En un mercado en el que los datos marcan cada vez más la diferencia, el saber de este campo de los directivos, ejecutivos y profesionales, hace que cuenten con una mayor conocimiento de las ventajas competitivas que estos pueden proporcionar a la empresa. El programa en Data Management es la respuesta para poder crear una estrategia de negocio basada en los datos.
¿Qué es un Data Engineer?
Un Data Engineer, o ingeniero de datos, es un profesional cuyo rol se centra en la gestión y transformación de datos en bruto en formatos accesibles y útiles para su posterior análisis por otros perfiles como el Data Manager. Para ello debe poner en marcha la creación de infraestructuras de almacenamiento, extracción, limpieza y procesamiento de datos a gran escala. Además, debe configurar cadenas de procesos conectados de datos que garanticen la disponibilidad y calidad de la información. Su trabajo es esencial para proporcionar a los científicos de datos y analistas la materia prima que permita obtener conocimientos y poder tomar decisiones.
¿Qué funciones desempeña?
El Data Engineer desempeña un papel crucial en la gestión y optimización de datos en una organización. Sus funciones incluyen:
- Diseño de infraestructura: Creación y mantenimiento de sistemas de almacenamiento y procesamiento de datos, garantizando que sean escalables y eficientes.
- Integración de datos: Recopilación de información de diversas fuentes y su integración en un formato coherente para su análisis, transformando y limpiando los datos.
- Desarrollo de pipelines: Configuración de flujos automatizados de datos (pipelines) que garanticen la ingesta constante y la calidad de la información.
- Mantenimiento y monitoreo: Supervisión de la efectividad de los sistemas de datos.
- Colaboración: Trabajo en colaboración con científicos de datos y analistas para proporcionar datos limpios y listos para su análisis.
Tecnologías clave para un Data Engineer
Los Data Engineer trabajan con una amplia variedad de tecnologías que les ayudan a poder gestionar y procesar datos de una manera efectiva. A continuación, conoce las más importantes:
Bases de datos
Las bases de datos son fundamentales para los Data Engineers porque almacenan, organizan y permiten el acceso a grandes volúmenes de datos, facilitando su procesamiento, análisis y disponibilidad para la toma de decisiones. Desde las relacionales como MySQL u Oracle a las bases de datos en memoria como Redis que permiten acelerar el acceso a datos en tiempo real.
Herramientas de procesamiento de datos
Los Data Engineers utilizan herramientas de procesamiento de datos para transformar, limpiar y analizar información, lo que les permite prepararlos para su uso en análisis y aplicaciones empresariales.
Almacenamiento en la nube
El empleo de almacenamiento en la nube es clave para estos profesionales porque ofrece escalabilidad, flexibilidad y acceso remoto a datos, lo que facilita la gestión de grandes volúmenes de información y permite el procesamiento y análisis eficiente en entornos empresariales modernos y distribuidos.
Lenguajes de programación
Un Data Engineer debe conocer lenguajes como Python, Java y Scala debido a su versatilidad y capacidad para escribir scripts y aplicaciones para el procesamiento y análisis de datos. Esto es esencial para la construcción y mantenimiento de sistemas de datos eficientes y personalizados.
Herramientas de visualización
La visualización de datos es crucial para estos profesionales, ya que permite comunicar eficazmente patrones y tendencias en los datos a los equipos y partes interesadas. Herramientas como Tableau, Power BI y librerías de Python como Matplotlib y Seaborn facilitan la creación de gráficos y visualizaciones interactivas, lo que mejora la comprensión y toma de decisiones basadas en datos en una organización.
Requisitos y habilidades que requiere un Data Engineer
El uso de las anteriores herramientas es fundamental para un Data Engineer, es por ello por lo que entre sus habilidades destaca la necesidad de utilizar de forma correcta ciertas cuestiones como la programación, las bases de datos, SQL y NoSQL o las herramientas de procesamiento de datos como Hadoop y Spark.
Por supuesto, debe tener la capacidad de comprender arquitecturas de almacenamiento en la nube, contenedores y orquestación es esencial y ser competente en ETL (Extract, Transform, Load), poseyendo conocimientos de diseño y modelado de datos.
¿Qué formación requiere un Data Engineer?
Un Data Engineer tiene que formarse en ciencias de la computación o ingeniería de software, incluyendo un amplio conocimiento de programación en lenguajes como Python, Java o Scala. De la misma forma, debe tener formación en bases de datos, SQL, NoSQL y en herramientas de procesamiento de datos como Hadoop y Spark.
La formación continua y la actualización en las últimas tecnologías y tendencias de la industria son esenciales para mantenerse al día en un mercado continuamente marcado por los cambios y la evolución.
Sueldo del Data Engineer
El salario de un Data Engineer en España varía según la ubicación, la experiencia y la empresa. En promedio, puede oscilar entre 30.000 a 60.000 euros al año, aunque profesionales con experiencia y habilidades especializadas pueden ganar más.
Ahora que ya conoces esta figura, ¿te adentrarás a formar parte de la formación y dar un salto en tu carrera?
