BIエンジニアとデータサイエンティストの違いは？仕事内容や必要スキルを解説
SES企業で働くなかで、BIエンジニアとデータサイエンティストという肩書きを耳にする機会はあるものの、その違いを明確に説明できる方は多くありません。
どちらもデータを扱う職種であるため混同されがちですが、実際には求められる役割やスキルに関わる案件の性質にははっきりとした差があります。
違いを曖昧なままにしていると、参画する案件や磨くべきスキルを誤り、キャリアの伸び悩みに直結しかねません。
本記事では、BIエンジニアとデータサイエンティストを比較しながら整理し、自身の志向や強みに合った方向性を見極めるための視点を提示します。
読み進めることで、今後どのような環境でスキルと報酬を伸ばしていくべきか、その判断軸が少しずつ見えてくるでしょう。
目次
BIエンジニアとは
BIエンジニアは企業内に散在するデータを整理・統合し、意思決定に活用できるように変換する役割を担います。
SES案件では、分析そのものよりも正確で使いやすいデータを安定的に提供することが重視される傾向があります。SQLやBIツールの実務経験が求められるケースがほとんどです。
データをビジネスに結びつける橋渡し役として、実務寄りのスキルが活かされやすい職種といえます。
データサイエンティストとは
データサイエンティストは、企業が保有する大量のデータから価値ある洞察を引き出し、ビジネス課題の解決につなげる専門職です。
高度な分析により、商品戦略の最適化や業務効率化、新規サービス創出などの意思決定支援を担う点が特徴です。
BIエンジニアと共通する部分として、データを扱うという点はあります。一方で、データサイエンティストは仮説形成や高度な分析、モデル開発といった上流工程への関与がより深い傾向にあります。
SES案件でデータサイエンティストを目指す場合、統計の分析スキルを基礎に自身で課題をとらえ、結果を提案できる能力が求められると理解するとよいでしょう。
BIエンジニアとデータサイエンティストの主な違い
両者はいずれもデータを扱う職種ですが、担う領域や成果物、ビジネスとの関わり方には明確な違いがあります。
BIエンジニアは、意思決定に必要なデータを安定して使える状態に整えることが主な役割であり、データ基盤や可視化といった長く使われる仕組みを成果とします。
一方、データサイエンティストは課題に対する仮説検証や分析結果そのものが価値となり、示唆や提案をアウトプットする点が特徴です。
こうした違いを整理したうえで、それぞれの仕事内容を解説します。
担当領域と業務範囲の違い
BIエンジニアとデータサイエンティストはデータを扱う点では共通しますが、日常的に担当する領域と業務範囲には違いがあります。
BIエンジニアは、企業がデータを効率よく活用できるようにするための基盤作りと可視化が主な仕事です。
一方、データサイエンティストはビジネス上の課題に対して仮説を立てて統計解析や機械学習といった高度な分析を通じて洞察を引き出し、将来の予測や戦略的な提案を行います。
こうした違いを理解すると、自身の志向や業務経験をどの領域に重ねられそうか考えやすくなるでしょう。
使用するツール・技術の違い
BIエンジニアとデータサイエンティストは、扱うツールや技術領域にも特徴的な違いがあります。
BIエンジニアは、意思決定に使うデータを整理・可視化するためのBIツールを使います。
一方、データサイエンティストは高度な分析を行うためにプログラミング言語や統計解析などの技術を活用する点が特徴です。
これらの技術を用いて未来の予測モデルを構築したり、複雑なパターンを見つけてビジネス課題を解決したりするための洞察を導き出します。
こうした違いを押さえると、求められるスキル領域の違いが理解しやすくなるでしょう。
求められる役割と成果の違い
BIエンジニアとデータサイエンティストは、データを扱う点では共通しつつも、企業から期待される役割や成果の性質が異なります。
BIエンジニアの役割は、経営層や現場担当者が日々の業務判断を迷わず行えるよう、正確で一貫性のあるデータを安定的に提供することです。
単発の分析ではなく、数値の定義や更新頻度を揃えたレポートやダッシュボードを継続的に提供し、意思決定の土台を支え続けることが成果として評価されます。
データサイエンティストは、ビジネス課題を解決するための高度な分析と戦略的インサイトの提供が中心です。
この違いにより、BIエンジニアは運用・可視化の成果物を継続的に出し、データサイエンティストは課題ごとに深い分析結果や提案を示すことが期待される点が明確です。
BIエンジニアの仕事内容
BIエンジニアの業務は、データを使用できる状態にし、継続的に活用される仕組みを支えることが軸です。
そのうえで、BIツールを用いてレポートやダッシュボードを構築し、ビジネス側が数値を確認しやすい環境を整備します。
SES案件では要件に沿って既存データ基盤を改善したり、定常レポートの自動化や指標の追加対応を行ったりするケースが多く、安定運用と改善を両立できる実務力が重視されます。
こうした日々の業務を通じて、現場の判断スピードや精度を支えている点がBIエンジニアの価値です。
データの可視化・レポート作成
BIエンジニアの日常業務の中核となるのが、データの可視化とレポート作成です。
これは、膨大なデータのなかから重要な情報を直感的に伝えるように変換するプロセスと位置づけられます。
こうした視覚表現により、複雑な数値の背景にあるトレンドや異常値がわかりやすくなり、意思決定の迅速化につながります。
BIツールを用いると、データ更新に応じて自動的にグラフやダッシュボードを生成でき、定期レポートの作成負担も軽減可能です。
これら一連の可視化・レポーティング機能を通じて、BIエンジニアはデータから価値ある情報を引き出し、現場の判断を支援します。
データ基盤やETLの設計・運用
BIエンジニアの重要な仕事の一つが、データ基盤の設計・運用とETL処理の構築です。
ETLとは抽出（Extract）・変換（Transform）・格納（Load）の略で、複数のシステムからデータを集めて整え、データウェアハウスなどに保存する一連の処理を指します。
ETL処理はバッチ処理として定期的に自動実行されることが多く、データの欠損補完・重複削除・表記統一などの前処理を含むため、分析や可視化の精度を担保するうえで欠かせません。
こうした一連の流れを設計・運用することで、現場が常に利用できるデータ基盤を提供します。
経営層や現場へのデータ提供と改善提案
BIエンジニアの実務ではデータを集めて可視化するだけでなく、経営層や現場が実際の判断や改善につなげられるように提供することが重要です。
経営層向けには、売上や顧客動向などの指標を可視化したレポートを定期的に提示し、戦略立案や経営判断の材料として活用できるようにします。
このようなデータ提供は、意思決定のスピードと質を高めるうえで欠かせません。
経営層がデータ活用によって、リアルタイムな判断や課題発見を可能にすることが企業全体の意思決定力向上につながります。
データサイエンティストの仕事内容
データサイエンティストの仕事は単にデータを分析することではなく、ビジネス課題の整理から解決策の提示まで関与する点に特徴があります。
BIエンジニアが既存データを安定的に活用する仕組みを支えるのに対し、データサイエンティストは分析結果から新たな示唆を導き、意思決定や施策に反映させる役割を担います。
こうした業務の流れを理解すると、次に求められるスキルや関与の深さが見えてくるでしょう。
データ分析・機械学習モデルの構築
データサイエンティストが業務の中核で取り組むのが、データ分析と機械学習モデルの構築です。
これは数字を眺めるだけでなく、ビジネス課題を解決するために適切な分析手法を選び、データから洞察や予測を引き出すプロセスを指します。
モデルを通じて未来の予測や課題の深い理解を生み出す点が、データサイエンティストの大きな価値です。
課題設定から分析方針の立案
データサイエンティストが分析を始めるうえで重要なのが、解決すべき課題を明確にすることです。
データを分析するだけでは意味がなく、まずはビジネス側の目的や現状の問題点を整理し、何を達成したいのかを具体的に設定します。
この段階で分析方針を立てることで、後の解析手法やモデル選定、評価基準が自然と定まっていくため無駄な作業を省きつつ実務に即した成果につながります。
分析結果をもとにした経営・事業改善支援
データサイエンティストが分析した結果は、統計や数値の集まりにとどまらず、経営や事業の改善につなげる判断材料や実行可能な提案として活用される点が重要です。
分析結果によって売上・コスト構造・顧客行動などの傾向が可視化されると、経営層はこれまで見えなかった課題や機会を発見できます。
この洞察をもとに、事業ポートフォリオの見直しや優先施策の設定など、戦略的な意思決定が可能です。
データに基づいた改善支援は、直感や経験則ではなく客観的な根拠に基づく意思決定を強力に後押しするため、企業全体の競争力向上にも貢献します。
BIエンジニアに必要なスキル
BIエンジニアには、SQLを用いたデータ抽出やBIツールによる可視化といった技術スキルに加え、データの背景を理解する思考力が求められます。
数値を並べるのではなく、意思決定にどう使われるのかを意識できるかが、SES現場での評価を分けます。
これらのスキルは一度に身につくものではなく、案件ごとに役割を広げながら段階的に積み上げていくことが現実的です。
ここからは、こうしたスキルを具体的にどのように磨いていくかを詳しく見ていきます。
SQLやPythonなどのデータ処理スキル
BIエンジニアとして実務で重宝されるのが、SQLやPythonといったデータ処理スキルです。
SQLはリレーショナルデータベースから必要な情報を自在に抽出・加工するための基本言語です。BIの現場では複数テーブルの結合や集計、条件指定による絞り込みといった操作が日常的に求められます。
一方、Pythonはデータの前処理や自動化、より複雑な操作の実装などで力を発揮します。
そのためSQLでデータを自在に扱い、Pythonで高度な処理ができることが、BI領域でも実務レベルのスキルです。
BIツールの活用スキル
BIエンジニアにとって欠かせないのが、Power BIやTableauといったBIツールを自在に使いこなすスキルです。
これらのツールは企業内に蓄積されたデータを集約し、視覚的にわかりやすいレポートやダッシュボードとして表現するための専門ソフトウェアです。データ活用を実務レベルで推進するうえで基盤となります。
こうしたBIツールの活用スキルは、可視化にとどまらず、経営層や現場が迅速かつ正確な意思決定を行うための価値ある情報提供につながります。
データ構造理解と論理的思考力
BIエンジニアにとってデータの構造を正しく理解し、論理的に考える力は基礎中の基礎です。
データは数字や文字列の集まりではなく、どの情報がどのテーブルに格納され、どのような関係性を持っているかを理解することが正確な抽出・可視化の前提になります。
こうしたデータ構造の理解が浅いと、分析結果が誤った判断につながったり、無駄な手戻りが発生しやすくなったりします。
データ分析やレポート作成など、すべてのプロセスにこの思考力は活きており、データを意味ある情報に変換するための基盤になるでしょう。
こうしたデータ理解と論理的思考力を武器にキャリアを築きたいと考えるなら、環境選びも重要です。
私たちテクニケーションの無料相談では、自身のスキルや志向を専門アドバイザーと整理しながら、成長につながる案件を一緒に考えられます。
テクニケーションは案件選択制を採用しており、自由に案件を選べるため、自身が伸ばしたいスキルや目指す方向性に合わせて経験を積み重ねることが可能です。
また単価給与連動制を導入しているため、会社間の案件単価に応じて収入が決まる仕組みです。
そのため、スキルや経験に見合った高単価案件に参画できるほど報酬も上がりやすく、実力を磨いてきたエンジニアほど高収入を得やすい環境といえます。
このように、自身のキャリア成長と収入アップの両方を実感しながら働ける環境が整っています。
まずは無料相談で第三者の視点を取り入れ、今後の方向性を具体化してみてください。
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データサイエンティストに必要なスキル
データサイエンティストには統計や機械学習といった専門知識だけでなく、ビジネス課題を正しく理解し、分析に落とし込む力が求められます。
数式やアルゴリズムを扱えることは重要ですが、この分析で何を明らかにしたいのかを整理できなければ実務では価値を発揮しにくいでしょう。
必要なスキルを分解してとらえることで、自身がどこから準備すべきかが見え、次のキャリア選択を現実的に考えやすくなります。
統計解析・機械学習に関する知識
データサイエンティストの中心的なスキルとして、統計解析と機械学習に関する知識が挙げられます。
統計学はデータの性質を正しく理解し、分析手法を適切に選ぶための基礎です。
平均値・分散・相関といった基本指標から、回帰分析や検定などの手法を理解することで、データに潜む意味を根拠を持って説明できるようになります。
このような理論と実践の両面を身につけることで、分析結果をビジネス課題の解決につなげる能力が高まります。
統計解析や機械学習の知識はデータを深く読み解き、説得力のある提案を行うための基盤といえるでしょう。
データ前処理・モデリングの実務スキル
データサイエンティストがモデルを構築する際、データ前処理とモデリングは切り離せない実務スキルです。
実務では、取得したデータの欠損値処理・異常値除去・形式の統一などの前処理を丁寧に行い、モデルに適した質の高いデータを準備します。
次に、目的に応じて回帰・分類・クラスタリングなどの機械学習アルゴリズムを選び、学習データを用いてモデルを構築・評価します。
構築後はモデルの性能を検証し、必要に応じてチューニングを施して実務レベルの精度の確保が可能です。
こうした前処理やモデリングのスキルを武器に、次のステップとして、私たちテクニケーションの無料相談をご活用ください。
テクニケーションでは案件選択制を採用しており、自身の目指すキャリアに合わせて担当案件を自由に選べるため、スキルを意図的に伸ばしていけます。
また単価給与連動制を導入しているため、会社間での高単価案件に応じて収入が決まる仕組みです。そのため、実力を磨いてきたエンジニアほど高収入を得やすい環境といえます。
経験や志向を整理したうえで、適切な案件や成長パスを専門アドバイザーと一緒に考えることで、自信を持って次の一歩を踏み出せるでしょう。
無理な転職を勧めることはなく、情報収集や相談目的でも利用できるため、将来像が固まっていない段階でも安心感を持って話せます。
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ビジネス課題を分析視点で整理する力
データサイエンティストにとって、ビジネス課題をデータでどう解くかを明確にする力は欠かせません。
ただ分析手法や機械学習モデルを扱えるだけでは、ビジネスの本質的な問題が見えないと成果につながりにくいためです。
企業が抱える課題を整理するには、ビジネスの構造や目的とする成果指標を正しく理解し、どのデータをどう使うべきかという分析の視点で問題設定を行う必要があります。
これにより分析の焦点が定まり、仮説を立てやすくなり、結果として有用な示唆や改善策の提示につながります。
どちらの職種を選ぶべきか
BIエンジニアとデータサイエンティストは役割や求められる力が異なるため、どのような働き方をしたいかを軸に考えることが重要です。
安定した運用や可視化を通じて現場を支えたい場合はBIエンジニアが向いており、課題設定から分析・提案まで深く関与したいならデータサイエンティストが適しています。
どちらが正解かではなく、自身の志向や強みをどう活かしたいかを整理することで、納得感のある選択に近づきます。
データを活かして意思決定を支えたい方はBIエンジニア向き
BIエンジニアはデータを数字として扱うのではなく、経営層や現場の意思決定を支える情報として整理・提供する役割を担います。
こうした仕事はレポーティングにとどまらず、事業戦略や現場の迅速な対応を支える実務的な意思決定支援に直結します。
データから価値ある示唆を引き出し、チームや事業の成果につなげたい方に適した職種です。
こうした方向性が自身の志向に合うと感じたら、私たちテクニケーションの無料相談をご活用ください。
テクニケーションでは、チーム制を導入しており、経験豊富なベテランエンジニアからのサポートを受けながら案件に取り組めます。
初めてBI領域に挑戦する場合や、実務経験を深めたい方でも、仲間と一緒に成長できる体制が整っています。
また、案件選択制を採用しているため、目指すキャリアに合わせて参加する案件を自由に選べるのも大きな魅力です。
特定の技術や業務領域に集中したい方は、自身の希望に合う案件を選択してスキルを高めていけます。
こうした柔軟な環境で、意思決定支援の実務スキルを磨きながら、納得感のあるキャリア形成を進めていきましょう。
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データから新たな価値を生み出したい方はデータサイエンティスト向き
データサイエンティストは数字を一覧にするだけでなく、大量のデータから新たな価値や洞察を導き出し、ビジネス課題の解決や成長戦略につなげる専門職です。
このように、データを価値ある情報へと変換し、企業の競争力向上に貢献する役割が期待されています。
BIエンジニアとデータサイエンティストのキャリアパス
BIエンジニアはデータの可視化や基盤運用の経験を積みながら、分析基盤全体を設計・統括する立場や、現場と経営をつなぐリードポジションへとキャリアを広げやすい職種です。
一方、データサイエンティストは分析やモデル構築の専門性を深めつつ、事業課題に踏み込んだ分析責任者やプロジェクトを率いる役割を担う道が開かれます。
SES環境でも、案件内容や役割の選び方次第で担当領域や責任範囲は拡張されます。
将来像を描くには、職種名だけでなくどの経験を積める環境かを意識することが重要です。
BI領域でのスペシャリストやマネージャー職への道
BIエンジニアとして経験を積むと、レポート作成や可視化の担当者から一歩進み、スペシャリスト・チームリーダー・マネジメント職へキャリアを広げる選択肢が見えてきます。
BIの専門性とビジネス理解を両立させることで、データを活用した経営支援のコンサルティング的な役割を担う道も開けます。
BIエンジニアは、基礎的なデータ処理・可視化スキルをベースにして経験と知見を積むことで、高度な分析チームのリーダーや部門横断的な統括ポジションへと成長できる職種です。
こうしたキャリアパスは、データ活用の重要性が高まる現代のビジネス環境において価値あるものになっています。
こうした将来像に共感するなら、私たちテクニケーションの無料相談をご活用ください。
テクニケーションはチーム制を重視した環境を提供しており、経験豊富なベテランエンジニアからのサポートを受けながら業務に臨めます。
初めてBI領域に挑戦する方や、次のキャリアステップとしてチーム全体の流れを理解したい方にとって大きな安心材料です。
また、各案件のリーダーを狙える体制も魅力的です。担当する案件の全体像を把握し、自身でプロジェクトを牽引する経験を積むことで、実務の深さと責任範囲を広げていけます。
さらに、資格取得支援制度も整っており、BIツールやデータ関連資格の学習を実務と並行して進めやすい点も特長です。
日々の業務だけでなく、スキルの裏付けとなる知識を体系的に身につけられます。
こうした経験は、単なる作業者にとどまらず、チームをまとめる視点や判断力を養う機会になるでしょう。
さらにこうした環境は、スペシャリストやマネージャーとしてのキャリアを目指すうえで有利です。
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データ分析部門やAIプロジェクトへの展開
BIエンジニアやデータサイエンティストとして経験を積むと、データ分析部門やAIプロジェクトといった組織横断的な役割に挑戦する道が開けてきます。
データサイエンティストの場合、単独の分析業務を越えて、社内の他部門と連携しながらプロジェクト全体を推進する機会が増えます。
こうした展開は、分析力だけでなくビジネス理解や他部門との調整力を磨く絶好の機会となり、将来的にはデータ統括やAI戦略をリードする立場へのキャリアアップにもつながるでしょう。
BIエンジニアやデータサイエンティストとしてキャリアアップを目指すなら
BIエンジニアやデータサイエンティストとしてスキルを磨くうえで、所属する環境の質は長期的な成長と満足度に直結します。
単価や給与がエンジニアの価値に応じて透明に連動する仕組みは、スキルや経験に見合った高単価に参画できるほど報酬も上がりやすく、モチベーション維持につながるでしょう。
SESエンジニアにとって、どの案件でどのような役割を担うかはキャリアアップの大きな鍵となりますが、透明性のある単価公開や選択の自由度が高い環境なら自身の成長方向を描きやすくなります。
こうした観点から、自身のキャリアをプロに相談し、適切な環境や案件を見つけることは有効です。
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テクニケーションはチーム制を採用しており、経験豊富なベテランエンジニアからのサポートを受けながら業務に臨める環境が整っています。
高還元SESとして、会社間の単価をエンジニアに開示する仕組みを採用している点も特徴の一つです。どのような案件がどの程度の価値を持つのか把握したうえで、納得感を持って働けるでしょう。
案件単価を基準に報酬が決まるため、スキルや経験を積み重ねることで収入アップを目指しやすい点も高還元SESならではの魅力です。
自身の経験や志向を丁寧にヒアリングしたうえで、希望に合う案件を具体的に絞り込み、キャリアの方向性を専門アドバイザーと一緒に整理できます。
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