データエンジニアとソフトウェアエンジニアの違いについて知っておきたい4つのポイント:

  1. データエンジニアとソフトウェアエンジニアは同程度の給与を得て、同じような知識を有していますが、職場でのアプローチ方法が異なります。
  2. データエンジニアはよりミクロに焦点を当てているのに対し、ソフトウェアエンジニアはマクロな視点から物事を見ています。
  3. データエンジニアの役割は、機械学習、ビッグデータ、データパイプラインの構築などの経験を積みたい人に最適です。 
  4. ソフトウェア・エンジニアという肩書きを持つ人は、バックエンド・エンジニア、ビルド・エンジニア、データベース・エンジニア、フルスタック・エンジニアなど、多くの役割を担うことができます。 

テクノロジーの世界では、データサイエンティストからデータアーキテクトまで、似たような役割を担う人がたくさんいます。紙の上では、そのような肩書きの間にある一見些細な違いに混乱してしまいがちです。

データエンジニアとソフトウェアエンジニアという肩書きは特に良い例です。ここでは、この2つの役割と組織内での潜在的な重要性について、より詳細に比較してみましょう。

Table of Contents:

  1. データエンジニアの役割
  2. ソフトウェアエンジニアの役割
  3. データエンジニア vs. ソフトウェアエンジニア
  4. 誰を採用すべきか?
  5. 最適なツールでチームを強化しよう

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データエンジニアの役割

データエンジニアとソフトウェアエンジニアを正しく比較するには、まずそれぞれの責任について理解する必要があります。

データエンジニアの第一の目標は、データインフラストラクチャを設定し、維持することです。データエンジニアが扱うシステムは、ビジネスの中核となる情報やアプリケーションを扱うもので、ローカル企業向けの小規模なリレーショナル・データベースから、大企業向けのペタバイト規模のシステムまで多岐にわたります。 

データエンジニアは、その幅広い役割を果たすために、AIや機械学習アナリティクスを実現するためのデータシステムの設計、構築、実装など、多くの責任を負っています。さらに、データエンジニアは、データの取得、変換、移行、検証、モデリング、マイニングなどの処理を開発することもあります。 

データエンジニアがこれら全てを行うために知っておくべきことといえば、一般的にはJava、Python、Rを含む多くの異なるプログラミング言語を理解しているといったことが多いかと思います。また、SQLやNoSQLデータベースにも精通しており、Hadoopのような分散システムを使用することができます。 

これらの知識があれば、データ管理者、アーキテクト、サイエンティストとうまく仕事をすることができます。また、これらの他の役割に該当する責任を果たすことができ、堅牢で統合されたデータインフラストラクチャを構築するために単独で作業することができます。 

これらすべてが盛りだくさんに聞こえるなら、あなたは正しいでしょう。しかし、データエンジニアの報酬は、その知識とハードワークに対して年間約11万7000ドルから16万ドルを得ています。

ソフトウェアエンジニアの役割

今度は、ソフトウェアエンジニアの役割について詳しく見ていきましょう。

データエンジニアがデータを扱うのと同じように、データに特化したソフトウェアエンジニア(ソフトウェアデータエンジニアとも呼ばれる)は、データパイプラインにも取り組みます。これらのソフトウェアエンジニアの一般的な肩書きには、プラットフォームエンジニアやインフラストラクチャエンジニアなどがありますが、責任の所在は変わりません。

これらのソフトウェアエンジニアはSQLの知識も必要で、Hadoop、AWS、Sparkなどのデータエンジニアと同様の技術を使って仕事をします。また、これらのソフトウェアエンジニアはデータモデリングの知識も必要です。では、データエンジニアと何が違うのでしょうか?主な違いは、ソフトウェアエンジニアがよりマクロなアプローチをとるのに対し、データエンジニアはよりミクロにフォーカスしたアプローチをとることです。

ソフトウェアエンジニアは、スケジューラ、クラスタマネージャ、分散クラスタシステム、および同様のインフラストラクチャを構築しなければなりません。また、これらのシステムをより効率的に機能させるコードの実装にも力を入れなければなりません。それだけでなく、ソフトウェアエンジニアはデータエンジニアよりも強力なプログラマーである必要があります。

彼らはPythonなどのデータエンジニアと同じような言語を使うことになりますが、Scala、Java、Goといった言語も知っておく必要があります。さらに、DockerやKubernetes、JenkinsのようなCI/CDツールなどのDevOpsツールをいくつか使って仕事をする必要があります。これらのスキルがソフトウェアエンジニアにとって非常に重要な理由は、ビジネスシステムをより速く、より良く機能させるために、サービスを継続的にテストし、デプロイするためです。

仕事の幅の広さを考えると、これらのソフトウェアエンジニアの報酬はデータエンジニアと同程度が一般的です。しかし、Applyのような大手企業では年俸が159,000ドルを超えることもありますし、シニアのソフトウェアエンジニアはそれ以上の収入を得られることもあります。

データエンジニア vs. ソフトウェアエンジニア

データサイエンスと機械学習のチームを作りたいと考えているならば、最終的には、ソフトウェアエンジニアと文面上は似ているものの実は全く異なる他の役割を多く採用する必要があります。

ここでは、データエンジニアとソフトウェアエンジニアについて知っておくべきことを直接見ていきましょう。

補完的なものであって、交換可能なものではない

これらの役割は似たような知識を共有しているかもしれませんが、彼らがその知識を使って何をするかは、あなたのビジネスの効率に大きく影響します。

例えば、機械学習エンジニアやデータサイエンティストの素晴らしいチームを作ったとしても、彼らが思い描くプラットフォームを構築できるソフトウェアエンジニアがいなければ、彼らが構築したモデルは最適に機能しません。 

一方で、最初から適切なソフトウェアエンジニアをチームに組み込んでおけば、彼らが構築しているモデルをサポートするために必要な前提条件をよりよく理解するために、他の役割の人間とコミュニケーションを取ることができるようになります。

マクロ vs. ミクロ

データエンジニア vs. ソフトウェアエンジニアを検討する際には、それぞれのアプローチについて考えなければなりません。

ソフトウェアエンジニアは、高度に分散されたスケーラブルなシステムを構築することができますし、アプローチの幅が広いため、ソフトウェアエンジニアは多くの役割を埋めるための雇用能力がない小規模な企業ではより一般的です。そのため、ソフトウェア・エンジニアは、よりスリムなチームのための一般的なピックです。

しかし、ソフトウェア・エンジニアはデータ・エンジニアほどデータ・エンジニアリングの細かい部分に強いわけではありません。例えば、データウェアハウスおよびデータへの問い合わせは、ソフトウェアエンジニアの共通の弱点です。逆に言えば、データエンジニアが本当に輝くのはこの2つの分野です。

得意分野を比較する

APIなどのデータソースからデータを引っ張ってきて、それを変換して移動させることに主眼を置いている人を探しているのであれば、データエンジニアが必要でしょう。優秀なデータエンジニアは、データウェアハウスでの作業やLookerやTableauなどの可視化ツールを最大限に活用することに加えて、データの問い合わせやモデリングに関するスキルを持っています。 

しかし、コーダーに強く、DevOpsツールを使った経験がある人を望むのであれば、ソフトウェアエンジニアの方が良いでしょう。 チームメンバーが定期的に担当しているツールや責任について考えて、判断材料にしてみてください。

誰を採用すべきか?

結局のところ、データエンジニアとソフトウェアエンジニアのどちらの肩書きが最適なのかを判断するのは、企業や組織にとって本当に難しいことです。経験豊富な採用担当者でさえも、データエンジニアを募集している求人情報を掲載しているのにもかかわらず、実際にはソフトウェアエンジニアや全く別の役割の方が適していることも珍しくありません。

このように、仕事に最適な人材を選ぶためには、これらの役割を理解しておくことが重要です。これは、データエンジニアがKubernetesやDockerで作業できないと言う意味ではありません。

考慮しなければならない最も重要な点は、新しいチームメンバーに満たしてもらいたい具体的な責任のリストであり、これがデータエンジニアなのかソフトウェアエンジニアなのかの重要な決定要因となります。多くの場合、チームはデータエンジニアとソフトウェアエンジニアの両方とともに他の多くの役割の両方を持つことが最善の方法となります。

結局のところ、これらの役割は交換可能なものではなく、補完的なものであることを覚えておく必要があります。

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最適なツールでチームを強化しよう

最終的には、企業はより効率的なデータサイエンス部門を構築しようとしており、それは適切な人材を雇用するだけでなく、適切なツールを提供することを意味します。データエンジニア vs. ソフトウェアエンジニア(またはその両方)を選ぶにしても、お使いのツールや技術によって彼らのスキルを最大限に活用できるということを覚えておいてください。

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