Por Jordi Zaragoza, publicado el 17 octubre 2023
Los datos son la brújula de cualquier empresa, esa guía que les va a permitir saber si van por el buen camino o no. En este contexto, tanto el Data Science como el Data Engineering son elementos fundamentales que van a permitir comprender la gran cantidad de datos que pueden llegar a acumular las organizaciones. Pero no debemos caer en el error de confundirlos. En este artículo te ayudamos a diferenciarlos y profundizamos en el concepto de ingeniería de datos para que sepas cómo puede ayudarte en tu empresa a tomar mejores decisiones.
¿Qué es Data Engineering o Ingeniería de Datos?
El Data Engineering o ingeniería de datos es la disciplina que desarrolla y crea sistemas de procesamiento de grandes cantidades de datos (tanto estructurados como no estructurados).
Los datos son elementos muy importantes para las empresas, como ya hemos explicado antes, y es por eso que, a día de hoy, los ingenieros de datos son un perfil profesional muy demandado en organizaciones en las que se manejan datos a gran escala.
La ingeniería de datos hace posible la seguridad de la información en una organización y que esta esté protegida frente a ciberataques. Por otro lado, también permite que los datos provenientes de diferentes herramientas sean almacenados en un solo lugar y permanezcan centralizados. En resumen, el Data Engineering posibilita que los datos cumplan tres características:
- Coherencia
- Consistencia
- Completud
Data Science vs. Data Engineering
El Data Science y el Data Engineering son disciplinas que trabajan con el manejo de datos, es decir, que se mueven en el mismo ámbito, y por ello, es muy común confundirlas y utilizarlas indistintamente. Sin embargo, son trabajos diferentes, pues su finalidad no es la misma. Mientras que el profesional encargado del Data Engineering se encarga de depurar y configurar todos los datos, el Data Science actuaría después para extraer análisis y conclusiones basadas en esos datos que puedan ayudar al negocio en cuestión.
También es importante no confundir estos dos términos con la arquitectura de datos, la cual se dedica a diseñar las estructuras necesarias para recopilar grandes cantidades de datos.
Estos tres conceptos se pueden englobar dentro de lo que se conoce como Big Data, pero es importante saber situarlos. Para que lo entiendas mejor, el ingeniero de datos sería el puente entre el científico y el arquitecto de datos.
¿Cómo puedes llegar a ser un Data Engineer?
Como ya habrás podido deducir, un Data Engineer es el profesional encargado de la ingeniería de datos. Un puesto como este requiere contar con amplios conocimientos en ingeniería de software, paradigmas de computación distribuida y estructuras de datos de la información, entre otros conocimientos técnicos.
Ten en cuenta que un Data Engineer en su día a día como profesional va a tener que implementar procesos de captura masiva de información de diferentes orígenes y procesos de anonimización, normalización y limpieza de esta. Por tanto, también van a ser necesarios conocimientos de minería de datos, automatización, exportación de insights y operativización.
Como ya hemos dicho antes, el Data Engineer es un perfil que hace de puente entre el científico de datos y el arquitecto de datos, por lo que es el que debe usar y dar forma a la infraestructura tecnológica que ha diseñado el arquitecto de datos. Estas serían sus funciones principales:
- Captura de grandes cantidades de datos desde fuentes internas o externas.
- Limpieza, transformación, anonimización y consolidación de datos, es decir, un refinamiento de los mismos para darle la calidad suficiente como para que pueda ser analizado.
- Automatización de procesos de normalización e ingesta.
Aplicaciones reales del Data Engineering en la empresa
Ahora que ya conoces qué es y qué no es un ingeniero de datos y sabes qué funciones hace en su día a día, queremos que conozcas qué puede hacer este profesional dentro de una empresa.
Procesar datos en tiempo real
A día de hoy, las empresas generan una gran cantidad de datos de diferentes fuentes, por lo que la necesidad de procesarlos se ha vuelto fundamental para poder tomar mejores decisiones y detectar tendencias que serían imposibles de identificar de otra forma.
Integrar datos de diferentes orígenes
El hecho de que los datos provengan de diferentes fuentes dificulta su análisis. Los Data Engineers proporcionan soluciones para integrar datos heterogéneos en una única plataforma y que las empresas puedan tener una visión holística de sus acciones.
Impulsar soluciones de Inteligencia Artificial y Machine Learning
Estos modelos necesitan grandes cantidades de datos durante su entrenamiento y este profesional puede ofrecer soluciones para su almacenamiento y procesamiento. Esto, sobre todo, se da en el sector de la salud.
Cuáles son los beneficios del Data Engineering
A lo largo del texto ya hemos dejado caer algunos de los beneficios que el Data Engineering puede proporcionar a una empresa, pero te los queremos recopilar en un único apartado para que no pases ninguno por alto.
- Mayor escalabilidad: la ingeniería de datos permite que una empresa pueda asumir el aumento de volumen de sus datos y que el crecimiento no suponga un problema en ese sentido.
- Más seguridad: la ingeniería de datos también se encarga de que los datos cumplan con las regulaciones pertinentes y que estén protegidos. De esta forma, las organizaciones pueden evitar posibles sanciones o multas, y aumentar la confianza de sus clientes.
- Mejora de la calidad de datos: un ingeniero de datos garantiza que estos sean precisos, consistentes y completos, haciendo que los errores que puedan contener desaparezcan y que los datos sean más confiables.
- Mejora y agiliza la toma de decisiones: las organizaciones que cuentan con un área de Data Engineering, pueden acceder de forma más rápida y sencilla a sus datos y tomar mejores decisiones basadas en información actual. Esto se traduce en una mayor eficiencia general de la empresa y en un aumento de la calidad de la atención al cliente.
- Detección de nuevas oportunidades: como la ingeniería de datos permite identificar tendencias, las empresas pueden utilizarla para detectar nuevos nichos de negocio con futuro.
