Che cos'è l'ingegneria dei dati?

Dalle metriche di marketing e dei social media alle statistiche sulle prestazioni dei dipendenti e alle previsioni sulle tendenze, le aziende dispongono di tutti i dati necessari per avere una visione olistica delle proprie operazioni. Gli ingegneri dei dati trasformano enormi quantità di dati in preziosi risultati strategici.

Grazie all'ingegneria dei dati, gli stakeholder di un'organizzazione (dirigenti, sviluppatori, data scientist e analisti di business intelligence (BI)) possono accedere ai set di dati di cui hanno bisogno in qualsiasi momento e in modo affidabile, conveniente e sicuro.

Le organizzazioni hanno accesso a più dati e a più tipi di dati che mai. Ogni dato può orientare una decisione aziendale cruciale. Gli ingegneri dei dati controllano la gestione dei dati per l'uso a valle, incluse l'analisi, le previsioni o il machine learning.

In qualità di informatici specializzati, gli ingegneri dei dati eccellono nella creazione e nell'implementazione di algoritmi, pipeline di dati e workflow che ordinano i dati non elaborati in set di dati pronti all'uso. L'ingegneria dei dati è parte integrante della piattaforma dati moderna e consente alle aziende di analizzare e applicare i dati che ricevono, indipendentemente dalla fonte o dal formato dei dati.

Anche con un sistema di gestione decentralizzato della rete di dati, un team di data engineer sarebbe ancora responsabile dello stato di salute dell'infrastruttura.

Gli ingegneri dei dati hanno una serie di responsabilità quotidiane. Di seguito sono riportati alcuni casi d'uso chiave per l'ingegneria dei dati:

Gli ingegneri dei dati creano sistemi che convertono grandi quantità di dati non elaborati in set di dati di base utilizzabili contenenti i dati essenziali di cui i loro colleghi hanno bisogno. Altrimenti, sarebbe difficile per gli utenti finali accedere e interpretare i dati distribuiti nei sistemi operativi di un'azienda.

I set di dati di base sono adattati a uno specifico caso d'uso a valle e progettati per trasmettere tutti i dati richiesti in un formato utilizzabile senza informazioni superflue. I tre pilastri di un solido set di dati di base sono:

La metodologia di gestione dei dati data as a product (DaAP) sottolinea l'importanza di fornire dati accessibili e affidabili agli utenti finali. Analisti, scienziati, manager e altri leader aziendali dovrebbero incontrare il minor numero possibile di ostacoli nell'accesso e nell'interpretazione dei dati.

Dati di qualità non sono solo un'istantanea del presente—forniscono contesto illustrando il cambiamento nel tempo. Solidi set di dati di base metteranno in luce le tendenze storiche e forniranno una prospettiva utile per prendere decisioni più strategiche.

L'integrazione dei dati è la pratica di aggregare dati provenienti da tutta l'azienda in un set di dati unificato ed è una delle responsabilità principali di un ingegnere dei dati. Gli ingegneri dei dati consentono agli utenti finali di combinare dati provenienti da fonti eterogenee come richiesto dal loro lavoro.

L'ingegneria dei dati governa la progettazione e la creazione delle pipeline di dati che convertono dati grezzi e non strutturati in set di dati unificati che preservano la qualità e l'affidabilità dei dati.

Le pipeline di dati costituiscono la spina dorsale di un'infrastruttura di dati ben funzionante e i requisiti di architettura dei dati dell'azienda ne informano la progettazione. La data observability è la pratica con cui i data engineer monitorano le loro pipeline per garantire che gli utenti finali ricevano dati affidabili.

La pipeline di integrazione dei dati prevede tre fasi chiave:

La data ingestion è lo spostamento di dati da varie fonti in un unico ecosistema. Queste fonti possono includere database, piattaforme di cloud computing come Amazon Web Services (AWS), dispositivi IoT, data lake e data warehouse, siti Web e altri punti di contatto con i clienti. Gli ingegneri dei dati utilizzano le API per collegare molti di questi punti dati alle loro pipeline.

Ogni fonte di dati memorizza e formatta i dati in un modo specifico, che può essere strutturato o non strutturato. Mentre i dati strutturati sono già formattati per un accesso efficiente, i dati non strutturati non lo sono. Attraverso l'inserimento dei dati, i dati vengono unificati in un sistema di dati organizzato, pronto per un ulteriore perfezionamento.

La trasformazione dei dati prepara i dati acquisiti per gli utenti finali, quali dirigenti o ingegneri del machine learning. È un esercizio di igiene che trova e corregge gli errori, rimuove le voci duplicate e normalizza i dati per una maggiore affidabilità dei dati. Successivamente, i dati vengono convertiti nel formato richiesto dall'utente finale.

Una volta raccolti ed elaborati, i dati vengono forniti all'utente finale. Il data modeling e la visualizzazione dei dati in tempo reale, i set di dati di machine learning e i sistemi di reporting automatizzati sono tutti esempi di metodi comuni di data serving.

L'ingegneria dei dati, la data science e l'analytics dei dati sono campi strettamente correlati. Tuttavia, ciascuna di esse è una disciplina mirata che ha un ruolo preciso all'interno di una grande azienda. Questi tre ruoli lavorano insieme per garantire che le organizzazioni possano sfruttare al meglio i propri dati.

• I data scientist utilizzano il machine learning, l'esplorazione dei dati e altri campi accademici per prevedere i risultati futuri. La data science è un campo interdisciplinare incentrato sulla formulazione di previsioni accurate attraverso algoritmi e modelli statistici. Come l'ingegneria dei dati, la data science è un ruolo ad alto contenuto di codice che richiede un'ampia esperienza nel campo della programmazione.
  
  
• I data analyst prendono in esame grandi set di dati per identificare le tendenze ed estrarre insight al fine di aiutare le organizzazioni a prendere decisioni basate sui dati. Mentre i data scientist applicano tecniche computazionali avanzate per manipolare i dati, i data analyst lavorano con set di dati predefiniti per scoprire informazioni critiche e trarre conclusioni significative.

• Gli ingegneri dei dati sono ingegneri software che costruiscono e mantengono l'infrastruttura dei dati di un'azienda, automatizzando l'integrazione dei dati, creando modelli di data storage efficienti e migliorando la qualità dei dati attraverso l'observability della pipeline. I data scientist e gli analisti si affidano agli ingegneri dei dati per ottenere i dati affidabili e di alta qualità di cui hanno bisogno per il proprio lavoro.

Il ruolo dell'ingegneria dei dati è definito da un set di competenze specifiche. Gli ingegneri dei dati devono avere familiarità con numerosi strumenti e tecnologie per ottimizzare il flusso, lo storage, la gestione e la qualità dei dati in un'organizzazione.

Quando crea una pipeline, un ingegnere dei dati automatizza il processo di integrazione dei dati con gli script, ossia righe di codice che eseguono attività ripetitive. A seconda delle esigenze dell'organizzazione, gli ingegneri dei dati creano pipeline in uno dei formati seguenti: ETL o ELT.

ETL: extract, transform, load. Le pipeline ETL automatizzano il recupero e lo storage dei dati in un database. I dati non elaborati vengono estratti dalla fonte, trasformati in un formato standardizzato tramite script e poi caricati in una destinazione di storage. L'ETL è il metodo di integrazione dei dati più comunemente utilizzato, soprattutto quando si combinano dati provenienti da più fonti in un formato unificato.

ETL: extract, load, transform. Le pipeline ETL estraggono i dati non elaborati e li importano in un repository centralizzato prima di standardizzarli attraverso la trasformazione. I dati raccolti possono essere successivamente formattati secondo le necessità e in base all'utilizzo, offrendo un grado di flessibilità maggiore rispetto alle pipeline ETL.

I sistemi creati dai data engineer spesso iniziano e terminano con soluzioni di data storage: raccolta dei dati da un'unica posizione, elaborazione e quindi inserimento altrove, alla fine della pipeline.

• Servizi di cloud computing: la conoscenza delle piattaforme di cloud computing è essenziale per una carriera di successo nell'ingegneria dei dati. Microsoft Azure Data Lake Storage, Amazon S3 e altre soluzioni AWS, Google Cloud e IBM Cloud sono piattaforme molto diffuse.
  
  
• Database relazionali: un database relazionale organizza i dati secondo un sistema di relazioni predefinite. I dati sono organizzati in righe e colonne che formano una tabella che illustra le relazioni tra i punti dati. Questa struttura consente di eseguire in modo efficiente anche le query più complesse. Gli analisti e gli ingegneri mantengono questi database con i sistemi di gestione di database relazionali (RDBMS). La maggior parte delle soluzioni RDBMS utilizza SQL per gestire le query; MySQL e PostgreSQL sono due delle principali opzioni RDBMS open source.
  
  
• Database NoSQL: SQL non è l'unica opzione per la gestione dei database. I database NoSQL consentono agli ingegneri dei dati di creare soluzioni di data storage senza affidarsi ai modelli tradizionali. Poiché i database NoSQL non memorizzano i dati in tabelle predefinite, gli utenti possono lavorare in modo più intuitivo, senza dover pianificare in anticipo. Rispetto ai database relazionali basati su SQL, NoSQL offre maggiore flessibilità e una scalabilità orizzontale più semplice.
  
  
• Data warehouse: i data warehouse raccolgono e standardizzano i dati di tutta l'azienda per stabilire una singola fonte affidabile. La maggior parte dei data warehouse è costituita da una struttura a tre livelli: un livello inferiore che memorizza i dati, un livello intermedio che consente query veloci e un livello superiore rivolto agli utenti. Mentre i modelli tradizionali di data warehouse supportano solo dati strutturati, le soluzioni moderne possono memorizzare dati non strutturati. Aggregando dati e potenziando le query rapide in tempo reale, i data warehouse migliorano la qualità dei dati, forniscono insight più rapidi e consentono di prendere decisioni strategiche basate sui dati. I data analyst possono accedere a tutti i dati di cui necessitano da un'unica interfaccia e trarre beneficio dal data modeling e dalla visualizzazione in tempo reale.
  
  
• Data lake: mentre un data warehouse enfatizza la struttura, un data lake è una soluzione di gestione dei dati libera che memorizza grandi quantità di dati, sia strutturati che non strutturati. I data lake sono più flessibili nell'uso e più pratici da realizzare rispetto ai data warehouse, poiché non richiedono uno schema predefinito. Ospitano nuovi dati non elaborati, soprattutto i big data non strutturati ideali per l'addestramento dei sistemi di machine learning. Tuttavia, senza una gestione adeguata, i data lake possono facilmente diventare delle paludi di dati, ovvero ammassi disordinati di dati troppo complicati da navigare. Molti data lake sono costruiti sull'ecosistema di prodotti Hadoop, comprese soluzioni di elaborazione dei dati in tempo reale come Apache Spark e Kafka.
  
  
• Data lakehouse: i data lakehouse rappresentano la fase successiva nella gestione dei dati. Attenuano i punti deboli sia del modello di data warehouse che del modello di data lake. I data lakehouse combinano l'ottimizzazione dei costi del data lake con la struttura e la gestione superiore del data warehouse per soddisfare le esigenze di machine learning, data science e applicazioni di BI.

Come disciplina informatica, l'ingegneria dei dati richiede una conoscenza approfondita di vari linguaggi di programmazione. Gli ingegneri dei dati utilizzano i linguaggi di programmazione per creare le pipeline di dati.

• L'SQL o linguaggio di query strutturato, è il linguaggio di programmazione predominante per la creazione e la manipolazione dei database. Costituisce la base per tutti i database relazionali e può essere utilizzato anche nei database NoSQL.

• Python offre un'ampia gamma di moduli predefiniti per accelerare molti aspetti del processo di ingegneria dei dati, dalla creazione di pipeline complesse con Luigi alla gestione dei workflow con Apache Airflow. Molte applicazioni software rivolte agli utenti utilizzano Python come base.

• Scala è una buona scelta per l'uso con i big data perché si integra bene con Apache Spark. A differenza di Python, Scala consente agli sviluppatori di programmare più primitive di concorrenza ed eseguire più attività contemporaneamente. Questa capacità di elaborazione parallela rende Scala una scelta comune per la creazione di pipeline.

• Java è una scelta comune per il backend di molte pipeline di ingegneria dei dati. Quando le organizzazioni scelgono di sviluppare internamente le proprie soluzioni di trattamento dei dati, Java è spesso il linguaggio di programmazione preferito. È inoltre alla base di Apache Hive, uno strumento di data warehouse incentrato sull'analytics.