La ingeniería en datos e inteligencia organizacional es una disciplina en constante crecimiento que combina habilidades técnicas y analíticas para ayudar a las organizaciones a aprovechar al máximo sus datos. En un entorno cada vez más impulsado por los datos, las empresas necesitan expertos en datos que puedan diseñar, construir y mantener sistemas que les permitan almacenar, procesar y analizar grandes volúmenes de información.
- ¿Qué hacen los ingenieros de datos?
- ¿Cuál es la diferencia entre un ingeniero de datos, un científico de datos y un arquitecto de datos?
- Herramientas comunes utilizadas por los ingenieros de datos
- Habilidades necesarias para convertirse en un ingeniero de datos
- ¿Debería seguir una carrera en ingeniería de datos?
¿Qué hacen los ingenieros de datos?
Los ingenieros de datos son responsables de diseñar, mantener y optimizar la infraestructura de datos para la recolección, administración, transformación y acceso a los datos. Su trabajo implica crear tuberías de datos que conviertan los datos sin procesar en formatos utilizables para los científicos de datos y otros consumidores de datos. Además, colaboran estrechamente con los científicos de datos para construir infraestructuras de aprendizaje automático y análisis desde la prueba hasta la implementación.
Los ingenieros de datos ayudan a las organizaciones a estructurar y acceder a sus datos de manera rápida y escalable, proporcionando la infraestructura necesaria para obtener información y análisis valiosos. Su objetivo principal es garantizar que los datos estén disponibles, seguros y accesibles para los interesados cuando los necesiten.
Las responsabilidades de los ingenieros de datos se pueden agrupar en dos categorías principales:
Estructura y gestión de datos
Los ingenieros de datos son responsables de implementar y mantener la infraestructura y la arquitectura subyacente para la generación, el almacenamiento y el procesamiento de datos. Algunas de sus responsabilidades incluyen:
- Construir y mantener la infraestructura de datos para la extracción, transformación y carga óptimas de datos desde una amplia variedad de fuentes.
- Garantizar la accesibilidad de los datos en todo momento e implementar políticas de datos de la empresa en relación con la privacidad y confidencialidad de los datos.
- Mejorar la confiabilidad, velocidad y rendimiento de los sistemas de datos.
- Crear almacenes de datos, tuberías y sistemas de informes óptimos para resolver problemas empresariales.
Análisis de datos e información
Los ingenieros de datos desempeñan un papel importante en la construcción de plataformas que permiten a los consumidores de datos analizar y obtener información de los datos. Algunas de sus responsabilidades incluyen:
- Limpiar y procesar datos de fuentes primarias y secundarias en formatos que puedan ser fácilmente utilizados por científicos de datos y otros consumidores de datos.
- Desarrollar herramientas y API de datos para el análisis de datos.
- Implementar y monitorear algoritmos de aprendizaje automático y métodos estadísticos en entornos de producción.
- Colaborar con equipos de ingeniería, científicos de datos y otros interesados para comprender cómo se pueden aprovechar los datos para satisfacer las necesidades empresariales.
Si bien cada organización tiene requisitos ligeramente diferentes, las ofertas de empleo de ingeniería de datos de empresas tecnológicas líderes y artículos de sitios de empleo como Indeed pueden proporcionar más información sobre las responsabilidades comunes de los ingenieros de datos en una organización.
¿Cuál es la diferencia entre un ingeniero de datos, un científico de datos y un arquitecto de datos?
Estos roles varían significativamente de una empresa a otra y a menudo se superponen, ya que su trabajo generalmente gira en torno al mismo componente clave: los datos. Las empresas más grandes tienden a tener departamentos separados para estos roles, mientras que en las empresas más pequeñas no es raro que una persona desempeñe los tres roles.
La siguiente tabla ofrece una breve descripción de las diferencias entre los tres roles:
| Arquitecto de Datos | Ingeniero de Datos | Científico de Datos |
|---|---|---|
| Planifica y diseña el marco de trabajo que los ingenieros de datos construyen. Crea los activos de datos lógicos y físicos de la organización, así como los recursos de gestión de datos, y establece políticas de datos basadas en los requisitos de la empresa. | Recopila, procesa y procesa datos. Construye sistemas, algoritmos y API para exponer conjuntos de datos a los consumidores de datos. | Realiza análisis estadísticos utilizando aprendizaje automático e inteligencia artificial en datos recopilados para obtener información y formar nuevas hipótesis. |
A menos que una empresa tenga un equipo grande de datos/ingeniería, es poco probable que tenga los tres roles y es probable que emplee alguna combinación de los anteriores según las necesidades de ingeniería, datos y negocio.
Herramientas comunes utilizadas por los ingenieros de datos
No hay herramientas universales que utilicen los ingenieros de datos, ya que cada organización aprovecha las herramientas en función de sus necesidades comerciales. Sin embargo, a continuación se presentan algunas de las herramientas populares utilizadas por los ingenieros de datos:
Bases de datos
SQL sigue siendo una herramienta fundamental para los ingenieros de datos. Es el lenguaje de programación estándar para crear y administrar sistemas de bases de datos relacionales. Algunas bases de datos SQL populares incluyen MySQL, PostgreSQL y Oracle. Además, existen bases de datos NoSQL que tienen modelos de datos no tabulares, como MongoDB, Cassandra y Redis.
Procesamiento de datos
Para mejorar la toma de decisiones empresariales, los ingenieros de datos construyen tuberías de procesamiento de datos en tiempo real. Apache Spark es un motor de análisis utilizado para el procesamiento de transmisiones en tiempo real, mientras que Apache Kafka es una herramienta popular para construir tuberías de transmisión y es utilizada por más del 80% de las empresas Fortune 500.
Lenguajes de programación
Los ingenieros de datos suelen ser expertos en al menos un lenguaje de programación para crear soluciones de software a los desafíos de datos. Python es uno de los lenguajes de programación más populares y ampliamente utilizados en la comunidad de ingeniería de datos debido a su sintaxis sencilla y las numerosas bibliotecas de terceros orientadas a las necesidades de datos.
Migración e integración de datos
Cuando las empresas migran aplicaciones críticas a la nube, la migración de datos puede presentar varios desafíos. La migración de datos e integración de datos se refieren a los procesos involucrados en mover datos de un sistema a otro sin comprometer su integridad. Striim es una plataforma popular utilizada por los ingenieros de datos para la integración y migración de datos en tiempo real.
Sistemas distribuidos
Debido a la gran cantidad de datos que circulan hoy en día, una sola máquina o sistema no puede cumplir con los requisitos de procesamiento y almacenamiento de datos. Los sistemas distribuidos son sistemas que trabajan juntos para lograr un objetivo común pero se presentan al usuario final como un solo sistema. Hadoop es un marco de ingeniería de datos popular utilizado para almacenar y procesar grandes cantidades de datos utilizando una red de computadoras.
Ciencia de datos y aprendizaje automático
Los ingenieros de datos necesitan comprender las herramientas populares de ciencia de datos para comprender mejor las necesidades de los científicos de datos y otros consumidores de datos. PyTorch y TensorFlow son dos bibliotecas populares utilizadas para aplicaciones de aprendizaje automático y análisis de datos.
Habilidades necesarias para convertirse en un ingeniero de datos
La ingeniería de datos es un campo en desarrollo que combina la ingeniería de software y la ciencia de datos. Aunque no existen pasos definidos para convertirse en un ingeniero de datos, eso no significa que no puedas lograrlo.
Estas son algunas de las habilidades y conocimientos necesarios para convertirse en un ingeniero de datos exitoso:
- Comprender las bases de datos (SQL y NoSQL): Es fundamental aprender cómo funcionan las bases de datos y cómo escribir consultas para manipular y recuperar datos.
- Conocer técnicas y herramientas de procesamiento de datos: Aprender sobre herramientas populares como Apache Kafka para el procesamiento de datos puede ser beneficioso.
- Saber programar: Conocer un lenguaje de programación como Python o Scala es esencial para los ingenieros de datos.
- Entender cómo funcionan los sistemas distribuidos: Comprender los desafíos de diseño de aplicaciones de datos a gran escala puede ser útil.
- Aprender sobre computación en la nube: Con el creciente uso de proveedores de servicios en la nube, aprender a diseñar y crear soluciones de datos utilizando servicios en la nube populares como Amazon Web Services, Google Cloud y Azure puede ser beneficioso.
Existen numerosos recursos en línea, como cursos gratuitos y de bajo costo, que pueden ayudarte a adquirir estas habilidades. También hay programas de aprendizaje en línea y en universidades que se centran en la ingeniería de datos.
¿Debería seguir una carrera en ingeniería de datos?
Se estima que los humanos generan alrededor de 5 quintillones de bytes de datos por día a través de las redes sociales, el intercambio de videos y otros medios de comunicación. Con la cantidad masiva de datos generados, hay una creciente demanda de ingenieros de datos que puedan administrar y aprovechar estos datos de manera efectiva.
Si te apasiona experimentar con datos, descubrir patrones en la tecnología o construir sistemas que organicen y procesen datos para ayudar a las empresas a tomar decisiones basadas en datos, es posible que desees considerar una carrera en ingeniería de datos. Además, la ingeniería de datos es un campo lucrativo, con un salario base promedio de $102,472 al año.
Aunque la ingeniería de datos puede ser desafiante y compleja, y es posible que debas aprender nuevas habilidades y tecnologías, también es una carrera gratificante en un campo en crecimiento.
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