IT技術やデータサイエンスにおいて今注目の職種、データアーキテクト。
ビジネス面でも需要が高まっており、データアーキテクトに転職したいと考えている方も多いのではないでしょうか？
この記事では、データアーキテクトとはどういった業務なのかを解説いたします！
また、データエンジニアやデータサイエンティストとの仕事内容の違いも解説するので自分に一番向いてそうな業務を比較してみましょう。
データアーキテクトとは？
データアーキテクトはビッグデータを整理するだけでなく、データ管理フローの提案や現場とのコミュニケーションなど幅広い業務を行います。
膨大なデータを有効活用するためにクラウドサービスやサービスシステムの管理を行ったり、クライアントのニーズに基づいたデータ活用方法を提案したりします。
クライアントの要望に沿って業務を行うため、技術面でのスキルはもちろんコミュニケーション能力も必要となっていきます。
データアーキテクトの主な3つの仕事内容
では、データアーキテクトの仕事内容を具体的に見ていきましょう。
データアーキテクトの業務に興味がある方はぜひ参考にしてみてください！
①クラウドサービスやサービスシステムの管理
データアーキテクトは、クラウドサービスやデプロイ周りのサービスに関するシステムの管理を行っていきます。
例えば、クラウドサービスの有名どころは下記3社です。
- GCP(グーグル)
- AWS(Amazon)
- Azure(マイクロソフト)
他には、AIに関するプラットフォームで言うとDataRobotなどがあります。
②クライアントのサポート
データアーキテクトの業務は、データパイプラインの構築と運用だけでなくクライアントのサポートも行います。
例えば、Googleのデータアーキテクト（Googleでは、ソリューションエンジニアと定義されているようです）の例を挙げると、データ処理や分析サービスの導入を考えているクライアントに提案や技術支援を行っております。
クライアントから、データ活用やデータ分析のニーズを直接ヒアリングし、その実現に最も適したデータ処理基盤のアーキテクチャやデータ活用方法を提案します。
クライアントにサービスを提供するだけでなく、クラウドサービスを使ってビジネスを成功させるその先までサポートさせるための取り組みを行っているとのことです！
参考：「Googleの中の人」は普段GCPのサービスをどのように活用しているのか？
③データパイプラインの作成
現場の生データをデータストアに移動したり、データを集計・加工したりするための基盤を作成します。
データパイプラインの作成とは、「クライアントの要望に合わせて、データベースや各コンポーネントをどの様に連結するのか考えて、データ分析をするためのシステムを構築すること」です。
ですので、データアーキテクトはクライアントとのやり取りも必要なためヒアリング力やコミュニケーション能力も求められます。
データアーキテクトとデータエンジニアの違い
データアーキテクトは、データエンジニアの上流ポジションにあたります。
データアーキテクトの主な仕事は「クラウドの選定やデータパイプラインの構築」です。
一方で、データエンジニアの主な仕事は「実際にクラウドの各コンポーネントを触って案件の要望に合うように設定したり、バッチ処理を書いたりする」ことが業務になります。
データアーキテクトとデータサイエンティストの違い
データアーキテクトは、「データ分析のために必要なデータパイプラインの構築と運用」が主な仕事です。
データサイエンティストは「データ分析のために必要なモデルの作成や、データ加工処理の実装、データ可視化」が主な仕事になります。
データサイエンティストの仕事については、以下の記事で詳しく解説しています。
データサイエンティストになるための資格は、以下の記事で詳しく解説しています。
逆に、データサイエンティストに向いていないタイプについては、以下の記事で詳しく解説しています。
データアーキテクトとデータアナリストとの違い
データアーキテクトとデータアナリストは、データ分析において異なる役割を担う専門家です。
データアーキテクトは、データの設計や管理に重点を置いた専門家です。
具体的には、データモデルの設計やデータストレージの設計、クラウドサービスやサービスシステムの管理などを担当します。
データの流れや保存方法を把握し、最適なデータストレージを構築することで、データの高速かつ効率的な処理を実現します。
一方、データアナリストは、データ分析の実行や解釈に重点を置いた専門家です。
具体的には、データを取り扱うスキルや分析ツールを使用してクライアントの問題解決を行っていきます。
簡単に言うと、データアーキテクトはデータを管理して保存する仕組みを構築し、データアナリストはそのデータを分析しクライアントの問題解決を提案する専門家となります。
データアーキテクトになるために必要な資格
データアーキテクトは以下のような資格を取得するのがおすすめです。
データエンジニアになるための資格と重複するため、他の業務に転職するとしても取得しておいて損はないでしょう。
CCPデータエンジニア認定試験
「Apache Hadoop」を開発しているClouderaが運営する資格です。データベースエンジニアの業務に必要な内容となっています。
Professional Data Engineer
Googleが運営しているデータエンジニアの資格です。「Google Cloud Platform」に関する資格で、データベースに関することや、モデリング、ネットワークやセキュリティなど幅広い内容が対象となっています。
![[Google 認定資格] GCP Professional Data Engineer の勉強方法と対策](https://estyle.co.jp/media/wp-content/uploads/2020/06/1a1b6b6c416fa0e83c5039642bbcaf6a-297x300.png)
OSS-DB技術者認定試験
データベースの開発や運用・改善に関する内容となっています。基本的な内容と応用的な内容に分かれているので、まずは基本的な内容を勉強し取得しましょう。
その他にも、データベース設計に関する内容や、クラウドサービスに関する内容の資格も取得しておくと転職でも有利になるでしょう。
具体的には以下の資格です。
- データベーススペシャリスト試験（情報処理推進機構）
- システムアーキテクト試験（IPA）
- Googleプロフェッショナル データエンジニア（Google）
データアーキテクトの年収はどれくらい？
データアーキテクトの年収は、経験年数や業界、地域や企業規模などによって異なりますが、一般的には500万円以上が期待できます。
求人ボックスのデータでは、平均年収は約749万円と言われています。一般的な職と比較しても高水準な給料が貰える場合が多いです。
更に、大手IT企業や金融業界などでの求人になると年収1,000万円以上という高額なものもあります。
ただし、個人の能力や実績によっても大きく変わってくるため、具体的な数字については一概には言えません。
できるだけ高い年収を貰うには、実績を積んでデータアーキテクトとしてステップアップすることが大切です。
データアーキテクトが向いている人
データアーキテクトが向いている人は、新しいものが好きで、知的好奇心旺盛なタイプと言えます。
また、抽象的な概念を理解するのが得意な人も向いていると言えるでしょう。
例えば、クラウドサービス概要やデータベースの仕組みなどを楽しんで勉強できる人だと思います。
率直に言えば、学生時代理系科目の成績が良かった人は向いている可能性が高いです。
データアーキテクトの将来性は？
データアーキテクトの将来性は非常に高いと言えます。
データアーキテクトは、企業にとってデータの価値を最大限に引き出すために必要不可欠な役割となっています。
特に、近年ではビッグデータやAI技術の進化により、ますます多様なデータが蓄積されるようになっています。
それを有効的に活用するためには、データアーキテクトの役割が重要になっています。
企業がデータ主導型の経営を進める中で、データアーキテクトの需要は増加することが予想されます。
そのため、データアーキテクトの将来性は期待できるでしょう。
近年データアーキテクトの需要が高まっている
データアーキテクトは将来性がある職ですが、需要は年々高まっています。
現代のビジネスにおいてデータを取り扱える人材は増えていますが、データを整備したりクラウドサービスやサービスシステムの管理ができる人材はまだまだ不足しています。
そのため、企業は効果的なデータ管理と分析のためのシステムを設計および実装できるデータアーキテクトを求めていることが多いです。
特に、データプライバシーやコンプライアンスなどの規制が厳しくなっているため、データアーキテクトが企業にとってますます不可欠な存在となっています。
データアーキテクトは未経験からでもなれる？
データアーキテクトになるためにはスキルや知識が必要とされますが、未経験からでもなることは可能です。
データアーキテクトになるためには、
- データベーススペシャリスト試験（情報処理推進機構）
- システムアーキテクト試験（IPA）
- Googleプロフェッショナル データエンジニア（Google）
などの資格を習得しながら基礎知識が必要とされます。
オンラインのコース、専門学校や大学の専門科目などを利用したり、最近では独学でも勉強できる環境が整っています。
未経験採用をしている企業にエントリーする場合でも、こういった学習意欲やポテンシャルも評価基準に含まれることが多いため、ぜひ積極的に取り組むのが良いでしょう。
未経験から目指すならエスタイルへ！
当メディアを運営するエスタイルは、未経験からAIエンジニアを目指すことができます。
データアーキテクトは、AIエンジニアの中でも高度なスキルが求められるため未経験から目指すのは難しいでしょう。
一流のデータアーキテクトになるためにも、実際にAIエンジニアとしてデータを活用して使いこなしましょう。
まずは、AIエンジニアとしての実績を積んでからステップアップするのがおすすめです。
もし、全くの未経験からデータアーキテクトを目指すのであればぜひチャレンジしてみてください！
技術を極めたい人はデータエンジニアがおすすめ
システムの構築・運用を中心に業務をしたい方はデータエンジニアがおすすめです。
データエンジニアは、クライアントと関わりながら仕事を進めていくほかにクラウド選定やデータベース設計、データパイプライン設計などを行っていきます。
技術的な業務が多いため、技術的な内容に興味があり、キャッチアップが早い人が向いていると言えるでしょう。
もちろん、データエンジニアもクライアントとのやり取りが発生する案件もあるため、コミュニケーションを苦としないタイプが望ましいですが、どちらかというと技術面を極めたい方はデータエンジニアにチャレンジすることをおすすめします！
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▼エスタイルの業務や環境が知りたい人はこちらも参考にしてみてください！
AIエンジニアの基本的な情報や身に付けるべきスキルは、以下の記事で詳しく解説しています。
