¿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.

Con una ingeniería de datos adecuada, los stakeholders de una organización (ejecutivos, desarrolladores, científicos de datos y analistas de inteligencia empresarial (BI)) pueden acceder a los conjuntos de datos que necesitan en cualquier momento de una manera confiable, conveniente y segura.

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 y la 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 la fuente o el formato de los datos.

Incluso bajo un sistema de gestión de malla de datos descentralizado, un equipo central de ingenieros de datos sigue siendo responsable de la salud 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 construyen sistemas que convierten cantidades masivas de datos sin procesar en conjuntos de datos centrales utilizables que contienen los datos esenciales que sus colegas necesitan. De lo contrario, sería extremadamente difícil para los usuarios finales acceder e interpretar los datos distribuidos en los 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 buenos datos no son solo una instantánea del presente, sino que proporcionan contexto al transmitir cambios a lo largo del tiempo. Unos sólidos conjuntos de datos básicos mostrarán las tendencias históricas y ofrecerán una perspectiva para fundamentar 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 forman la columna vertebral de una infraestructura de datos que funciona bien y se basan en los requisitos de la arquitectura de datos de la empresa a la que sirven. La observabilidad de los datos es la práctica mediante la cual los ingenieros de datos monitorizan sus canalizaciones para garantizar que los usuarios finales reciban datos fiables.

El proceso de integración de datos contiene tres fases clave:

La ingesta de datos es el movimiento de datos de varias fuentes a un único ecosistema. Estas fuentes pueden incluir bases de datos, plataformas de cloud computing como Amazon Web Services (AWS), dispositivos IoT, data lake 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 estar estructurada o no estructurada. Aunque los datos estructurados ya están formateados para un acceso eficiente, los datos no estructurados no. Mediante la ingesta de datos, los datos se unifican en un sistema de datos organizado listo para ser perfeccionado aún más.

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 son campos estrechamente relacionados. Sin embargo, cada una es una disciplina enfocada que desempeña un papel único dentro de una empresa más grande. Estos tres roles trabajan juntos para garantizar que las organizaciones puedan aprovechar al máximo sus datos.

• Los científicos de datos utilizan machine learning, exploración de datos y otros campos académicos para predecir resultados futuros. La ciencia de datos es un campo interdisciplinario centrado en realizar predicciones precisas a través de algoritmos y modelos estadísticos. Al igual que la ingeniería de datos, la ciencia de datos es una función con mucho código que requiere 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 construyen y mantienen la infraestructura de datos de una empresa, automatizan la integración de datos, crean modelos eficientes de almacenamiento de datos y mejoran la calidad de los datos mediante la observabilidad de las canalizaciones. Los científicos de datos y analistas 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 ingeniería de datos se define por su conjunto de competencias 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 con scripts, líneas de código que realizan tareas repetitivas. En función de las necesidades de su organización, los ingenieros de datos construyen 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, se transforman en un formato estandarizado mediante scripts y, a continuación, se cargan 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 se pueden formatear posteriormente según sea necesario por uso, lo que ofrece un mayor grado de flexibilidad que las canalizaciones ELT.

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 luego 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 exitosa en ingeniería de datos. Microsoft Azure Data Lake Storage, Amazon S3 y otras soluciones de AWS, Google Cloud e IBM Cloud son plataformas populares.
  
  
• Bases de datos relacionales: una base de datos relacional organiza los datos de acuerdo con un sistema de relaciones predefinidas. Los datos se organizan en filas y columnas que forman una tabla que transmite las relaciones entre los puntos de datos. Esta estructura permite que incluso las consultas complejas se realicen de manera eficiente. Los analistas e ingenieros mantienen estas bases de datos con sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS). La mayoría de las soluciones RDBMS utilizan SQL para gestionar consultas, con MySQL y PostgreSQL como 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 construir 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 tanta planificación previa. NoSQL ofrece más flexibilidad junto con 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 una empresa para establecer una única fuente fiable. La mayoría de los almacenes de datos constan de una estructura de tres niveles: un nivel inferior que almacena los datos, un nivel medio que permite 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 potenciar consultas rápidas en tiempo real, los almacenes de datos mejoran la calidad de los datos, proporcionan conocimientos más rápidos 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 obtener un beneficio del modelado de datos y la visualización 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 forma libre que almacena grandes cantidades de datos estructurados y datos no estructurados. Los data lakes son más flexibles en su uso y más asequibles de construir que los almacenes de datos, ya que carecen del requisito de un esquema predefinido. Albergan datos nuevos y sin procesar, especialmente big data no estructurado, ideal para entrenar sistemas de machine learning. Pero sin una gestión suficiente, los data lakes pueden convertirse fácilmente en pantanos de datos: acumulaciones desordenadas de datos demasiado complicados para navegar. Muchos data lakes se basan en el ecosistema de productos Hadoop, incluidas las 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 debilidades de los modelos de almacén y lago. Los lakehouses combinan la optimización de costes de los lagos con la estructura y la gestión superior del almacén para satisfacer las demandas 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.

• 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 se puede utilizar 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 elección para su uso con big data, ya que encaja bien con Apache Spark. A diferencia de Python, Scala permite a los desarrolladores programar múltiples primitivas de concurrencia y ejecutar simultáneamente varias tareas. Esta capacidad de procesamiento en paralelo hace de Scala una elección popular para la construcción de canalizaciones.

• Java es una opción popular 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 subyace Apache Hive, una herramienta de almacén centrada en el análisis.