データエンジニアの仕事はつまらない？やりがいや年収、将来性も紹介 | レバテックフリーランス

データエンジニアとは

データエンジニアは、企業内でのデータ活用を支える職種です。具体的な仕事には、以下のようなものがあります。

• データを効率的に収集・保存・管理するためのシステムを設計する
• 大量のデータを収集し、保存する
• データの前処理や変換をして、収集したデータを分析可能な形に整える
• 効率的にデータを分析できるよう、必要なインフラやツールを整備する

データエンジニアの仕事内容をより詳しく知りたい方は、以下の記事も参考にしてください。
データエンジニアとは？仕事内容や必要なスキルセット・年収について解説

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データエンジニアがつまらないと言われる理由3つ

データエンジニアリングは、「つまらない」と評価されることがあります。ここでは、データエンジニアがつまらないと言われる主な3つの理由について詳しく見ていきましょう。

1. 作業が単調だから

データエンジニアの仕事がつまらないと言われる理由は、単調な作業が多いことが挙げられます。
データの前処理にあたる、収集したデータから不正確な情報や欠損値を特定し修正・削除する作業は、同じような作業を繰り返すことが多く単調に感じられることがあります。

また、同じようなコードを何度も書く必要があったり、似たようなデータ処理を繰り返したりすることも少なくありません。このような反復作業は、一部の人にとっては単調で退屈に感じられる可能性があります。

2. 仕事の成果が見えにくいから

データエンジニアの仕事は、ビジネスの成果に対する貢献度が外部からは見えづらいために、つまらないと評価されることもあります。

たとえば、データを分析しやすい環境にしても、その良さを実感するのは実際にデータを扱うデータサイエンティストやデータアナリストで、エンドユーザーや経営陣には伝わりにくいです。

上司や関連性の高い職種からは高評価でも、一般的には評価されない状況だとモチベーションを維持しにくいでしょう。

3. キャリアパスの選択肢が少ないから

データエンジニアから目指せるキャリアパスが少ないと認識されていることも、つまらないと言われる要因です。

データエンジニアのキャリアパスとしては、シニアデータエンジニアやリードデータエンジニアといった上位職への昇進が一般的です。これらは、より高度なプロジェクトへの参加や人材育成といった役割を担います。

キャリアチェンジを考える場合、データサイエンティストやAIエンジニアを目指す人が多い傾向にあります。
これらの職種へのキャリアチェンジには、それぞれ統計解析や深層学習、機械学習といった新たなスキルの習得が必要となるため、ハードルが高いと感じる人も少なくありません。

このように、関連分野に進む場合でも、キャリアパスの選択肢が少なくハードルも高いため、物足りなさを感じるエンジニアもいるようです。

データサイエンティストやAIエンジニアについてより詳しく知りたい方は、以下の記事も参考にしてください。
【エンジニアのプロ監修】データサイエンティストとは？仕事内容や必要な資格・スキルを紹介
AIエンジニアになるには？仕事内容や将来性、必要なスキルを解説

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データエンジニアの仕事のつらさとは？

仕事に対してつらさを抱えているために、データエンジニアはつまらないと感じている人もいます。ここでは、データエンジニアが直面する主な「つらさ」について詳しく見ていきましょう。

専門性が高く勉強が追い付かない

技術の進歩が著しいIT業界において、常に最新の知識とスキルを求められることにつらさを感じるデータエンジニアは多いです。

たとえば、データベースの最新トレンドやクラウドサービスなどが登場した際には、それらを迅速に習得し実務に活かすことが求められる傾向にあります。

学習した内容がすぐに古くなってしまったり、覚えなくてはいけない内容が多かったりすることにストレスを感じるデータエンジニアは少なくありません。

時間外労働が多い

データエンジニアの仕事は、プロジェクトの締め切りに追われたりシステムの障害対応に迫られたりして残業や休日出勤が発生しがちなことも、つらいと感じられる要因です。

具体的には、以下のような状況が時間外労働の原因となります。

• スケジュール変更によるデータ移行やシステム更新作業の実施
• 予期せぬシステム障害への緊急対応
• 海外チームとの時差を考慮した会議や作業

残業や休日出勤、イレギュラー対応などが慢性的に発生している状況は、集中力ひいては生産性の低下につながる恐れもあります。生産性が低下すれば評価も下がるため、モチベーションを維持しづらくなるでしょう。

クライアントとのやり取りで疲弊する

データエンジニアにとって、技術的な専門知識を持たないクライアントへの説明はつらさを伴う場合があります。複雑なシステムの仕組みや技術的な制約を分かりやすく伝える必要があるからです。

たとえば、技術やスケジュール、予算を考慮すると実現するのが難しい要望をあげられた場合、なぜ実現できないのか噛み砕いて説明しなければなりません。クライアントからスムーズに理解を得られなかった場合、打ち合わせの時点でかなりの時間を要し、疲れを感じてしまうことがあるでしょう。

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データエンジニアの仕事のやりがい

データエンジニアの仕事はつらいこともありますが、それ以上にやりがいのある仕事です。

データエンジニアが構築・整備したデータ基盤は、企業の意思決定を支えビジネスを成功に導くため、たとえ世間一般に評価されづらくても、自分では会社への貢献を実感しやすい仕事です。

たとえば、顧客の購買履歴やWebサイトの閲覧履歴といった膨大なデータを分析しやすい形に加工することで、マーケティング戦略の立案や新サービスの開発につなげられます。精度の高い売上予測や顧客セグメンテーションを実現し、企業の収益向上に大きく貢献できるのです。

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データエンジニアの年収

厚生労働省のjobtagによると、会社員のデータエンジニアの平均年収は約558万円です。また、「令和5年賃金構造基本統計調査 結果の概況」によると、一般労働者の平均賃金は約32万円で、年収換算すると約384万円になります。

レバテックが保有しているデータでは、データエンジニアの平均年収は約542万円（※1）です。なお、フリーランスのデータエンジニアの想定年収は約867万円（※2）でした。

データエンジニアの場合、会社員とフリーランスで平均年収の差があるものの、いずれにせよ一般労働者より高年収を得られる可能性が高いといえるでしょう。

レバテックフリーランスでは、データエンジニアの案件を多数扱っています。案件の詳細を知りたい方は、以下のページをご覧ください。
データエンジニアの求人・案件一覧＞

※1レバテックが保有するデータから算出しました。（2025年2月時点）。
※2レバテックの利用者が参画した案件データから、稼働日数が5日のものに絞って案件単価を算出しました。想定年収の算出にあたっては、ひと月の案件単価に12ヶ月を乗じています。（2025年2月時点）

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データエンジニアには将来性がある！

データエンジニアは将来性があると考えられます。ここでは、その理由をより詳しく見ていきましょう。

企業のデータに基づく意思決定の重要性が増している

近年のビジネスでは、直感や経験だけでなく客観的なデータに基づいた意思決定が重要なため、データエンジニアの将来性は高いと考えられています。

データに基づく意思決定を行うと、以下のメリットがあります。

• 客観的な判断ができる
• 迅速な意思決定ができる
• 経営リスクを低減できる
• 新たな事業機会を発見できる

これらのメリットを享受するためには、膨大なデータを収集、前処理、保存、分析をする必要があります。データエンジニアがいなければ、データの収集や前処理、保存などが難しくなり、企業はデータを有効活用できないでしょう。

人材不足によりデータエンジニアの需要が高い

データエンジニアの将来性があると考えられる理由には、IT人材不足により需要が高まっていることも挙げられます。多くの企業がデータの活用が重要と考え、データエンジニアの採用を積極的に行っていますが、供給が追いついていないのが現状です。

この需給ギャップは、専門的なスキルセットの習得に時間がかかることから来ていると考えられます。

データエンジニアには、プログラミングやデータベース、クラウド、データセキュリティなど、幅広いスキルが必要です。しかし、このような高度なスキルセットを持つ人材の育成には時間がかかるため、人材不足の解消には時間を要するでしょう。

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データエンジニアに向いている人の特徴

データエンジニアに向いている人には、いくつかの共通する特徴があります。どのような特徴があるのか詳しく見ていきましょう。

物事を論理的に考えられる人

データエンジニアの仕事は、物事を論理的に考えられる人が向いています。論理的とは、物事の全体像を把握・整理し、矛盾や飛躍のない筋道を立てる力です。

たとえば、データエンジニアがデータ処理を行う場合、データの収集、クリーニング、変換など複数のステップを順序立てて実行する必要があります。各ステップは相互に関連しており、順序を間違えると正しく処理できません。

論理的に考えられないと、全体像を把握した上で実行手順を計画することが難しく、場当たり的な対応になりがちです。結果として、処理に時間がかかったり、エラーが発生しやすくなったり、最悪の場合、データの整合性が損なわれる可能性があります。

学習意欲が高い人

データエンジニアに向いている人の特徴は、高い学習意欲を持っていることです。具体的には以下が挙げられます。

• 業界のトレンドに対してアンテナを張っている
• 新しい技術が出れば自主的に学習する
• 失敗を恐れず挑戦する姿勢がある

このような特徴を持つ人は、スキルの定着が早く、データエンジニアの仕事に活かしていく意欲も高い傾向にあります。

コミュニケーションスキルが高い人

データエンジニアに向いている人の特徴には、コミュニケーションスキルが高いことも挙げられます。データエンジニアは、さまざまな部門や役職の人々と協力して仕事を進める必要があるからです。

クライアントや経営陣に対して、技術的な課題や成果を分かりやすく説明しなければなりません。データエンジニアはデータサイエンティストやアナリストと話し合い、効率よくデータを分析できる環境を構築することも求められます。

※本記事は2025年2月時点の情報を基に執筆しております。

最後に

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