¿Qué es Data Engineering?

El Data Engineering o también denominado ingeniería de datos es la práctica a través de la cual un profesional diseña, desarrolla y mantiene los sistemas que procesan grandes volúmenes de datos.

Para comprender la importancia que ha adquirido el Big Data a día de hoy es necesario entender que del 90% de los datos existentes en la actualidad se han creado en los últimos años. Esto ha provocado que figuras como las del Data Engineer sean fundamentales en las organizaciones empresariales y no empresariales.

Es por ello que el Data Engineering se ha consolidado como la práctica mediante la cual se obtienen, depuran, filtran y preparan los datos para su posterio expolotación. De este modo, se puede decir que el Data Engineering es el primer proceso clave en el proceso Big Data.

Diferencias entre Big Data, Data Engineering y Data Science#

Para comprender mejor el término de Data Engineering es necesario entender las diferencias entre Big Data, Data Engineering y Data Science, ya que son conceptos que tienen en su origen el tratamiento de datos, pero su finalidad es totalmente distinta.

En primer lugar, el Big Data es la ciencia del tratamiento de datos, es decir, es el concepto global de la práctica que extrae, gestiona y analiza grandes volúmenes de datos. Por tanto, el Big Data es el punto de inicio a partir del cual comienzan los distintos procesos.

Mientras el Data Engineering se encarga de obtener y configurar los datos. Una vez obtenidos estos conjuntos de macrodatos, el Data Scientist es el encargado de extraer análisis y parámetros que lleven a conclusiones sobre el negocio o que ayuden a la organización en cuestión. Para ello, los Data Scientists utilizan herramientas Big Data de última generación.

Por tanto, las definiciones y diferencias entre estos términos son las siguientes:

Big Data es la ciencia que trata el dato, es decir, es el concepto que engloba todas aquellas operaciones que se realizan con grandes cantidades de datos. El Data Engineering o la ingeniería de datos, es la acción de extraer, depurar y preparar los datos.

Y, por último, el Data Science es el entrenamiento de modelos que expongan análisis y conclusiones a partir de los datos extraídos.

Para entender bien el papel de cada perfil dentro del ecosistema data, conviene profundizar en la diferencia entre Big Data y Data Science. Mientras el Big Data hace referencia al tratamiento de grandes volúmenes de datos, el Data Science se centra en aplicar métodos de análisis, modelos predictivos y técnicas de machine learning para extraer conocimiento útil a partir de esos datos.