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.
¿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.
Dependiendo de la empresa, el Data Engineer realizará algunas o todas las tareas anteriores.
¿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.
Además de estas aptitudes, debe poseer una serie de cualidades personales esenciales, como capacidad de adaptación a las nuevas tecnologías y facilidad de comunicación.
¿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.
¿Cuáles son las diferencias entre los Data Scientists y los Data Engineers?
Los Data Engineers intervienen al principio del proceso de datos, mientras que los Data Scientists lo hacen al final. Gracias a su profundo conocimiento del Machine Learning y el Deep Learning, los Data Scientists pueden realizar análisis predictivos avanzados y responder a problemas organizativos específicos.
Pero para llevar a cabo análisis eficaces, los Data Scientists necesitan grandes cantidades de datos cualitativos. Precisamente por este motivo, el papel de los Data Engineers es indispensable.
¿ Cuáles son las diferencias entre los Data Analysts y los Data Engineers?
El Data Analyst analiza los datos para ayudar a las organizaciones a alcanzar sus objetivos tomando decisiones más informadas. Explotan todos los datos puestos a disposición por el Data Engineer en la canalización de datos. Gracias a un acceso simplificado a la información pertinente, pueden elaborar cuadros de mando, informes y visualizaciones de datos que permiten tomar mejores decisiones.
¿Cuánto gana un Data Engineer?
En Europa en 2023, los Data Engineers ganarán una media de 4167 euros al mes, lo que supone un salario anual de 50 000 euros. Dicho esto, se trata de un salario medio. Para una primera experiencia como Data Engineer, el salario medio es de 3461 euros. Y tras varios años de experiencia, los ingenieros de datos pueden esperar un salario de unos 5833 euros.
Por supuesto, estos niveles salariales dependen de varios factores. En primer lugar, la experiencia profesional, pero también la ubicación geográfica y el sector de actividad.
¿Cómo me convierto en Data Engineer? ¿Qué formación es necesaria?
Aunque el trabajo de Data Engineer es muy popular entre las empresas, también es una profesión muy técnica. Por tanto, la formación es esencial. Puede tratarse de estudios superiores en una escuela de ingeniería o informática. Pero para aumentar tus posibilidades de entrar en el mercado laboral en las mejores condiciones posibles, te aconsejamos que te especialices en ingeniería de datos. DataScientest lo hace posible. Gracias a nuestro curso de Data Engineer, al finalizarlo ya estarás operativo para el mundo laboral.
