「データエンジニアがやめとけって言われるのはどうして？」

「データエンジニアが気になっているけど、やめとけと言われる原因を知りたい」

このような疑問を抱いている方もいるでしょう。実際、データエンジニアについて調べていると、「やめとけ」と出てくるため不安を抱くのも仕方ありません。

そこで今回は「データエンジニアがやめとけと言われる理由」について紹介します。「データエンジニアの将来性」や「キャリア戦略」も解説していますので、ぜひ参考にしてください。

データエンジニアが「やめとけ」「つまらない」と言われる理由

仕事のプレッシャーが大きい

データエンジニアは、企業の意思決定に直結するデータ基盤を構築・管理する仕事であるため、やめとけと良く言われます。データ品質やシステム障害が、経営に大きな影響を与えるためです。高い精度とスピードが求められます。

例えば、経営層が使用するBIダッシュボードや機械学習モデルの学習データなど、データエンジニアが構築したデータパイプラインの品質が、企業の重要な意思決定を左右します。データの欠損や誤りがあれば誤った経営判断につながり、大きな損失を引き起こす可能性があるため、相当なプレッシャーがかかるでしょう。

依頼された仕事が多くやりがいと感じにくい

他部署からのデータ抽出依頼やパイプライン修正など、受け身の作業が中心となる点も、データエンジニアがやめとけと言われる理由の1つです。自分で企画や設計をする機会が少ないため、やりがいを感じにくい環境になりやすいでしょう。

例えば、営業部門やデータサイエンスチームなどからデータの抽出や項目追加といった依頼が大量に入ると、自分の裁量で新しいデータ基盤を設計する時間をほとんど取れません。当たり前の作業として扱われやすい面もあり、評価もされにくいでしょう。

クライアントとのやり取りが面倒に感じやすい

技術的な制約を理解していないクライアントからの無理な要求や、仕様の度重なる変更への対応が必要になる点も、やめとけと言われる理由です。

例えば、「リアルタイムで全データを可視化してほしい」のような技術的に難しかったりコストがかかったりする要求に関して、非エンジニアにわかりやすく説明しなければいけません。

代替案を提示するために調整業務に多くの時間を取られた結果、本来のデータ基盤構築に集中できない事態が起こります。

新しいスキルや技術を勉強し続けなければいけない

データエンジニアは、常に新しいスキルや技術をキャッチアップする必要がある点も、やめとけと言われる理由の1つです。データ処理技術やクラウドサービスは急速に進化しているため、継続した学習が求められます。

データエンジニアリング領域では次々と新しいツールが登場しており、数年前の知識では現場で通用しなくなっています。クラウドサービスも頻繁にアップデートされているため、業務時間だけでは到底追いつけません。

結果、継続的な学習負担が大きくなり、モチベーション低下にも繋がります。

コミュニケーションスキルが必須になる

データエンジニアは、技術的な内容をわかりやすく伝えるために、高いコミュニケーションが求められる仕事です。データアナリストやビジネス部門など多様な関係者と連携していくため、言語化の能力も問われます。

例えば、データパイプラインの仕様をデータサイエンティストに説明したり、データ遅延の原因をビジネス部門にわかりやすく伝えたりといった業務が大半を占めることも珍しくありません。

こうした点から、技術に集中したいエンジニアにとって、データエンジニアはやめとけとなるのです。

単純な作業になりやすい

データエンジニアの仕事はクリエイティブな場面が少なく、人によっては単調に感じてしまう点も、やめとけと言われる要因となっています。データの抽出や変換などルーティン化された作業が多くを占めるため、やりがいを感じられない方もいます。

特に、毎日同じSQLクエリでデータを抽出し、決まったスクリプトでデータ変換を実行してバッチ処理のログを確認するだけの日々が続くと、技術的な成長実感を得られません。その結果、キャリアの停滞とモチベーション低下を引き起こしてしまうのです。

専門性が高くキャリアの幅が狭まりやすい

データエンジニアは、データパイプライン構築やETL処理など特定の技術領域に特化した業種なため、Webアプリ開発など他の技術領域への転用が難しいのも、やめとけと言われる理由の1つです。

例えば、データエンジニアリング特有のツールであるApache SparkやAirflowは、Web開発やモバイルアプリ開発では使用されません。他分野への転職時に経験が評価されにくいでしょう。一方で、SQLやPython、データモデリングといったスキルは汎用性があるものの、開発エンジニアが求められる技術とは異なります。

こうした点から、データエンジニアとして5年以上働いても、Webエンジニアやアプリ開発エンジニアへの転職は実質未経験扱いになるケースも多く、キャリアの選択肢が限定されてしまいます。

データエンジニアが「やめとけ」と言われても働くメリット

問題解決能力を向上できる

データエンジニアとして複雑なデータ処理の課題やパフォーマンス最適化などの問題に取り組む中で、論理的思考力と問題解決能力が鍛えられます。

例えば、大量データの処理速度を10倍に改善したり、複雑な結合処理を効率化したりと、データエンジニアリングには高度な技術的課題が多くあります。こうした問題解決を通じて身に付けた思考プロセスは、他の技術領域でも応用できる普遍的なスキルです。

より上位のポジションでも強力な武器として使っていけるでしょう。

汎用的なビジネススキルを習得できる

データエンジニアは、データを通じて企業の様々な部門の業務を理解し、ビジネス課題とデータ活用を結びつける業種です。そこで身に付けた経験は、技術力とビジネス理解力を兼ね備えた人材として大いに役立ちます。

データエンジニアの仕事は、営業部門の売上分析やマーケティング部門の顧客行動分析など、全社のビジネスプロセスに関わるものです。この過程で各部門の業務フローや意思決定プロセスを深く理解できるため、ビジネスがわかるエンジニアとして市場価値を高められるでしょう。

新しい技術やツールに触れる機会が多い

データエンジニアは仕事上、最新のクラウドサービスやビッグデータ処理技術、機械学習基盤など、先端技術に触れる機会が豊富にあります。

例えば、AWS GlueやGoogle BigQueryといった技術は、データエンジニアリング領域において最も活発な分野の1つです。企業のデータ活用ニーズが高まる中、新しいツールやサービスを実務で試す機会が豊富にあるデータエンジニアは、常に最先端技術に触れて成長できる業種と言えるでしょう。

データエンジニアの経験を多くのキャリアで活かしやすい

データエンジニアが扱うデータ基盤の知識は、データサイエンティストや機械学習エンジニアなどの多様な職種で活用できる技術です。キャリアの選択肢を広げる意味でもメリットがあります。

例えば、データエンジニアとして培ったデータモデリングやSQL、Pythonの知識は、データサイエンティストとして分析業務を行う際の基盤になります。ビジネス側の視点を持てれば、エンジニアリング側の視点まで両立できる人材として、多くのキャリアで活かせるでしょう。

データエンジニアの将来性は高い？

DX化の時流に乗れるため

今や、企業のDX推進にはデータ活用が不可欠です。データ基盤を構築・運用できるデータエンジニアは、今後ますます重要な役割を担う存在として活躍できるでしょう。

2025年10月現在において、製造業や金融、小売など、あらゆる業界でデータ基盤への投資が加速しています。IPAが2024年に公表した「DX動向2024」でも、人材確保が難しいと回答した企業が85%以上を占めており、今後DXに関連してデータエンジニアの需要は高水準で推移すると予測されます。

人材不足であり需要が高いため

データエンジニアは、比較的新しい業種です。そのため供給が需要に追いついておらず、高いスキルを持つ人材は引く手あまたの状態となっています。転職市場では、長期的に安定した雇用と高収入に期待できるでしょう。

特にDX化などの要因によって企業のデータ活用ニーズは急増していますが、データパイプライン構築やETL処理などができるエンジニアはまだ少ない状況です。

こうした需給ギャップによって、データエンジニアのキャリアの安定性は非常に高いと言えます。

データエンジニアに向いている人の特徴

論理的思考力がある人

データの流れやシステム構造を論理的に設計し、複雑な処理を効率的に組み立てられる論理的思考力を持つ人は、データエンジニアに向いています。

例えば、データパイプラインの設計では、「どの順序でデータを処理すべきか」「どこでデータを変換するのが最適か」といった複雑な判断を論理的に組み立てる必要があります。

こうした論理的思考力がある人は、バグの少ない堅牢なデータ基盤を構築できるため、データエンジニアとして高く評価されやすいでしょう。

問題解決能力が高い人

データ処理のボトルネックやエラーの原因を分析し、最適な解決策を見つけ出せる問題解決能力が高い人も、データエンジニアに向いています。

例えばデータパイプラインが突然遅くなった際、ログを調査してクエリ実行計画を分析したり、インデックスの有無を確認したりと、多角的に原因を探る能力が必要です。

こういった場合に複数の選択肢から、コストや保守性を総合的に判断して最適解を選べるかは重要な能力になります。

技術に興味があり継続的に学習できる人

新しいデータ処理技術やツールに興味を持ち、自発的に学習を続けて最新の知識をアップデートできる向学心のある人も、データエンジニアに向いています。

データエンジニアリング領域では、dbtやApache Icebergといった新しい概念やツールが次々と登場しています。これらを学ぶのを面倒と考えるのではなく、新しい技術を試すのが楽しいと感じられる人は、技術変化を成長の機会として活用しながらキャリアを積めるでしょう。

リモートワークを積極的に取り入れたい人

データエンジニアの仕事は、そのほとんどがパソコンとインターネット環境があれば完結するため、リモートワークを積極的に取り入れたい人もデータエンジニアに向いています。具体的に、以下の業務を見てみましょう。

• クラウド上でのサーバー構築や設定
• プログラミングゲンとを用いたデータ処理システムの開発
• チームメンバーとの打ち合わせ

どれもオンラインで完結できる業務なのかわかります。加えて、クラウドの知見があるとリモートワークがしやすい傾向にもあるため、そうした技術に触れる機会が多いデータエンジニアの仕事は、向いていると言えます。

データエンジニアが「やめとけ」と言われる状況から抜け出すキャリア戦略

技術を深掘りするキャリアを目指す

データサイエンティストへ転職する

データ基盤の知識を活かして、統計分析や機械学習を用いてビジネス課題を解決するデータサイエンティストにキャリアチェンジする方法があります。より戦略的な意思決定支援に携わるキャリアです。

特に、データエンジニアとして培ったSQLやPython、データモデリングの知識は、データサイエンティストの基礎として活用できます。さらに、統計学や機械学習などの領域を学習すれば、ビジネス課題を分析し、予測モデルを構築して経営判断を支援する役割も担えます。

機械学習エンジニアへ転職する

データパイプライン構築の経験を基盤として、機械学習モデルの開発や運用に特化した機械学習エンジニアに転身する方法もあります。AI技術の最前線で活躍するキャリアです。

このキャリアでは、データエンジニアとして培った特徴量パイプライン構築やデータ前処理、モデル学習用データの整備経験を活用できます。さらに、機械学習アルゴリズムやモデル評価などを学習すれば、モデル開発から本番デプロイまで一貫して担える希少な人材になれるでしょう。

ビジネス・マネジメント職を目指す

プロジェクトマネージャーへ転職する

データエンジニアとしてデータ基盤構築プロジェクトで培った技術的知見と実務経験を基に、プロジェクト全体の計画立案・進行管理・リソース配分を担うプロジェクトマネージャーへとキャリアアップする道もあります。

特に、技術的なバックグラウンドを持つプロジェクトマネージャーは、現場で重宝される存在です。キャリアを目指す際は、まず小規模案件のリーダー経験を積み、段階的により大規模で複雑なプロジェクトのマネジメントへ挑戦していくと良いでしょう。

転職エージェントへ相談する

データエンジニアとしての今後のキャリアに不安を感じたら、IT業界専門の転職エージェントへ相談するのもおすすめです。第三者の視点で市場価値の評価や、スキルを最大限活かせる転職先を提案してもらいながら、戦略的なキャリア形成を描けるようになります。

もしどのエージェントに相談するかで迷った際は、キッカケエージェントをご活用ください。キッカケエージェントでは、「転職でのミスマッチをゼロにする」をコンセプトに、ITエンジニアに特化したキャリアアドバイザーが技術力やキャリア、収入、ライフワークバランスなど様々な観点からアドバイスしております。

無料でご相談いただけますのでキャリアに迷っているデータエンジニアは、ぜひ1度お気軽にご相談ください。

まとめ

データエンジニアが「やめとけ」と言われる状況は、適切なキャリア戦略によっていくらでも払拭が可能です。技術を深めてスペシャリストを目指すか、プロジェクトマネージャーとしてマネジメント領域へ進むかなど、自身の強みと志向性に合わせたキャリアを選択しましょう。

もしキャリアで不安な場合は、キッカケエージェントへご相談ください。ITエンジニア業界に知見のあるプロのキャリアアドバイザーの目を借りながら、データエンジニア経験を最大限活かせるキャリア見つけられます。

データエンジニアとしてのキャリアで迷っている方は、まずは以下のリンクより無料でご相談ください。