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悩む人
データエンジニアってどんなツールを使ってるの？たくさんありすぎて覚えられないかも…
大丈夫です！現場で本当に使われている代表的なツールだけ、役割ごとに整理して紹介しますね。
きい
この記事を書いた人
- エンジニア歴４年のフリーランスデータエンジニア
- 高卒工場勤務からエンジニア転職
- ３年目でフリーランスになり年収1000万↑達成
- フルリモ歴２年、２児の育児中
| おすすめの エージェント | 特徴 | 詳しい解説は コチラ👇 |
|---|---|---|
| geechs job | ・大手企業との取引が多い ・リモート案件80%以上 | /geechs_job |
| Midworks | ・クラウド会計ソフトfreeeの利用が無料 ・マージンが比較的低い | /midworks |
| TECH STOCK | ・平均年収が935万円と高い ・フルリモート案件が72%以上 | /techstock |
| PE-BANK | ・マージンが低く手取りが多い、福利厚生も充実 ・地方の案件も豊富に取り扱っている | /pe-bank |
| techadapt | ・エージェント全員がエンジニア経験者 ・確定申告時の税理士報酬負担制度あり | /techadapt |
目次
はじめに：ツールは「役割」で覚えると理解しやすい
データエンジニアは、多くのツールを使ってデータを「集める・整える・流す」仕事をします。
でも、いきなり全部覚える必要はありません。
大切なのは、「何の目的で使うか」という役割ベースでツールを把握することです。
この記事では、実務で使われる代表的なツールを、初心者にもわかりやすく整理して解説します。
データエンジニアが扱う代表的なツール一覧（役割別）
| 目的 | 代表ツール | 主な役割 |
|---|---|---|
| データ保存（DWH） | BigQuery / Redshift / Snowflake | 構造化データの格納・検索 |
| データ処理（ETL/ELT） | Airflow / dbt / Glue / Dataform | データ変換・加工・結合・パイプライン構築 |
| 分析・スクリプト処理 | Python / SQL / Jupyter Notebook | データ操作や業務自動化スクリプト |
| データ入出力・自動化 | GCS / S3 / Cloud Functions / Lambda | ファイル転送・イベント駆動の処理実行 |
| モニタリング | Cloud Monitoring / Datadog | 処理の監視・ログ管理・アラート通知 |
| 開発効率化・管理 | GitHub / Docker / pre-commit | バージョン管理・品質担保・再現性の確保 |
1. データ保存（DWH）
BigQuery（GCP）
- 高速でスケーラブルなクラウドDWH
- SQLだけで操作でき、フルマネージドで使いやすい
- BIツールとの連携やMAツール向けのデータ抽出にも使われる
Redshift（AWS）
- AWSユーザー向けのクラウドDWH
- PostgreSQL互換で使いやすく、GlueやS3との連携が強力
2. データ処理（ETL/ELT）
Apache Airflow（Cloud Composer）
- DAG（処理の流れ）をPythonで記述
- 定時処理や複雑なデータフロー管理に最適
- GCPではCloud Composerとして提供
dbt（Data Build Tool）
- SQLでETL処理を管理するツール
- データモデリング・テスト・ドキュメントが簡単にできる
- 特にモダンな分析チームに採用されやすい
AWS Glue / GCP Dataform
- クラウドネイティブなETLツール
- GUIやノーコードに近い設計で導入ハードルが低い
3. 分析・スクリプト処理
Python
- pandas、datetime、requestsなどでデータを柔軟に加工
- API連携、ログ処理、MAツールへのデータ送信にも使われる
SQL
- SELECT / JOIN / GROUP BY などでデータを抽出・変換
- BigQueryやRedshift、Snowflakeなどで常に使う言語
Jupyter Notebook
- コードを逐次実行・可視化できるノートブック形式
- データの検証や社内共有に便利
4. データ入出力・処理自動化（クラウドI/O）
GCS（Google Cloud Storage）
- BigQueryやCloud Functionsとの連携が得意
- 配信リストの一時保存や、バッチ処理の起点として使われる
- MAツールやBIツールとのデータ連携にも登場する
S3（Amazon S3）
- AWS Glue・Athena・Redshift COPY などで活用
- データレイク構築のストレージとして設計されることも多い
- パーティション付きのファイル管理がしやすい
☑️ GCSとS3は同じ「クラウドストレージ」ですが、クラウドの使い方や組み合わせるサービスによって役割が少し違います。
Cloud Functions / AWS Lambda
- サーバーレスで軽量なバッチ処理・API処理を自動実行
- ファイルアップロードやスケジュール起動などにも活用される
5. モニタリング・アラート
Cloud Monitoring（旧 Stackdriver）
- GCP環境に最適な監視ツール
- AirflowやBigQueryなどのジョブ状態を監視できる
Datadog
- クラウド横断で可視化・アラート設定が可能
- 大規模なETL環境やSaaS連携にも強い
6. 開発効率化・チーム運用
GitHub
- コード管理・レビュー・CI連携の中心ツール
- dbtやAirflowのコードもGit管理が基本
Docker
- 環境構築の自動化・本番と同じ条件での検証が可能
- dbtやAirflowのローカル実行でも活躍
pre-commit / Ruff / pyright
- コードの自動チェック・型安全の担保
- チーム開発の品質維持に必須のツール群
よくある質問（Q&A）
こんなに多くて覚えられないのでは？
→ 心配ありません。SQL・Python・BigQuery・Airflowの4つから始めればOKです！
GCSとS3は何が違うの？
→ GCSはBigQuery連携やファイル出力が中心、S3はRedshiftやGlueとの統合に強いという違いがあります。
まとめ：ツールは「なぜ使うか」で整理すれば怖くない
- データエンジニアのツールは「保存」「加工」「分析」「自動化」の目的ごとに分けて覚えよう
- GCSとS3は似ているが、連携先サービスに応じて使い分けられている
- 今後は、MAツールとの連携（Marketo / SFMC など）においても、これらのツールが重要になります
👉 次の記事へ：
https://kii-sfpy.com/bigquery-python-data-handling/