Aunque los datos se consideran uno de los recursos más valiosos de cualquier empresa, su enorme volumen y diversidad de formatos suelen dificultar mucho su explotación. Precisamente por eso surgen los Data Engineers.
Actuando como un verdadero arquitecto de Big Data, el Data Engineer gestiona toda la infraestructura de datos de una organización. Descubre su función, tareas, competencias, herramientas y salario. Sin olvidar la formación necesaria para convertirse en Data Engineer.¿Qué es un Data Engineer?
El Data Engineer (o Ingeniero de Datos) es responsable de toda la infraestructura de datos de una empresa. En términos prácticos, prepara los datos para que sean aptos para el análisis y la toma de decisiones. El Data Engineer interviene al principio del proceso de datos recopilando datos en bruto de multitud de fuentes. A continuación, los integra en un Data Warehouse (almacén de datos) o data lake (lago de datos). Después de diseñar la base de datos de la organización, debe gestionarla eficazmente para facilitar la explotación de los datos. Para ello, automatiza todas las tareas relacionadas con el tratamiento de los datos, desde la extracción hasta el almacenamiento, la limpieza y la transformación. Solo entonces los datos están listos para ser analizados por otros expertos (Data Analyst y Data Scientist). En última instancia, el papel del Data Engineer es el de facilitador. Descubrir el universo del Data Engineer¿Qué hace un Data Engineer?
Dado que el objetivo último del Data Engineer es proporcionar a los Data Analysts y Data Scientists información lista para su uso, lleva a cabo una gran cantidad de trabajo de preparación de datos. Como tal, tiene que llevar a cabo una serie de tareas:- Recopilar y almacenar los datos: como las fuentes de datos son muy variadas (redes sociales, comentarios sobre el terreno, sitio web, aplicación, IoT, etc.), tiene que encontrar soluciones para recopilarlos fácilmente, en particular a través de APIs. Una vez recogidos los datos, tiene que integrarlos en un almacén centralizado accesible a todos.
- Comprender las necesidades de los usuarios: para diseñar una infraestructura de datos que responda a las expectativas de la organización, el Data Engineer debe, en primer lugar, identificar sus necesidades. Por ejemplo, respondiendo a las siguientes preguntas: ¿Qué datos son pertinentes? ¿Cuál es el mejor formato? ¿Cuál es el mejor lugar para almacenarlos? etc.
- Garantizar el acceso a los datos: con datos listos para usar. Para ello, el Data Engineer debe garantizar la calidad de los datos. Esto significa limpiar los datos duplicados, obsoletos, falsos o erróneos. También debe normalizar el formato de los datos para que puedan ser leídos fácilmente por las distintas herramientas de la organización.
- Implantar procesos, herramientas y algoritmos: como el trabajo de preparación requiere mucho tiempo, debe desarrollar soluciones automatizadas para recopilar, almacenar, preparar, modelizar y actualizar los datos en tiempo real.
- Garantizar el cumplimiento de la normativa: ya sea el RGPD o la Ley francesa de Protección de Datos. Por tanto, debe garantizar la anonimización de los datos de identificación personal, gestionar el ciclo de vida de los datos, etc.
¿Qué competencias tiene un Data Engineer?
Como responsable de la infraestructura de datos, el Data Engineer debe, en primer lugar, ser capaz de ponerla en marcha. Para ello, necesita una serie de competencias técnicas:- Dominio de lenguajes de programación: tanto generales como más especializados en función del entorno en el que trabaje.
- Dominio de diferentes entornos web: como Hadoop, Hive o Spark.
- Conocimiento de los principales principios matemáticos: para la manipulación y transformación de datos.
- Modelado de datos: para el diseño de tablas.
- Inteligencia artificial: como Machine Learning y Deep Learning. No se requieren conocimientos avanzados. Sin embargo, como su trabajo es facilitar el trabajo de los Data Scientists, deben comprender los conceptos clave de la Data Science.
¿Qué herramientas necesita un Data Engineer?
Como ingenieros, los Data Engineers necesitan dominar una serie de herramientas muy técnicas. A continuación se incluyen las principales:- Lenguajes de programación, como Python, Java, Scala, C+++, etc.
- Lenguajes de datos SQL o noSQL
- Sistemas de gestión de bases de datos
- Herramientas ETL (Extract, Transform, Load)
- Herramientas DevOps (gestión de versiones, virtualización, API, monitorización, automatización, etc.)
- Tecnologías de almacenamiento, como Cassandra y Neo4J
- Soluciones analíticas, como Hbase y Hive.
- Herramientas de Cloud Computing, como AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, etc.
