¿Qué es Data Engineering?
Descubre qué es la Ingeniería de Datos, cuáles son las diferencias con la Ciencia de Datos, por qué es una de las carreras más demandadas del sector tech y cómo puedes formarte para convertirte en Data Engineer.
Introducción
Los datos están en todas partes. Cada vez que abres una app, realizas una compra en línea o miras una serie en streaming, generas información. Y no eres el único: con la cantidad de dispositivos conectados que existen hoy, el volumen de datos que se produce es enorme.
Para ponerlo en perspectiva, según Statista, en 2021 había más de 23.800 millones de dispositivos conectados a internet. De estos, el 58 % correspondía a dispositivos IoT, como autos conectados, sensores industriales y asistentes inteligentes, mientras que el 42 % restante eran computadoras, celulares y otros dispositivos tradicionales.
Pero generar datos es solo el primer paso. Para que realmente aporten valor, es clave organizarlos, procesarlos y distribuirlos correctamente. De lo contrario, toda esa información se vuelve caótica e inservible. Algunas de las principales fuentes de datos son:
📌 Interacciones digitales: Cada vez que usas una aplicación, realizas una búsqueda o interactúas en redes sociales, generas datos que pueden ser analizados para mejorar productos y servicios.
📌 Dispositivos inteligentes: Desde sensores en una fábrica hasta un smartwatch que mide tu frecuencia cardíaca, todos estos dispositivos generan grandes volúmenes de información que deben almacenarse y procesarse.
📌 Registros de software: Cada sistema o plataforma deja un rastro en forma de logs que permiten entender qué está ocurriendo con el software y optimizar su funcionamiento.
Pero manejar esta información no es sencillo. Para que sea útil, hay que cumplir con ciertos requisitos:
✅ Estructura estandarizada: Los datos deben estar organizados para que sean comprensibles y reutilizables.
✅ Consistencia: No puede haber información contradictoria o errónea.
✅ Eliminación de duplicados: Los datos repetidos generan ruido y desperdician recursos.
✅ Fiabilidad: La información debe ser precisa y verificable.
✅ Entrega en tiempo real o con el menor retraso posible.
Si este proceso no se gestiona correctamente, puede generar problemas para las empresas y organizaciones que dependen de la información para tomar decisiones. Aquí es donde entran en juego los ingenieros de datos, quienes se encargan de diseñar y mantener la infraestructura necesaria para que los datos fluyan de manera eficiente.
¿Qué aprenderás en este artículo?
En esta nota exploraremos los fundamentos de la ingeniería de datos, incluyendo:
- Qué es y por qué es clave para la gestión de información.
- La diferencia entre ciencia de datos e ingeniería de datos.
- Por qué cada vez más empresas buscan ingenieros de datos.
- Qué habilidades necesitas para desarrollarte en este campo.
- Recursos para aprender desde cero.
Si te interesa el mundo de los datos y quieres saber cómo convertirte en Data Engineer, ¡sigue leyendo!
¿Cuáles son las responsabilidades de un Data Engineer?
En pocas palabras, los Data Engineer son quienes hacen posible que la información fluya de manera eficiente dentro de una organización. Su trabajo es clave para que científicos de datos, analistas y equipos de inteligencia de negocio puedan acceder a datos confiables y bien estructurados.
Algunas de sus principales responsabilidades incluyen:
Optimizar la arquitectura de datos: Diseñan y mejoran los sistemas que almacenan y procesan grandes volúmenes de información.
Configurar y administrar bases de datos: Se encargan de organizar los datos para que sean accesibles, seguros y eficientes.
Colaborar con otros equipos: Trabajan junto a analistas, científicos de datos e ingenieros de inteligencia empresarial para garantizar que los datos se integren y utilicen correctamente.
Explorar y transformar datos: Limpian, estructuran y preparan la información para que pueda ser analizada sin errores ni inconsistencias.
Para realizar todas estas tareas, los data engineer configuran y gestionan canalizaciones ETL (Extract, Transform, Load), procesos que permiten extraer datos de diferentes fuentes, transformarlos según las necesidades del negocio y cargarlos en sistemas de almacenamiento optimizados.
Pipelines ETL
Las pipelines ETL (Extract, Transform, Load) son fundamentales en la gestión de datos. Se encargan de recibir información de diferentes fuentes, procesarla y almacenarla en un formato que sea fácil de usar. Los data engineer son responsables de diseñar, mantener y optimizar estas canalizaciones para garantizar un flujo de datos eficiente y confiable.
¿Cómo funcionan las pipelines ETL?
Este proceso se divide en tres etapas clave:
🔹 Extracción: Se recopilan datos de distintas fuentes en diversos formatos. Estos pueden provenir de bases de datos, sensores IoT, registros de aplicaciones o cualquier otro sistema que genere información.
🔹 Transformación: Como los datos llegan en formatos distintos y con posibles inconsistencias, en esta etapa se limpian, reorganizan y estandarizan. Esto mejora su calidad y facilita su análisis posterior.
🔹 Carga: Una vez que los datos están listos, se almacenan en bases de datos o almacenes de datos, donde quedan accesibles para analistas, científicos de datos y otros sistemas que los necesiten.
¿Qué es un almacén de datos?
Un almacén de datos es un sistema diseñado para almacenar grandes volúmenes de información de manera estructurada y optimizada. A diferencia de una base de datos tradicional, un almacén de datos está preparado para manejar consultas complejas, permitiendo analizar información de forma rápida y eficiente.
En los almacenes de datos modernos no solo se guardan datos estructurados (como tablas con registros ordenados), sino también información no estructurada, como imágenes y videos. Esto es clave para empresas que trabajan con múltiples tipos de datos y necesitan analizarlos en conjunto.
Tanto los pipelines ETL como los almacenes de datos son esenciales en la ingeniería de datos. Sin ellos, gestionar información en entornos con grandes volúmenes de datos sería prácticamente imposible.
Ingeniería de datos vs. Ciencia de datos
Aunque suelen mencionarse juntos, los roles de data engineer y data scientist son bastante diferentes, pero complementarios.
Por un lado, los científicos de datos se enfocan en analizar información para identificar patrones, hacer predicciones y ayudar en la toma de decisiones basada en datos. Sin embargo, su trabajo depende completamente de contar con datos organizados y accesibles.
Aquí es donde entran los data engineer: son quienes diseñan y optimizan los sistemas que almacenan, procesan y distribuyen los datos para que los científicos de datos puedan trabajar con ellos de manera eficiente.
⚽️ Podemos pensarlo como un partido de fútbol
- El data engineer es el entrenador, quien diseña la estrategia y organiza al equipo para que el juego fluya.
- La pelota representa los datos, que deben moverse de forma precisa para llegar al objetivo.
- El data scientist es el delantero, quien recibe la pelota y lo transforma en resultados, convirtiéndolo en conocimiento útil para la empresa.
- El resto del equipo y la cancha son la infraestructura de datos, que hace posible que todo funcione.
Ambos roles trabajan en conjunto, pero sin una estructura sólida creada por los ingenieros de datos, los científicos de datos tendrían muchas más dificultades para hacer su trabajo.
¿Por qué la Carrera de Data Engineering es cada vez más demandada?
En los últimos años, la demanda de data engineers ha crecido de forma exponencial. Según un estudio de Burning Glass Nova, las ofertas de empleo para este perfil aumentaron un 88,3 % en 2019, y desde 2016 no han dejado de crecer.
De hecho, hoy en día hay casi cinco veces más vacantes para ingenieros de datos que para científicos de datos, y su salario suele ser entre un 20 % y un 30 % superior.
¿Por qué está pasando esto?
Porque los científicos de datos son el último eslabón en la cadena de procesamiento de datos. Antes de que puedan analizar información, alguien debe encargarse de extraer, limpiar y estructurar esos datos. A medida que aumentan las fuentes y el volumen de información que las empresas necesitan manejar, la ingeniería de datos se vuelve cada vez más fundamental.
Para visualizarlo mejor, podemos pensar en la pirámide de necesidades de la ciencia de datos. En esta jerarquía, las tareas de los ingenieros de datos están en la base, ya que sin una infraestructura de datos bien diseñada, sería imposible realizar análisis avanzados en la parte superior de la pirámide.
El crecimiento de esta área significa que aprender ingeniería de datos no solo abre muchas puertas en el mundo de la tecnología, sino que también permite estar en el centro de la transformación digital de las empresas. 🚀
¿Cuáles son las habilidades de un Data Engineer?
Las habilidades de los data engineers generalmente están entrelazadas con las habilidades de los ingenieros de software y los científicos de datos:
¿El rol de un data engineer se acerca más al de un software engineer o al de un data scientist?
La ingeniería de datos combina conocimientos de ingeniería de software y ciencia de datos, pero su enfoque está mucho más cerca del desarrollo de software que del análisis de datos. Según un estudio de StitchData, más del 40 % de los ingenieros de datos provienen de la ingeniería de software. Esto significa que quienes tienen experiencia en desarrollo tienen una gran ventaja si quieren hacer la transición a este campo.
Ahora bien, ¿qué habilidades hacen a un buen data engineer? Aquí algunas de las más importantes:
1️⃣ Conocimientos en ingeniería de software
La programación es una parte esencial del trabajo de un ingeniero de datos. Es clave manejar conceptos como programación orientada a objetos, estructuras de datos y algoritmos para diseñar sistemas eficientes. Los lenguajes más utilizados en esta área son Python, Scala y Java.
2️⃣ Dominio de herramientas de ingeniería de datos
Existen diversas herramientas diseñadas para gestionar grandes volúmenes de información y automatizar procesos de datos. Algunas de las más utilizadas son:
🔹 Apache Kafka para la transmisión de datos en tiempo real.
🔹 Airflow para la orquestación de pipelines de datos.
🔹 Spark para el procesamiento de datos a gran escala.
3️⃣ Experiencia con bases de datos
Un ingeniero de datos debe conocer diferentes tipos de bases de datos, tanto relacionales (SQL) como NoSQL. Esto incluye herramientas como PostgreSQL, MySQL, MongoDB y Cassandra, dependiendo de las necesidades del sistema.
4️⃣ Conocimiento en plataformas en la nube
La mayoría de las empresas manejan datos en entornos cloud, por lo que es clave tener experiencia con plataformas como:
☁️ Amazon Web Services (AWS)
☁️ Google Cloud Platform (GCP)
☁️ Microsoft Azure
Además, un buen ingeniero de datos debe manejar arquitectura en la nube y herramientas DevOps, ya que son responsables de automatizar los flujos de datos y garantizar que los sistemas sean escalables y eficientes.
Cómo aprender Data Engineering
Si te interesa la ingeniería de datos y quieres desarrollar habilidades en esta área, hay un camino claro para comenzar. Aprenderás desde los fundamentos hasta el manejo de herramientas avanzadas que utilizan los profesionales del sector.
Para convertirte en data engineer, es clave fortalecer conocimientos en programación, bases de datos, procesamiento de datos y herramientas en la nube. En Henry, ofrecemos una formación intensiva y práctica en tecnología, diseñada para preparar a nuestros estudiantes para el mundo laboral en el sector IT:
Fundamentos de programación
- Introducción a Python: Aprende los conceptos básicos del lenguaje más usado en el mundo de los datos.
- Python intermedio: Mejora tus habilidades con estructuras de datos avanzadas y buenas prácticas de código.
- Introducción a Scala: Conoce este lenguaje optimizado para el procesamiento de datos a gran escala.
Bases de datos y almacenamiento de información
- Introducción a bases de datos relacionales en SQL: Domina la gestión y manipulación de datos en SQL.
- Conceptos NoSQL: Aprende sobre bases de datos como MongoDB y Cassandra, clave para manejar datos no estructurados.
- Procesamiento y orquestación de datos
- Introducción a la ingeniería de datos: Aprende los fundamentos del diseño y gestión de infraestructuras de datos.
- Creación de pipelines de datos en Python: Descubre cómo construir flujos de procesamiento de datos eficientes.
- ETL en Python: Aprende a extraer, transformar y cargar datos en sistemas de almacenamiento.
- Introducción a Airflow en Python: Conoce una de las herramientas más utilizadas para la automatización de pipelines de datos.
Cloud y procesamiento en la nube
- Conceptos de la nube en AWS: Familiarízate con los servicios de almacenamiento y procesamiento de datos en la nube.
- Explorando la red de viajes de Londres: Aprende a trabajar con herramientas como Snowflake, Redshift y BigQuery.
- Transmisión de datos con AWS Kinesis y Lambda: Descubre cómo manejar flujos de datos en tiempo real en la nube.
Proyectos prácticos
- La mejor manera de aprender ingeniería de datos es aplicando los conocimientos en proyectos reales. Al completar cursos y ejercicios prácticos, te convertirás en un candidato más preparado para puestos de trabajo en el sector.
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Pero no nos quedamos solo en lo técnico: te acompañamos para que potencies tu carrera de verdad. Vas a contar con mentores expertos, coaches de carrera y un equipo que te prepara para dar el salto al mundo laboral. En Henry, no solo aprendés a ser Data Engineer: te entrenás para convertirte en el talento que las empresas buscan.
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