logo
Expertos

Data engineering: funciones y aplicaciones empresariales

Data 
22/01/2024

Si hace unos años el concepto del que más se hablaba era la transformación digital, ahora es el análisis de datos. A medida que aumenta el número de herramientas para la obtención de estos, también se incrementa su volumen. Por esta razón, no solo siguen apareciendo opciones más avanzadas de análisis y gestión, sino que se requieren estructuras que sean igual de potentes para que todos estos procesos puedan tener lugar. Así es como surge el data engineering o ingeniería de datos.

En este artículo, queremos que aprendas en qué consiste y cuáles son las funciones del rol a cargo de este trabajo: el Data Engineer o ingeniero de datos. Y si quieres avanzar en tus conocimientos al respecto hasta el punto de dedicarte profesionalmente a este campo, fórmate con nuestro Máster en Big Data y Analytics.

¿Qué es el data engineering?

El data engineering se refiere al conjunto de procesos, herramientas y técnicas que son actualmente utilizadas para diseñar, desarrollar, implementar y gestionar la infraestructura de datos de una organización, cuando se trabaja con volúmenes muy grandes.

Su objetivo principal es facilitar la recopilación, el almacenamiento, el procesamiento y la distribución eficiente de todos los datos. De este modo, después podrán analizarse eficientemente y utilizarse para convertir dichos datos en información de valor. Es por ello que la ingeniería de datos es una parte fundamental del Big Data.

 

data engineering

 

La relación entre el Big Data y el data engineering

El glosario de conceptos clave en el día a día del análisis de datos es muy amplio, de ahí que a veces se puedan confundir unos con otros. Cuando se habla de Big Data, se hace referencia a grandes rasgos a la ciencia en sí de tratar datos. Es decir, que abarca la obtención, la gestión y su análisis. Sin embargo, dentro de este proceso, hay varias fases y acciones.

El data engineering es la primera, y vendría a ser la obtención y la configuración de macrodatos. Al frente está, como dijimos, el Data Engineer. Después, viene la fase de análisis y extracción de parámetros sobre los que se obtienen diversas conclusiones, y que serán las que después se utilicen para la toma de decisiones. Se le llama data science, y es el Data Scientist el que realiza este trabajo a través de herramientas avanzadas de Big Data.

Aplicaciones empresariales de la ingeniería de datos

El data engineering desempeña hoy en día un papel fundamental en diversas aplicaciones empresariales. Aunque sea solo una parte de todo lo que implica trabajar con datos, su gestión eficiente está relacionada directamente con la toma de decisiones y la optimización de procesos.

En el ámbito del análisis, la ingeniería de datos se usa para construir data warehouses, implementar ETL (Extract, Transform, Load) pipelines y utilizar herramientas de procesamiento masivo como Apache Spark. Con ello, se facilita la siguiente fase, que es la obtención de información de valor a partir de grandes conjuntos de datos.

En el sector financiero, la ingeniería de datos se emplea para el análisis de riesgos, la detección de fraudes y la gestión de carteras. Dentro del comercio electrónico, ayuda a personalizar recomendaciones de productos y mejorar la experiencia del usuario

Además, en la cadena de suministro, el data engineering optimiza la gestión de inventarios y la planificación de la demanda. Y en el campo de la salud, contribuye a la interoperabilidad de sistemas y al análisis de datos clínicos.

 

data engineering

 

¿Cuál es el rol del Data Engineer y qué funciones tiene?

El profesional que se encarga del data engineering es el Data Engineer o Ingeniero en Big Data. Su función es la de extraer grandes cantidades de datos, depurarlos y clasificarlos para que quienes deben analizarlos después, puedan gestionarlos con mayor facilidad. Para ello, debe diseñar, desarrollar y mantener los sistemas para el procesamiento de los datos.

Este trabajo implica, por consiguiente, la construcción de estructuras de datos y arquitecturas tecnológicas, que son las que permitirán el proceso y la implementación de distintas aplicaciones a gran escala.

Por tanto, para trabajar en este campo se requiere tener conocimientos avanzados de programación y saber usar herramientas como Python o Java. También es necesario modelar datos y gestionarlos en bases de datos SQL.

Otras habilidades son la limpieza, validación, evaluación de calidad de datos y agregación, así como la configuración del clúster en Spark para poder trabajar con modelos estadísticos. Todos estos pasos permiten que el data scientist pueda analizar los datos con mayor facilidad. Otras tecnologías a conocer son el sistema operativo Linux, el software de control Git, Hadoop y Spark para entornos, o MongoDB, Cassandra y Map Reduce, para tecnologías y modelos computacionales, respectivamente.

Si se te escapan a tus conocimientos varios de estos conceptos, ¡empieza ya tu formación en este ámbito y especialízate con el Máster en Big Data y Analytics!



© Instituto de Innovación Digital de las Profesiones. Planeta Formación y Universidades. Todos los derechos reservados.
Por cualquier consulta, escríbanos a info@inesdi.com