データエンジニアとは？仕事内容・データサイエンティストとの違い・年収を解説

「データエンジニアとはどんな仕事？」「データサイエンティストとは何が違うの？」と気になって検索した方も多いのではないでしょうか。

データエンジニアとは、社内外に散らばるデータを集めて整え、分析やAIに使える状態で届けるための「データ基盤」を設計・構築・運用するエンジニアのことです。 データを分析する人ではなく、分析が正しく素早く行える土台をつくる人だと捉えると分かりやすいでしょう。

この記事では、IT・機電エンジニア専門の転職エージェントである私たちが、データエンジニアの仕事内容や種類、1日の流れ、必要なスキル、資格、年収、なり方までを解説します。

データエンジニアとは

データエンジニアとは、企業がデータを活用するために必要な仕組みをつくる専門職です。販売記録、アプリの利用履歴、センサーの計測値など、データは社内のさまざまな場所に形式もばらばらに存在します。それらを集め、正しく整え、必要な人がすぐ使える状態にすることが、データエンジニアの本質的な役割です。

データ活用が経営の重要なテーマになるなか、データを使える状態にする土台がなければ、分析もAIも成り立ちません。その土台を支える存在として、データエンジニアの重要性は高まっています。

データサイエンティストとの違い

データサイエンティストは、統計や機械学習を使ってデータを分析し、事業の課題解決や予測に役立てる職種です。データエンジニアは、その分析に必要なデータを集めて整える基盤をつくります。データサイエンティストが「データから価値を引き出す人」だとすれば、データエンジニアは「価値を引き出せる状態にデータを整える人」です。

データアナリストとの違い

データアナリストは、整ったデータを集計・可視化し、事業の状況や改善点を読み解く職種です。データエンジニアは、データアナリストが正しい数字を素早く見られるよう、データの流れと品質を支えます。

インフラエンジニア・データベースエンジニアとの違い

インフラエンジニアはサーバーやネットワークなどシステム全体の土台を、データベースエンジニアは個々のデータベースの設計や管理を担います。データエンジニアは、複数のデータの出どころから分析の場までをつなぐ「データの流れ」全体を設計する点が異なります。

データエンジニアの仕事内容【工程別】

データエンジニアの仕事は、データの収集から提供、運用までの流れで進みます。どの工程でも「正しいデータを、必要な人に、必要なときに届ける」ことが共通の目的です。

工程	主な作業	データエンジニアの役割
要件の整理	誰がどんなデータを使いたいかを確認する	必要なデータと更新頻度を明確にする
収集	各システムからデータを取り込む	データを自動で集める仕組みをつくる
加工・変換	データの形式をそろえ、誤りを直す	分析に使える形に整える処理をつくる
蓄積	分析用の保管場所にためる	大量のデータを扱える保管の仕組みを設計する
提供	分析者やシステムにデータを届ける	使いやすい形で、安全に利用できるようにする
運用・品質管理	データの流れを監視する	処理の停止やデータの誤りを検知し、対応する

要件の整理

データを使う部門やデータサイエンティストに、どんなデータを、どの頻度で使いたいのかを確認します。使う目的が分かると、どこまで整えればよいかの基準が決まります。

収集

業務システムやアプリ、外部のサービスなどから、データを自動で取り込む仕組みをつくります。取り込みの頻度や、失敗したときの再実行の方法も設計します。

加工・変換

集めたデータは、形式がばらばらだったり、欠けや誤りが含まれていたりします。それらをそろえて整える処理をつくります。データの抽出・変換・格納を行う一連の処理は「ETL」と呼ばれます。

蓄積

整えたデータを、分析用の保管場所にためます。分析用に整理されたデータの保管場所は「データウェアハウス」、さまざまな形式のデータをそのままためる場所は「データレイク」と呼ばれます。

提供

分析者が使う集計ツールや、AIの学習、各種システムにデータを届けます。個人情報などの機密データは、利用できる人を制限するなど、安全に使える仕組みも整えます。

運用・品質管理

データの処理が止まっていないか、数値に異常がないかを監視します。誤ったデータは誤った判断につながるため、品質を保つことはデータエンジニアの重要な責任です。

データエンジニアの種類

データエンジニアは、担当する範囲によっていくつかのタイプに分かれます。企業の規模やデータ活用の成熟度によって、一人が幅広く担うこともあれば、役割が細かく分かれることもあります。

タイプ	主な担当	特徴
基盤構築型	データ基盤全体の設計と構築	クラウドやインフラの知識が活きる
データの流れ開発型	収集・加工の処理の開発と運用	プログラミングとSQLの力が中心になる
分析支援型	分析しやすいデータの形の設計	分析者に近い立場で関われる
機械学習基盤型	AIの学習や運用に必要なデータ基盤の整備	機械学習の知識も求められる

求人を見ていると、データエンジニアの募集は、自社サービスを持つ企業や、データ活用を進める事業会社からが多い傾向があります。データ基盤を一から立ち上げる段階の企業では、幅広い工程を担える人材が求められやすい状況です。

データエンジニアの1日の流れ（例）

ここでは、自社サービスを運営する企業のデータ基盤チームで、リモートワークで働くデータエンジニアの一例を紹介します。

・9:30 業務開始、夜間に動いたデータ処理の結果を確認
・10:00 チームの朝会で進捗と課題を共有
・10:30 処理が失敗したデータの原因調査と再実行
・12:00 昼休憩
・13:00 新しいデータの取り込み処理の開発
・15:00 データアナリストと、集計に使うデータの形をすり合わせ
・16:30 データの品質チェックの仕組みの改善
・17:30 新しいデータ関連技術の情報収集
・18:00 作業内容の記録、翌日のタスク整理、終業

データの流れを安定させる運用と、新しい仕組みづくりを並行して進めるのが、データエンジニアの働き方の特徴です。 夜間の処理で問題が起きた場合は、翌朝の対応が優先になります。

データエンジニアに必要なスキル・知識

データエンジニアには、データを扱う技術に加えて、大量のデータを安定して処理する仕組みを設計する力が求められます。中でもSQLとプログラミングは、データエンジニアの基本となるスキルです。

領域	主な技術・知識
データ操作	SQL（データを操作する言語）
プログラミング	Pythonなどの言語
クラウド	クラウド上のデータ保管や処理のサービス
設計	データの構造を整理するデータモデリング
処理の管理	複数の処理の順番や実行を管理する仕組み
安全性	個人情報の扱い、アクセス権限の管理

技術以外では、次のような力も求められます。

・データを使う人の目的を理解し、必要な形を考える力
・データの異常に気づき、原因を突き止める調査力
・事業部門や分析者と、データの定義をすり合わせる調整力

データエンジニアに近い経験をどれだけ積んでいるかは、次の項目で確認できます。

・□ SQLで、複数の表を組み合わせた集計ができる
・□ データの取り込みや変換の処理を、プログラムで作ったことがある
・□ データベースの設計や、表の構造の見直しに関わったことがある
・□ クラウド上でデータを扱うサービスを使ったことがある
・□ データの誤りや欠けに気づき、原因を調べたことがある

当てはまる項目が多いほど、データエンジニアに必要な経験を積み始めていると考えられます。

データエンジニアに役立つ資格

データエンジニアになるのに、必須の資格はありません。 ただし、データベースやクラウドの知識を体系的に示す手段として、資格は役立ちます。

・データベーススペシャリスト試験：データベースの設計や管理に関する高度な知識を問う国家試験です
・応用情報技術者試験：設計や管理まで含む応用的な知識を問う国家試験です
・情報処理安全確保支援士：セキュリティの専門知識を証明する国家資格です
・クラウド関連のベンダー資格：クラウド上のデータ基盤の知識を体系的に学べます

出典：IPA「情報処理技術者試験」

データエンジニアの年収

データエンジニアだけを集計した公的な年収統計はありません。そのため、ここでは関連するIT職種の平均年収を参考として紹介します。データ基盤を設計・構築できる人材は限られるため、経験によっては高い水準を目指しやすい職種です。

指標（参考：関連するIT職種）	金額（目安）
システムエンジニア（Webサービス開発）の平均年収	約574万円
システムエンジニア（基盤システム）の平均年収	約684万円
給与所得者全体の平均年収	約478万円

出典：厚生労働省「job tag／システムエンジニア（Webサービス開発）」「job tag／システムエンジニア（基盤システム）」（令和6年賃金構造基本統計調査に基づく）

出典：国税庁「令和6年分 民間給与実態統計調査」

上記のシステムエンジニアの値は、データエンジニアとは職務が異なるため、年収の水準は別に考える必要があります。目安としてご覧ください。

需要の面では、情報処理・通信技術者の有効求人倍率は1.43倍で、職業計の1.12倍を上回ります。IT人材は2030年に最大約79万人不足するとの試算もあり、データ活用やAI活用の土台をつくれる人材の価値は高まっていると考えられます。

出典：厚生労働省「一般職業紹介状況」（2025年11月）

出典：経済産業省「IT人材需給に関する調査」（2019年公表）

求人を見ていると、データエンジニアの募集は、クラウド上でのデータ基盤の構築経験や、大量のデータを扱った経験がある人材ほど、高めの年収帯で提示される傾向があります。

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データエンジニアのやりがいと大変さ

データエンジニアには、企業のデータ活用を根本から支えるやりがいがあります。一方で、目立ちにくい土台の仕事ならではの大変さもあります。

やりがい

・自分がつくった基盤の上で、分析やAI活用が進んでいく
・大量のデータを扱う技術的な面白さがある
・事業部門や分析者など、多くの人の仕事を支えられる
・データ活用の需要の高まりとともに、キャリアの選択肢が広がる

大変さ

・基盤が安定して当たり前とされ、成果が見えにくい
・データの誤りや処理の停止があると、多くの部門に影響が出る
・データの定義をめぐって、部門間の調整が必要になることがある

私たちの相談現場では、「データエンジニアとして入社したが、実際は依頼された集計作業をこなすばかりで、基盤づくりに関われない」という声を聞きます。ここで大切なのは、物足りなさの原因がデータエンジニアという職種そのものにあるのか、基盤づくりに投資しない組織の環境にあるのかを切り分けることです。 環境が原因であれば、データ基盤の整備に力を入れる企業へ移ることで、本来の役割を担える可能性があります。

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データエンジニアになるには

データエンジニアは、バックエンドエンジニアやインフラエンジニア、データベースの担当者などから目指す人が多い職種です。まずはSQLとプログラミングで実務経験を積み、データを扱う業務に少しずつ関わっていくのが一般的な道です。

次のステップで進めると、無理なく近づけます。

1. SQLで、複雑な集計ができるようになる
2. Pythonなどで、データを取り込み・加工する処理を作る
3. クラウド上でデータを保管・処理するサービスを使ってみる
4. 今の業務で、データの集計や連携に関わる仕事を引き受ける
5. 改善の成果を、数字で説明できるように整理する

選考では、データ基盤の改善効果を数字で示すと評価されやすくなります。

例文：社内に分散していた販売データを集約するデータ基盤の構築を担当しました。取り込みと加工の処理を自動化し、毎月の集計作業を○時間削減しています。また、データの品質チェックの仕組みを導入し、集計の誤りを○割減らしました。

応募先を選ぶ際は、面接で次のような質問をしておくと安心です。

・データ基盤の設計や構築に、どこまで関われますか
・依頼された集計作業と、基盤づくりの業務の割合はどのくらいですか
・データを使う部門とは、どのように連携していますか

データエンジニアへの一歩を、一緒に考えます

市場価値を客観的に評価したうえで、納得のいく選択肢を一緒に考えます。まずは情報収集の一環として話を聞いてみたいという方も歓迎です。

まとめ

・データエンジニアとは、データを集めて整え、分析やAIに使える状態にするデータ基盤をつくる職種
・データサイエンティストが「データから価値を引き出す」のに対し、データエンジニアは「使える状態に整える」
・仕事は要件の整理、収集、加工・変換、蓄積、提供、運用・品質管理まで幅広い
・物足りなさを感じたら、職種そのものの問題か、基盤づくりに投資しない環境の問題かを切り分ける
・SQLとプログラミングを土台に、データを扱う実務経験を積んで目指すのが一般的な道

よくある質問

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