「データエンジニアとサイエンティストの違いは？」
「仕事内容って違うのかな？」
データを扱う職種としてよく挙げられるのが、データエンジニア と データサイエンティスト です。
どちらも「データを使ってビジネス課題を解決する」という点では共通していますが、実際の仕事の中身や求められる役割は大きく異なります。
そこでこの記事では、データエンジニアとデータサイエンティストの違いをご紹介。「自分にはどちらの道が合っているのか？」を判断できるように、できるだけ具体的に解説していきます。
データエンジニアとは？（基盤をつくるエンジニア）
データエンジニアは、企業がデータを活用するために欠かせない
「データ基盤」を設計・構築・運用するエンジニアです。
分析やAIといった華やかな領域の裏側で、
データ活用の土台となる仕組みを支える役割を担います。
データエンジニアの主な役割
データエンジニアが担う代表的な役割は、次の3つです。
- バラバラに存在するデータを集める（収集）
- 使いやすい形に整える（加工・クレンジング）
- 分析や機械学習で使えるように保存・管理する（基盤構築・運用）
なぜデータエンジニアが必要なのか
現実の業務データは、そのままでは分析に使えないことがほとんどです。
- 欠損値がある
- 表記が統一されていない
- 同じ意味のデータが複数の形式で存在している
といった問題は、日常的に発生します。
データエンジニアは、こうしたデータを整理・統合し、
**「いつでも・誰でも・安心して使える状態」**に整えることが求められます。
近年のデータエンジニアに求められる領域
近年では、単なるデータ連携にとどまらず、
以下のような業務も重要になっています。
- データレイク / DWH / データマートの設計・構築
- AI・機械学習用の教師データの整備
- データパイプライン（ETL / ELT処理）の設計・実装
つまりデータエンジニアは、
「データ活用の前工程すべてを支える専門職」と言えます。
データサイエンティストとは？（意思決定を導く専門家）
データサイエンティストは、大量のデータを分析し、
ビジネスの意思決定や施策改善につなげる専門職です。
単に数字を分析するだけでなく、
**「なぜその結果になったのか」「次に何をすべきか」**を導き出す役割を担います。
データサイエンティストの業務の流れ
主な業務の流れは、次のようになります。
- 経営・事業の課題をヒアリングし、解くべきテーマを明確にする
- 必要なデータを集め、統計や機械学習を用いて分析する
- 結果を整理し、改善案や新しい施策として提案する
課題設定が重要な理由
分析の前段階では、
- そもそも何を改善したいのか
- どの指標を見ればよいのか
といった課題設定が非常に重要になります。
そのためデータサイエンティストには、技術力だけでなく、
ビジネス全体を理解し、関係者と対話する力も求められます。
データサイエンティストに必要なスキル
代表的なスキルには、以下があります。
- 統計学・数学の基礎知識
- Pythonなどを使った分析・モデリングスキル
- 事業・マーケティング・経営に関する理解
- 結果を伝えるための資料作成・プレゼンテーション能力
データサイエンティストは、「データを読む人」ではなく、「データで意思決定を動かす人」と言えるでしょう。
データエンジニアとデータサイエンティストの違い
両者の違いをシンプルに表すと、次のようになります。
- データエンジニア：データが使える環境を整える人
- データサイエンティスト：そのデータを使って価値を生み出す人
両者は「車の両輪」の関係
どちらか一方だけでは、データ活用はうまく回りません。
- データエンジニアがいないと、データが整っておらず、分析以前に作業が止まってしまう
- データサイエンティストがいないと、整備されたデータが意思決定や成果につながらない
両者は、車の両輪のように補完し合う関係なのです。
仕事内容の違い
データエンジニアの主な仕事内容
データエンジニアは、データ活用の「土台」を作る仕事です。まず、データレイク／DWH／データマートなどの置き場所や構造を設計し、クラウド（AWS/GCP/Azure）上で安定して動く環境を整えます。
次に、業務システムや外部サービスからデータを集める仕組み（ETL/ELT）を作ります。API連携やバッチ処理、SQLによる抽出・統合などを通じて、必要なデータが定期的に流れ込む状態を作るのが中心です。
集めたデータはそのままだと使いづらいので、重複や表記ゆれ、欠損などを直して品質を整えます。
最近は、機械学習の学習データの更新や、推論に使うデータの準備など、AI運用をデータ側から支える役割も増えています。
データサイエンティストの主な仕事内容
データサイエンティストは、データを使って意思決定を前に進める仕事です。最初に行うのは分析ではなく、課題の言語化とゴール設計です。事業部や経営層と対話し、「何を改善したいのか」「どの指標を成功とするのか」をはっきりさせます。
そのうえで必要なデータを集めて前処理し、統計や機械学習を使って仮説検証を進めます。結果が出たら終わりではなく、再現性や有意性、ビジネス上の影響を確認し、必要なら再分析やモデル修正を行います。
最後に、分析結果を意思決定できる形にまとめ、施策提案や実行後の効果測定までつなげます。価値は「分析すること」ではなく、「打ち手が動く状態にすること」にあります。
必要なスキルの違い
データエンジニアに必要な主なスキル
中心になるのは、SQLとデータベース設計です。そこに、Python/Javaなどでのバッチ・ETL実装、クラウドの基礎、スキーマ設計や運用・監視といった“止めないための技術”が乗ってきます。
加えて、業務ドメインを理解して「どのデータが正なのか」を判断できる力も重要です。
データサイエンティストに必要な主なスキル
統計・確率・線形代数などの基礎と、Python/Rでの分析・モデリングが土台になります。
加えて、可視化やBI活用、仮説を立てて検証する論理力、そして結果を伝えて合意を取りに行く資料化・プレゼン力が求められます。分析だけ強くても、意思決定につながらないと評価されにくい職種です。
キャリアパスの違い
データエンジニアの主なキャリアパス
技術を深めるなら、データ全体設計を担うデータアーキテクトや、運用信頼性まで見るプラットフォームエンジニア／SREに進みます。ビジネス側との橋渡しが得意なら、データコンサルやPMとして推進役に寄る道もあります。
さらに分析側へ寄せて、データアナリストやデータサイエンティストにシフトする人もいます。
データサイエンティストの主なキャリアパス
専門性を伸ばすならシニアデータサイエンティストやAIエンジニア／リサーチ寄りへ進みます。組織を動かす方向ならアナリティクスマネージャーやデータ組織の責任者へ。
事業戦略側に寄せるなら、データ戦略担当やコンサル、PdMの道があります。経験を積んでフリーランスや起業に進む選択肢もあります。
向いているタイプの目安
データエンジニアが向いているタイプ
仕組みを作って安定稼働させるのが好きな人に向きます。SQLやデータの整形、処理の自動化、設計の整合性を詰める作業が苦にならないなら適性が出やすいです。
派手さより、品質と継続運用に価値を感じるタイプです。
データサイエンティストが向いているタイプ
数字から意味を読み取り、仮説を立てて検証するのが好きな人に向きます。数学・統計・機械学習への興味に加えて、ビジネス課題を整理して人に説明し、納得してもらうのが苦じゃない人ほど強みが出ます。
分析結果を「提案」に変換できるタイプです。
まとめ：違いを理解して、自分に合う道を選ぼう
データエンジニアは、データを使える状態に整える「基盤づくり担当」です。データサイエンティストは、そのデータから示唆を出し、意思決定と成果につなげる「価値創出担当」です。
どちらも将来性があり、途中で方向転換することも可能です。自分が「仕組みを作って支える側」がしっくりくるのか、「問いを立てて価値を出す側」がしっくりくるのか。そこを軸にすると、必要なスキルも迷わず積み上げやすくなります。
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