Los datos se están volviendo cada vez más omnipresentes. Tanto es así que, según algunos científicos, incluido el físico Melvin Vopson, podrían convertirse en un futuro cercano en un estado de la materia por derecho propio, con una masa medible y actuando sobre su entorno.
Por lo tanto, es importante para las empresas poder gestionar estas inmensas cantidades de datos. Es necesario poder extraerlos, transformarlos y cargarlos en la base: eso es exactamente lo que significa el acrónimo «ETL»: Extract, Transform, Load. El desarrollador ETL tiene el papel de implementar procesos (llamados pipelines) para automatizar y explotar estos datos, y dominar perfectamente su ciclo de vida.
Comprender el proceso ETL
El proceso ETL consiste en extraer datos (eventualmente de múltiples fuentes), transformarlos para hacerlos homogéneos, y luego cargarlos en un almacén de datos (data warehouse). Este proceso es indispensable para garantizar que los datos brutos (raw data) están preparados correctamente y puedan ser utilizados para análisis avanzados.
Estas diferentes etapas se aseguran mediante el uso de herramientas ETL, que permiten automatizar el proceso, y a menudo ofrecen configuraciones muy avanzadas en cuanto a la precisión buscada, la automatización de la ejecución del proceso o incluso el registro de las tareas realizadas.
¿Cuál es el papel del desarrollador ETL?
El papel de un desarrollador ETL es amplio e involucra muchos aspectos de la gestión de datos. Este profesional debe ser capaz de comprender precisamente las necesidades de las empresas (o de sus clientes) en términos de almacenamiento de datos y ser capaz de crear workflows ETL completos y a veces complejos. El objetivo es asegurarse de que los datos estén listos para los analistas y los científicos de datos. Sin olvidar las pruebas de estos workflows.
Trabaja en estrecha colaboración con varios equipos, incluidos los data analysts, los data scientists, y los software engineers. Estas colaboraciones tienen como objetivo garantizar que los datos presenten una calidad suficiente (entonces hablamos de data quality) y que estén listos para ser integrados en modelos analíticos. De hecho, sin datos bien preparados, los análisis realizados por los data scientists o data analysts no serían confiables.
Otro aspecto del papel es la implementación de data pipelines (o pipelines de datos). Estos pipelines permiten gestionar el flujo de datos de manera continua y automatizada, asegurando así que los equipos en busca de información explotable siempre dispongan de datos actualizados.
¿Cuáles son sus competencias?
El trabajo de desarrollador ETL requiere una combinación de habilidades técnicas y analíticas. Entre las habilidades técnicas esenciales, se encuentra el conocimiento de lenguajes de programación como SQL, Python o Java, que se utilizan para manipular y transformar los datos. Al igual que un videógrafo que debe dominar Adobe Premiere, los desarrolladores ETL también deben dominar herramientas como Apache NiFi, Talend o Pentaho.
Dependiendo del tamaño de la empresa y, por tanto, del volumen de datos, el conocimiento de herramientas de big data como Hadoop y Spark puede ser requerido.
Es necesaria una muy buena comprensión de las problemáticas y necesidades de los clientes con el fin de implementar y optimizar los workflows ETL. Esto requiere, por tanto, un muy buen conocimiento de las diversas herramientas y procesos relacionados.
ETL Developer VS Data Engineer
Estos dos trabajos a menudo se confunden. De hecho, un data engineer puede asumir las funciones de desarrollador ETL en pequeñas o medianas empresas. Pero en el caso de grandes compañías y, por tanto, grandes volúmenes de datos, estas dos profesiones estarán separadas.
El trabajo de un desarrollador ETL tiene principalmente como objetivo integrar e implementar procesos ETL para recuperar los datos deseados y registrarlos en el sistema objetivo. Por otro lado, los data engineer están para responder a problemáticas más estratégicas interviniendo en el corazón del ecosistema de datos, las tecnologías de big data o el cloud computing. También puede ser capaz de liderar equipos y asignar proyectos a los desarrolladores ETL. Además, esto puede convertirse en una elección de evolución natural para un desarrollador ETL.
Entorno de trabajo
Las principales herramientas utilizadas por los desarrolladores ETL incluyen herramientas de integración de datos como Informatica, Talend, SSIS (SQL Server Integration Services), así como soluciones en la nube como Azure Data Factory o AWS Glue. Cada herramienta tiene sus propias ventajas y limitaciones, y los desarrolladores deben saber elegir la que sea más adecuada a las necesidades específicas de la empresa.
Perspectivas de evolución y salario
Su salario depende en gran medida de la empresa que lo emplea y de su zona geográfica. En Francia, su salario promedio es de aproximadamente 40.000 euros al año.
Las perspectivas de carrera también son interesantes. Pueden evolucionar hacia puestos de data engineer, o hacia puestos de gestión de proyectos o arquitecto de datos. Algunos incluso pueden optar por puestos más analíticos, como el de data analyst o de data scientist, según sus preferencias y competencias.
Conclusión
El desarrollador ETL asegura la transformación y carga de datos, haciendo posible el análisis predictivo y la toma de decisiones estratégicas. Las empresas dependen de los datos para comprender a sus clientes, optimizar sus operaciones y crear nuevas oportunidades de crecimiento.
