Data engineer

L'ingegneria dei dati è la gestione e l'elaborazione dei dati tra le fasi di creazione/acquisizione dei dati e la scienza/analisi dei dati. La pipeline di dati di un'organizzazione funziona nelle fasi di acquisizione, elaborazione, archiviazione e accesso, e l'ingegneria dei dati utilizza approcci e tecniche per migliorare i processi interni e le comunicazioni. Gli ingegneri dei dati si assicurano che i dati grezzi siano accessibili all'uso pratico da parte dei data scientist e di altri gruppi. L'ingegneria dei dati è spesso classificata come un sottoinsieme della scienza dei dati.

L'ingegneria dei dati include la pianificazione, la progettazione, la costruzione, il test e la manutenzione di sistemi di dati, e vi sono campi chiave che rientrano in questo insieme. Il flusso di dati è l'organizzazione e la gestione dei dati di input grezzi provenienti da diverse fonti. La normalizzazione e la modellazione dei dati comportano la trasformazione e la conformità dei dati ai modelli di dati. La pulizia dei dati garantisce che tutti i dati siano puliti, corretti e senza duplicati o senza file incompleti e danneggiati. L'accessibilità dei dati è responsabilità dei tecnici dei dati per garantire che i dati siano facilmente accessibili dal database o dal repository per l'utente finale.

Oggi sempre più aziende si basano sui dati. Aumentano il ruolo dei dati nelle loro operazioni, il che rende l'ingegneria dei dati un servizio essenziale. Con l'aumento dell'importanza della scienza e dell'analisi dei dati, gli ingegneri dei dati sono necessari per agevolare i flussi di dati e prevenire costosi intoppi. I data scientist e gli analisti spesso perdono tempo prezioso per le attività legate ai set di dati che potrebbero essere eseguite in modo più efficiente dagli ingegneri dei dati, quindi stabilire e definire questo ruolo è una mossa sensata per un'organizzazione.

Esistono numerose competenze di cui gli ingegneri dei dati devono essere dotati per soddisfare i requisiti del ruolo. Gli ingegneri dei dati devono avere esperienza con tecnologie di backend come SQL e NoSQL, nonché coi linguaggi di programmazione come Python, Java e Scala, che possono essere utili per gestire grandi set di dati. Amazon Web Services (AWS) è una piattaforma cloud utilizzata dagli ingegneri dei dati per progettare flussi di dati automatizzati e Apache Hadoop è un utile set di strumenti per supportare l'integrazione dei dati. Kafka è una piattaforma software per la creazione di app di streaming in tempo reale. È utile che gli ingegneri di dati abbiano competenze relative a tutti questi strumenti. Oltre a queste competenze tecniche, gli ingegneri dei dati necessitano anche di competenze trasversali essenziali, come chiare capacità di comunicazione verbale e scrittura.

Gli ingegneri dei dati devono connettersi a database e framework di backend in modo che possano raccogliere, archiviare e trasferire grandi set di dati. I database utilizzati per l'archiviazione includono SQL, NoSQL e PostgreSQL e possono essere forniti da fornitori come Oracle, Azure o Amazon. Questa tecnologia consente agli ingegneri dei dati di organizzare e gestire diversi tipi di dati in modo rapido ed efficiente. Gli ingegneri dei dati devono inoltre essere in grado di utilizzare una vasta gamma di applicazioni e framework, tra cui Python, Spark, Hadoop e Kafka, per attività che vanno dalla codifica ETL (extract, transform, load) alle interazioni API per scalare ed elaborare più set di dati su diversi dispositivi. Se hai bisogno che il tuo ingegnere dei dati acquisisca, archivi, gestisca e distribuisca i dati in modo efficace, è importante che l'ingegnere conosca questi strumenti.