En el último tiempo, el flujo de datos se ha convertido en el núcleo vital de las operaciones empresariales. Tal es así que impulsó la necesidad de profesionales altamente especializados para gestionar y aprovechar este recurso invaluable. Entre estos expertos se destaca el rol del ingeniero de datos, una figura clave en el contexto actual. Hablamos del arquitecto detrás de la infraestructura que permite capturar, almacenar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos de manera eficiente y efectiva.
Estos profesionales no solo son responsables de garantizar la integridad y disponibilidad de los datos, sino también de diseñar soluciones innovadoras que impulsen la toma de decisiones fundamentadas y la optimización de procesos en todas las áreas de una organización.
Desde la implementación de sistemas de almacenamiento distribuido hasta la construcción de pipelines de datos y la implementación de algoritmos de machine learning, el ingeniero de datos desempeña un papel esencial en el ciclo de vida de los datos, al permitir a las empresas aprovechar al máximo el potencial de esta valiosa materia prima.
Índice de temas
¿Qué es un ingeniero de datos?
Cuando nos referimos a un ingeniero de datos, estamos hablando de un profesional capacitado y dedicado a diseñar, desarrollar, implementar y gestionar sistemas y arquitecturas de datos.
Funciones y responsabilidades de un ingeniero de datos
En todo el ciclo de vida de los datos, desde la adquisición de los mismos hasta su almacenamiento y análisis, el ingeniero de datos aporta sus conocimientos y capacidades para lograr transformarlos en información confiable y útil.
Entre las tareas de mayor relevancia, podemos mencionar al diseño de arquitecturas de datos. Básicamente, los ingenieros de datos se dedican a la creación de estructuras y sistemas que faciliten la captura, el procesamiento, almacenamiento y distribución de la información de una manera eficiente.
Pero, además, adquieren conjuntos de datos que se ajusten específicamente a las necesidades de quienes los contraten. No es la misma información la que necesita la mesa ejecutiva de una compañía de telecomunicaciones que la que necesita el equipo de marketing de una marca de ropa. Esta clasificación particular de lo recopilado también se lleva a cabo por estos profesionales.
Este profesional no trabaja solo. Necesita contar con una estrecha comunicación con los científicos de datos, analistas y otros profesionales. Esto le ayudará a comprender las necesidades de la empresa y a garantizar que la infraestructura de datos satisfaga plenamente los requisitos.
En otro sentido, también trabaja sobre uno de los aspectos más importantes que tienen que ver con la digitalización: la seguridad de los datos. Proteger la confidencialidad y la integridad de la información es esencial, sobre todo habiendo tantas amenazas y accesos no autorizados.
Importancia en el ámbito del Big Data
Nunca en la historia de la humanidad se había conseguido recopilar tanta información. La misma, como bien mencionamos, es producto del rastro que dejan los usuarios al navegar por las distintas páginas web online.
Precisamente eso es el Big Data: conjuntos de datos que son tan grandes, complejos y dinámicos que las herramientas de procesamiento de datos tradicionales tienen dificultades para gestionarlos correctamente. Allí es donde se precisan los ingenieros de datos como profesionales que manejen el Big Data. Esto último implica trabajar sobre el procesamiento y análisis de estos grandes volúmenes de información.
Habilidades fundamentales para un ingeniero de datos
A continuación, analizaremos de forma específica cuáles son aquellas habilidades fundamentales que todo ingeniero de datos debe tener.
Conocimientos básicos esenciales
Desarrollado inicialmente por Linus Torvalds en 1991, Linux es uno de los sistemas operativos que los ingenieros de datos deben poder manejar con facilidad, ya que la gran mayoría de cargas y despliegues Cloud y Big Data son realizados en él.
A su vez, otros dos conocimientos básicos que es necesario tener son la automatización y el scripting con lenguajes de programación como Python.
Tecnologías y servicios Cloud
Es fundamental que un ingeniero de datos invierta tiempo en capacitarse en tecnologías y servicios Cloud. Principalmente, conocer el funcionamiento de determinadas plataformas como Amazon Web Services o Azure. Estas últimas están dentro de las más populares del mercado y cada vez son más demandadas por las empresas.
Se trata de soluciones altamente eficientes que permiten a las compañías optimizar costos. El almacenamiento se abona solo hasta el monto de lo consumido, por lo cual, no es necesario calcular de antemano cuánto se necesitará.
Bases de datos y SQL
Lógicamente, un ingeniero de datos debe ser especialista en bases de datos y en los lenguajes que estas utilizan, lo que también implica diferenciar entre bases de datos relacionales y NoSQL.
Para interactuar de manera efectiva con cualquier base de datos, también es fundamental conocer el lenguaje SQL. En el mismo sentido, la escritura de consultas de lectura también es un requisito imprescindible para trabajar con estos sistemas.
Creación de pipelines de datos
En lo que respecta a la ingeniería de datos y al análisis, donde manejar grandes volúmenes de información es moneda corriente, saber crear pipelines de datos es clave. Se trata del diseño de una serie de pasos y operaciones secuenciales que logran que la información se mueva de una etapa a otra sin la necesidad de una intervención manual constante.
Esto colabora con la automatización del proceso de análisis y recopilación de registros. Para ello, se debe tener un conocimiento básico de tecnologías ETL (extracción, transformación y carga) y frameworks de orquestación.
Habilidades adicionales y tendencias en el campo
Previamente enumeramos las habilidades que sí o sí debe tener un ingeniero de datos. Sin embargo, existen otras que quizá no son imprescindibles, pero que sin duda colaboran para ser un mejor profesional y aportar esa carga de valor que permite diferenciarse del resto.
Al trabajar con entornos de datos en tiempo real, se valora muchísimo el conocimiento de tecnologías como Kafka o RabbitMQ. Ambas son plataformas de mensajería y procesamiento de eventos que concretan la transmisión de datos entre diferentes componentes de un sistema distribuido.
A su vez, también son importantes las herramientas de procesamiento en streaming como Flink o Kafka Streaming. Sobre todo porque las nuevas tendencias van hacia proyectos que trabajan con el manejo de información en tiempo real y con la necesidad de bajas latencias de procesamiento.
Proceso de trabajo de un ingeniero de datos
Para comprender mejor las tareas diarias de un ingeniero de datos, profundizaremos sobre sus actividades más relevantes.
Extracción, transformación y carga (ETL)
Extract, transform and load, palabras que un ingeniero de datos conoce a fondo. Son los términos en inglés para extracción, transformación y carga (ETL). Consiste en un proceso que implica la extracción de datos desde diferentes fuentes, la transformación de los mismos para que sean aptos para el análisis, y su posterior carga en un sistema de almacenamiento o en una base.
Los ingenieros de datos diseñan y desarrollan procesos de extracción con el objetivo de recopilar información. Como mencionamos, esta puede provenir de fuentes de distintos orígenes. Por mencionar algunas, podemos destacar a bases de datos externas, archivos, API, y otros sistemas informáticos.
Automatización y scripting
La automatización es un fenómeno que ha devenido imprescindible para las empresas y sobre todo para los equipos de IT en el último tiempo. Eliminar tareas repetitivas y alcanzar un ritmo de trabajo acelerado son solo algunas de las ventajas que viene a aportar la sistematización de tareas.
En este sentido, para lograr automatizar procesos, el scripting es una herramienta ideal. Se trata de la creación y ejecución de scripts, que son básicamente conjuntos de instrucciones o comandos escritos en distintos lenguajes como Python, JavaScript, Ruby o Shell.
Para un ingeniero de datos, los scripts ayudan en la realización de tareas ETL. Esto es así debido a que facilitan la limpieza y transformación de datos y la automatización de procesos de carga.
Sistemas distribuidos y tecnologías Big Data
El uso de sistemas distribuidos y tecnologías Big Data es vital para la concreción de tareas que tienen que ver con el manejo, procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos. Todas estas forman parte de las funciones diarias que realiza un ingeniero.
A continuación, destacaremos algunas otras tareas que se pueden realizar al utilizar estas tecnologías:
- Ingesta de datos (mediante el uso de sistemas de mensajería distribuida como Apache Kafka).
- Implementación de sistemas de almacenamiento distribuido (Hadoop Distributed File System (HDFS)).
- Orquestación de procesos.
- Creación de pipelines.
- Procesamiento de datos en tiempo real.
- Integración con herramientas de análisis de datos.
Mantenimiento de sistemas escalables
Con el objetivo de garantizar un crecimiento continuo, las empresas deben invertir en la escalabilidad de sus sistemas. Así es como se garantizan que las herramientas que utilizan para llevar a cabo sus labores no queden en desproporción, por ejemplo, con respecto a la cantidad de clientes que poseen.
En ese sentido, los ingenieros de datos colaboran en el mantenimiento de la escalabilidad de los sistemas. Son los responsables de evaluar las necesidades de la empresa y en algunas ocasiones pueden definir la adición de nuevos nodos, la expansión de recursos en la nube o la implementación de tecnologías específicas para escalar horizontalmente.
Importancia de la comunicación en el trabajo
Por último, un ingeniero de datos se ve obligado a interactuar con otros especialistas como los científicos de datos y los analistas. También deben mantener una comunicación fluida con el equipo de marketing o con los líderes de la empresa en la que se desempeñen.
Esto se debe a que los datos pueden tener varios puntos de vista. La información es variada y abundante, por lo cual alguien debe encargarse de filtrar lo más relevante para que sea útil en la toma de decisiones.
La única forma en la que el ingeniero de datos (capaz en su labor, pero sin los conocimientos técnicos o administrativos del día a día empresarial) pueda entender las prioridades en materia de datos es obteniendo esa información en reuniones con quienes luego la utilizan.
Crecimiento y demandas en la profesión de ingeniero de datos
La ingeniería de datos es una profesión que está creciendo a medida que avanza la digitalización.
Tendencias en la búsqueda de ingenieros de datos
La demanda de ingenieros de datos ha aumentado a tal punto que hoy es una de las ingenierías más buscadas por las empresas. Muchos portales y medios masivos de comunicación, como la BBC, han calificado a esta disciplina como uno de los trabajos del futuro.
Más allá de esto, lo cierto es que la necesidad de las capacidades de estos profesionales es más actual que nunca.
Crecimiento de vacantes y oportunidades profesionales
Junto con la computación en la nube y la inteligencia artificial, las profesiones relacionadas a los datos son las que experimentaran un mayor crecimiento en términos de vacantes de trabajo en la industria. Acorde a los datos proveídos del Foro Económico Mundial, se espera que más del 75% de las empresas a nivel mundial adopten alguna de estas tecnologías.
De hecho, se estima que la ingeniería de datos sea una de las profesiones más solicitadas en 2024. Por lo cual, se trata de una oportunidad para aquellos que quieran especializarse en uno de los activos más valiosos que tienen al día de hoy las empresas: los datos.
Importancia en el contexto actual de aumento de datos
Estamos en un contexto en donde las tecnologías emergentes marcan el rumbo de los mercados y determinan qué compañías se mantienen competitivas y cuáles no.
La cantidad de datos que recopilan las empresas no tiene un antecedente histórico. Por eso no alcanzan solo los sistemas y las herramientas de procesamiento, hace falta ir más allá. Los especialistas, como el ingeniero de datos, son imprescindibles para hacer de la información la principal aliada de las decisiones empresariales.
No se trata solamente de la capacidad para el diseño de arquitecturas o el análisis puro y duro de los datos, también tiene que ver la necesidad de saber acerca de las herramientas tecnológicas que surgen alrededor de esta nueva profesión. Lenguajes de programación, sistemas de almacenamiento, soluciones de computación en la nube, sólo por mencionar algunas.
Ética y privacidad de datos en ingeniería de datos
La ingeniería de datos no se reduce solamente a aspectos técnicos relacionados con el manejo inteligente de la información. Una visión amplia de esta profesión incluye una cuestión ética que analizaremos a continuación.
Consideraciones éticas en la gestión de datos
Antes que nada, ¿qué es la ética de datos y qué relación tiene la misma con la ingeniería de datos? La ética de datos consiste en un conjunto de principios y normas morales que guían el manejo, el procesamiento y el uso de los datos en el ámbito de la tecnología y de la información.
Los ingenieros, encargados de la recopilación y el análisis de datos, deben realizar estas actividades de manera responsable y respetuosa con los derechos y la privacidad de las personas.
Algunas de las consideraciones éticas en la gestión de los datos tienen que ver con el consentimiento de los usuarios de internet y con la transparencia. Es importante que las personas estén de acuerdo en entregar sus registros antes de que esa información sea recopilada y también es fundamental proteger la misma contra accesos no autorizados. En el mismo sentido, se debe ser muy claro sobre cómo se recopilan, almacenan y utilizan los datos.
Regulaciones de privacidad de datos
El derecho internacional se ha puesto el objetivo de alcanzar una visión general acerca de la privacidad de los datos. Para ello, son necesarias leyes que restrinjan ataques a la privacidad y protejan los derechos de los individuos en lo que respecta al manejo y procesamiento de información personal.
Una de las regulaciones más recientes que está marcando el camino en esta área es el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR). Se trata de una regulación de la Unión Europea que establece normas para la protección de datos personales de los ciudadanos de la UE. Su publicación original fue en abril de 2016 y les otorga a los individuos un mayor control sobre sus datos personales, pero también contiene requisitos estrictos para las organizaciones que procesan esos datos.
Es el caso de Google Analytics 4, la nueva plataforma de Google que trabaja con las métricas de los sitios web y aplicaciones de sus usuarios. Esta reciente actualización se desarrolló en línea con esta normativa de carácter internacional manteniendo un respeto por el consentimiento de quienes navegan en la web.
Importancia de la seguridad de datos
La seguridad de los datos es fundamental. De la misma manera que en un depósito de logística es necesario tener un guardia o incluso una empresa de seguridad custodiando las mercaderías, en un sistema informático es importante tener especialistas velando por los datos.
Los ataques y fraudes cibernéticos han aumentado de forma considerable, sobre todo en América Latina. Según el informe realizado por Kaspersky, esta región es blanco de 38 ataques cibernéticos por segundo, siendo los sectores de finanzas y de gobierno los más afectados.
En este contexto, para que la lucha contra la ciberdelincuencia sea efectiva, las empresas deben apoyarse en el asesoramiento de profesionales, como los ingenieros de datos. Es importante que conozcan la necesidad de invertir en sistemas seguros que actúen como barreras para los hackers.
Casos de estudio en ingeniería de datos
En los siguientes apartados analizaremos cómo algunas empresas mejoran su rendimiento a través de la ingeniería de datos y de qué manera se aplican las tecnologías relacionadas en situaciones reales.
Ejemplos prácticos de proyectos de ingeniería de datos
A continuación, describiremos tres ejemplos de empresas que utilizan técnicas de Big Data para ofrecer un mejor servicio a sus clientes y así aumentar sus ganancias.
Amazon
Esta empresa de comercio electrónico utiliza técnicas de Big Data para analizar grandes cantidades de datos. El algoritmo que Amazon ha desarrollado permite obtener muchísima información del proceso de compra de los clientes y sacar conclusiones para mejorar su experiencia y, por tanto, los resultados de la empresa.
Netflix
La plataforma de películas conocida por todos, Netflix, ahorra hasta 1.000 millones de dólares anuales gracias al uso del Big Data. Su análisis de datos es la herramienta que les permite recomendar a los usuarios contenido que es de su interés, consiguiendo así que hasta el 80% del contenido que consume el público de Netflix proceda de este sistema de recomendaciones.
Spotify
Al igual que Netflix, Spotify usa el Big Data para ofrecer una experiencia lo más personalizada posible a los usuarios, pero en este caso en el mundo de la música. Cada semana ofrece a cada usuario la posibilidad de descubrir una lista de reproducción totalmente personalizada que contiene canciones que no han escuchado previamente pero que coinciden con sus gustos.
Aplicación de habilidades y tecnologías en situaciones reales
Las habilidades de un ingeniero de datos son utilizadas en varios sectores de la industria. Principalmente, en el sector retail y de comercio electrónico, en el sector financiero y en el sector de marketing y publicidad.
Sector retail y comercio electrónico
En el caso del comercio electrónico, quienes tengan negocios digitales pueden utilizar las tecnologías del Big Data para hacer crecer sus ventas. A través de herramientas como Google Analytics 4 pueden obtener información acerca de cómo interactúan sus clientes en sus páginas o aplicaciones.
Es así como llegan a conocer más sobre ellos y pueden tomar decisiones a la hora de implementar un cambio en el diseño de la web, o aún más allá en la creación misma de sus productos.
Sector financiero
El sector financiero ha pasado por una gran transformación a partir del surgimiento de herramientas de análisis masivo de información. Algunas de las aplicaciones del big data y de la ingeniería de datos en este sector son:
- Mejora en la evaluación del riesgo crediticio.
- Detección de fraudes.
- Personalización de carteras de inversión.
- Mejora y perfeccionamiento en la gestión de activos y portafolios.
- Predicción de tendencias y comportamientos del mercado.
Marketing y publicidad
Por último, si hay un sector que hace uso práctico del análisis de datos y de las herramientas del Big Data es el del marketing y la publicidad. A través del procesamiento de la información pueden llegar a conocer cuáles son los principales intereses de los usuarios que quieren cautivar con una campaña en particular.
Entender cuáles son sus gustos, preferencias y que es aquello que llama la atención en un momento determinado, les otorga la posibilidad de elaborar ideas con mayor claridad.
Tendencias futuras en ingeniería de datos
La tecnología avanza a pasos agigantados y de manera exponencial. Por ende, la ingeniería de datos es una disciplina en constante evolución.
Uso de inteligencia artificial y aprendizaje automático
La inteligencia artificial es probablemente una de las tecnologías emergentes más relevantes de los últimos tiempos. Si se usa con precisión puede traer grandes beneficios a los ingenieros de datos.
Un ejemplo de ello es el uso de algoritmos de aprendizaje automático para realizar análisis predictivos. Esto incluye la previsión de tendencias, comportamientos del usuario, demanda de productos y otros patrones en los datos.
También, puede colaborar en la simplificación y mejora de los procesos de extracción, transformación y carga (ETL). A su vez, posibilita el trabajo sobre la identificación automática de patrones de datos, la corrección de datos erróneos y la optimización de los flujos de trabajo ETL.
Desarrollos emergentes en el procesamiento de datos
Son muchas las innovaciones que están apareciendo en el ámbito del procesamiento de datos. Quizá, la más actual y relevante sea la del procesamiento en tiempo real ya que aporta una gran ventaja al lograr resultados inmediatos.
Sin embargo, existen otras tecnologías como la computación cuántica o el edge computing que también son muy novedosas. A su vez, la automatización inteligente, que combina procesos automatizados con análisis de datos y elementos de inteligencia artificial, es otra de las promesas del sector.
En lo relativo a la seguridad, la integración de los sistemas de procesamiento de datos con la tecnología blockchain representa uno de los avances más importantes. Esto es particularmente relevante en casos donde la trazabilidad y la inmutabilidad de los datos son una prioridad.
Colaboración interdisciplinaria en Ingeniería de Datos
Hemos mencionado ya la importancia de la colaboración interdisciplinaria para un ingeniero de datos. Del intercambio de conocimientos e información con otros profesionales se puede ver muy beneficiado y también puede concretar mejor su labor.
Trabajo en equipo con científicos de datos, analistas y otros profesionales
El trabajo en equipo garantiza que se tenga una comprensión completa del problema o proyecto en cuestión. Las habilidades de los ingenieros de datos pueden colaborar en el diseño y mantenimiento de sistemas. Pero, lo cierto es que, para realizar esta tarea de la mejor manera posible, deben mantener una estrecha comunicación con otros departamentos y profesionales de la empresa.
Por su parte, los científicos de datos y analistas son los que luego interpretan los datos. Ellos pueden solicitar cambios o sugerir mejoras en el trabajo de los ingenieros.
Logro de objetivos comerciales a través de la colaboración
Asimismo, el ingeniero de datos debe comprender hacia dónde se orientan los proyectos de la empresa para saber qué información es relevante y poner el foco en ella a la hora de realizar la extracción.
Es así como se llegan a lograr los objetivos comerciales; a través del uso de la información adecuada y de la colaboración entre todos los actores de una organización.
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