¿Qué es la ingeniería 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 de manera confiable, cómoda y segura.

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, canalizaciones 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 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 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 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.

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.

Las canalizaciones de datos forman la columna vertebral de una infraestructura de datos que funciona bien y están informadas por los requisitos de arquitectura de datos de la compañía a la que sirven. La observabilidad de los datos es la práctica mediante la cual los ingenieros de datos monitorean sus canales para garantizar que los usuarios finales reciban datos confiables.

El pipeline de integración de datos contiene tres fases clave:

Data ingestion 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 da formato a 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.

• Los científicos de datos utilizan machine learning, la exploración de datos y otros campos académicos para predecir resultados futuros. La ciencia de datos es un campo interdisciplinario enfocado en hacer predicciones precisas a través de algoritmos y modelos estadísticos. Al igual que la ingeniería de datos, la ciencia de datos es una función de código pesado que requiere una amplia experiencia en programación.
  
  
• Los analistas de datos examinan grandes conjuntos de datos para identificar tendencias y extraer insights para ayudar a las organizaciones a tomar decisiones basadas en datos en el presente. Mientras que los científicos de datos aplican técnicas computacionales avanzadas para manipular 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, automatizando la integración de datos, creando modelos eficientes de almacenamiento de datos y mejorando la calidad de los datos mediante la observabilidad del pipeline. Los científicos de datos y analistas confían en los ingenieros de datos para proporcionarles los datos confiables 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 una 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. 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.Las canalizaciones ETL automatizan la recuperación 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 se cargan en un destino de almacenamiento. ETL es el método de integración de datos más empleado, especialmente cuando se combinan datos de múltiples fuentes en un formato unificado.

ELT: extraer, cargar, transformar. Los pipelines deELT 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 para su uso, lo que ofrece un mayor grado de flexibilidad que los pipelines ELT.

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 depositarlo en otro lugar al final de la canalización.

• Servicios de computación en la nube: el dominio de las plataformas de computación en la nube 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 Cloudson 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 de RDBMS utilizan SQL para manejar 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 crear soluciones de almacenamiento de datos sin depender de los modelos tradicionales. Dado que las bases de datos NoSQL no almacenan 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.
  
  
• Data warehouses: los data warehouses recopilan y estandarizan datos de toda una compañía para establecer una single source of truth. La mayoría de los data warehouses constan de una estructura de tres niveles: un nivel inferior que almacena los datos, un nivel intermedio 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 unstructured data. Al agregar datos y permitir consultas rápidas en tiempo real, los almacenes de datos mejoran la calidad de los datos, brindan insights 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 y la visualización de datos en tiempo real.
  
  
• Data lakes: mientras que un data warehouse enfatiza la estructura, un data lake es más una solución de administración de datos de forma libre que almacena grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados. Los data lakes son más flexibles en su uso y más asequibles de construir que los data warehouses, ya que carecen del requisito de un esquema predefinido. Ellos albergan datos nuevos, datos sin procesar, especialmente el big data ideal para entrenar sistemas de machine learning. Pero sin una administración suficiente, los data lakes pueden convertirse fácilmente en pantanos de datos: conjuntos desordenados de datos demasiado complicados para navegar. Muchos data lakes se basan en el ecosistema de productos Hadoop, incluyendo soluciones de procesamiento de datos en tiempo real como Apache Spark y Kafka.
  
  
• Lagos de datos: Los lagos de datos constituyen la siguiente etapa en la gestión de datos. Mitigan los puntos débiles de los modelos de almacén y lago. Los almacenes de lagos combinan la optimización de costos de los lagos con la estructura y la gestión superior del almacén para satisfacer las demandas del machine learning, la ciencia de datos y las aplicaciones de BI.

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. Constituye la base de todas las bases de datos relacionales y también puede emplearse 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 inicios de concurrencia y ejecutar simultáneamente varias tareas. Esta capacidad de procesamiento paralelo hace que Scala sea una opción popular para la construcción de pipelines.

• Java es una opción popular 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.