¿Qué es el Data Engineering?

Descubre qué es el Data Engineering, cuál es su relación con el Big Data, para qué sirve y cuáles son sus aplicaciones en el mundo empresarial. Así como el papel del Data Engineer en el tratamiento de macrodatos.

¿Qué es el Data Engineering?

El Data Engineering o también denominado ingeniería de datos es la práctica a través de la cual un profesional diseña, desarrolla y mantiene los sistemas que procesan grandes volúmenes de datos.

Para comprender la importancia que ha adquirido el Big Data a día de hoy es necesario entender que del 90% de los datos existentes en la actualidad se han creado en los últimos años. Esto ha provocado que figuras como las del Data Engineer sean fundamentales en las organizaciones empresariales y no empresariales.

Es por ello que el Data Engineering se ha consolidado como la práctica mediante la cual se obtienen, depuran, filtran y preparan los datos para su posterio expolotación. De este modo, se puede decir que el Data Engineering es el primer proceso clave en el proceso Big Data.

Diferencias entre Big Data, Data Engineering y Data Science

Para comprender mejor el término de Data Engineering es necesario entender las diferencias entre Big Data, Data Engineering y Data Science, ya que son conceptos que tienen en su origen el tratamiento de datos, pero su finalidad es totalmente distinta.

En primer lugar, el Big Data es la ciencia del tratamiento de datos, es decir, es el concepto global de la práctica que extrae, gestiona y analiza grandes volúmenes de datos. Por tanto, el Big Data es el punto de inicio a partir del cual comienzan los distintos procesos.

Mientras el Data Engineering se encarga de obtener y configurar los datos. Una vez obtenidos estos conjuntos de macrodatos, el Data Scientist es el encargado de extraer análisis y parámetros que lleven a conclusiones sobre el negocio o que ayuden a la organización en cuestión. Para ello, los Data Scientists utilizan herramientas Big Data de última generación.

Por tanto, las definiciones y diferencias entre estos términos son las siguientes:

• Big Data es la ciencia que trata el dato, es decir, es el concepto que engloba todas aquellas operaciones que se realizan con grandes cantidades de datos.
• El Data Engineering o la ingeniería de datos, es la acción de extraer, depurar y preparar los datos.
• Y, por último, el Data Science es el entrenamiento de modelos que expongan análisis y conclusiones a partir de los datos extraídos.

¿Qué es un Data Engineer?

Ahora que conoces las distintas técnicas y profesiones que engloba el Big Data, es importante que tengas claro cuáles son las funciones de un Data Engineer.

Así pues, el Data Engineer es el profesional que se encarga de extraer y preparar los datos para que más tarde sean tratados. De este modo, el ingeniero de datos tiene las siguientes funciones:

• Extraer grandes cantidades de datos.
• Depurar los datos extraídos.
• Clasificación y organización de los datos.

De este modo, sin el ingeniero de datos no existiría el Data Scientist. Pues, sin la extracción y organización de los datos del Data Engineering no sería posible definir y entrenar el modelo necesario para analizar los datasets o dataframes.

¿Qué habilidades debe poseer un Data Engineer?

Para que un Data Engineer pueda ejercer como tal, necesita controlar distintos softwares Big Data con los que trabajará día a día en sus labores de extracción y depuración de macrodatos.

Las herramientas más importantes que debe conocer un Data Engineer es cómo se modelan los datos y cómo funcionan las bases de datos SQL.

Por otro lado, el Data Engineer también debe realizar ingestas de grandes volumenes de datos y hacer procesos de limpieza de datos u organización de los mismos. Asimismo el ingeniero de datos también debe configurar el clúster en Spark para que los modelos estadísticos se ejecuten de forma efectiva.

Es por ello que si quieres trabajar como ingeniero de datos deberás tener conocimientos y habilidades en los siguientes softwares de Big Data:

• SQL
• Hadoop
• Spark
• HDFS
• MongoDB
• Cassandra
• Map Reduce

Pero, sin duda, el lenguaje de programación principal para un Data Engineer es SQL, aunque siempre es recomendable conocer otros como el lenguaje de programación R. Al igual que disponer de conocimientos en Machine Learning y de Data Warehouse como Hive o Kafka. También, dependiendo de la organización, suele ser imprescindible dominar alguno de los siguientes lenguajes como:

• Python, para el procesamiento de datos.
• Scala, como lenguaje nativo Spark y Java.

Como ves, convertirse en Data Engineer no es tan sencillo como parece. Es por ello que, lo más recomendable para alcanzar un puesto de ingeniero de datos es, en primer lugar, cursar alguna carrera universitaria relacionada como las matemáticas y la estadística. Y, posteriormente, realizar un Máster en Data Engineering para especializarse en la materia de forma rigurosa y focalizada.

Preguntas frecuentes sobre el Data Engineering

¿Es posible que un perfil prfesional sea Data Engineer y Data Scientist?

Sí, de hecho, es una de las prácticas más comunes en el entorno Big Data. Ya que, la escasez de perfiles tan cualificados provoca que muchos de ellos realicen todos los procesos que engloba el Big Data.

¿Cuál es el sueldo de un Data Engineer?

El sueldo de un Data Engineer Junior es de 27.000€/año + bonus y el de un Senior Data Engineer es de 40.000€/año + bonus.

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