Ingeniería de datos: qué es y para qué sirve

¿Qué es Big Data?

El término Big Data, en español “gran volumen de datos”, comenzó a aparecer cuando los métodos tradicionales de almacenamiento comenzaron a no ser tan eficientes en este nuevo entorno que requería mucho más de lo que una herramienta de almacenamiento podía manejar.

En general, Big Data se puede definir con 3 V principales:

Volumen;
Variedad;
Velocidad.

1 – Volumen- Gran cantidad de datos para almacenar y procesar, con escalas que van desde terabytes hasta incluso zettabytes.

2 - Variedad - La variedad de datos es otro pilar del Big Data, ya que, dentro del gran volumen de datos, tenemos diferentes tipos, desde datos estructurados, semiestructurados hasta datos no estructurados.

3 – Velocidad - Esta gran cantidad de datos suele generarse en un corto período de tiempo. Un buen ejemplo son las redes sociales, donde tenemos miles de mensajes y registros bancarios para actualizar.

¿Qué es la ingeniería de datos?

La historia de la ingeniería de datos comenzó con los artículos de Google. El primero, publicado en 2003, abordaba el Google File System un sistema de archivos distribuido. Poco después, en 2004, se publicó otro artículo sobre MapReduce, una técnica para procesar grandes volúmenes de datos.

Estos artículos inspiraron a los ingenieros de Yahoo a crear, en 2006, Hadoop, que demostró ser una herramienta muy útil para trabajar con grandes volúmenes de datos. De ahí surgió la era de la Ingeniería de Datos con Big Data.

El desafío de transformar esta gran cantidad y variedad de datos en información útil y de calidad es fundamental para el equipo de datos. Pero para eso, necesitamos crear un entorno propicio para generar dicha información.

Ingeniería de Datos es el área responsable de desarrollar, implementar y mantener este entorno, al que llamamos Pipeline. Aquí es donde vamos a crear todos los pasos relacionados con el flujo de datos, desde la extracción, pasando por el almacenamiento, hasta la distribución de datos para el consumo.

¿Qué es Pipeline?

Debido al gran volumen y variedad de datos, debemos ser más cuidadosos antes de consumirlos. Para el procesamiento de datos, ahora tenemos un proceso, compuesto por varios pasos, llamado Pipeline.

Este proceso, o Pipeline, sería un medio para mover datos desde el origen hasta el destino, por ejemplo: extraer datos de varias interfaces diferentes (también API) a un Data Warehouse, que es un lugar donde se colocan diferentes tipos de bases de datos de forma consolidada.

Básicamente, las etapas que componen el proceso implican:

Agregación;
Organización;
Movimiento de datos.

¿Qué hace una persona de Ingeniera de Datos?

La persona ingeniera de datos puede asumir diferentes responsabilidades dependiendo del contexto en el que opera la empresa. Como es un área nueva y en constante evolución, tenemos algunas posibilidades para el responsable de Ingeniería de Datos.

Generalmente, el ingeniero de datos es quien asume el rol de ser responsable de integrar, consolidar, limpiar y estructurar los datos para su uso en análisis futuros.

Sus principales actividades dentro de una organización son:

Hacer que los datos sean fácilmente accesibles para otros profesionales de datos;
Traer mejoras a todo el ecosistema Big Data;
Cuidar el Pipeline, ensamblar y mantener el ciclo de vida de los datos, que es el principal motor para la toma de decisiones futuras;
Fomentar la cultura de datos dentro de la empresa (Cultura Data Driven).

¿Cuál es la importancia de la Ingeniería de Datos?

Un buen ejemplo del impacto de la Ingeniería de Datos es en las ramas de administración y marketing de una empresa. Principalmente en empresas que cuentan con una pluralidad de perfiles de clientes, entender cómo el comportamiento del consumidor puede traer grandes beneficios para el futuro de la empresa es un paso importante.

Por lo tanto, las empresas de transmisión de medios como Netflix, por ejemplo, invierten constantemente en ingenieros para construir canalizaciones eficientes y proporcionar datos de mayor calidad a otras áreas de datos.

Hoy en día, para existir como empresa, es necesario tener un ritmo acelerado para mantenerse al día con los cambios del mundo actual, desde el surgimiento de nuevas tecnologías y herramientas hasta la forma en que las personas interactúan con ellas, por lo que es importante mantenerse al día con estos cambios.

Habilidades del ingeniero de datos

Las habilidades de una persona de Ingeniera de Datos están directamente involucradas con sus responsabilidades. Como las áreas de datos necesitan hablar entre sí, es importante saber la mejor manera de proporcionar datos a las otras áreas, y para eso, necesitamos desarrollar soft skills, las habilidades personales o de comportamiento.

Además, es fundamental que este profesional tenga conocimiento de herramientas fundamentales, para trabajar mejorando: coste, agilidad, escalabilidad, sencillez y reutilización.

Soft skills (Habilidades Conductuales)

En toda empresa, contar con empleados que sepan trabajar bien en equipo y transmitir información a otros equipos es más que imprescindible, y la Ingeniería de Datos no sería diferente. Se necesitan algunas soft skills como:

Comunicación;
Storytelling;
Colaboración;
Adaptabilidad.

1 – Comunicación - Tener una comunicación asertiva y no violenta puede definir el éxito del proyecto y evitar futuros conflictos, por lo que siempre es importante mantener la alineación entre los equipos.

2 - Storytelling -Transmitir el contenido de forma que facilite la comprensión de forma atractiva, contar una historia de un caso o ejemplo y presentar datos. Esta habilidad te ayudará a compartir mejor tus ideas.

3 – Colaboración - Ser proactivo y mostrar una persona dispuesta a ayudar contribuye a un buen ambiente de trabajo.

5 – Adaptabilidad - Ser flexible para nuevas ideas y herramientas puede ser interesante, pensando en un entorno que está en constante evolución.

¿Cómo empezar a la Ingeniería de datos?

En un principio, un ingeniero de datos necesita entender 3 pilares, podemos empezar conociendo un poco de cada uno de ellos:

Programación;
Banco de datos;
Devops.

1 - Programación

Además de la lógica de programación, tener conocimientos en Python es un excelente paso para profundizar en tus estudios, dado que es uno de los principales lenguajes utilizados dentro de las herramientas del ingeniero de datos.

Sin embargo, cuando buscamos algo más avanzado, Java es un lenguaje que tiende a usarse para mejorar el rendimiento, principalmente para el uso de herramientas como Apache Spark.

2 - Base de datos

Las consultas y solicitudes en grandes bases de datos son actividades recurrentes, ya que es un área que maneja una gran variedad de datos, que pueden ser tanto estructurados como no estructurados.

Para tratar con este tipo de datos, el conocimiento del lenguaje SQL y saber trabajar con estructuras NoSQL conforman las habilidades necesarias para el día a día de una persona Ingeniera de Datos.

3 - Devops

Debido al uso de herramientas de Cloud Computing y la necesidad de entender el versionado de código. Este pilar, DevOps, también es un área muy importante, por lo que buscar conocimiento en Git, en plataformas como AWS, Google Cloud y Azure, cubre esta necesidad.

Ciencia de datos vs Ingeniería de datos

Cuando hablamos de estas dos áreas, las entendemos como dos cosas separadas, diferentes, pero en realidad son complementarias. La Ingeniería de Datos proporciona los inputs, es decir, las entradas de datos utilizados por la Ciencia de Datos, a su vez, transforma estos datos en información útil.

Para tener una idea del alcance general del área de datos, la autora y científica de datos Monica Rogati propuso un diagrama de jerarquía de necesidades de ciencia de datos, que podemos ver a continuación:

El día a día de un Ingeniero y Científico de Datos

En la vida cotidiana de una científica de datos, entre el 70 % y el 80 % de su tiempo se dedica a las capas en la base de la pirámide (recopilación de datos, limpieza de datos, procesamiento de datos) y solo una pequeña parte de su tiempo es para el análisis y construcción de modelos de Machine Learning.

En Ingeniería de Datos nos encargamos de preparar los datos, desde su recolección hasta su organización, desarrollando y cuidando las arquitecturas necesarias para que los datos recolectados puedan ser procesados con buena calidad.

Son las personas de ingeniería de datos las que se encargan de las enormes reservas de datos y brindan acceso a ellos, de modo que la persona Cientista de Datos, que utiliza conocimientos de matemáticas, estadísticas y ciencia de la computación, utiliza su tiempo para centrarse en las capas superiores de la pirámide, es decir, para crear modelos de Machine Learning y ayudar en la toma de decisiones, para dar respuesta a las necesidades del negocio.

Conclusión

Como hemos visto, la Ingeniería de Datos puede ser muy extensa, con muchas responsabilidades y habilidades requeridas. Pero, como pudimos aprender en este artículo, esta área es de gran importancia y siempre busca facilitar el día a día del equipo de datos, enfocándose en la accesibilidad y calidad de los datos presentes en los Data Lakes y Data Warehouses.

Adaptado para Alura Latam

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