データベースエンジニアの将来性と今後求められるスキルとは？

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データベースエンジニアの案件

データベースエンジニアの仕事内容

近年よくビッグデータという言葉を耳にすることからもわかるように、企業や経済にとってデータはとても重要なものになってきています。

その企業にとって財産ともいえるデータを扱うのが、データベースエンジニアです。

データベースとは企業が扱う膨大な量のデータを保持し、必要なときに検索したり、抽出したりするための入れ物のようなものです。

その入れ物であるデータベースの最適な容量を決めたり、どんな順序でデータを並べるか、どう仕切って入れておいたら出し入れしやすいか、を整理整頓するのが、データベースエンジニアの仕事です。

データベースエンジニアとはいっても、大きく3つの業務内容に分けられるのでそれぞれ見ていきましょう。

データベースの設計・開発

データベースの設計業務を行う業務です。

データベースではクライアントの顧客や在庫などの情報を取り扱っております。

データの取り扱いは経営の数字に直結するため、クライアントごとに設計した使用しやすいデータベースが必要です。

そのためクライアントの要望を理解し汲み取ることが重要で、ヒアリングにて必要な情報を聞き出します。
ヒアリングを受けて要件を分析し、ニーズに合わせて最適なデータベースを構築します。

データベースの動作の安定性や負担の少なさなどの効率面と、クライアントのニーズをすり合わせながら、設計を行います。
セキュリティ設定・バックアップ設定・アクセス権限設定などを行うのも設計・開発の業務です。

データベースの管理

構築したデータを有効活用できるように整えておくのがデータベースの管理です。

設計したデータベースを利用する中で改善点を見つけ、クライアントの業務内容にとって最適な容量や機能に合わせて調整します。

つまり、データの長期的な保存や効率化ができるように、サーバーを改善します。

また、ユーザーが使いやすいように、データの整理をしたり、検索精度の見直しを行います。

データを効率よく取り出したり書き換えたりするために、SQLのチューニングやパラメータ設定の見直しも管理業務が行います。
ここではデータベースへの不正侵入やデータ流出を防ぐためのセキュリティも担当します。

データベースの運用

データベースの運用では、データへのアクセス権を管理したり、バックアップ、セキュリティのリスク分散を行います。

またデータベースのメンテナンスを定期的に行い、トラブルのない継続的な稼働をサポートします。

データベースに障害が発生した場合の調査や対応も、重要なお仕事です。

さらに集めて管理しているデータを経営戦略に有効活用するためのサポートを行います。

クライアントと共に情報資産の集め方や分析する方法を考えることによって、データベースの活用の範囲を広げることも仕事の一つで、やりがいと感じる部分でもあるようです。

データエンジニアとの違いとは？

異なるのは、データの利用目的および管理方法です。

これまで紹介してきたように、データベースエンジニアは業務システムからWeb系サービスまで、あらゆるデータを扱います。

一方データエンジニアは、「分析のためのデータ」を管理します。

データの管理方法だけでなく取得方法を考えることも、データエンジニアの仕事の一つです。

広い意味ではデータエンジニアの仕事もデータベースエンジニアに含まれる部分が多くあります。

データベースエンジニアの将来性とは

データベースエンジニアの将来性は明るい

データベースエンジニアは、ビッグデータやIoTなどの技術の発展に伴い、将来性は非常に明るいと言われています。

膨大なデータは、ビジネスにおいて重要な役割を担うため、データベースエンジニアの需要は多くの企業や業界で増加してきています。

特に、社会のIT化によってデータ収集や処理が増加する中で、データベースの規模や性能などの問題が注目されるようになりました。

近年では急速なIT化に対応するための技術が求められるようになっています。

また、クラウドサービスの利用が増える中で、クラウドデータベースの管理や運用に関するスキルも同様に求められてきています。

これらの要因からデータベースエンジニアの需要は増加傾向にあり、キャリアアップのチャンスも増えていくと考えられます。

今後のデータベースエンジニアに求められるスキルや経験とは

データサイエンスのスキル

データサイエンスとは、数字や統計学、機械学習、プログラミングなどの理論を活用して、莫大なデータの分析や解析を行い、有益な洞察を導き出す学問のことです。

近年ビッグデータが注目されていますが、データサイエンスはビッグデータとも深い親和性があります。

多くの企業はそれまでに培ってきたビッグデータを保有していますが、ビッグデータをそのまま活用することはできません。

データサイエンスを用い、ビッグデータから有益な洞察を導き、ビジネスへと展開してくのです。

今後はデータベースの運用などだけでなく、データサイエンスのスキルを持つことが、重要になってきます。

データをどのように活用するのかの提案力やコンサルティング能力

データベースエンジニアに必要なスキルとして、論理的思考とコミュニケーション能力があげられることがよくあります。

データベースエンジニアの仕事の一つは、どのようなシステムを構築するかをクライアントとの打ち合わせで引き出し、論理的にまとめることです。

そしてまとめた内容を、わかりやすく、なおかつ認識に誤差が生じないように提案するために、コミュニケーション能力が必要です。

セキュリティに関する知識と経験

企業にとってデータベースは非常に重要なものです。

そしてそれは企業秘密や個人情報など、絶対に外部に漏れてはいけない情報です。

信頼を得られなければ、取り扱いをすることを任せてもらえません。

企業の情報漏洩について大きくニュースで取り上げられることからも、重要性がわかります。

データベースエンジニアは企業のデータを守る重要な役割・責任を請け負うこととなります。

そのためセキュリティに関する知識と経験は、他の職種に比べ、重要なスキルとして評価されます。

それまでのキャリアで、セキュリティに関係する企業での就職経験や、セキュリティに係る重要なポジションに就いていたキャリアがあれば、大きく評価される可能性があるでしょう。

スクリプト言語の習得

データベースエンジニアに必須な言語は主にSQLとLinuxコマンドの2つです。

プログラミング言語の知識は必ずしも必要ありませんが、プログラミング言語ができるとデータベースエンジニアとしてのキャリアの幅は広がります。

近年のデータベースエンジニアには、付加価値となるスキルが求められています。

高収入データベースエンジニアを目指すために、必須スキルに加え、下記のスキルも身に着けることをおすすめします。

Java

大規模システム開発の現場でよく使われるプログラム言語がJavaですが、データベースエンジニアの勤務先は主に大規模システム開発の現場が多いです。

Javaを習得していると開発側への理解が深まりスムーズに業務が進むため、有利なスキルとなります。

PHP

PHPは主に中小規模の開発現場でよく採用されている言語で、Webページの作成に特化しています。

中小ベンチャーでは、開発と運用を同じチームが担当することがよくあります。

しかし、どちらかと言うと開発寄りの人材が集まりやすいベンチャーではインフラ部分がおろそかになってしまいがちです。

PHPを習得していれば開発のスキルがあるため、インフラに関する知識のあるエンジニアとして現場で重宝される人材となるでしょう。

Python

ビッグデータ活用の分野でよく使われるPythonを学んでデータエンジニアへの転身を目指す人は多いです。

Pythonは簡単なプログラミングから高度なプログラミングまでできる、人気の高い言語です。

統計や分析を得意とする言語であることから、ビッグデータの分野でよく使われます。

データ操作が得意なSQL技術者が、Pythonの知識や統計学を学ぶことで、データ分析が必要な案件で評価されるスキルとなります。

Ruby

多くのwebサービスで使用されている開発言語がRubyです。

SNSやオンライン・ゲームの開発、業務システムなど様々な場面で使用されています。

そんなオープン・Web系のシステム開発企業で働くデータベースエンジニアはRubyに関する知識もあると評価されやすいです。

データベース・エンジニアは、クライアントや他部署とのやりとりも多いため、プログラミング言語の経験や知識が実際の業務でも役に立ちます。

フリーランス案件から見るデータベースエンジニアの現在の需要って？

案件数は少ないが、徐々に増えており、収入が高い傾向にあります。

求人ボックス 給料ナビによるとデータベースエンジニアの正社員の平均年収は602万円と比較的高い傾向にあります。

月収に換算すると、約50万円です。日本のサラリーマンの平均月収は36万円といわれているので、高額な仕事といえるでしょう。

エンジニアスタイルによるとデータベースエンジニアのフリーランスの平均単価は70万円、最高単価は170万円で、案件数も457件あります。

また、ビッグデータやＡＩの発達により、今後も案件数は増加していくことが予測できます。

以上の数字から、データベースエンジニアのフリーランス求人・案件は、他の業種と比べても比較的高単価であると言えます。

平均の単価は70万円ですが、経験やスキルにより単価は上下しますので、スキルと経験次第では年収1,000万円以上を目指せる職種でもあります。

求人サイトやエージェントを比較して、自分のスキルに合った単価を確認することをおすすめします。

データベースエンジニアの具体的案件

【Python】データエンジニア/ユーザー視聴ログおよび外部データを利用した広告商品開発

仕事内容：

クライアントである大手メディア企業が保有するデータのユーザー視聴ログを、外部データを利用しながら、広告商品開発・効果最適化するプロジェクトです。

視聴ログデータや外部データを結合し、ユーザーに合った広告配信に向けたデータプロダクト開発やアドホック分析を行います。

つまり、データベース運用の業務です。

クライアントのデータを分析し、データベースを活用することによって経営成長に貢献する仕事です。

直近ではコンテンツ内容に合わせた広告配信開発や外部データとの連携によるさらなるデータ活用を進めています。

必要なスキル：

・SQL経験 2年以上

・Cloudプラットフォーム（AWS、AzureやGCP）の利用経験1年以上

・データクレンジング・集計・検証経験1年以上

・データパイプライン設計経験

【DBエンジニア（SQL全般）】ユーザー視聴ログおよび外部データを利用した広告商品開発・効果最適化プロジェクト

仕事内容：

クライアントである大手メディア企業が保有するデータのユーザー視聴ログを、外部データを利用しながら、広告商品開発・効果最適化するプロジェクトです。

本プロジェクトでは視聴ログデータや外部データを結合し、ユーザーに合った広告配信に向けたデータプロダクト開発やアドホック分析を行います。

直近ではコンテンツ内容に合わせた広告配信開発やユーザーのペルソナを作成することによって更なるデータ活用を進めています。

必要なスキル：

SQL経験 3年以上

Cloudプラットフォーム（AWS、AzureやGCP）の利用経験 1年以上

データクレンジング・集計・検証経験1年以上

Gitを用いたコード管理

データパイプライン設計経験

1つ前の案件と比較して、よりSQLの経験が求められています。

その分想定収入が、月350,000/円 高くなっています。

データベースエンジニアはセキュリティの面からも、経験が評価されるお仕事ということがわかります。

【データベースエンジニア】ElasticStackを用いたログ分析基盤の開発

仕事内容：

ニューノーマル社会の実現に向けたゼロトラストソリューションの実現に向けデバイスログ/認証ログ/アクセスログなど様々なデータを分析するプラットフォームの開発を行うお仕事です。

スクラム開発メンバーの一員として、グローバルベストな製品の選定やアーキテクチャの検討など、幅広い裁量で業務を行うことができます。

必要なスキル：

・Container as a Serviceを用いたアプリケーション構築経験

・Python、またはサーバサイドKotlinを用いたアプリケーション構築経験

・AWS（ECS、Lambda、DynamoDB）を用いたサーバレスなバックエンド構築経験

・Terraformを利用したInfrastructure as Codeの経験

・Gitを用いた開発経験

データベースエンジニアが持っているキャリアパスの選択肢

データベースエンジニアは一般的なITエンジニア職より職域が広く、責任の大きさはありますが、キャリアパスは考えやすい職種です。

ここからはデータベースエンジニアの知識・スキル・経験が活かせるキャリアパスを紹介していきます。

プロジェクトマネージャー

開発プロジェクトにおいて上流工程に携わる機会が多いのがデータベースエンジニアです。

そのため開発プロジェクト全体を統括・管理するプロジェクトマネージャーを目指しやすい職種です。

プロジェクトマネージャーはプロジェクト全体を指揮し、予算・品質・納期を管理します。

クライアントやメンバー、スポンサーとの調整を行いながらプロジェクトを成功に導きます。

インフラエンジニア

インフラエンジニアは、クライアントの求めに応じてインフラ環境を整える役割を担う職種です。

主な作業内容は、コストやプロジェクト期間を決定する要件定義、機器の運搬や組み立てを行う構築、構築後の障害対応や容量管理を行う運用などがあります。

インフラエンジニアは、環境整備のための様々な工程に携わるのに対し、データベースエンジニアはインフラの中でもデータベースの設計や開発を中心に行います。

データベースエンジニアはインフラエンジニアに含まれると考えられているため、データベースエンジニアの経験を積めばインフラエンジニアへのキャリアアップも可能です。

セキュリティエンジニア・コンサルタント

セキュリティエンジニアは、情報セキュリティのスペシャリストとして、セキュリティシステムの提案や設計・構築を行います。

セキュリティシステムの設計・構築により、サイバー攻撃やシステム障害による情報漏れなどのリスクを未然に防ぐ効果があります。

代表的な業務として、ネットワークやOS、Webアプリケーションなどのシステム上の脆弱性を洗い出す脆弱性診断や、ネットワークやデバイスを監視するSOC（セキュリティオペレーションセンター）、情報セキュリティにおけるインシデントに対応するCSIRT（シーサート）などがあります。

クライアントから課題や状況のヒアリングをする機会も多いため、データベースエンジニアと同様に、高いコミュニケーション能力が求められます。

データベースエンジニアもセキュリティ設計を行いますが、データベースエンジニアが担当するのはデータベースだけであるのに対して、セキュリティエンジニアはサーバーやネットワークなどのあらゆるシステムの情報セキュリティを行います。

クラウドエンジニア

クラウドエンジニアとは、クラウドに精通したエンジニアのことです。

クラウドは近年利用者が増加し有名になっていますが、ネットワーク経由でサービスを提供する仕組みです。

クラウドエンジニアは、クラウドサービスの保守や管理、構築を担当します。

クラウドの利用が増えているため、クラウドエンジニアの需要もさらに増加していくことが予想できます。

クラウドエンジニアの仕事は、クラウドを最適化して、使い勝手よくしていくことです。

拡張性を考慮して設計すれば、長期的に企業活動に貢献することができます。

ネットワークエンジニアと協力して仕事することも多く、コミュニケーション能力も求められます。

データサイエンティスト

データサイエンティストの仕事は、蓄積されたデータを分析し、クライアントが活用できるような形に整理することです。

テキストや音声、ビデオやグラフなどさまざまな形式のデータを整理し、整理したデータから経営面の分析や予測などを行います。

データベースエンジニアと同じように、クライアントとのヒアリングによって要望を聞き出すことも重要な業務の一つです。

特に重要なデータを整理する場合は、誰もが理解できるように、データをレポートや表に可視化するスキルやコミュニケーションを円滑に図るスキルなどが大切です。

企業で使用されているデータベースの知識や処理の方法、プログラミング言語の技術、経営についての知識など、さまざまなスキルが求められる職種です。

まとめ

近年ビッグデータという話題をよく聞くように、多くの企業はデータをもとにした経営戦略をとることが多くなっており、データベースエンジニアの需要は高まっています。

またデータベースエンジニアは企業の重要なデータを扱うためセキュリティに関する知識や経験を積むことができ、キャリアアップも見込める職種です。

具体的な案件でも紹介したように、データベースエンジニアが活躍できる場も多くあることから、求められるスキルや経験を積んで、ぜひ挑戦してみることをおすすめします！

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