El data engineering o en español los ingenieros de datos son responsables de garantizar que los datos fluyan a través de una organización de forma estructurada, desde donde se generan hasta donde se necesitan. Deben garantizar que los datos que utilizan las aplicaciones y los servicios son precisos, completos y están actualizados. Los ingenieros de datos también son responsables de diseñar y mantener la infraestructura subyacente que soporta estos sistemas.
Funciones de un data engineering
El papel de un data engineering es construir y mantener la infraestructura para el análisis. Utilizan lenguajes de programación como Python y Java para crear aplicaciones que puedan analizar, transformar y limpiar los datos en bruto antes de que puedan ser utilizados por la empresa.
Las principales funciones de un data engineering son:
Administración de la base de datos
Esto consiste en mantener y actualizar la base de datos según sea necesario, el data engineering tendrá que asegurarse de que todos los usuarios tengan acceso a sus datos en todo momento, así como de que se realicen copias de seguridad con regularidad en caso de que haya algún problema en el sistema.
Los ingenieros de datos se encargan de crear y mantener bases de datos que contienen grandes cantidades de información. Éstas pueden ser estructuradas o no estructuradas, y pueden utilizarse tanto para fines internos como externos.
Optimización de consultas
Un optimizador de consultas se ocupa de cómo se ejecutan las consultas contra una base de datos, por lo que es importante que alguien con este conjunto de habilidades sea capaz de identificar qué consultas deben ejecutarse primero para que se completen rápidamente (o al menos más rápidamente).
Crear modelos
Crear modelos basados en análisis de datos y algoritmos de aprendizaje automático, estos modelos son utilizados por otros equipos, como los gestores de productos, para tomar decisiones basadas en la información en tiempo real de los datos.
Crear cuadros de mando
Creación de cuadros de mando y visualizaciones para ayudar a los usuarios a entender mejor sus datos, poniendo los resultados en contexto mediante cuadros, gráficos u otras visualizaciones.
Construir herramientas que ayuden a los usuarios de la empresa a acceder a sus datos sin saber SQL. Esto incluye la construcción de cuadros de mando y visualizaciones que faciliten la comprensión del estado de los procesos de negocio y las métricas de rendimiento.
Recogida de datos
Un buen data engineering se encarga de recopilar datos de diversas fuentes como sensores, aplicaciones, máquinas, etc. Esto incluye la recopilación de datos brutos no estructurados de diferentes fuentes y su conversión a un formato que pueda ser procesado por otros sistemas.
Preparación de datos
La preparación de los datos implica la limpieza y la transformación de los datos brutos en un formato que pueda utilizarse para fines de análisis. Los datos depurados pueden ser utilizados por otros sistemas, como los algoritmos de aprendizaje automático, para hacer predicciones sobre eventos futuros.
Almacenamiento de datos
El almacenamiento de datos consiste en guardar los datos brutos depurados en bases de datos como MongoDB o Hadoop.
Automatización
Crear sistemas automatizados que puedan ingerir nuevas fuentes de información tan pronto como estén disponibles (por ejemplo, cuando se añaden nuevos productos a una tienda online).
Construir clústeres de análisis que analicen grandes cantidades de datos estructurados utilizando marcos de big data como Apache Hadoop, Apache Spark o Apache Flink.
Vamos a resumir un poco todo esto.
¿Qué hace un Data Engineering?
En pocas palabras, los ingenieros de datos
Diseñan y desarrollan herramientas para facilitar a los científicos de datos la interacción con los datos que necesitan. Estas herramientas pueden incluir bases de datos, herramientas ETL (Extract Transform Load) u otro software que permita a los científicos de datos procesar y comprender grandes conjuntos de datos más fácilmente.
Construir aplicaciones que consuman datos de múltiples fuentes y los conviertan en un formato utilizable para diferentes unidades de negocio o departamentos dentro de una organización. Por ejemplo, podrían crear una aplicación que permitiera al personal de ventas acceder a la información de los clientes en sus dispositivos móviles para poder realizar mejores propuestas de venta mientras están sobre el terreno.
Crear cuadros de mando e informes que ofrezcan a los usuarios información sobre lo que ocurre con sus datos, ya sean cifras de ventas o tráfico del sitio web, para que puedan tomar mejores decisiones sobre cómo asignar mejor los recursos y mejorar el rendimiento en sus organizaciones.
¿Qué se necesita para ser un Data Engineering?
El data engineering debe tener una mezcla de conocimientos de programación, como Java o Python, y de bases de datos relacionales como MySQL o PostgreSQL. Además de tener una capacidad analítica y todo ello saber interactuarlo con los programas de la empresa como puede ser el SAP.
Los requisitos para el puesto de data engineering varían según el tipo de empresa para la que se trabaje, pero hay algunas cualificaciones estándar que exigen la mayoría de los empleadores.
Esto es lo que hay que saber para convertirse en ingeniero de datos:
- Formación en ciencias de la computación y lenguajes de programación como Python y R.
- Licenciatura en estadística, informática, administración y empresas o similar.
- Lenguaje y programación SQL.
- Big data, etc.
Vamos a resumir un poco esto, se necesitaría una licenciatura y un máster acorde al puesto como:
Habilidades de un Data Engineering
Una vez visto lo que se necesita para ser un data engineering, veamos cuales son las habilidades que necesita para desarrollar correctamente su trabajo:
- La comprensión de las bases de datos relacionales es una necesidad.
- Es muy importante conocer los sistemas distribuidos y los marcos de procesamiento de datos como MapReduce y Spark.
- Conocimiento de SQL es clave, especialmente cuando se trata de consultar una gran cantidad de datos de manera eficiente.
- Capacidad para escribir código eficiente y resolver problemas complejos en el campo del aprendizaje automático.
- Capacidad para construir herramientas para la minería de datos y el análisis utilizando Python o R.
- Conocimiento para crear visualizaciones para el análisis de datos utilizando Tableau u otras herramientas similares.
- La experiencia con Hadoop/Spark/MapReduce sería muy beneficiosa pero no necesaria; sin embargo, podría ser útil para construir soluciones escalables para proyectos de análisis de grandes datos.
- Una buena comprensión de la estadística y la teoría de la probabilidad puede ayudar a abordar mejor los problemas relacionados con el análisis de datos (por ejemplo, cómo generar ideas a partir de datos históricos).
- La experiencia de trabajar con bases de datos NoSQL como MongoDB o Cassandra sería beneficiosa, ya que se están volviendo más populares entre las empresas.
- El conocimiento de las técnicas de optimización de consultas SQL le ayudará a mejorar el rendimiento de las consultas al proporcionar información sobre cómo las consultas están siendo ejecutadas por su motor de base de datos
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Salario del data engineering
El sueldo de un data engineering dependerá de varios aspectos como el tamaño de la empresa, la ubicación, la formación del trabajador, su experiencia, si tiene gente a cargo etc. Por ejemplo los ingenieros de datos que trabajan para pequeñas empresas suelen ganar menos que los que trabajan para grandes corporaciones.
- El salario de un data engineering en España rondaría 35.400,00€ anual brutos.
- El salario en Estados Unidos son unos 108.000,00€ anuales.
¿Qué es la ingenieria de datos?
La ingeniería de datos es el proceso de recopilación, almacenamiento y procesamiento de grandes cantidades de datos. Es uno de los componentes más importantes del big data. La ingeniería de datos combina la informática, la estadística y la analítica para diseñar sistemas escalables que puedan manejar grandes cantidades de datos. Está estrechamente relacionada con el almacenamiento de datos, pero no es exactamente lo mismo.