クラウド時代のデータベースエンジニアの将来性は高い?データ駆動型ビジネスを解説!

2023.02.22

クラウド時代のデータベースエンジニアの将来性は高い?データ駆動型ビジネスを解説!

SaaSサービスの普及により、データベースエンジニアの将来性を危ぶむ声がある一方、データ駆動型ビジネスを成功させるために、今後データベースエンジニアへの需要はますます高まるという意見もあります。

このページでは、今後データベースエンジニアに求められる仕事やスキル、そしてデータ駆動型ビジネスとデータベースエンジニアとの関係について解説します。

変わっていくデータベースエンジニアの役割

変わっていくデータベースエンジニアの役割

まずは、データベースエンジニアの役割が、今後どのように変わっていくのかを解説します。

クラウド時代のデータベースエンジニアの仕事

データベースエンジニアの主な仕事は、データベースの設計・構築、そして運用保守ですが、SaaSサービスを利用することで業務負担が大幅に軽減されます。

例えば、オンプレミスではデータベースを利用するために必要なサーバーやソフトウェアを自社で用意し導入する必要がありましたが、クラウド型の場合はその手間がかかりません。
また、データベースの定期的なアップデートやメンテナンスもクラウドベンダーが行います。

ただ、SaaSサービスは機能がパッケージ化されており、要件に合わせた機能のカスタマイズはしにくいと言えます。そのため、クラウドサービスそれぞれの特長をふまえ、要件に合わせて最適なものを選択していく必要があります。
また、オンプレミスと比べて強固なセキュリティ対策を行うことも重要な役割と言えます。

今後データベースエンジニアが活躍する分野 

データベースエンジニアが活躍するのは、主に次の分野が挙げられます。

データベースソフトベンダーでのソフトウェア開発

データベースソフトはクラウド化が進んでおり、必要に応じて機能の修正や追加などを重ねアップデートしています。

データベース管理に用いるシステムには、主に「Microsoft SQL Server」や「Oracle Database」、「My SQL」、そして「PostgreSQL」などがありますが、それぞれにクラウド版が提供されています。

例えば「Microsoft SQL Server」のクラウド版は「Azure SQL Database」であり、また「My SQL」のクラウド版はOCIやAWS、Azureなどで提供されています。データベースの知見を持つエンジニアは、これらをアップデートし続けるために欠かせない存在です。

PMやITコンサルタントとしてデータベース関連支援

官公庁や金融などの大規模システムは、オンプレミスのデータベースシステムを利用する場合も少なくありません。その場合は、データベースの設計から構築、運用保守をチームを組んで進めていくため、メンバーをまとめるプロジェクトマネージャーが求められます。

また、小規模案件であってもオンプレミスからクラウドへ移行を目指す企業や、データを活用して新たな経営革新を期待する企業には、ITコンサルタントとしてデータベースの知見が必要になるでしょう。

データサイエンス基盤の構築

AIやIoTを活用した最先端技術が急速に進むなか、ビッグデータを活用するシステムの仕組み作りが注目されています。

例えば製造業界では、IoTデバイスやAIを搭載したセンサーを活用して生産工程の効率化や自動化が求められます。
また、金融業界ではFinanceとTechnologyを組み合わせた 「FinTech(フィンテック)」という言葉があるように、顧客に関するデータをもとに金融サービスを提供するという取り組みが進んでいます。

このように、業界・企業ごとにデータを戦略的に活用するためのシステム開発が求められており、その基盤を構築できるデータベースエンジニアが活躍すると言えます。

データベースエンジニアに必要なプラスαのスキル

データベースエンジニアに必要なプラスαのスキル

次に、今後データベースエンジニアにはどのようなスキルが求められるのかを解説します。

データベースエンジニアに求められるスキル1:運用を意識した設計力

クラウド時代においても、データベースはあらゆるシステムのバックエンドとして必要なため、管理業務が無くなることはありません。しかし、運用保守は自動化されていくため、下流工程の経験しか持たないエンジニアは淘汰されてしまうでしょう。

今後は、データベースの設計から運用保守までの対応技術に加えて、「非機能要件まで考慮し、運用を意識した設計」をする能力が求められます。

「非機能要件」とは、システムの可用性や拡張性、移行性、そしてセキュリティ性などが高く、システム障害が生じても稼働し続け、機能の追加にも柔軟に対応できることを意味しています。

顧客のニーズが変化しやすい今、システムは随時改善を加えていく必要があります。
機能の変更や追加を前提とした設計は必然であり、またシステムトラブルが生じることを考慮したうえで、迅速に対応できる仕組みを設計する能力が求められます。

データベースエンジニアに求められるスキル2:データサイエンスを活用したコンサルティング力

企業は業務の効率化だけでなく、データを活用した経営戦略が求められています。
社内に蓄積されているデータを最適な方法で運用し、既存サービスの改善や新規サービスの立案を行える人材の需要が高まっています。

ビッグデータの収集や分析、データの加工、そしてデータの品質管理などあらゆる場面でデータベースを扱う技術が役立つため、その経験が豊富なエンジニアは重宝されるでしょう。

データベースエンジニアが活躍!データ駆動型ビジネスの推進 

データベースエンジニアが活躍!データ駆動型ビジネスの推進

最後に、データベースエンジニアが重要な役割を担う「データ駆動型ビジネス」について解説します。

データベースエンジニアが活躍!データ駆動型ビジネスとは

今後は、データを戦略的に活用して大きな社会的価値を生み出す「データ駆動型ビジネス」を率先して進めるデータベースエンジニアが求められています。

データ駆動型ビジネスとは

「データ駆動」とは「データドリブン」とも言われ、「Webやモバイル、IoTなどから取り込まれる情報を収集して分析して得られた情報から、新たな社会的価値を生み出すことで現実社会を動かす」という概念を指します。

経済産業省の「デジタル・ガバメント中長期計画」※でも、あらゆる情報をデジタル管理し、それによって業務効率化や付加価値の高い行政サービスを創出する「データ駆動型行政」へ転換する必要があると定義されています。

※参考:経済産業省|デジタル・ガバメント中長期計画

データ駆動型ビジネスが目指すもの

現在多くの企業では、データを収集して分析するに留まり、そのデータを新規事業や既存ビジネスに活かし、顧客に新たな価値を提供できる段階までには至っていません。

データ駆動型ビジネスは、自社に蓄積されるデータをもとに顧客行動を分析し、顧客の状態に合わせてパーソナルレコメンドを行い、さらなるサービスの購入や利用を促すような付加価値を提供できる状態を目指します。

そして最終的には、データを活用し収益に結び付けられるような仕組みが社内に構築でき、事業全体の成長につながる状態を目標としています。

データ駆動型ビジネスで経営を変革する! 

データ駆動型ビジネスは、次の工程で進めていきます。

データ駆動型ビジネス戦略の策定

蓄積したデータをもとに行動パターンや状況、志向などの分析を行い、潜在的に新規顧客になり得る層の開拓も含めて顧客理解を深めます。

そして、自社が提供できるプロダクトを通してどのような価値を提供できるか考え、どのように事業の成長に結び付けられるか検討します。

データ活用のルール作りや組織・環境整備、そしてツールの最適化

顧客に提供したいサービスの提供に必要なスキルセットを定義し、組織や開発環境を整備します。

データ活用が得意なエンジニアや企業を外部からアサインし、必要に応じて新たなデータ管理ツールの導入も行います。システムやツールありきの視点ではなく、「データは顧客のもの」という認識のもと「データを提供してくれる顧客に新たな価値を提供する」という視点が大切です。

まとめ

クラウド時代のデータベースエンジニアの将来性は高い?データ駆動型ビジネスを解説! まとめ

データベースエンジニアの将来性についてまとめると、要件に合わせて最適なSaaSサービスを選択し、セキュリティ対策を行ううえで重要な役割を担うため、将来性は高いと言えます。

データベースエンジニアは、データベース管理に関わるソフトウェア開発や開発現場でのPM、データベース関連の支援業務、そして基盤構築分野において活躍が期待されます。

今後は、非機能要件まで考慮してトラブルや仕様の変更に強い仕組みを設計する能力や、データサイエンスを活用したコンサルティングが求められます。

データを戦略的に活用して大きな社会的価値を生み出す「データ駆動型ビジネス」も注目されています。データを活用して顧客に新たな価値を提供する仕組みが社内に構築されることで、企業の成長につながります。

データ駆動型ビジネスを進めるには、「データを提供してくれる顧客に新たな価値を提供する」という視点をもとにビジネス戦略を策定し、環境整備を進めていく必要があります。

データ駆動型ビジネスを成功させるためには、必要に応じて外部のデータベースエンジニアも活用できます。ぜひ、自社で蓄積しているデータを活用して、顧客にどのような価値を提供できるかを考えてみてください。

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