¿Qué es la ingeniería de datos?

Desde las métricas y los medios sociales hasta las estadísticas de rendimiento de los empleados y las previsiones de tendencias, las empresas disponen de todos los datos que necesitan para compilar una visión holística de sus operaciones. Los ingenieros de datos transforman cantidades masivas de datos en valiosos hallazgos estratégicos.

Gracias a una ingeniería de datos adecuada, las partes interesadas de la organización (ejecutivos, desarrolladores, científicos de datos y analistas de inteligencia empresarial) pueden acceder en cualquier momento a los conjuntos de datos que necesitan. Este acceso es fiable, cómodo y seguro.

Las organizaciones tienen acceso a más datos (y a más tipos de datos) que nunca. Cada bit de datos puede potencialmente informar una decisión comercial crucial. Los ingenieros de datos se encargan de la gestión de los datos para su uso posterior, incluidos el análisis, la previsión o el machine learning.

Como informáticos especializados, los ingenieros de datos destacan en la creación e implementación de algoritmos, canalizaciones de datos y flujos de trabajo que clasifican los datos sin procesar en conjuntos de datos listos para su uso. La ingeniería de datos es un componente integral de la plataforma de datos moderna y permite a las empresas analizar y aplicar los datos que reciben, independientemente de su origen o formato.

Incluso bajo un sistema de gestión de malla de datos descentralizado, un equipo central de ingenieros de datos sigue siendo responsable del buen estado general de la infraestructura.

Los ingenieros de datos tienen una variedad de responsabilidades diarias. A continuación, se presentan varios casos de uso clave para la ingeniería de datos:

Los ingenieros de datos crean sistemas que transforman grandes cantidades de datos sin procesar en conjuntos de datos básicos y útiles que contienen la información esencial que necesitan sus compañeros. De lo contrario, a los usuarios finales les resultaría difícil acceder e interpretar los datos dispersos por los distintos sistemas operativos de una empresa.

Los conjuntos de datos básicos se adaptan a un caso de uso posterior específico y se diseñan para transmitir todos los datos necesarios en un formato utilizable sin información superflua. Los tres pilares de un sólido conjunto de datos básicos son:

El método de gestión de datos de los datos como producto (DaaP) hace hincapié en ofrecer a los usuarios finales datos accesibles y fiables. Los analistas, científicos, directivos y otros líderes empresariales deberían encontrar el menor número de obstáculos posible a la hora de acceder a los datos e interpretarlos.

Los datos de calidad no son solo una instantánea del presente, sino que aportan contexto al reflejar la evolución a lo largo del tiempo. Unos conjuntos de datos básicos sólidos pondrán de manifiesto las tendencias históricas y ofrecerán una perspectiva que permita una toma de decisiones más estratégica.

La integración de datos es la práctica de agregar datos de toda una empresa en un conjunto de datos unificado y es una de las principales responsabilidades del rol de ingeniería de datos. Los ingenieros de datos hacen posible que los usuarios finales combinen datos de fuentes dispar como lo requiere su trabajo.

La ingeniería de datos rige el diseño y la creación de canales de datos que convierten datos sin procesar y no estructurados en conjuntos de datos unificados que preservan la calidad de los datos y la confiabilidad.

Las canalizaciones de datos constituyen la columna vertebral de una infraestructura de datos que funcione correctamente, y su diseño se basa en los requisitos de la arquitectura de datos de la empresa. La observabilidad de los datos es la práctica mediante la cual los ingenieros de datos monitorizan sus flujos de datos para garantizar que los usuarios finales reciban datos fiables.

El proceso de integración de datos contiene tres fases clave:

La ingesta de datos consiste en el traslado de datos desde diversas fuentes a un único ecosistema. Entre estas fuentes pueden figurar bases de datos, plataformas de cloud computing como Amazon Web Services (AWS), dispositivos IoT, data lakes y almacenes de datos, sitios web y otros puntos de contacto con los clientes. Los ingenieros de datos utilizan API para conectar muchos de estos puntos de datos en sus canalizaciones.

Cada fuente de datos almacena y formatea los datos de una manera específica, que puede ser estructurada o no estructurada. Mientras que los datos estructurados ya están formateados para permitir un acceso eficiente, los datos no estructurados no lo están. Mediante la ingesta de datos, estos se unifican en un sistema de datos organizado, listo para su posterior procesamiento.

La transformación de datos prepara los datos ingeridos para los usuarios finales, como ejecutivos o ingenieros de machine learning. Se trata de un ejercicio de higiene que encuentra y corrige errores, elimina entradas duplicadas y normaliza los datos para una mayor fiabilidad de los mismos. A continuación, los datos se convierten al formato requerido por el usuario final.

Una vez recopilados y procesados los datos, se entregan al usuario final. El modelado y la visualización de datos en tiempo real, los conjuntos de datos de machine learning y los sistemas de informes automatizados son ejemplos de métodos comunes de servicio de datos.

La ingeniería de datos, la ciencia de datos y el análisis de datos son campos estrechamente relacionados. Sin embargo, cada uno de ellos constituye una disciplina específica que desempeña una función concreta dentro de una empresa. Estas tres funciones se complementan para garantizar que las organizaciones puedan sacar el máximo partido a sus datos.

• Los científicos de datos utilizan el machine learning, la exploración de datos y otros campos académicos para predecir resultados futuros. La ciencia de datos es un campo interdisciplinario centrado en realizar predicciones precisas mediante algoritmos y modelos estadísticos. Al igual que la ingeniería de datos, la ciencia de datos es una función que requiere un uso intensivo de código y una amplia experiencia en programación.
  
  
• Los analistas de datos examinan grandes conjuntos de datos para identificar tendencias y extraer conocimientos que ayuden a las organizaciones a tomar decisiones basadas en datos hoy en día. Mientras que los científicos de datos aplican técnicas computacionales avanzadas para manipular los datos, los analistas de datos trabajan con conjuntos de datos predefinidos para descubrir información crítica y sacar conclusiones significativas.

• Los ingenieros de datos son ingenieros de software que crean y mantienen la infraestructura de datos de una empresa, automatizando la integración de datos, creando modelos eficientes de almacenamiento de datos y mejorando la calidad de los datos mediante la observabilidad de las canalizaciones. Los analistas y los científicos de datos confían en los ingenieros de datos para que les proporcionen los datos fiables y de alta calidad que necesitan para su trabajo.

La función de la ingeniería de datos se define por un conjunto de habilidades especializadas. Los ingenieros de datos deben dominar numerosas herramientas y tecnologías para optimizar el flujo, el almacenamiento, la gestión y la calidad de los datos en toda la organización.

Al crear una canalización, un ingeniero de datos automatiza el proceso de integración de datos mediante scripts, líneas de código que realizan tareas repetitivas. En función de las necesidades de su organización, los ingenieros de datos crean canalizaciones en uno de dos formatos: ETL o ELT.

ETL: extraer, transformar, cargar. Las canalizaciones ETL automatizan la extracción y el almacenamiento de datos en una base de datos.Los datos sin procesar se extraen de la fuente y se transforman a un formato estandarizado mediante scripts. A continuación, se carga en un destino de almacenamiento. ETL es el método de integración de datos más utilizado, especialmente cuando se combinan datos de múltiples fuentes en un formato unificado.

ELT: extraer, cargar, transformar. Las canalizaciones ELT extraen datos sin procesar y los importan a un repositorio centralizado antes de estandarizarlos mediante la transformación. Los datos recopilados pueden formatearse posteriormente según sea necesario en función del uso, lo que ofrece un mayor grado de flexibilidad que las canalizaciones ETL.

Los sistemas que crean los ingenieros de datos suelen comenzar y terminar con soluciones de almacenamiento de datos: recopilar datos de una ubicación, procesarlos y, a continuación, depositarlos en otro lugar al final de la canalización.

• Servicios de cloud computing: el dominio de las plataformas de cloud computing es esencial para una carrera profesional de éxito en ingeniería de datos. Microsoft Azure Data Lake Storage, Amazon S3 y otras soluciones de AWS, Google Cloud e IBM® Cloud son plataformas de uso generalizado.
  
  
• Bases de datos relacionales: una base de datos relacional organiza los datos según un sistema de relaciones predefinidas. Los datos se ordenan en filas y columnas que forman una tabla que refleja las relaciones entre los puntos de datos. Esta estructura permite realizar consultas, incluso complejas, de manera eficiente. Los analistas e ingenieros gestionan estas bases de datos mediante sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS). La mayoría de las soluciones RDBMS utilizan SQL para gestionar las consultas, siendo MySQL y PostgreSQL dos de las principales opciones de RDBMS de código abierto.
  
  
• Bases de datos NoSQL: SQL no es la única opción para la gestión de bases de datos. Las bases de datos NoSQL permiten a los ingenieros de datos crear soluciones de almacenamiento de datos sin depender de los modelos tradicionales. Dado que las bases de datos NoSQL no almacenan los datos en tablas predefinidas, permiten a los usuarios trabajar de forma más intuitiva sin necesidad de una planificación previa tan exhaustiva. NoSQL ofrece mayor flexibilidad, además de una escalabilidad horizontal más sencilla, en comparación con las bases de datos relacionales basadas en SQL.
  
  
• Almacenes de datos: los almacenes de datos recopilan y estandarizan datos de toda la empresa para establecer una única fuente fiable. La mayoría de los almacenes de datos presentan una estructura de tres niveles: un nivel inferior que almacena los datos, un nivel intermedio que permite realizar consultas rápidas y un nivel superior orientado al usuario. Mientras que los modelos tradicionales de almacenamiento de datos solo admiten datos estructurados, las soluciones modernas pueden almacenar datos no estructurados. Al agregar datos y permitir consultas rápidas en tiempo real, los almacenes de datos mejoran la calidad de los datos, proporcionan perspectivas empresariales más rápidas y permiten tomar decisiones estratégicas basadas en datos. Los analistas de datos pueden acceder a todos los datos que necesitan desde una única interfaz y beneficiarse del modelado y la visualización de datos en tiempo real.
  
  
• Data lakes: mientras que un almacén de datos hace hincapié en la estructura, un data lake es más bien una solución de gestión de datos de formato libre que almacena grandes cantidades de datos tanto estructurados como no estructurados. Los data lakes son más flexibles en su uso y más asequibles de crear que los almacenes de datos, ya que no requieren un esquema predefinido. Albergan datos nuevos y sin procesar, especialmente big data no estructurado, ideal para entrenar sistemas de machine learning. Sin embargo, sin una gestión adecuada, los data lakes pueden convertirse fácilmente en pantanos de datos: acumulaciones desordenadas de datos demasiado enrevesadas como para navegar por ellas. Muchos data lakes se basan en el ecosistema de productos Hadoop, incluyendo soluciones de proceso de datos en tiempo real como Apache Spark y Kafka.
  
  
• Lakehouses de datos: los lakehouses de datos son la siguiente etapa en la gestión de datos. Mitigan las deficiencias tanto del modelo de almacén de datos como del modelo de data lake. Los lakehouses combinan la optimización de costes de los data lakes con la estructura y la gestión superior del almacén de datos para satisfacer las exigencias de las aplicaciones de machine learning, ciencia de datos y BI.

Como disciplina informática, la ingeniería de datos requiere un conocimiento profundo de varios lenguajes de programación. Los ingenieros de datos utilizan lenguajes de programación para construir sus canales de datos.

• El SQL o lenguaje de consulta estructurado es el lenguaje de programación predominante para la creación y manipulación de bases de datos. Constituye la base de todas las bases de datos relacionales y también puede utilizarse en bases de datos NoSQL.

• Python ofrece una amplia gama de módulos prediseñados para acelerar muchos aspectos del proceso de ingeniería de datos, desde la creación de canalizaciones complejas con Luigi hasta la gestión de flujos de trabajo con Apache Airflow. Muchas aplicaciones de software orientadas al usuario utilizan Python como base.

• Scala es una buena opción para trabajar con big data, ya que se integra perfectamente con Apache Spark. A diferencia de Python, Scala permite a los desarrolladores programar múltiples primitivas de concurrencia y ejecutar varias tareas simultáneamente. Esta capacidad de procesamiento paralelo convierte a Scala en una opción habitual para la construcción de canalizaciones.

• Java es una opción habitual para el backend de muchas canalizaciones de ingeniería de datos. Cuando las organizaciones optan por crear sus propias soluciones de proceso de datos internas, Java suele ser el lenguaje de programación elegido. También sustenta Apache Hive, una herramienta de almacén centrada en el análisis.