La ingeniería de datos es un enfoque de ingeniería de software para construir sistemas de datos que permiten la recopilación y el uso de datos. Estos datos se utilizan típicamente para análisis posteriores y ciencia de datos, lo que a menudo implica aprendizaje automático. Hacer que los datos sean utilizables requiere una computación, almacenamiento y procesamiento de datos sustanciales. Los ingenieros de datos diseñan y mantienen la infraestructura, los pipelines y las herramientas que permiten a las organizaciones transformar datos brutos en información procesable.
El campo surgió de la necesidad de manejar volúmenes masivos, velocidad y variedad de datos, a menudo denominados big data. Combina principios de ingeniería de software, gestión de bases de datos y sistemas distribuidos para crear plataformas de datos confiables, escalables y rentables.
Historia
Las raíces de la ingeniería de datos se remontan a las décadas de 1970 y 1980 con el concepto de metodología de ingeniería de información (IEM), que se centraba en el diseño de bases de datos y software para el análisis de datos. El australiano Clive Finkelstein, a menudo llamado el "padre" de IEM, escribió artículos influyentes entre 1976 y 1980 y coautorizó un informe del Instituto Savant con James Martin. Charles M. Richter ayudó posteriormente a renovar IEM y a diseñar el producto de software de datos de usuario de 1983 a 1987.
A principios de la década de 2000, los datos y las herramientas de datos eran típicamente gestionados por equipos de tecnología de la información (TI), con una superposición limitada entre las unidades de negocio. A principios de la década de 2010 se produjo un cambio dramático con el auge de internet y el big data. Empresas como Facebook y Airbnb comenzaron a usar el término "ingeniero de datos" para describir un nuevo rol centrado en la infraestructura de datos. Grandes firmas como Google, Facebook, Amazon, Apple, Microsoft y Netflix se alejaron de las técnicas tradicionales de ETL y almacenamiento, adoptando la computación en la nube y un enfoque más amplio e integrado de los datos en toda la organización.
Componentes principales
Computación
La computación de alto rendimiento es esencial para procesar y analizar datos. La programación de flujo de datos, donde la computación se representa como un grafo dirigido de operaciones y flujos de datos, es un enfoque generalizado. Las implementaciones populares incluyen Apache Spark y TensorFlow, siendo este último específico de aprendizaje profundo. Sistemas más recientes como Differential/Timely Dataflow utilizan computación incremental para una mayor eficiencia.
Almacenamiento
Las opciones de almacenamiento de datos dependen de cómo se utilizarán los datos. Los ingenieros de datos optimizan el almacenamiento y el procesamiento para reducir costos mediante compresión, particionado y archivado.
- Bases de datos: Para datos estructurados que requieren procesamiento de transacciones en línea, son comunes las bases de datos relacionales con garantías ACID y consultas SQL. Las bases de datos NoSQL ganaron popularidad en la década de 2010 para el escalado horizontal, sacrificando ACID. Las bases de datos NewSQL buscan proporcionar tanto escalado horizontal como garantías ACID.
- Almacenes de datos: Para datos estructurados que requieren procesamiento analítico en línea, los almacenes de datos soportan análisis a gran escala, minería e IA. Los datos a menudo fluyen desde las bases de datos hacia los almacenes, accesibles mediante SQL o herramientas de inteligencia empresarial.
- Lagunas de datos: Repositorios centralizados para almacenar, procesar y asegurar grandes volúmenes de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Pueden ser locales o basados en la nube.
- Archivos: Los datos menos estructurados pueden almacenarse como archivos en sistemas de archivos, almacenamiento en bloque o almacenamiento de objetos, este último utilizando metadatos y claves como UUIDs.
Gestión
Los sistemas de gestión de flujos de trabajo como Airflow ayudan a especificar, crear y monitorear tareas de datos, a menudo representadas como grafos acíclicos dirigidos (DAGs).
Ciclo de vida
Planificación empresarial
Los objetivos empresariales se capturan en planes estratégicos, tácticos y operativos. La ingeniería de datos apoya estos planes proporcionando sistemas de datos transparentes que permiten retroalimentación y corrección temprana de errores de comunicación.
Diseño de sistemas
El diseño de sistemas de datos implica arquitecturar plataformas de datos y diseñar almacenes de datos, considerando escalabilidad, confiabilidad y costo.
Modelado de datos
El modelado de datos produce un modelo abstracto que describe datos y relaciones, esencial para estructurar datos para análisis y aplicación.
Roles
Ingeniero de datos
Un ingeniero de datos es un ingeniero de software que crea pipelines de ETL de big data para gestionar el flujo de datos a través de una organización. Construyen y mantienen la infraestructura para la recopilación, transformación y almacenamiento de datos, permitiendo que los científicos y analistas de datos obtengan información. Los ingenieros de datos trabajan con herramientas como Apache Spark, TensorFlow y plataformas en la nube como Amazon Web Services, Microsoft Azure y Google Cloud.
La ingeniería de datos está estrechamente relacionada con el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, ya que proporciona la base de datos para entrenar y desplegar modelos. También se cruza con la ciencia de datos y la inteligencia empresarial, asegurando que los datos sean accesibles, confiables y seguros.
Herramientas y tecnologías
Los ingenieros de datos utilizan una variedad de herramientas para computación, almacenamiento y gestión. Los marcos de computación populares incluyen Apache Spark y TensorFlow. Las soluciones de almacenamiento van desde bases de datos relacionales como PostgreSQL hasta sistemas NoSQL como MongoDB y almacenamiento de objetos en la nube como Amazon S3. Las herramientas de orquestación de flujos de trabajo como Apache Airflow gestionan pipelines complejos. Los proveedores de nube ofrecen servicios gestionados como AWS Trainium para computación especializada, y Azure y Google Cloud para almacenamiento y procesamiento escalables.
Desafíos y mejores prácticas
La ingeniería de datos enfrenta desafíos como la calidad de los datos, la escalabilidad y la gestión de costos. Las mejores prácticas incluyen implementar una validación de datos robusta, usar procesamiento incremental y diseñar para la tolerancia a fallos. La gobernanza y la seguridad de los datos son críticas, especialmente con el aumento de las regulaciones de privacidad de datos. A medida que los volúmenes de datos continúan creciendo, la ingeniería de datos sigue siendo un campo dinámico, evolucionando con nuevas tecnologías y metodologías.