・活用ならAMELAに
今回は、ビッグデータエンジニアについて見てきました。
これからの時代に必要なビッグデータの分析や解析は、重要性が高い一方でエンジニアが不足している分野でもあります。
また、本文中でもお話したようにビッグデータエンジニアは、
「思っていた仕事じゃなかった」
と感じる人が多いことからも、今後この分野には多くの課題が残ることが予想されます。
そんな中で、AMELAであれば海外のエンジニアをプロジェクトに参画させる事が可能です。
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これから同業他社に先駆けてビッグデータを収集・活用したいと考えている企業様は、ぜひ一度ご相談ください。
