日本IT|SQL工程师的工作内容以及所需的技能·资格

SQLエンジニアとは？

1.データベースの設計・開発、管理、運用を担うエンジニア

データ抽出と整形

SQLエンジニアにおいて、データの抽出と整形は重要な仕事です。

リレーショナルデータベースではテーブルという形式でデータを管理しており、複数のテーブルからのデータを抽出する場合はテーブルの結合が必要です。この際、SQLとデータベース知識が求められます。

ある程度の実務経験こそ必要ですが、基礎的な仕事で難易度は高くありません。ただ、データの有用な情報を引き出して活用するために重要な役割を担います。

2.ビッグデータの解析や機械学習によるデータ分析

ビッグデータ解析や機械学習ベースのデータ分析の現場でも、SQLエンジニアが活躍するシーンが増えています。クラウド環境や関連スキルも必要ですが、SQLは重要な役割を果たす言語です。

さらに、SQLスキルを持つエンジニアはデータ分析や可視化の仕事も手がけます。一部の仕事ではBIツールの知識も求められますが、複数のツールに応用できるスキルがあれば幅広い案件に携わることができます。

3.データ基盤、データベース構築

SQLは、データ定義言語を通じてデータベース操作も可能です。そのため、システムの基盤となるデータ基盤やデータベース構築も担当することがあります。

システムの基盤となるデータ基盤やデータベース構築は、プロジェクトの成功に大きな影響を与える重要な仕事です。データベースの適切な構築は、システムの堅牢性と効率性を保つために欠かせない要素となるでしょう。

SQLエンジニアが活躍できる仕事内容と将来性

データベースエンジニア

仕事内容（開発環境など）

データベースエンジニアとは、データベースの設計から運用までを幅広く行う仕事です。設計だけでなく、最適化による効率向上やセキュリティ対策も行います。

また、データベースのバックアップ方式を選定する際にも、データベースエンジニアの専門知識が不可欠です。信頼性のあるデータ管理とシステムの円滑な運用を担保するために重要な存在といえるでしょう。

将来性

データベースエンジニアの需要は、AI技術や機械学習の進化に伴い増加しています。大規模データベースの設計・開発スキルを持つエンジニアは、ビッグデータの管理に不可欠で将来性が高いといえます。

AIの登場で一部仕事が奪われるのではないかと懸念されていますが、高度なスキルと知識を備えたデータベースエンジニアは今後も重要な存在です。

データサイエンティスト

仕事内容（開発環境など）

データサイエンティストはデータから価値を生み出し、ビジネスの課題解決を助ける専門家です。RやPythonなどの開発環境を使用してデータの収集・分析を行う、いわばデータのプロフェッショナルです。

ネット通販などのおすすめ商品を紹介する機能は、代表的な例です。顧客の行動から得た膨大なデータを分析することで、商品Aを買った人は商品Bも選びやすいという予測が立てられます。

ほかにも、自動運転やスポーツのリアルタイム解析など、データサイエンティストの力によって生活が支えられている事例は多いです。

将来性

AIをビジネスで活用する時代になった今、深層学習などの技術だけでなく、データ収集・分析のプロフェッショナルであるデータサイエンティストの仕事にも注目が集まってきています。

ただ、AI技術の発達により、データサイエンティストの仕事が将来AIに置き換わる可能性も懸念されています。しかし、データサイエンティストの役割は単にデータを収集・分析するだけでなく、「データを用いて社会を変革し、価値を見出すこと」です。

データサイエンティストは分析だけでなく、企業に提案して成果を出す必要があるため、AIはパートナーとして利用されることはあっても仕事が奪われることはないでしょう。

データアナリスト

仕事内容（開発環境など）

データアナリストとは、データを分析するプロフェッショナルのことです。統計学やSQLのほか、Javaなどのプログラミング言語を用いて作業を行います。データアナリストの役割は多岐にわたり、「コンサル型」と「エンジニア型」の2種類に分けられるのが一般的です。

コンサル型はデータ分析結果を基に課題解決のためのコンサルティングを行い、提案や検証を行うのが主な仕事です。一方でエンジニア型はデータを活用してシステム構築や改善に取り組み、プログラミングスキルを駆使します。

将来性

WebやSNSの普及でビッグデータの扱いが増加したことで、現代の企業は競争力にデータ分析力が影響を与えるケースが増えています。BIツールやAIの進化もある一方で、データアナリストの需要も高まるでしょう。

ただ、基本的な分析はもうBIツールやAIで代替可能な時代です。データアナリストとして生き残るには、独自の価値を提供する必要があります。専門的なプログラミングや機械学習、コンサルティング能力を磨いて活躍の場を広げましょう。