Data engineering, una ingeniería “a gran escala”

Existen conceptos que han surgido en este siglo, una época llena de avances tecnológicos, descubrimientos y retos. Este es el caso del data engineering, una práctica que ha revolucionado la manera de trabajar con los macrodatos y el acceso a ellos. ¿Qué es esta nueva disciplina? ¿Cómo funciona? ¿Qué se requiere para convertirse en un ingeniero de datos? En este post respondemos a todas estas preguntas.

¿Qué es la ingeniería de datos o data engineering?

Es la práctica en la que se diseñan, construyen y mantienen los sistemas informáticos que procesan macrodatos o enormes volúmenes de información.

Para entender la importancia que ha adquirido, basta con pensar que el 90 % de los datos existentes en estos días se han creado en los últimos años. Se trata de una cantidad de información tan grande y compleja que ninguna de las herramientas tradicionales de administración de datos es capaz de almacenar y procesar de manera eficiente.

Objetivo de la ingeniería de datos

El fin de esta práctica es construir y conservar las estructuras de datos y las arquitecturas tecnológicas que requieren las empresas para analizar sus resultados. De esta manera, es posible procesar e implementar a gran escala las aplicaciones que usan datos de forma masiva.

Es decir, la ingeniería de datos diseña y construye los “almacenes” de datos en bruto y, posteriormente, los ordena, transforma y prepara para que sean analizados. En este momento, entra en juego otra especialidad, la ciencia de los datos o data scientist, que explicaremos con más detalle en apartados posteriores. A grandes rasgos, se encarga de extraer conocimientos a partir de los datos mediante modelos matemáticos.

¿Y el big data?

Las enormes cantidades de datos, estructurados y no estructurados, es a lo que comúnmente denominamos big data. Se trata de un volumen de información inconcebible para los humanos, pero no para una máquina. Y este enorme cantidad de datos y a gran escala es la materia prima con la que trabaja, precisamente, el data engineering.

En la actualidad, vivimos un cambio de paradigma social con el empleo de la tecnología. Estamos en la denominada cuarta revolución industrial, donde tanto particulares como empresas y organizaciones están en un proceso de transformación al nuevo ambiente tecnológico y a un modo de trabajo diferente.

En este panorama global, los datos masivos cobran una enorme relevancia, ya que se han convertido en información clave y privilegiada para obtener la máxima rentabilidad.

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¿Por qué es importante para las empresas que los ingenieros de datos trabajen con el big data?

Porque toda la información obtenida y ordenada puede ser la clave para la toma de decisiones inteligentes, optimizar los costes y correr el menor riesgo posible:

• Se pueden hacer predicciones sobre el comportamiento de los consumidores y los momentos precisos en que desean satisfacer alguna necesidad.
• Es posible identificar tendencias y patrones.
• Permite detectar necesidades en el mercado, responder preguntas y obtener información sobre los clientes.
• Mejora la atención al consumidor y la experiencia del usuario, pues se cuenta con información sobre lo que le gusta y lo que no.
• Ayuda a conocer cómo dirigirse a audiencias clave.
• Incrementa la productividad y la eficiencia, puesto que se procesan los datos más rápidamente y se facilita el trabajo de los empleados.
• Reduce la probabilidad de fraudes y anomalías, ya que se detectan transacciones erróneas o actividades incorrectas.

¿Cómo obtiene el big data la información?

¿Quién en estos días carece de un dispositivo móvil o de tarjetas de crédito? Cualquier dispositivo que sea capaz de guardar y procesar información es un generador de datos. Después, se organizan y quedan listos para ser de utilidad para las empresas. Estas son las fuentes más comunes:

• Contenido web obtenido de las redes sociales.
• M2M. Este concepto hace referencia a la comunicación en formato de datos entre dos máquinas.
• Registros de facturas, vales, cupones, etc.
• Detalles de llamadas telefónicas.
• Información biométrica (huellas dactilares, reconocimiento facial...).
• Información de correos electrónicos y notas de voz.
• Aplicaciones de software.
• Registros automovilísticos.
• Rutas GPS.
• Dispositivos, herramientas de fabricación y plantas equipadas con sensores que recogen inmensas cantidades de datos de su trabajo y de su entorno.

El papel del ingeniero de datos

Sin duda, son un elemento fundamental en cualquier proceso de ciencia de datos. Las organizaciones recopilan cantidades masivas de información y necesitan personas y tecnología que la procesen dentro de un proyecto de big data.

Por este motivo, el ingeniero de datos se ha consolidado como el responsable de obtener, filtrar y preparar los datos para su posterior análisis y explotación. El data engineer es el primer eslabón en el proceso de big data, ya que garantiza a los científicos de datos una base altamente utilizable.

Data engineering vs. data science

Usualmente, se confunden estos conceptos, por lo que es importante que aclaremos las diferencias principales entre data engineering y data science.

Por una parte, los ingenieros se especializan generalmente en programación, como en Java o Python, a pesar de que no era su profesión inicial:

• Emplean habilidades avanzadas de programación y creación de sistemas para ofrecer soluciones de software.
• No solo pueden construir un flujo de datos, también manejan las fórmulas para combinar diferentes tecnologías que brinden la mejor solución para la organización.

Esto hace que, hoy en día, los expertos en data engineer sean fundamentales en cualquier organización.

Por otro lado, los científicos de datos suelen trabajan en universidades o en entornos integrados de desarrollo:

• Tienen alta formación académica, con títulos universitarios relacionados con las áreas de matemáticas, estadísticas y física.
• Por lo general, se centran en el análisis de la información.
• Se dedican al desarrollo de nuevos algoritmos o características, a la extracción de patrones y a la visualización de datos.

Engineering data analysis

El engineering data analysis ofrece resultados para que se puedan tomar las decisiones adecuadas. En este sentido, la información derivada puede ser útil para construir estrategias comerciales o garantizar la seguridad y la eficiencia de un proyecto de ingeniería.

Las áreas que recopilan esta información comprenden, entre otras muchas, marketing, deportes, medicina, entretenimiento, comunicaciones, organismos públicos e industria electrónica y aeroespacial. En última instancia, la ciencia de datos no solo recopila y analiza información. Se trata de hacer pronósticos y verificar los resultados de decisiones pasadas.

No podemos olvidar que el volumen de datos generados es sorprendente. Aproximadamente, 2,5 quintillones de bytes de datos se produjeron cada día en el mundo en 2021. Y se prevé que, en el año 2025, haya 200 zettabytes de datos en la nube.

Estas son cantidades difíciles de asimilar, y mucho menos de emplear eficazmente. De esta forma, contar con los profesionales adecuados para comprobar los procedimientos, obtener acceso a estos datos críticos y aprender a manejarlos adecuadamente se torna crítico.

¿Por qué cursar un máster en Data Engineering?

Una maestría en esta área puede ser sumamente gratificante y desafiante, pues implica conseguir un papel importante en el crecimiento y éxito de una empresa u organización.

El big data crece exponencialmente y, cada vez más, abundan las organizaciones y empresas que buscan expertos que cuenten con un máster en Data Engineering. Ellos son los que los pueden ayudar a entender, analizar y utilizar el potencial de tal cantidad de información.

Tanto la ciencia de los datos (orientada a las matemáticas) como la ingeniería de los datos (más cercana a las tecnologías de la Información) son esenciales en este sentido.

Trayectoria profesional de un ingeniero de datos

La ingeniería de datos, en ocasiones, no es un puesto de entrada en las empresas. De hecho, muchos data engineers comienzan como ingenieros de software o analistas de inteligencia comercial. A medida que ganan experiencia y se forman académicamente en su carrera, pasan a funciones gerenciales o convertirse en arquitectos de datos. Finalmente, pueden llegar a arquitectos de soluciones o ingenieros de aprendizaje automático.

Las maestrías online en Colombia incluyen posgrados relacionados con los macrodatos, la ingeniería de datos y la ciencia de datos. En la Universidad de Valencia ofrecemos este programa con un alto componente técnico enfocado en tres áreas:

• Tecnológica, con configuración de entornos big data de explotación.
• Matemática, para procesar datos y proponer soluciones.
• Aplicabilidad en los procesos de negocio y estudios de investigación.

A lo largo de la maestría, se desarrollan sistemas para el almacenamiento y posterior tratamiento de los macrodatos. Además, hacemos uso de las técnicas para la minería de datos estadísticos, aprendizaje automático, visión avanzada por computadora y visualización de información.

¿Cuánto gana un ingeniero de datos en Colombia?

Según la plataforma Talent.com, el salario de un data engineer promedio en Colombia es de $ 82 200 000 al año o $6 850 000 al mes. Los puestos de nivel inicial comienzan con unos ingresos de $60 000 000 al año, mientras que profesionales con más experiencia y preparación perciben hasta $144 000 000 al año.

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