Los Data Engineers o ingenieros de datos son los constructores de los cimientos sobre los que se erige el análisis de datos. Estos profesionales aseguran que la información no solo sea accesible, sino también utilizable para descubrimientos y decisiones basadas en datos.
En este artículo vamos a profundizar en la figura del Data Engineer, definiendo su rol, qué hace exactamente, y por qué su trabajo es fundamental en la era actual dominada por el Big Data.
¿Qué es un Data Engineer?
Los Data Engineers o ingenieros de datos se encargan de obtener, depurar, filtrar y preparar datos para su posterior explotación. Por tanto, constituyen el primer paso en el manejo del Big Data y establecen las bases para que los datos puedan ser analizados y convertidos en insights valiosos.
El Data Engineering se centra por tanto en el diseño, desarrollo y mantenimiento de sistemas capaces de procesar grandes volúmenes de datos, algo indispensable tanto en organizaciones empresariales como no empresariales.
Originalmente el ingeniero de datos se limitaba a gestionar bases de datos y servidores, pero con la evolución tecnológica y el aumento significativo de datos disponibles, hoy en día han de desarrollar sistemas complejos que faciliten el análisis de datos a gran escala.
Data engineer vs. Data Scientist
Los roles del Data Engineer y el Data Scientist son fundamentales, pero distintos en sus objetivos y responsabilidades. Aunque ambos trabajan de cerca con los datos, sus caminos divergen en la manera en que interactúan con estos.
El Data Engineer se especializa en construir y mantener la infraestructura de datos que permitirá el almacenamiento, recopilación y transformación de grandes volúmenes de datos.
Su enfoque está en la arquitectura de datos, la ingeniería de software, y la optimización de sistemas para que los datos sean accesibles y manejables, utilizando herramientas y lenguajes de programación como Python, Java, bases de datos SQL y NoSQL, o plataformas de procesamiento como Apache Hadoop o Apache Spark.
Por otro lado, el Data Scientist se centra en analizar estos datos para extraer insights y conocimientos que puedan influir en la toma de decisiones y estrategias de la empresa.
Su trabajo implica un fuerte componente estadístico y de modelado predictivo, utilizando técnicas de Machine Learning y Deep Learning para interpretar y predecir tendencias, usando herramientas analíticas y lenguajes de programación como Python y R. A menudo trabajan con conjuntos de datos ya procesados y estructurados por los Data Engineers.
Para tener bien claros todos estos conceptos te recomiendo que revises también esta comparativa entre Data Science y Data Analytics.
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Importancia del Data Engineer en la era del Big Data
Según este estudio “cada día se generan 2.5 quintillones de bytes de datos y el mercado global de Big Data y Analítica tiene un valor de 274 mil millones de dólares”.
Con esta explosión de datos generados, los Data Engineers son un primer eslabón fundamental en la cadena que permite a las empresas y organizaciones extraer valor de toda esa información.
No solo facilitan el acceso sino que también garantizan que los datos sean de alta calidad y estén listos para ser utilizados en la toma de decisiones, algo imprescindible si se quieren establecer estrategias de Business Intelligence con éxito.
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¿Qué hace un ingeniero de datos? Funciones del Data Engineer y ejemplos
El trabajo de un ingeniero de datos es variado y complejo, aunque con la formación adecuada cualquier puede llegar a serlo. Veamos sus principales tareas.
Diseño y construcción de sistemas de datos
La principal función del Data Engineer es diseñar y construir sistemas de datos robustos y escalables.
Esto incluye la creación de bases de datos, data lakes y data warehouses que pueden almacenar y procesar eficientemente grandes volúmenes de datos.
👀 Ejemplo: Un Data Engineer diseña para un ecommerce un data warehouse, que permite almacenar y analizar grandes volúmenes de datos como las transacciones de sus millones de clientes.
Recopilación y almacenamiento de datos
Una vez que la infraestructura está lista, los Data Engineers se encargan de recopilar datos de diversas fuentes, como bases de datos internas, APIs externas o sistemas de IoT.
La recopilación de datos implica asegurar que los datos sean recogidos de manera eficiente y sin errores. Posteriormente, estos datos se almacenan de forma que sean fácilmente accesibles para su posterior análisis.
👀 Ejemplo: En una aplicación móvil se recopilan datos de uso y feedback de los usuarios. El Data Engineer utiliza herramientas para capturar los datos en tiempo real y almacenarlos en un data lake, asegurando que estén disponibles para análisis y toma de decisiones en tiempo real sobre posibles mejoras de la app.
Limpieza y preparación de datos para análisis
Los datos rara vez son perfectos. Por ello, una parte crucial del trabajo del Data Engineer es limpiar y preparar los datos para su posterior análisis.
Esto puede incluir la eliminación de duplicados, la corrección de errores y la transformación de datos en formatos que sean más útiles para los analistas.
👀 Ejemplo: al recopilar datos de pacientes de múltiples hospitales estos vienen en formatos inconsistentes y con errores. El Data Engineer utiliza herramientas para procesar y limpiar los datos, normalizando los formatos de fecha, corrigiendo valores faltantes y eliminando registros duplicados.
Automatización de flujos de datos
Para maximizar la eficiencia y minimizar el error humano, los Data Engineers automatizan los flujos de datos tanto como sea posible. Esto incluye la automatización de la recopilación de datos, su limpieza, transformación, y carga (un proceso conocido como ETL, por sus siglas en inglés: Extract, Transform, Load) en sistemas de almacenamiento de datos.
👀 Ejemplo: el Data Engineer puede desarrollar flujos de trabajo automatizado que periódicamente extraigan datos de varias fuentes, los transforman para analizar, por ejemplo, sentimientos y tendencias de un público, y los cargan directamente en herramientas como Google BigQuery para su visualización y análisis en tiempo real.
¿Qué hay que estudiar para ser Data Engineer?
Para convertirse en Data Engineer es recomendable comenzar con una base sólida en ingeniería informática, matemáticas o estadística, programación, estructura de datos, algoritmos y/o bases de datos.
Pero existen formaciones como este máster en Data Science donde es posible especializarse en campos relacionados con el Big Data, la ciencia de datos o la ingeniería de datos, sin necesidad de contar con conocimientos ni experiencia previa.
¿Cuánto suele ganar un ingeniero de datos?
En general, y según datos de sitios de empleo y encuestas salariales como Glassdoor y PayScale, el salario de un Data Engineer en España oscila entre 25.000 y 65.000 euros anuales.
Esta cifra puede variar significativamente dependiendo de varios factores como la ubicación geográfica, la industria, el tamaño de la empresa y, sobre todo, el nivel de experiencia.
Por ejemplo, un Data Engineer junior podría empezar con un salario alrededor de los 20.000 euros anuales, mientras que un ingeniero de datos senior (más de 5 años de experiencia) podría superar los 70.000 euros, especialmente si posee habilidades en tecnologías emergentes o liderazgo de proyectos.
Como hemos visto a lo largo de este artículo, el Data Engineer juega un papel crucial en el manejo y aprovechamiento del Big Data, siendo un eslabón fundamental para diseñar, construir y mantener las infraestructuras necesarias en el procesamiento de grandes volúmenes de datos.
