Data Engineer: lo que necesitas saber

Data engineer at workLa profesión de Data Engineer (o Ingeniero de Datos) es muy importante para el correcto análisis de la información que proporcionan tecnologías como el machine learning y el Big Data. Esta profesión va en crecimiento, a tal punto que LinkedIn, en su Emerging Jobs Report 2020, la ha posicionado entre las 15 ocupaciones emergentes más destacadas de los últimos cinco años.  

Siendo una carrera con mucho futuro por delante, es importante comprender qué es y qué hace un Data Engineer, las funciones que desarrolla y las herramientas que utiliza. Quizá está sea tu próxima carrera, descúbrelo. 

¿Qué es un Data Engineer?

Data Engineer es un perfil de TI que se encarga de la adquisición, el almacenamiento, la transformación y la gestión de los datos en una organización. Se especializa en la conversión de Big Data a información que pueda ser utilizada como materia prima para otros especialistas como los Data Analysts y Data Scientist.

Su trabajo es sumamente importante para el diseño, la creación y el mantenimiento de arquitectura de datos, es importante que sepa implementar las tecnologías adecuadas para garantizar un estado óptimo de los datos para su próxima utilización por parte de los especialistas antes mencionados.

¿Qué hace un Data Engineer?

El Data Engineer desarrolla sus labores diarias a través de procesos ETL (Extract, Transform, Load), lo que implica que esté constantemente en labores de depuración de datos para estructurarlos adecuadamente.

Esta labor puede ser equiparable al trabajo de un fontanero, que mantiene en buen estado las tuberías (en este caso la red de pipelines) para que el agua (la data) pueda fluir sin ningún inconveniente.

El proceso ETL

Extract: En esta primera etapa el Data Engineer se encarga de la extracción de registros desde distintas fuentes para integrarlas a la Big Data de la organización, esta data se vuelve parte de un repositorio de datos llamado data lake donde se almacena para sus futuros usos.

Transform: Ahora los datos que se almacenaron en el paso anterior deben de ser depurados, así que en Data Engineer debe de trabajar en la eliminación de depurados, la corrección de errores y la eliminación de materiales inservibles, para dejar una nueva data más limpia y organizable con la que se pueda trabajar.

Load: Una vez que se tiene una data homogénea con la que se pueda trabajar, el Data Engineer debe de exportar la data hasta el lugar donde se va a trabajar con ella, ya sea en un repositorio local o en la nube. Además, se debe de encargar de un realizar un correcto control de seguridad para evitar accesos no autorizados.

Las Funciones del Data Engineer

El Data Engineer tiene un conjunto de funciones entre las que destacan la administración, el almacenamiento y la gestión de datos en una organización. 

Más específicamente, se encarga de:

  • Construir y mantener estructuras de datos. 
  • Procesar bases de datos.
  • Depurar bases de datos. 
  • Construir algoritmos para que el acceso a los datos brutos sea más sencillo. 
  • Optimizar la obtención de datos para que estos sean fiables y de calidad. 
  • Mejorar la calidad, eficiencia y confiabilidad de los datos. 
  • Utilizar los datos para automatizar o emplear en modelos predictivos y prescriptivos.

Los conocimientos que necesita

Para el desarrollo de sus funciones, necesita contar con los conocimientos adecuados, por ello, se enfoca principalmente en: 

  • Bases de datos SQL y NoSQL. 
  • Servicios Cloud (como Microsoft Azure o Amazon Web Services).
  • Hadoop (MapReduce, Hive, etc.). 
  • Python, el lenguaje de programación más extendido en el ámbito del Big Data. 
  • Capacidad de presentar los datos de una manera clara y visual. 
  • Análisis eficaz de datos para obtener conclusiones. 

Mercado de trabajo

Un Data Engineer siempre estará trabajando en la gestión y el flujo de datos. Sin embargo, dependiendo de factores como el tamaño de la organización, o el giro al que se dedique, los roles pueden variar un poco, diferenciando al Data Engineer en tres especializantes: 

  1. Data Engineer Generalist: Es un profesionista que puede desarrollarse en todos los ámbitos de la ingeniería de datos, por lo que su perspectiva es amplia y es la mejor opción para empresas pequeñas y medianas. 
  2. Data Pipeline Engineer: está centrado en la canalización de datos, ayuda principalmente con la gestión del flujo. Es experto en la transferencia de datos de un sistema a otro. 
  3. Data Warehouse Engineer: está centrado en las bases de datos, crea y administra estrategias para el almacenamiento de datos. Es ideal para empresas grandes. 

La labor realizada por los Data Engineer es muy importante dentro del mundo del Big Data, sus conocimientos permiten a las organizaciones mantener en orden grandes cantidades de datos. 

Si quieres consultar otros perfiles de TI, puedes revisar nuestras otras entradas de blog dedicadas a ello: https://taltere.com/category/perfiles-de-ti/ 

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