データ基盤構築・分析案件の最新動向と単価相場（2025年）

データ基盤構築・分析案件の最新動向と単価相場を徹底解説｜SQL・Python・BIスキルで市場価値を高めよう

企業のDX推進やAI活用が進む中、データ活用の重要性はますます高まっています。その中核を担うのが、データエンジニア（DE）とデータサイエンティスト（DS）です。
データエンジニアは、データの収集・加工・整備を通じて、分析やAI活用の土台を構築し、
データサイエンティストは、統計・機械学習・可視化を通じて、ビジネス課題の発見と意思決定を支援します。
本記事では、データ関連職の案件動向と単価相場、スキルレベル別の業務内容をわかりやすく解説します。

■ データ案件の市場動向｜AI/MLの前段階としての基盤整備と分析力が鍵

データエンジニア／サイエンティストは、以下のような領域で継続的に高いニーズがあります。

・SQLによるデータ抽出・集計
・DWH（BigQuery／Redshift／Snowflake）構築・運用
・ETL／ELTパイプライン構築（dbt／Airflow／Glue／Dataflow）
・Python／Rによる統計分析・機械学習
・BIツール（Tableau／Looker Studio／Power BI）による可視化・レポーティング

■ スキルレベル別：データエンジニア／サイエンティストの業務内容と必要スキル

レベル1：データ抽出・集計（初級者向け）
業務内容：SQLによるデータ抽出、Excel／BIツールでの集計・可視化
必要スキル：SQLの基礎、Tableau／Looker Studioなどの操作経験
備考：まずはデータの扱いに慣れ、基盤構築や分析へステップアップを目指します

レベル2：データ基盤構築／分析（中級者向け）
業務内容：DWH構築、ETL／ELTパイプラインの設計・実装、統計分析・施策提案
必要スキル：BigQuery／Redshift／Snowflake、Python（Pandas）、dbt／Airflowなど
備考：自立して開発・分析できると、設計フェーズへのステップアップが可能です

レベル3：設計・戦略立案（上級者向け）
業務内容：データ基盤のアーキテクチャ設計、データガバナンス策定、分析プロジェクトの企画・推進
必要スキル：クラウド（GCP／AWS）でのデータ設計、チームリード経験
備考：ビジネス課題の発見から技術的解決までを担えると高評価です

レベル4：コンサル・技術戦略（リーダー層向け）
業務内容：データ活用戦略の立案、経営層への提案、データドリブン文化の醸成
必要スキル：技術とビジネスの橋渡しができるコミュニケーション力
備考：全社的なデータ活用を推進できると高単価案件に繋がります

■ 経験年数別：データ案件の単価相場（フリーランス向け）
※以下は参考値です。スキルセットや案件内容により変動します。

■ データエンジニア／サイエンティストに求められるスキル一覧

必須スキル
・SQLによるデータ抽出・集計の実務経験
・自身のデータ関連スキルを客観的に把握し、市場価値を高めたい意欲

歓迎スキル
・DWH（BigQuery／Redshift／Snowflake）の構築・運用経験
・ETL／ELTパイプライン（dbt／Airflow／Glue／Dataflow）の構築経験
・Python（Pandas／Scikit-learn）またはRによる統計分析経験
・BIツール（Tableau／Looker Studio／Power BI）の導入・ダッシュボード構築経験

■ 案件情報（一部）

単価：月額 60万円〜180万円以上（税抜）
勤務地：フルリモート〜常駐まで幅広く対応
精算幅：月間稼働時間 140時間〜180時間（案件により異なります）

■ 高単価・非公開データ案件も多数ご用意！

現在のご経験や、今後目指したいキャリアに応じて、データエンジニア／サイエンティスト向けの高単価・非公開案件をご紹介可能です。まずはお気軽に「エントリーする」ボタンからご相談ください。