データ基盤に集まった生データを、分析に使える信頼性の高いデータモデルへ変換する職種です。dbtというツールの普及とともに2020年代に確立した新しい役割で、データエンジニア（基盤を作る）とデータアナリスト（分析する）の中間を埋めます。
「データはあるのに使えない」という企業の悩みはこの職種の不在が原因であることが多く、モダンデータスタックを導入する企業で採用が増えています。SQLが得意なアナリストがエンジニアリングを学ぶ、またはデータエンジニアが分析側へ寄る、双方向の入り口があります。
主な仕事内容
dbt等によるデータモデリング・変換パイプライン構築
指標定義の一元化(セマンティックレイヤー)
データ品質テストとドキュメント整備
アナリスト・事業部門へのデータ提供設計
代表的なスキル・技術
- SQL(高度)
- dbt
- データモデリング
- BigQuery / Snowflake
- Git / CI
- 指標設計
この職種からのキャリアパス
- 1
データアーキテクトへ設計範囲を広げる
- 2
データエンジニアと相互に行き来する
- 3
データ組織の基盤リードになる
市場動向データ
データエンジニア・AI人材の需要と年収【2026年市場動向】
生成AIの実装競争が、データ基盤を作れる人材の価値を押し上げています。ブームの実態を数字で確かめます。
アナリティクスエンジニアの転職に強い相談先
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