中嶋悟
名前：中嶋 悟（なかじま さとる） ニックネーム：サトルン 年齢：28歳 性別：男性 職業：会社員（IT系メーカー・マーケティング部門） 通勤場所：東京都千代田区・本社オフィス 通勤時間：片道約45分（電車＋徒歩） 居住地：東京都杉並区・阿佐ヶ谷の1LDKマンション 出身地：神奈川県横浜市 身長：175cm 血液型：A型 誕生日：1997年5月12日 趣味：比較記事を書くこと、カメラ散歩、ガジェット収集、カフェ巡り、映画鑑賞（特に洋画）、料理（最近はスパイスカレー作りにハマり中） 性格：分析好き・好奇心旺盛・マイペース・几帳面だけど時々おおざっぱ・物事をとことん調べたくなるタイプ 1日（平日）のタイムスケジュール 6:30 起床。まずはコーヒーを淹れながらニュースとSNSチェック 7:00 朝食（自作のオートミールorトースト）、ブログの下書きや記事ネタ整理 8:00 出勤準備 8:30 電車で通勤（この間にポッドキャストやオーディオブックでインプット） 9:15 出社。午前は資料作成やメール返信 12:00 ランチはオフィス近くの定食屋かカフェ 13:00 午後は会議やマーケティング企画立案、データ分析 18:00 退社 19:00 帰宅途中にスーパー寄って買い物 19:30 夕食＆YouTubeやNetflixでリラックスタイム 21:00 ブログ執筆や写真編集、次の記事の構成作成 23:00 読書（比較記事のネタ探しも兼ねる） 23:45 就寝準備 24:00 就寝
はじめに：データの世界における2つの役割
データの世界は日常生活にも深く関係しています。スマホのアプリ、店舗の売上レポート、研究の結果など、あらゆる場面でデータが使われています。データアナリストとデータエンジニアは、それぞれ異なる観点からデータを活かす専門家です。この記事では、2つの職種の違いを中学生にも分かるように、仕事の流れ、使う道具、必要なスキル、そして現場での役割分担まで丁寧に解説します。
結論から言うと、データアナリストは「データを読み解き、意思決定を支える人」、データエンジニアは「データを作って運ぶ土台を作る人」です。これらの違いを理解することで、興味のある道に進むべき方向性が見えてきます。
2つの職種は互いに補完し合います。データアナリストが現場の問いを設定し、どうしてその結論が必要なのかを説明する一方で、データエンジニアは正確で安定したデータが取れるように仕組みを整えます。もしデータが欠けていたり、遅れて届いたりすれば、分析の結論は信頼できなくなります。つまり、ビジネスの成長には両方の役割が欠かせないのです。ここから先は、それぞれの職務内容と実際の仕事の流れを詳しく見ていきます。
データアナリストの具体的な役割とスキル
データアナリストは、ビジネスの質問に対する答えをデータの形で見つけ出します。まずは何を知りたいのか、どの指標が役に立つのかを決め、データの収集元を決定します。次にデータを整形し、欠損値の処理、外れ値の扱い、データの結合などを行います。集計・分析は統計の手法や、時系列、クラスター分析、回帰などの手法を使います。作成するレポートやダッシュボードは、経営層や現場の担当者が意思決定しやすいように、分かりやすさと信頼性を両立させることが大切です。
また、データアナリストは「話を聞く力」も重要です。現場の質問の意図を正しく汲み取り、誤解を招かない表現を選ぶことが求められます。
必要なスキルとしては、SQLによるデータ照会、ExcelやBIツールの活用、データビジュアルの作成、そしてビジネスの背景を理解する力が挙げられます。最近はPythonやRなどのプログラミング言語の基礎も役立ちます。特に、データの背景にある業務ルールを理解する力が重要です。
データエンジニアの具体的な役割とスキル
データエンジニアはデータ基盤の構築を担当します。データの収集元を設計し、データベースやデータウェアハウス、データレイクなどの保存場所を整えます。データの取り込み、変換、ロードのパイプラインをETLやELTと呼ばれる工程で自動化します。品質を保つためにデータ検証、スキーマ管理、データガバナンス、セキュリティ対策も重要です。
また、信頼性の高いパイプラインを作るには、監視と運用も欠かせません。エラーが起きたときの原因追及を速く行い、再発を防ぐ仕組みを作ります。必要なスキルとしては、SQLは当然、PythonやJava、Scalaなどの言語、そしてAirflowやdbt、Kafka、Sparkなどのツールの理解が役立ちます。規模の大きい組織では、データのカタログ作成やデータモデリングといった設計の知識も重要です。
学ぶべき基礎とキャリア設計
2つの職種を学ぶための共通基礎として、データの基本概念、統計の基礎、SQL、データの前処理、データの品質の考え方などを挙げられます。実務で使われる言語は多様ですが、まずはSQLの強さを磨くことが近道です。続いてPythonやRでデータ処理や可視化を行えるようにします。キャリア設計としては、まずは現場の小さなプロジェクトから経験を積み、次に専門性を深めます。データアナリストとしてビジネスの意思決定を支える人になるのか、データエンジニアとしてデータ基盤を支える人になるのか、あるいは両方向のハイブリッドな役割を目指すかは、自分の興味と組織のニーズ次第です。
- 基本スキルの習得を早く始める
- 実務的な小規模プロジェクトを重ねる
- 基盤と分析の両方を体験する機会を作る
- 最新ツールや手法にアンテナを張る
実例で見る違いの具体像
現場での違いを想像するには、実際の業務の流れを追うのが一番分かりやすいです。データアナリストは会議室で質問を受け、指標とダッシュボードを用意して経営判断を後押しします。データエンジニアは夜間にデータパイプラインの監視を行い、遅延が生じた場合はすぐに原因を追究して修正します。下の表はその違いを端的に示しています。
友達とデータエンジニアの話をしていて、彼はデータの船を動かす設計士みたいだと表現していました。データエンジニアは船のエンジン、燃料ライン、港への接続を作り、分析者が安全にデータを受け取れるように整えます。彼の話を聞いて、私はデータの世界には見た目の美しさだけでなく、土台の作り方がとても大事だと気づきました。つまり、データをただ集めるのではなく、品質を保ち、遅延を減らし、誰かが安心して使える状態を作ることが重要です。
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