La ingeniería de datos es la práctica de diseñar y construir sistemas para la agregación, el almacenamiento y el análisis de datos a escala. Los ingenieros de datos permiten a las organizaciones obtener insights en tiempo real a partir de grandes conjuntos de datos.
Desde redes sociales y metrics de marketing hasta estadísticas de rendimiento de los empleados y pronósticos de tendencias, las empresas tienen 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 business intelligence (BI) pueden acceder a los conjuntos de datos que necesitan en cualquier momento. Este acceso es confiable, conveniente y seguro.
Las organizaciones tienen acceso a más datos, y más tipos de datos, que nunca. Cada bit de datos puede informar potencialmente una decisión empresarial crucial. Los ingenieros de datos gobiernan la gestión de datos para su uso posterior, incluidos el análisis, forecasting o machine learning.
Como científicos informáticos especializados, los ingenieros de datos se destacan en la creación y despliegue de algoritmos, pipelines de datos y flujos de trabajo que clasifican los datos sin procesar en conjuntos de datos listos para usarse. La ingeniería de datos es un componente integral de la plataforma de datos moderna y hace posible que las empresas analicen y apliquen los datos que reciben, independientemente de la fuente o el formato de los datos.
Incluso en un sistema de gestión de malla de datos descentralizado, un equipo central de ingenieros de datos sigue siendo responsable del estado general de la infraestructura.
Los ingenieros de datos tienen una serie de responsabilidades cotidianas. He aquí varios casos de uso clave para la ingeniería de datos:
Los ingenieros de datos optimizan la entrada y el almacenamiento de datos en toda una organización para facilitar el acceso y el análisis. Este enfoque facilita la escalabilidad al almacenar datos de manera eficiente y establecer procesos para gestionarlos de una manera que sea fácil de mantener a medida que crece el negocio. El campo de DataOps automatiza la gestión de datos y es posible gracias al trabajo de los ingenieros de datos.
Con las canalizaciones de datos adecuadas, las compañías pueden automatizar los procesos de recopilación, limpieza y formato de datos para su uso en analytics. Cuando se puede acceder a grandes cantidades de datos utilizables desde un solo lugar, los analistas de datos pueden encontrar fácilmente la información que necesitan para ayudar a los líderes empresariales a aprender y tomar decisiones estratégicas clave.
Las soluciones que crean los ingenieros de datos preparan el escenario para el aprendizaje en tiempo real a medida que los datos fluyen hacia modelos de datos que sirven como representaciones vivas del estado de una organización en cualquier momento particular.
El machine learning (ML) usa grandes cantidades de datos para entrenar modelos de inteligencia artificial (IA) y mejorar su precisión. Desde los servicios de recomendación de productos que se ven en muchas plataformas de comercio electrónico hasta el campo de rápido crecimiento de IA generativa, los algoritmos de ML se utilizan ampliamente. Sus aplicaciones continúan expandiéndose en todas las industrias. Los ingenieros de machine learning dependen de los pipelines de datos para transportarlos desde el punto en el que se recopilan hasta los modelos que los consumen para el entrenamiento.
Los ingenieros de datos crean sistemas que convierten cantidades masivas de datos sin procesar en conjuntos de datos básicos utilizables que contienen los datos esenciales que sus colegas necesitan. De lo contrario, sería difícil para los usuarios finales acceder a los datos distribuidos e interpretarlos en los sistemas operativos de una empresa.
Los conjuntos de datos básicos se adaptan a un caso de uso posterior específico y están diseñados para transmitir todos los datos necesarios en un formato utilizable sin información superflua. Los tres pilares de un conjunto de datos básicos estable son:
El método de data management de datos como producto (DaaP) hace hincapié en servir a los usuarios finales con datos accesibles y confiables. Los analistas, científicos, gerentes y otros líderes empresariales deben encontrar la menor cantidad de obstáculos posible al acceder e interpretar los datos.
Los buenos datos no son solo una imagen instantánea del presente, sino que proporcionan contexto al transmitir cambios a lo largo del tiempo. Los sólidos conjuntos de datos centrales mostrarán las tendencias históricas y darán perspectiva para fundamentar una toma de decisiones más estratégica.
La integración de datos es la práctica de agregar datos de toda una compañía en un conjunto de datos unificado y es una de las principales responsabilidades de la función de ingeniería de datos. Los ingenieros de datos hacen posible que los usuarios finales combinen datos de fuentes dispar según requiera su trabajo.
Manténgase al día sobre las tendencias más importantes e intrigantes de la industria sobre IA, automatización, datos y más con el boletín Think. Consulte la Declaración de privacidad de IBM.
La ingeniería de datos rige el diseño y la creación de los pipelines de datos que convierten los datos sin procesar y no estructurados en conjuntos de datos unificados que preservan la calidad y confiabilidad de los datos.
Los pipelines de datos forman la columna vertebral de una infraestructura de datos que funciona bien y los requisitos de arquitectura de datos de la empresa fundamentan su diseño. La observabilidad de los datos es la práctica mediante la cual los ingenieros de datos monitorean sus pipelines para garantizar que los usuarios finales reciban datos confiables.
El pipeline 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 computación en la nube 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 a sus pipelines.
Cada fuente de datos almacena y formatea los datos de una manera específica, que puede ser estructurada o no estructurada. Si bien los datos estructurados ya están formateados para un acceso eficiente, los datos no estructurados no lo están. A través de la ingesta de datos, estos se unifican en un sistema de datos organizado, listo para un mayor refinamiento.
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 detecta y corrige errores, elimina entradas duplicadas y normaliza los datos para aumentar su fiabilidad. A continuación, los datos se convierten al formato requerido por el usuario final.
Una vez que los datos se han recopilado y procesado, se entregan al usuario final. El data modeling y la visualización de datos en tiempo real, los conjuntos de datos de machine learning y los sistemas automatizados de informes son ejemplos de métodos comunes de servicio de datos.
La ingeniería de datos, la ciencia de datos y el analytics de datos son campos estrechamente relacionados. Sin embargo, cada una es una disciplina enfocada que desempeña un rol único dentro de una empresa más grande. Estos tres roles trabajan juntos para garantizar que las organizaciones puedan aprovechar al máximo sus datos.
Un conjunto de habilidades especializadas define el rol de ingeniería de datos. 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 una organización.
Al crear un pipeline, un ingeniero de datos automatiza el proceso de integración de datos con scripts, líneas de código que realizan tareas repetitivas. Dependiendo de las necesidades de su organización, los ingenieros de datos construyen pipelines en uno de dos formatos: ETL o ELT.
ETL: extraer, transformar, cargar. Los pipelines de ETL automatizan la recuperación 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. Luego 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. Los pipelines de ELT extraen datos sin procesar y los importan a un repositorio centralizado antes de estandarizarlos mediante la transformación. Los datos recopilados pueden formatearse según sea necesario en cada uso, ofreciendo un mayor grado de flexibilidad que los pipelines de ETL.
Los sistemas que crean los ingenieros de datos a menudo comienzan y terminan con soluciones de almacenamiento de datos: recopilar datos de una ubicación, procesarlos y luego depositarlos en otro lugar al final del pipeline.
Como disciplina informática, la ingeniería de datos requiere un conocimiento profundo de varios lenguajes de programación. Los ingenieros de datos emplean 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. Forma la base de todas las bases de datos relacionales y también puede usarse 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 pipelines complejas con Luigi hasta la gestión de flujos de trabajo con Apache Airflow. Muchas aplicaciones de software orientadas al usuario emplean Python como base.
Scala es una buena opción para usarse con big data ya que se integra 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 paralelo hace que Scala sea una opción común para la construcción de pipelines.
Java™ es una opción común para el backend de muchos pipelines de ingeniería de datos. Cuando las organizaciones optan por construir sus propias soluciones de procesamiento de datos internas, Java suele ser el lenguaje de programación elegido. También es la base de Apache Hive, una herramienta de almacenamiento centrada en analytics.
Cree y gestione canalizaciones de datos de streaming inteligentes a través de una interfaz gráfica intuitiva, y facilite una integración de datos fluida en entornos híbridos y multinube.
watsonx.data le permite escalar los analytics y la IA con todos sus datos, residan donde residan, a través de un almacén de datos abierto, híbrido y gestionado.
Desbloquee el valor de los datos empresariales con IBM Consulting, y construya una organización impulsada por insights que ofrezca ventajas empresariales.
