Ingenieros de Big Data: Mitos vs. Realidades

Los datos presentes en las organizaciones aumentan con cada minuto que pasa. Estos datos se encuentran en diversos formatos, tamaños y tipos y, por lo tanto, son extremadamente difíciles de estudiar, y mucho menos de analizar de manera eficiente. Para ayudar con eso, ¡hay ingenieros de Big Data! Estas son las personas responsables de convertir los Big Data inútiles en Big Data útiles que luego pueden ser estudiados y analizados más a fondo por los científicos de datos.

Los ingenieros de Big Data pueden denominarse correctamente como una mezcla entre un científico de datos y un ingeniero. Cualquier organización que trabaje con big data por defecto necesita un ingeniero de Big Data.

Por lo general, el rol de un ingeniero de Big Data requiere que realice una (o más) de las siguientes habilidades:

Análisis de los datos

• Hadoop, MapReduce, IBM Biginsights, Hortonworks y MapR son algunas de las herramientas que se espera que los ingenieros de Big Data dominen para realizar análisis de datos. La mayoría de los ingenieros tienden a tener experiencia solo con MapReduce (ya que es el más antiguo y otros son bastante nuevos), pero los algoritmos subyacentes facilitan el aprendizaje de nuevas tecnologías de manera rápida y eficiente.
• La minería de datos es uno de los aspectos esenciales del análisis de datos. Los Ingenieros de Big Data trabajan en tecnologías como Mahout para llevar a cabo los trabajos relacionados con la Minería de Datos. La primera responsabilidad del ingeniero de Big Data es buscar datos, incluso antes de que pueda limpiarlos. Por lo tanto, deben ser competentes con Mahout u otras herramientas de minería de datos.
• El análisis estadístico también juega un papel importante, y se espera que un ingeniero de Big Data tenga algún dominio sobre R, SPSS, SAS y MATLAB, etc.
• Los ingenieros de Big Data son ingenieros al final del día. Necesitan estar bien versados ​​en los fundamentos de la programación. La mayoría de las habilidades de programación sólidas se requerirán solo para implementaciones personalizadas/especializadas de algoritmos.

Almacenamiento de datos

• El almacenamiento de datos se refiere a izar los datos en un almacén. Para eso, se espera que un ingeniero de big data tenga un conocimiento práctico de MySQL, MS SQL Server, Oracle o cualquier base de datos relacional. Estas herramientas permiten a los destacados ingenieros de big data abordar los datos relacionales presentes en su organización sin problemas.
• Hoy en día, no todos los datos son estructurados y relacionales. La mayoría de los datos con estas organizaciones no son relacionales. Por lo tanto, el conocimiento de bases de datos no relacionales como NoSQL, HBase, HDFS, Cassandra, CouchDB, etc. también es muy útil para un ingeniero de big data.

Recopilación de datos

• La recopilación de datos constituye una de las tareas principales de un ingeniero de Big Data. Necesitan trabajar con API de datos, ej. Interfaces RESTful, para obtener datos del almacén de datos. Para esto, necesitan ser prácticos con algún lenguaje de secuencias de comandos.
• Además, los ingenieros de Big Data deben ser expertos en SQL y modelado de datos. Esto es extremadamente útil al recopilar los datos. El modelado de datos permite a los ingenieros de big data tener una visión clara de los datos y sus interdependencias.

Transformación y limpieza de datos

• Una vez que se han recopilado los datos, ahora la principal responsabilidad de un ingeniero de Big Data es transformarlos en un formato adecuado para el científico de datos. Para eso vienen varias herramientas ETL como Informatica, DataStage, Redpoint y SSIS. La competencia en cualquiera de estas herramientas permite a los ingenieros de Big Data transformar los datos que recopilaron anteriormente de manera eficiente.
• Una vez que se transforman los datos, se limpian de todas las anomalías e inconsistencias. Es importante porque estos datos serán analizados por un científico de datos y su análisis solo será tan bueno como los datos que obtenga.

Big Data Engineering es un campo comparativamente más nuevo con mayores oportunidades cada día que pasa. Un ingeniero de Big Data es el maestro de las habilidades que discutimos anteriormente. Sin embargo, no todos los ingenieros de Big Data conocen todas estas habilidades. Cada rol es diferente, por lo que algunos pueden requerir un conocimiento más especializado en una de estas áreas sobre las demás. Sin embargo, para un experto en una de estas habilidades, no suele ser demasiado difícil trasladar esas habilidades a otras áreas. Ahora estamos en la misma página con respecto a las responsabilidades y tareas de un ingeniero de Big Data.

Demos un paso más y rompamos algunos mitos predominantes sobre sus vidas, trabajos y calificaciones:

Mito #1: No hay mucha diferencia entre un día normal de un científico de datos y un ingeniero de big data.

Si has estado siguiendo nuestra serie, lo sabrás mejor. Un científico de datos es alguien que busca tendencias, significados y patrones en los datos e intenta formular conocimientos prácticos que mejoren el funcionamiento de una organización. Un ingeniero de Big Data, por otro lado, evidentemente, trabaja con datos antes de analizarlos. Es responsable de limpiar los datos y presentarlos al científico de datos de la forma más impecable posible.

Mito #2: Los ingenieros de Big Data son mucho más valiosos que los científicos de datos (o viceversa).

Ambos roles de trabajo tienen su propia importancia para el funcionamiento de una organización. Sin un ingeniero de Big Data eficiente, un científico de datos tendrá dificultades para obtener buenos resultados. Del mismo modo, sin un científico de datos experto, la organización nunca sabrá qué hacer con sus datos. Por lo tanto, simplemente no podemos ordenar estos roles de trabajo en función de su importancia, ya que, al final del día, ambos perfiles forman los pilares de cualquier equipo exitoso de ciencia de datos.

Mito n.º 3: los ingenieros de Big Data solo son necesarios en las grandes empresas.

Como dijimos anteriormente, si su organización se ocupa de Big Data, necesita un ingeniero de Big Data. Hoy en día, cualquier organización, ya sea grande o pequeña, tiene terabytes de datos de clientes. No hay empresa, independientemente de su dominio, que no pueda mejorar sus funciones dando sentido a su Big Data. A medida que las herramientas y tecnologías que rodean Big Data son cada vez más baratas y accesibles, más y más PYME están tomando la ruta de Big Data y nombrando ingenieros y científicos de Big Data para ayudarlas a mantenerse a la vanguardia.

Mito n.° 4: un ingeniero de Big Data debe ser un programador experto.

Más que programación central, un ingeniero de Big Data debe ser un experto en la gestión de datos. La mayoría de las veces, encontrará ingenieros de Big Data que trabajan con una biblioteca o un marco que se adapta a su caso. Estos vienen listos y hacen la mayor parte de la programación de trabajo pesado. Todavía se recomienda que un ingeniero de Big Data tenga una comprensión clara de los fundamentos subyacentes de la programación. Esto les ayudará a ajustar/modificar cualquier algoritmo/marco/biblioteca dependiendo de su caso de uso particular. Además, es imprescindible tener algún conocimiento del lenguaje de secuencias de comandos, ya que estos ingenieros de big data son responsables de obtener los datos de los almacenes y limpiarlos, lo que requiere escribir secuencias de comandos.

Mito n.° 5: los ingenieros de Big Data solo son necesarios en las empresas de tecnología

Hoy en día, las organizaciones utilizan los datos para todo, incluso para dirigirse mejor a sus clientes. Una visión detallada de los datos de sus clientes permite a cualquier organización diseñar una campaña de marketing exitosa. Los ingenieros de Big Data son requeridos por organizaciones tanto tecnológicas como no tecnológicas. Casi cualquier organización puede mejorar y ser más eficiente en su trabajo si tiene acceso a los datos correctos.
Big Data: herramientas y tecnologías imprescindibles

Terminando

Con eso, llegamos al final de nuestros cazadores de mitos de hoy. Estén atentos, y volveremos con más cazadores de mitos. ¡Háganos saber si ha encontrado más mitos que necesitan romperse!

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