En tiempos recientes, la ingeniería de datos se ha transformado en una profesión muy relevante en empresas. La razón principal es el valor que agregan en términos de negocio. En este caso, los científicos de datos requieren de un perfil para organizar y garantizar la calidad de datos. De esta manera se puede decir que, de forma crítica, estos profesionales son los primeros miembros de un equipo de Ciencia de Datos. Ya que trabajan con grandes cantidades de datos para mantener la infraestructura analítica y que los científicos de datos puedan trabajar de manera más simple. Para ejecutar sus tareas, los ingenieros de datos deben tener amplias habilidades en SQL, arquitectura de datos, tecnología en la nube y marcos de trabajo como Agile o Scrum así como programas de ingeniería como Python y Julia.
¿Cuáles son las responsabilidades de un ingeniero de datos?
Los ingenieros de datos mantienen la infraestructura donde se encuentran las aplicaciones de la empresa. Como parte de sus actividades priorizan los procesos de análisis de de Inteligencia Artificial y Machine Learning.
Roles de un ingeniero de datos
Por supuesto, no es difícil suponer que la carrera de ingeniero de datos tiene varios niveles de responsabilidad de acuerdo al cargo, aquí te enumeramos algunos:
Ingeniero de datos generalista: normalmente trabaja en un equipo pequeño y está enfocado en la data, trabaja sobre todo en la ingesta de la misma para luego poder procesarlos y analizarlos con mayor enfoque.
Ingenieros de datos centrados en pipeline: estos profesionales están en empresas medianas donde generalmente hay necesidades un poco más complejas. Trabajan de acuerdo a los métodos de Ingeniería de datos en colaboración con los científicos de datos para transformar la data. Aquí es fundamental tener conocimiento en ciencias de la computación y sistemas distribuidos para que estos profesionales puedan ejecutar dichos análisis.
Ingeniero de datos centrado en base de datos: Esta persona suele configurar y completar las bases de. datos de análisis. Trabaja con el pipeline de modo que hace ajustes para un análisis rápido de esquemas de diseño. Es común encontrarlos en organizaciones grandes donde los datos se distribuyen en diversas bases.
Herramientas de un ingeniero de datos
Las herramientas en un proyecto de Ciencia de Datos pueden variar ya que dependen sobre todo en la infraestructura de información estructurada por los ingenieros de datos. Sus pipelines suelen implementarse con base en los ETL (extracción, transformación y carga)
Algunas herramientas que pueden utilizarse son: Apache Hadoop, Bases de datos relacionales y no relacionales, Apache Spark, Python, Julia. A continuación vamos a ahondar en Apache Spark ya que actualmente es una herramienta muy potente y veloz la cual se estima que puede reemplazar a Hadoop.
Apache Spark
Apache Spark es un motor multilingüe que se utiliza para ejecutar ingeniería de datos, ciencia de datos y Machine Learning en clústers o máquinas de un solo nodo. Utiliza grandes cargas de trabajo de datos y almacenamiento caché en la memoria y ejecución optimizada de consultas analíticas rápidas de cualquier tamaño. Tiene una API de desarrollo en Java, Scala, Python y R la cual admite que se reutilicen códigos de múltiples cargas de trabajo: procesamiento por lotes, consultas interactivas, análisis en tiempo real, aprendizaje automático y procesamiento de gráficos. Actualmente es uno de los marcos de procesamiento más populares.
Caso de uso de Apache Spark para la industria financiera
La industria financiera se ha vuelto cada vez más dependiente de la tecnología para procesar grandes cantidades de datos en tiempo real. La Ingeniería de Datos es un campo que se enfoca en el procesamiento y análisis de datos, y su combinación con la plataforma Spark puede ser una herramienta poderosa para la industria financiera.
Como ya mencionamos, al ser Spark un sistema de procesamiento distribuido que puede manejar grandes volúmenes de datos a alta velocidad. Además, proporciona una serie de herramientas y bibliotecas para el análisis y procesamiento de datos en tiempo real, lo que lo convierte en una solución ideal para la industria financiera, donde la rapidez y precisión de los datos son fundamentales.
La Ingeniería de Datos con Spark puede ayudar a la industria financiera de varias maneras. En primer lugar, puede permitir una mejor gestión del riesgo mediante el análisis de grandes cantidades de datos financieros. Con Spark, se puede procesar información financiera en tiempo real, lo que permite a los analistas de riesgo tomar decisiones más rápidas y precisas.
En segundo lugar, la Ingeniería de Datos con Spark también puede ser utilizada para la detección de fraudes en tiempo real. Las empresas financieras pueden aprovechar Spark para analizar grandes conjuntos de datos y detectar patrones sospechosos o inusuales que puedan indicar actividades fraudulentas.
En tercer lugar, la Ingeniería de Datos con Spark también puede ayudar a la industria financiera a mejorar la eficiencia y reducir los costos. Por ejemplo, las empresas financieras pueden utilizar Spark para automatizar procesos manuales, como la reconciliación de cuentas, lo que puede reducir los errores y el tiempo que se necesita para completar estas tareas.
Finalmente, la Ingeniería de Datos con Spark puede ser una herramienta valiosa para la industria financiera. Con su capacidad de procesar grandes cantidades de datos en tiempo real, Spark puede ayudar a las empresas financieras a mejorar la gestión del riesgo, detectar fraudes, mejorar la eficiencia y reducir costos. En resumen, la combinación de Ingeniería de Datos y Spark puede ser un gran impulso para la industria financiera en la actualidad y en el futuro.