Hallamos diferente tipo de material sobre implementación de datos y con la constante evolución del mercado, es importante hablar siempre de ello. Hoy decidimos compartir algunas preguntas relacionadas con Data Engineer o Ingeniería de Datos. Hablaremos un poco sobre en qué consiste y por qué es tan importante.
Tranquilo, que en este artículo trataremos de abordar solo información relevante. Al final le garantizo que conocerá cómo trabaja este perfil profesional, sus responsabilidades y herramientas. ¿Empezamos?
Para comenzar ¿Qué es un Data Engineer?
Es la persona que encuentra tendencias en el conjunto de datos y desarrolla algoritmos para convertir los datos sin procesar en información útil. El Ingeniero de Datos es el responsable de la plataforma de datos, organiza la fuente de datos estructurando, arquitecturando y modelando para que estén siempre disponibles para la Output Layer. Vamos por partes…
Un ejemplo. Imagine un tipo de negocio, ya sea un e-commerce, marketplace, software as a service o media company. Podemos decir que cada modelo de negocio tiene sus fuentes de datos (usaremos el primero como ejemplo).
En el e-commerce existen varios tipos de puntos de contacto (llamémoslo así al principio), estos puntos de contacto pueden ser tiendas virtuales, aplicaciones, campañas de marketing y la propia plataforma de e-commerce, que son básicamente el medio por el cual el cliente contacta a tu empresa. En una tienda virtual, usted puede navegar por las páginas del sitio web, colocar productos en el carrito, explorar promociones, así como en la aplicación que sería como una extensión de la tienda virtual. ¿Y qué tienen en común todos estos puntos de contacto? Datos, todos son fuentes de datos.
Las fuentes de datos serían entonces cada interacción que el cliente tiene con la empresa. ¿Qué campañas funcionan, dónde hacen clic los clientes y a qué páginas acceden más?, por ejemplo. La forma más fácil para nosotros de analizar todos estos datos y hacerlos útiles sería organizarlos y es ahí donde surge Data Lake, viniendo a ser entonces un lugar donde organizamos los datos para que sus usuarios finales conocidos como Output Layer, puedan usar esa información de forma rápida, fiable y sencilla.
Ahí es cuando encontramos la Arquitectura de Datos y el Modelado de Datos, porque después de todo, usted, futuro Ingeniero de Datos necesita saber cómo transportar todos los datos a la Data Lake. Además de simplemente transferir los datos, deberá organizarlos y modelarlos para posteriormente enviarlo a sus usuarios finales u Output Layer.
En esta gráfica puede observar mejor cómo funciona todo este proceso, mire que no vinculamos la Data Lake con la Output Layer precisamente porque entre ellos hay arquitectura y modelado de datos.
Para que podamos entender que las responsabilidades de un Data Engineer van más allá del simple almacenamiento de datos con fines analíticos (Data Lake), vea algunas otras responsabilidades de sus responsabilidades:
- Diseñar estrategias de procesamiento
- Establecer una política de Data Governance
- Poner los datos a disposición de los Data Scientist y otros analistas
- Crear la implementación de modelo de Machine Learning
¿Qué conocimientos necesito para convertirme en un Data Engineer?
Como puede ver en el tema anterior, algunos conocimientos en el área de Ciencias de la Computación, Ingeniería, Matemática Aplicada o alguna otra área relacionada con las TI son necesarios para un buen desempeño, después de todo este rol, requiere un gran conocimiento técnico.
Para convertirse en un profesional, necesitará experiencia en varios lenguajes de programación, incluidos Python y Java, además de conocimientos de diseño de bases de datos, SQL. Consulte algunas áreas más que necesitará conocer:
- Transferencia y Aplicación De datos
- Seguridad de Datos
- Estadística y Data Science
¿Qué herramientas de Cloud usar?
Para poder almacenar y procesar grandes niveles de datos, se necesita una herramienta que lo ayude en este proceso, así tendrá más seguridad y confianza para procesar sus datos. Existen varias soluciones que pueden apoyarlo en este proceso, entre los cuales destacan:
Cada una de estas plataformas puede ayudarlo de maneras extraordinarias, todas poseen características excepcionales, que vale la pena investigar y conocer para profundizar.
¿Conocía las certificaciones de Data Engineer?
Apenas existen algunas certificaciones específicas de Ingeniería de datos, pero hay muchas otras en Data Science y Big Data que pueden acompañarlo en su aprendizaje. Aquí le compatimos un enlace para que conozca más sobre las certificaciones. En Fast Lane estaremos encantados y halagados de seguir de cerca su trayectoria.
¡Ey! ¿Aún tiene alguna pregunta sobre cómo ser un Data Engineer? Creo que no, pero fuera que sí, déjenos saberlo en los comentarios y gustosos ampliaremos la información. Si desea un contenido completo sobre Arquitectura de Datos y Modelado de Datos, también déjanoslo en los comentarios y le explicaremos todo.
Escrito por Mayara Pimentel – adaptado por Karina Ríos y con revisión final de Raphael Silva.
