Las funciones del ingeniero de datos y su perfil en la empresa

Para algunos el perfil de un ingeniero de datos puede ser complicado y a menudo confundido con el científico de datos creyendo que ambos perfiles hacen algo similar, y si, pero no, aunque comparten ciertas funciones similares son perfiles que son completamente opuestos entre sí, además de que cuando se trata de proyectos de datos que son de un tamaño mediano o grande, las habilidades del ingeniero de datos son cruciales para el ciclo de vida del proyecto de datos, ya que gracias a ello los demás roles dentro de las profesiones relacionadas a los datos pueden dejarle un poco del «trabajo sucio» (a veces literalmente) al ingeniero de datos. Es por eso que voy a intentar introducir en qué consiste su trabajo, cuáles son sus funciones y qué uso de herramientas se necesitan para hacer el trabajo de una de las profesiones más pujantes a nivel laboral en el mercado de profesionales en tecnología.

¿Qué es un ingeniero de datos?

El ingeniero de datos es quien gestiona y manipula los datos en bruto, convirtiéndolos en información utilizable para que tanto los científicos de datos como los analistas de negocios la interpreten.

El rol del ingeniero de datos es fundamental en la gestión completa del ciclo de vida de los datos. No solo se encarga de extraer los datos en bruto, sino que desempeña un papel esencial en su filtrado y parte del procesado. Mientras el analista y el científico de datos se enfocan en analizar los datos y trabajar con modelos algorítmicos y estadísticos, el ingeniero de datos asume la tarea de trabajar directamente con los datos en su estado más puro.

Además de su función principal de tratar datos en bruto, el ingeniero de datos también se encarga de extraerlos mediante lenguajes de consulta en SQL o NoSQL. Simultáneamente, gestiona parte de la infraestructura en la nube, asegurando la disponibilidad de las bases de datos y configurando servidores. Se involucra en configuraciones de APIs y desarrolla bots de webscraping para extraer datos de manera eficiente desde sitios web.

La infraestructura de datos se compone de soluciones de software que permiten la construcción de almacenes de datos, sistemas de procesamiento y movimiento de datos. Por consiguiente, los ingenieros de datos no solo tienen conocimientos técnicos en la manipulación de datos, sino que también están familiarizados con DataOps y su integración en el ciclo de vida completo de los datos. Este enfoque holístico les permite gestionar eficazmente la complejidad inherente a la gestión de datos a gran escala en entornos empresariales modernos.

Del ingeniero big data al ingeniero de datos moderno.

A pesar de las discusiones sobre si las profesiones de ingeniero big data e ingeniero de datos son distintas, en la práctica diaria comparten esencialmente las mismas tareas. La supuesta «diferencia de volumen y complejidad» atribuida al ingeniero big data depende considerablemente del contexto empresarial, el proyecto y otros factores. En contraste, la distinción entre analista y científico de datos es más clara, ya que este último se especializa en el desarrollo de modelos algorítmicos, algo que el analista no realiza. Esta diferencia es más marcada que la que puede existir entre el ingeniero big data y el ingeniero de datos.

Podríamos considerar al ingeniero de datos como una evolución natural del ingeniero big data. En la era anterior a la expansión de la nube, el ingeniero big data realizaba las tareas actuales del ingeniero de datos, y ahora este último ha asumido esas responsabilidades con la adición de gestionar la infraestructura en la nube.

En consecuencia, los ingenieros de datos no solo deben tener conocimientos extensos sobre las herramientas que utilizaban los ingenieros big data, como Apache Hadoop, Hive, Spark, Kafka y Airflow, sino que también deben comprender cómo estas tecnologías se integran entre sí y su interacción con las formas de procesar, transformar y tratar los datos mediante software de ETL (Extract Transform Load).

Para completar estas habilidades, los ingenieros de datos no solo conocen lenguajes de programación como Java, Scala o Python, sino que también han adoptado Golang en los últimos años debido a su velocidad y eficiencia, especialmente para ciertos servicios en la nube.

Esta versatilidad en habilidades permite a los ingenieros de datos enfrentar desafíos complejos en el manejo y procesamiento de datos a gran escala. Su capacidad para adaptarse a las evoluciones tecnológicas y abordar eficazmente la creciente complejidad de los entornos empresariales modernos les posiciona como piezas clave en la transformación digital y la gestión inteligente de datos.

Diferencias entre ingeniero de datos y científico de datos

En contraste con la relación más ambigua entre el ingeniero big data y el ingeniero de datos, la distinción entre el ingeniero de datos y el científico de datos es notablemente clara. Mientras que el ingeniero maneja la infraestructura en la nube y se ocupa de los datos en bruto, el científico de datos se centra en procesar, analizar y construir modelos algorítmicos sobre datos que considera «limpios».

Aunque el científico de datos posee habilidades para extraer datos, su especialización se encuentra en su amplio conocimiento de algoritmos matemáticos, Machine Learning y Deep Learning. Sin embargo, en proyectos grandes, enfrenta el desafío de no poder dedicarse completamente a extraer, limpiar y transformar los datos, ya que este proceso, conocido como ETL, suele ser la parte predominante del proyecto. Esto se debe a que es poco común que una empresa proporcione datos ya extraídos; generalmente, estos datos se encuentran en bases de datos mezclados con información innecesaria o campos de texto libre.

La variedad de formatos en los que los datos pueden presentarse es amplia y diversa, desde bases de datos y solicitudes de APIs hasta documentos físicos y archivos de tipo word o docx distribuidos en varios ordenadores. Además, los datos pueden residir en documentos físicos que requieren la aplicación de técnicas OCR para extraer la información necesaria o en plataformas de comercio electrónico presentados como HTML, lo que demanda el uso de webscraping.

La relevancia del ingeniero de datos se vuelve aún más evidente al considerar la complejidad y diversidad de los datos, ya que estos pueden presentarse en diferentes formas y estructuras. El ingeniero de datos, al ser el especialista en extraer, transformar y cargar los datos para su procesamiento, se convierte en un componente esencial para garantizar que los datos estén en el formato adecuado para el análisis posterior.

En resumen, la colaboración entre el ingeniero de datos y el científico de datos se erige como una sinergia crucial para el éxito de proyectos en el ámbito de Machine Learning y Deep Learning, donde cada uno desempeña un papel fundamental en el ciclo de vida de los datos y en la creación de modelos eficientes y efectivos.

Herramientas de un ingeniero de datos.

A nivel general, el ingeniero de datos hace uso de diversas herramientas clave:

Esto por resumir mucho las herramientas mencionadas, sin embargo esas herramientas tienen un propósito en el perfil del ingeniero de datos, el cual utiliza una variedad de herramientas para abordar las complejidades de su labor:

Lenguajes de programación.

– Python y/o Go:

Ambas opciones son ampliamente preferidas en la nube. La elección entre Python y Go a menudo depende de los requisitos específicos del proyecto. Aunque Python es más lento en ejecución que Go, su robusto ecosistema de librerías lo hace ideal para diversas tareas. Tanto Python como Go encuentran aplicaciones significativas en webscraping y en el desarrollo e interacción de APIs.

– Java y/o Scala:

Estos lenguajes son fundamentales para interactuar con las herramientas big data de Apache, escritas principalmente en Java. Scala, un lenguaje más moderno, supera a Java en velocidad de ejecución y posee una sintaxis más sencilla. Mientras Java es utilizado para interactuar con APIs, Scala, al ser más moderno, tiene un soporte ligeramente reducido para este propósito.

Servicios en la nube (AWS, Azure, GCP, IBM).

Los ingenieros de datos son expertos en las Infraestructuras como Servicio (IaaS) de estas plataformas, aprovechando sus numerosos servicios. Dependiendo de las necesidades del proyecto, estas IaaS permiten a los ingenieros de datos administrar servidores, configurar API Gateway, administrar mensajes y solicitudes de APIs, gestionar instancias de bases de datos y controlar el acceso a los datos mediante la gestión de permisos para los usuarios involucrados en el desarrollo del proyecto. Aunque estos son los servicios principales, cada IaaS contiene centenares de servicios adicionales.

Bases de datos SQL y NoSQL.

El manejo eficiente de datos estructurados y no estructurados es crucial. Las bases de datos SQL son ideales para datos estructurados, mientras que las NoSQL se utilizan para datos no estructurados, brindando flexibilidad en el manejo de datos no uniformes.

Herramientas de Big Data, con enfoque frecuente en tecnologías Apache.

– Hadoop:

En el núcleo del procesamiento de grandes volúmenes de datos, Hadoop ofrece un sistema distribuido que permite almacenar y procesar información de manera eficiente. Al dividir los datos en bloques y distribuirlos en diferentes nodos, Hadoop facilita la gestión de grandes conjuntos de datos.

– Hive:

Diseñado para simplificar el análisis de datos almacenados en Hadoop, Hive proporciona una interfaz similar a SQL. Esto permite a los ingenieros y científicos de datos realizar consultas y análisis de datos de manera efectiva, abstrayendo la complejidad del procesamiento distribuido.

– Spark:

  Elevando el procesamiento de datos a un nuevo nivel, Spark es un motor en memoria que mejora significativamente la velocidad y eficiencia del análisis de grandes cantidades de datos. Su capacidad para realizar operaciones en memoria agiliza los flujos de trabajo, especialmente en entornos que requieren una respuesta rápida.

– Airflow:

En el ámbito de la automatización de flujos de trabajo, Airflow se destaca como una plataforma versátil. Permite a los ingenieros de datos programar, monitorear y gestionar flujos de trabajo complejos, ofreciendo una solución eficiente para la automatización de tareas recurrentes y procesos complejos.

– Kafka:

Para la gestión de transmisión de datos en tiempo real, Kafka es esencial en entornos donde se manejan flujos continuos de información. Proporciona una infraestructura robusta para la transmisión y procesamiento de eventos en tiempo real, siendo crucial en aplicaciones y sistemas distribuidos que dependen de la sincronización y disponibilidad constante de datos.

Estas herramientas equipan al ingeniero de datos con las capacidades necesarias para enfrentar los desafíos de gestionar datos a gran escala en la era de la transformación digital.