「データエンジニアってつまらないの？」
「やめたほうがいいのかな？」
データエンジニアの現場ではデータの汚れや仕様の複雑さに苦しむ人が多く、華やかなイメージとは真逆の仕事です。
しかし、データ基盤は企業に不可欠な領域であり、正しい適性と現場選びさえできれば市場価値は大きく伸びる職業です。
そこで本記事では、データエンジニアになるのはやめとけと言われる理由とやりがいやメリット、未経験から始める際のコツを徹底解説します。
データエンジニアがつまらない理由
華やかではないのに難易度が高い
データエンジニアの技術例：
- SQL、ETL、ジョブ制御
- データモデリング
- API連携
- クラウド基盤（AWS、GCP、Azure）
データエンジニアの本質は、裏方としてデータ基盤の整備と品質担保を行うことです。しかし実際には、高度な知識と地味な作業の両方が求められます。
また、入力データの品質が悪いと、地味で厄介なクレンジング作業が延々続きます。さらに、不具合の原因が「データ側」「仕様側」「他システム側」など多岐にわたるため、調査がとても大変です。
華やかさがない一方で責任が重く、覚悟なく入るとギャップを感じやすい職種です。
責任の割に評価されにくい
現場で気をつけているポイント：
- データが壊れずに流れている
- バッチ処理が毎日正常に動く
- 外部連携が安定している
アプリ開発は画面やAPIの動きが目に見えますが、データエンジニアの成果はほぼ不可視です。
これら「問題が起きないこと」が成果であり、それ自体が評価されづらい傾向があります。
一方、トラブルが起きると矢面に立たされるため、心理的負荷が高いのに成果が目立たず、モチベーションが折れやすい側面があります。
市場変化が速すぎて学習負荷が重い
必要になりがちな技術領域：
- SQL（中級〜上級）
- Python
- Databricks / BigQuery / Snowflake / Redshift
- ETLツール（DataSpider、Glue、Fivetran、Informatica など）
- スキーマ設計・DWHモデリング
- ストリーミング基盤（Kafka など）
近年、データエンジニアの守備範囲は急速に広がっています。もはやETL担当に留まらず、クラウド・データレイク・AI基盤まで求められます。
学習範囲が非常に広く、努力し続けないとすぐに置いていかれます。この負荷の高さが「やめとけ」と言われる理由の一つです。
仕様理解が浅いと詰む
理解すべきポイントの例：
- 入出力仕様の粒度
- マスタデータの構造と意味
- 差分判定のルール
- 更新タイミング（更新キー・全量/差分更新）
- ビジネスロジックの前提条件
データエンジニアリングは、実はコードよりも要件理解のほうが重要です。要件が明確であればSQLや処理設計は進みますが、要件が曖昧だと作業が進みません。
ここを押さえられないと設計も実装も破綻し、「使えない」と評価されやすくなります。仕様の筋を理解できる人が少ないことが、「やめとけ」と言われる理由の一つです。
現場によっては泥臭い下働きになりがち
下働きと感じる領域：
- 手動のデータ修正
- エビデンス作成
- マッピング定義書の穴埋め
- 属人化した処理の解析・引き継ぎ
- 仕様が曖昧で誰も答えを持っていない状態
データエンジニアは高度な技術が要求される一方、現場によっては雑務も多く発生します。
こうした泥臭い作業が長期化すると、「想像していたデータエンジニア像と違う」と感じて離れる人も少なくありません。
データエンジニアに向いている人の特徴
物事を構造的に捉え全体像を整理できる
データエンジニアには、複雑なデータ構造やシステム間連携を理解し、整理して捉える力が求められます。
個別のテーブルや処理だけを見るのではなく、それらがどのように連動し、業務にどう影響するのかを俯瞰できるタイプは非常に向いています。
全体像を把握しながら作業できることは、効率よく問題を発見し、適切な処理フローを設計する上で大きな強みになります。
ビジネスを理解し矛盾を見抜ける
データエンジニアは数字の正しさを守る職種であるため、データの裏側にあるビジネスロジックを理解する姿勢が重要です。どのデータが正しく、どこに矛盾があるのかを論理的に判断する力が求められます。
マスタの整合性や差分の意味を理解し、不自然なデータを見抜ける人は、データ品質を保つ上で重宝されます。業務理解と論理力が活躍の鍵になります。
SQL検証や細かな調査を楽しめる
実務ではSQLを使った検証作業が多く、細かいデータの不整合に気づき、原因を追究して修正する工程が頻繁に発生します。
このプロセスを面倒ではなく面白いと感じられるタイプは、データエンジニアとして大きく成長できます。
派手さはありませんが、裏方として確かな価値を出し続けられる人材になれます。
丁寧な作業が苦にならないことは大きな武器です。
データエンジニアに必要なスキル
最低限身につけておくべき基礎スキル
データエンジニアとしてまず求められるのは、SQLとデータベースの基礎知識です。特に SELECT、JOIN、GROUP BY、サブクエリ、ウィンドウ関数などは実務で必ず使う基本操作です。
難しいアルゴリズムよりも「データのつながりを理解できるか」「不整合に気づけるか」が重要で、基礎的なSQLが書ければ最低ラインはクリアできます。
ここから現場で徐々に応用力が身につきます。
現場で求められる実務スキル
現場で使用するETLツール：
- Informatica
- Talend
- AWS Glue
- Airflow（ジョブ制御・パイプライン）
- DataSpider
SQLの次に求められるのが、ETLツールを使ったデータ加工・連携のスキルです。
ツール操作よりも、「どの順番で処理するか」「どこにエラーが出るか」といったロジック理解が重要になります。
クラウド時代に必須となるスキル
クラウドの例：
- AWS（Athena、Glue、Redshift、Lambda）
- GCP（BigQuery、Cloud Storage、Cloud Composer）
- Azure（Synapse、Data Factory）
クラウド移行が当たり前になったことで、クラウドサービスを扱えるスキルが必須になりつつあります。
SQL＋ETL＋クラウドの3点セットを身につけるとモダンデータエンジニアとして市場価値が大きく上がります。
データエンジニアのキャリアパスと将来性
データエンジニアから広がるキャリア
- データアーキテクト
大規模データ基盤の設計者。データモデルやアーキテクチャ設計が中心。 - データアナリスト
BIや分析基盤を使い、意思決定を支援する職種。 - 機械学習エンジニア（MLエンジニア）
モデル構築や特徴量設計など、AI技術に専門性を広げる道。 - クラウドエンジニア / SRE
AWSやGCPでインフラを自動化・最適化する領域へ展開。
データエンジニアは、市場価値が高く「潰しが効く」職種です。技術 × 業務理解の両軸が身につくため、複数のキャリアへスムーズに移行できます。
データと業務ロジックに強い人材は希少のため、どの方向に進んでも強みを生かせます。
データエンジニアの需要は高い
企業が抱える課題：
- 複数システムのデータ統合が必要
- SaaSへの移行に伴いデータ連携が複雑化
- BIダッシュボードや経営指標をリアルタイムに可視化したい
DX化・クラウド化の波により、企業はデータの統合や以降、リアルタイムで見れるダッシュボードの作成など様々な課題を抱えており、データ基盤の構築・運用を担うデータエンジニアの需要は高いです。
AWS、GCP、Snowflake、BigQueryの普及とともに、求人も年々増加し、今後10年は高需要の状態が続くと予想されています。
年収が上がりやすいスキルと経験
データエンジニアとして評価されやすいスキル：
- クラウド基盤構築（AWS / GCP）
- データモデリング（ER図、正規化、スターモデル）
- SQLチューニング（パフォーマンス改善）
- ETL/ELT 実装（Dataflow, Glue, Fivetran, DataSpiderなど）
- ジョブ制御（Airflow、Digdag、Step Functions）
- 5〜10万人の人事データなど「複雑な業務データ」を扱った経験
- スコープ整理や要件定義など上流工程に関与
- 複数部署との調整や、仕様が曖昧な中での要件補完
一人称で仕事ができるデータエンジニアは市場価値が非常に高く、年収700〜900万・単価70〜90万以上が狙いやすくなります。
データエンジニアのメリット
キャリアの潰しが効きやすい
キャリチェンジの例：
- データアナリスト
- 機械学習エンジニア
- アプリケーションエンジニア（API／バックエンド）
- SRE・インフラエンジニア
- データアーキテクト
データエンジニアが扱う SQL・データモデル・クラウド基盤 は、どの業界・技術領域でも必要とされるスキルです。
特に 「データ構造を理解できるエンジニア」 は希少価値が高く、市場でも高く評価されます。
大規模システムに関われる
企業が扱うデータは、数万～数百万件が当たり前です。単純なCRUDではなく、高度なデータ処理が求められます。
- 複雑なJOIN
- 差分更新
- 正規化／非正規化の判断
- バッチ処理の最適化
- SaaS 連携 時のデータマッピング
こうした 大規模・高難度の処理フローに若いうちから触れられる ため、実務を通して一気にスキルが伸びます。
ビジネスと技術力の両方が鍛えられる
データは必ず「業務のロジック」と結びついています。そのためデータエンジニアは、技術力に加えて様々な知識も深まります。
- 業務フロー
- ビジネス指標
- システム間の依存関係
- データの意味（ドメイン知識）
結果として 上流工程（要件定義・データ設計）に強いエンジニア になりやすく、市場価値が高まります。
データエンジニアと他職種の違い
データエンジニアとアナリストの違い
| 役割 | データエンジニア | データアナリスト |
|---|---|---|
| メイン業務 | データ基盤を整備する | データを分析・活用する |
| 必要スキル | SQL、ETL、クラウド、DB設計 | 分析手法、統計、BI |
| 成果物 | データパイプライン／モデル | レポート、可視化、改善提案 |
データエンジニアは 「分析できる状態をつくる人」、アナリストは 「分析で価値を出す人」 という違いがあります。
アプリ開発エンジニアとの違い
| 観点 | アプリ開発エンジニア | データエンジニア |
|---|---|---|
| 主な対象 | 画面/API/機能要件 | データフロー・変換処理 |
| プロセス | 要件 → 設計 → 実装 → テスト | 調査 → モデル設計 → ETL → 運用 |
| 求められる力 | コード実装力 | データ構造理解・ETLロジック |
APIや画面の開発に興味がある人はアプリ寄り、データのつながり・構造の整理が好きな人はデータエンジニア向き です。
データエンジニアのリアルな仕事内容
汚いデータの整理に多くの時間がかかる
データエンジニアの業務は、華やかな分析よりも 「データの掃除」 の割合が多いです。
- NULL値の補完
- コード体系の不整合
- 文字種のゆれ（全角/半角など）
- 差分判定ロジック
- 前任者が残したExcelロジックの再現
期待していた業務とギャップを感じる人も多いですが、ここを乗り越えると ETLスキル・データ品質の目利き力 が一気に上がります。ます。
仕様が曖昧なまま進むプロジェクト
データ連携は複数部署・複数システムが絡むため、次のような問題がよく起こります。
- 要件が固まらない
- 仕様が穴だらけ
- 既存ロジックが属人化
- スコープの解釈が部署ごとに違う
そのため、「正しい仕様はどれか？」 を整理しながら進める力が求められます。
これは上流工程に必須のスキルで、経験を積むと評価されるポイントになります。
原因調査の難易度の高さ
障害が発生したとき、原因が単一であることはほぼありません。
- データ側の問題
- スキーマ変更
- ETL条件ミス
- 外部APIエラー
- インフラ障害
これらを 1つずつ切り分けて特定するスキル が重要で、データエンジニアの成長を最も促すポイントでもあります。
結論：適性と現場選びがすべて
データエンジニアは難易度が高く、現場によっては過酷に感じることもある職種です。しかし、適性がある人にとっては将来性が大きく、長期的に強みを築けるキャリアになります。
重要なのは、自分の特性を理解し、属人化した現場ではなく成長できる環境を選ぶことです。正しい学習と経験を積めば、「やめとけ」と言われる職種どころか、安定して価値を発揮できる専門職として活躍できます。
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