En la era digital en que vivimos, el rol de un data engineer se ha convertido en una pieza vital para las organizaciones que buscan aprovechar al máximo el valor de sus datos.
Estos profesionales son responsables de diseñar, construir y mantener las infraestructuras necesarias a fin de gestionar eficientemente grandes volúmenes de información, facilitando que las empresas tomen decisiones bien informadas.
La creciente dependencia de los datos en diversos sectores, ha incrementado la demanda de ingenieros con estas habilidades. Revisemos cómo ser data engineer, los diferentes campos de especialización disponibles, entre ellos, la Maestría en Big Data, reconocida por la SENESCYT, y las capacidades necesarias, desde la creación de Pipelines de datos hasta la implementación de soluciones en la nube, a fin de adaptarse a las tendencias globales.
¿Qué es un Data Engineer?
Un data engineer o ingeniero de datos, es el profesional encargado de crear u optimizar los sistemas que permiten gestionar y almacenar grandes volúmenes de información en una organización. Con este fin crean y mantienen pipelines o flujos de datos, asegurando que estén organizados y accesibles para su procesamiento. Su trabajo hace factible que los analistas junto a otros miembros del equipo accedan a información estructurada.
Las labores que hace un ingeniero de datos incluyen desde la extracción y transformación de datos hasta el almacenamiento o monitoreo de la infraestructura necesaria. A medida que más organizaciones en Ecuador adoptan la Big Data y la inteligencia artificial, el rol del data engineer se convierte en una posición clave, aumentando su demanda.
Principales habilidades técnicas que un Data Engineer debe tener
Para cumplir su labor con éxito, necesita dominar varias habilidades técnicas, empezando por el manejo de bases de datos. Las estructuradas, como SQL, permiten organizar la información de forma eficaz, facilitando su almacenamiento y recuperación. Las bases de datos noSQL, en cambio, ofrecen mayor flexibilidad en la gestión de información no estructurada.
Además, la programación es una habilidad esencial para este profesional, quien suele trabajar con lenguajes de programación como Python o Java. Estos permiten al ingeniero de datos construir, depurar y optimizar los flujos de información, asegurando que sean eficientes y seguros. Estas, junto a las herramientas de ETL y otras habilidades técnicas, los faculta en la gestión de datos a gran escala, factor clave en la toma de decisiones.
Habilidades en la Nube (Cloud Computing)
La computación en la nube permite almacenar o procesar datos sin necesidad de infraestructura física, reduciendo costos, facilitando el acceso a la información desde cualquier ubicación. Los data engineer necesitan familiarizarse con las plataformas de computación en la nube más populares, como Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) o Microsoft Azure.
Estos servicios en la nube brindan funciones especializadas, como almacenamiento de datos, procesamiento o análisis, optimizando el flujo de trabajo. Cada una tiene características o herramientas específicas que facilitan la labor de los ingenieros de datos, mejorando la eficiencia, reduciendo los costos y tiempos de ejecución.
Conocimientos en ETL y ELT
El conocimiento de herramientas de ETL (extracción, transformación y carga) y ELT (extracción, carga y transformación), son vitales para cualquier data engineer, a fin de trasladar, limpiar, organizar los datos de manera eficiente, con el propósito de que estén listos para su análisis.
En el proceso ETL, los datos se extraen de diversas fuentes, se transforman a fin de cumplir los estándares necesarios y luego se cargan en el sistema de almacenamiento central. En cambio, ELT realiza una extracción y carga de la información, para, posteriormente, ejecutar las transformaciones en el punto de destino.
Habilidades de Automatización y DevOps
La automatización ayuda a los ingenieros de datos a implementar pipelines que funcionen de manera continua y sin intervención manual, lo cual es clave a fin de mantener un flujo constante de información en tiempo real.
DevOps es un enfoque que facilita la colaboración entre equipos de desarrollo y operaciones, promoviendo prácticas que garantizan la confiabilidad y escalabilidad de los sistemas. En este contexto, el concepto de DataOps es una extensión de DevOps que se enfoca en la obtención y gestión de datos.
Soft skills clave para data engineers
Adicional a las destrezas técnicas, las soft skills (habilidades blandas) son igualmente importantes con el propósito de que un data engineer destaque en su labor. La comunicación es una de las capacidades más valoradas, pues deben ser capaces de explicar conceptos técnicos de forma comprensible a miembros del equipo que no tienen formación en ingeniería de datos, como los directores o responsables de negocios.
Otra habilidad clave es el trabajo en equipo. Estos profesionales necesitan colaborar con analistas, científicos de datos, desarrolladores y otros departamentos a fin de construir y optimizar los sistemas de información de una empresa, siendo necesaria esta capacidad para asegurar que los proyectos fluyan sin problemas, cumpliendo los objetivos esperados.
Por último, la resolución de problemas es vital al enfrentar los retos que surgen durante la gestión o procesamiento de grandes volúmenes de información. Esta habilidad requiere una mentalidad analítica y proactiva con el fin de abordar cualquier desafío que se presente.
Certificaciones recomendadas para potenciar tu carrera
Obtener certificaciones es una excelente manera de validar o mejorar tus habilidades tácticas en el ámbito de los datos. Entre las más reconocidas están las ofrecidas por AWS (Amazon Web Service) enfocadas en el manejo de soluciones con esta plataforma. Es muy valorada por empresas que buscan profesionales capacitados en esa herramienta.
Otra certificación destacada es la “GCP Professional Data Engineer”, diseñada específicamente para ingenieros de datos que trabajan con Google Cloud Platform (GCP), plataforma ampliamente utilizada en empresas tecnológicas. En cambio, la “Microsoft Certified: Azure Data Engineer”, es una buena opción a fin de desarrollar habilidades avanzadas en Microsoft Azure.
Data Engineer, profesión clave en el mundo de la Big Data
Las funciones de un data engineer se han vuelto indispensables en un entorno donde los datos son un recurso estratégico para las empresas. Este profesional debe estar altamente capacitado en la gestión de grandes volúmenes de información, asegurando que los datos estén siempre listos y accesibles a fin de analizarlos.
En un mercado laboral donde el crecimiento de la Big Data y la transformación digital siguen en aumento, el desarrollo de estas competencias puede ser el paso clave para que consigas una carrera exitosa, con grandes perspectivas. Invertir en programas de formación avanzada, certificaciones o una maestría, como la ofrecida por UNIR, te permite mejorar tus habilidades técnicas, posicionándote entre los líderes en este campo.
Recursos de interés
Professional data engineer. (n.d.). Google Cloud. https://cloud.google.com/learn/certification/data-engineer
AWS Certified Data Engineer – Associate (n.d.). Amazon.com. https://aws.amazon.com/es/certification/certified-data-engineer-associate/
