データエンジニアの仕事内容とは？データ基盤・ETL・分析基盤の違いと1日の流れを解説

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データエンジニアの仕事内容は、社内外に散らばるデータを集めて整え、分析やAIが使える形で届けるパイプラインを作り、止まらないよう運用し続けることです。分析そのものを行う職種ではなく、分析の「材料」を正しく、決まった時間までに届ける責任を持ちます。

求人票には「データ基盤の構築」「ETL開発」「DWHの運用」などさまざまな言葉が並ぶため、実際に何をする仕事なのかが見えにくいかもしれません。

以下では、仕事を4つの工程に分け、よく出てくる用語の違い、働く場所による違い、1日の流れの順に解説します。

この記事を読めば、データエンジニアの仕事を工程ごとに説明できるようになります。まずは無料でスキルログに登録し、自分が関わってきた工程を整理してみましょう。

データエンジニアとは、データの収集から提供までの流れを設計・構築・運用し、分析やAIが正しいデータを使える状態を保つ職種です。経済産業省の「IT人材需給に関する調査」（2019年）が2030年に最大約79万人のIT人材不足を試算しており、データ基盤を担う人材もその一部として確保が課題になっています。

収集：あちこちにあるデータを取り込む

業務システムのデータベース、Webサイトやアプリのアクセスログ、広告や決済などの外部サービスのAPIから、データを定期的に取り込みます。取り込み元の仕様変更で処理が止まることも多いため、変更に気づける仕組みを作ることも仕事の一部です。

加工：使える形に整える

日付の形式をそろえる、重複を取り除く、欠けている値を補う、複数のデータを結合するといった処理を行います。分析者が毎回同じ前処理をしなくて済むよう、共通で使える形に整えるのが目的です。

保管：用途に合わせて蓄える

整えたデータを、データレイクやデータウェアハウス（DWH）に保存します。どのテーブルに何を置くか、誰が見られるようにするかを設計するのもデータエンジニアの役割です。

提供：分析やAIに届ける

BIツールのダッシュボード、分析者のSQL、機械学習の学習処理などにデータを渡します。毎朝9時までに前日の数字がそろっている、といった約束を守ることが、利用者からの信頼につながります。

品質の監視と障害対応

作って終わりではなく、処理の失敗や数字のずれを監視し、問題があれば原因を調べて直します。データの件数が急に減った、合計値が前日と大きく違うといった異常を早く見つける仕組みづくりも、重要な仕事内容です。

ETLとELTの違い

ETLは、取り出し（Extract）、変換（Transform）、書き込み（Load）の順に処理する方式です。ELTは先にそのままDWHへ書き込み、DWHの中で変換します。クラウドのDWHは処理能力が高いため、近年はELTを採用する現場が増えています。

データレイク・DWH・データマートの違い

3つの保管場所は、データの整い具合と使う人が異なります。違いを表にまとめると次のとおりです。

保管場所	置くデータ	主な利用者
データレイク	加工前の生データをそのまま保存	データエンジニア、機械学習の担当者
データウェアハウス	形式をそろえて統合したデータ	分析者、データサイエンティスト
データマート	部門や用途ごとに絞った集計データ	事業部門、BIツールの利用者

すべてを一人で作るとは限りませんが、どの層を担当したかを説明できると、経験の範囲が相手に正確に伝わります。

事業会社の場合

自社のサービスや業務のデータを扱います。分析者や事業部門の要望を聞き、優先順位をつけて基盤を改善し続けるのが特徴です。同じ基盤に長く関わるため、設計の判断や運用の改善を積み重ねやすい環境です。

受託開発・SESの場合

顧客企業のデータ基盤を構築したり、移行したりする案件に参加します。短期間で多様な業界やクラウドを経験できる一方、構築後の運用は顧客に引き継ぐことが多く、改善の経験は積みにくい傾向があります。

観点	事業会社	受託開発・SES
扱うデータ	自社サービス・自社業務のデータ	顧客企業のデータ
主な仕事	基盤の継続的な改善と運用	基盤の新規構築や移行
関わる相手	社内の分析者や事業部門	顧客の担当者や他社のエンジニア
積みやすい経験	設計の判断と運用の改善	多様な業界とクラウドの経験

どちらでも評価される経験

どちらの環境でも、扱ったデータの規模、処理の頻度、自分が担った工程を具体的に説明できる人は評価されます。日々の業務の中で、件数や処理時間を記録しておく習慣をつけておきましょう。書類での書き方はデータエンジニアのスキルシートの書き方で記載例とともに紹介しています。

データ基盤の経験は、扱ったデータの規模と改善の成果で評価が変わります。ただ、ExcelやWordで経歴を書き足していくと、案件ごとに書く項目がばらつき、扱ったデータの規模や改善の前後の数字が抜けやすくなります。スキルログで記録すると、次の点で楽になります。

• 項目がそろう：案件ごとに期間・役割・プロジェクト規模・チーム規模・業種・担当工程・成果を同じ項目で入力するので、書き漏れがなく、案件どうしを比べやすい
• 体裁を整える手間がない：入力した内容はPDF出力で体裁の整ったスキルシートになり、新しい案件を足したらそのまま出し直せる
• 伸びたスキルが見える：スキルごとにS・A・Bなどの自己評価と経験年数を並べて確認でき、次に伸ばすところが分かる

登録した経歴をもとに、自分の経験で狙える求人や案件、年収や単価の目安を、転職・案件相談で一緒に確かめることもできます。

ある事業会社での1日の例

• 9:00 夜間バッチの実行結果と、データ件数の異常がないかを確認
• 10:00 チームの朝会で、障害や依頼の優先順位をすり合わせ
• 10:30 新しいデータ取り込み処理の開発とテスト
• 13:00 分析者から「数字が合わない」との問い合わせを調査
• 15:00 テーブル設計のレビューに参加
• 17:00 翌日のリリース手順を確認し、作業を記録

上記は一例で、実際の時間配分は会社や時期によって変わります。基盤を立ち上げる時期は開発の比重が大きく、安定稼働の時期は改善や問い合わせ対応の比重が大きくなります。

関わる人

データサイエンティスト、分析者、事業部門、アプリ開発者、インフラ担当と、関わる相手が多いのも特徴です。データの出どころと使い道の両方の人と話すため、技術だけでなく調整の力も求められます。

向いている人

• 作業を自動化して手間を減らすことに喜びを感じる
• 数字が合わないときに、原因を最後まで追いかけられる
• 使う人の立場を想像して、仕組みを設計できる
• 新しいクラウドのサービスを学ぶのが苦にならない

向いていないと感じやすい人

分析の結果から自分で示唆を出したい、目に見える画面を作りたいという志向が強い方は、物足りなさを感じるかもしれません。その場合は、データサイエンティストやアプリ開発との違いを比べたうえで判断しましょう。仕事に必要なスキルはデータエンジニアに必要なスキルで、転職の全体像はデータエンジニアへの転職完全ガイドで解説しています。

データエンジニアの仕事内容は、収集・加工・保管・提供の4工程と、それを支える品質の監視に分けて理解すると整理しやすくなります。働く場所によって関わる範囲は変わりますが、どの工程を、どの規模で担ったかを説明できることが評価の土台です。

自分が経験した工程を書き出すと、得意な領域と次に伸ばすべき領域が見えてきます。

データエンジニアの仕事内容とデータサイエンティストの違いは何ですか？

データエンジニアは分析に使うデータを集めて整える仕組みを作り、データサイエンティストはそのデータを分析して示唆を出します。前者は基盤、後者は分析の結果に責任を持つという違いです。

データエンジニアはプログラミングをしますか？

はい、します。取り込みや加工の処理をPythonなどで書き、SQLで変換や集計を行います。アプリ開発と比べると、画面よりもデータの処理と自動化のコードを書く比重が大きくなります。

データエンジニアの仕事は夜間対応がありますか？

夜間に処理を動かす現場が多いため、障害時の連絡体制が組まれていることがあります。ただし、監視と自動の再実行を整えている現場では、夜間に対応する頻度は低くなります。面接で体制を確認しておくと安心です。

ETLとELTはどちらを覚えるべきですか？

両方の考え方を理解しておくのが理想ですが、クラウドのDWHを使う現場ではELTが増えています。DWHの中でSQLを使って変換する方法から覚えると、多くの現場で役立ちます。

データエンジニアの仕事はAIの普及でなくなりますか？

なくなる可能性は低いと考えられます。AIの精度は使うデータの質に左右されるため、データを整える仕事の重要性はむしろ高まっています。IPAの「DX動向2025」でも、日本企業の85.1%がDXを推進する人材の不足を感じていると報告されています。定型的なコードの作成はAIに任せ、設計や品質の判断に時間を使う形へ変わっていくでしょう。

ここまでの内容を踏まえて、まずはスキルログに無料で登録し、自分が関わってきたデータの工程を、直近の案件1件から入力してみましょう。