はじめに

SIerからデータエンジニアに転職して気づいたのは、やっていることの本質は同じなのに、使う言葉がまるで違うということでした。

「バッチ処理」は「ETLパイプライン」、「DB設計」は「データモデリング」。名前が違うだけで中身は同じなのに、転職活動では伝え方ひとつで評価が大きく変わります。

この記事では、SIerで使う用語とデータエンジニアリングの世界で使う用語の対応表をまとめました。転職を考えている方や、データエンジニアの求人票を読んで「何を言っているのかわからない」と感じた方の参考になれば幸いです。

用語翻訳表

SIerでの用語	データエンジニアでの用語	補足
オンプレミスDB（Oracle、SQL Server）	クラウドDWH（Snowflake、BigQuery、Redshift）	SQLで操作する点は同じ。クラウドDWHはスケーリングが自動
本番環境・検証環境・開発環境	Production / Staging / Development	概念は同一。IaCで環境構築を自動化する点が異なる
サーバー構築	インフラのコード化（IaC）	Terraform、CloudFormationなどで定義
JP1、千手などのジョブスケジューラ	ワークフローオーケストレーション（Airflow、Prefect、Dagster）	DAG（有向非巡回グラフ）でジョブの依存関係を定義
監視（Zabbix、Nagios）	オブザーバビリティ（Datadog、Grafana、CloudWatch）	メトリクス・ログ・トレースの3本柱

SIerでの用語	データエンジニアでの用語	補足
DB設計（ER図）	データモデリング	スタースキーマ、スノーフレークスキーマなどDWH特有の設計パターンがある
マスタテーブル	ディメンションテーブル	商品マスタ→商品ディメンション
トランザクションテーブル	ファクトテーブル	売上トランザクション→売上ファクト
バッチ処理	ETL / ELTパイプライン	Extract（抽出）→ Transform（変換）→ Load（格納）
ストアドプロシージャ	dbtモデル（SQLベースの変換処理）	dbtはSQLでデータ変換を定義するツール
データ移行	データインジェスチョン	Fivetran、Airbyte、HVRなどのツールを使用
結合テスト	データ品質テスト（Great Expectations、dbt tests）	NULLチェック、ユニーク制約、参照整合性の自動テスト

この「翻訳」を職務経歴書に適用するだけで、書類通過率が変わります。

Before（SIer的な書き方）:

Oracle Databaseの基本設計・詳細設計・開発・テストを担当。JP1によるバッチ処理の設計・運用。本番環境の権限管理を実施。

After（データエンジニア的な書き方）:

データモデリング（スタースキーマ設計）からETLパイプラインの構築、RBACによるアクセス制御の設計まで一貫して対応。ワークフローオーケストレーションの設計・運用経験あり。

中身はまったく同じことを言っています。でも、データエンジニアのポジションに対するフィット感がまるで違います。

SIerとデータエンジニアリングは、使う言葉は違っても本質的なスキルの多くが共通しています。特にRDB設計、SQL、バッチ処理の経験は、データエンジニアの世界でそのまま武器になります。

もし「自分のSIer経験がデータエンジニアとして通用するのか不安」という方は、まずこの翻訳表を使って自分のスキルを棚卸ししてみてください。思っている以上に、あなたの経験は市場で求められています。

筆者はSIerから事業会社のデータエンジニアに転職し、現在Snowflakeベースのデータ基盤を運用しています。転職体験談やキャリア情報はブログでも発信しています。