Ingegneria dei dati: una guida a chi, cosa e come

Nel mondo moderno, è difficile pensare a un settore che non sia stato rivoluzionato dalla scienza dei dati. Molti magari non capiscono i dettagli intricati di questa disciplina, ma ne sanno abbastanza per capire che la scienza dei dati è un campo in forte crescita. Tutti noi troviamo sconti personalizzati nella nostra casella di posta elettronica, facciamo domande a Siri o facciamo affidamento sulla nostra banca per individuare e contenere potenziali attività fraudolente.

Mentre noi ci godiamo i frutti di chi opera nel campo della data science, altre persone lavorano assiduamente dietro le quinte. Questi addetti sono incaricati di creare le pipeline di dati e i data warehouse che consentono ai data scientist di scrivere e ottimizzare algoritmi per migliorare la nostra vita quotidiana.

Chi sono queste figure? Sono gli "ingegneri dei dati", o data engineer.

Che cos'è l'ingegneria dei dati?

Le conclusioni tratte da grandi set di dati sono utili solo se è garantita l'integrità dei dati. Senza un'architettura che possa strutturare e formattare set di dati sempre più grandi e in continuo cambiamento, i data scientist non possono fare previsioni accurate. È qui che entra in gioco l'ingegneria dei dati.

Il Data Engineering è il processo di raccolta, conversione e convalida dei dati per l'analisi. In particolare, gli ingegneri dei dati costruiscono data warehouse per consentire di prendere decisioni guidate dai dati. L'ingegneria dei dati getta le basi per le applicazioni della data science nel mondo reale. Lavorando in armonia, ingegneri e scienziati dei dati possono fornire continuamente informazioni preziose.

Competenze e responsabilità degli ingegneri dei dati

L'ingegneria dei dati richiede un ampio spettro di competenze, dalla programmazione, alla progettazione di database, fino all'architettura di sistema. Ecco alcuni esempi:

  • vasta esperienza nelle tecniche di elaborazione dei dati ed ETL/ELT
  • conoscenza di Python, SQL e Linux
  • conoscenze approfondite di gestione di cluster, visualizzazione di dati, elaborazione in batch e machine learning
  • attitudine a sviluppare una comprensione di fondo dei dati aziendali
  • capacità comprovata di realizzare un'architettura appropriata e una gestione sostenibile delle pipeline
  • competenze avanzate nella creazione di report e dashboard

Gli ingegneri dei dati sono impegnati a rendere disponibile la giusta tipologia di dati nel momento giusto. Un buon ingegnere dei dati anticipa le domande dei data scientist e il modo in cui vogliono che i dati vengano presentati. Inoltre, garantisce che i dati più pertinenti siano affidabili, trasformati e pronti all'uso. Si tratta di un compito difficile, perché la maggior parte delle organizzazioni raramente raccoglie dati grezzi puliti.

Per assolvere il loro compito, gli ingegneri dei dati devono essere esperti di Python, SQL e Linux. Possono inoltre essere utili competenze di gestione di cluster, visualizzazione di dati, elaborazione in batch e machine learning. Gli ingegneri dei dati usano queste tecniche di elaborazione per "plasmare" i dati in un formato che agevoli centinaia di interrogazioni (query).

Gli ingegneri dei dati possono non essere coinvolti direttamente nell'analisi dei dati, ma devono avere una comprensione di base dei dati aziendali per approntare un'architettura adeguata. Creare la migliore architettura di sistema dipende dalla capacità di un ingegnere dei dati di realizzare e mantenere le pipeline di dati. Gli ingegneri dei dati esperti sono in grado di fondere diverse tecnologie di elaborazione dei Big Data per soddisfare tutte le esigenze di gestione dei dati di un'azienda.

Data engineer e data scientist: qual è la differenza?

Ingegneri e scienziati dei dati sono strettamente legati nel loro lavoro in azienda, ma i loro ruoli sono molto differenti in termini di competenze e funzione aziendale.

Gli ingegneri dei dati si concentrano sulla preparazione per la produzione. Preparano e gestiscono i dati che verranno utilizzati dai data scientist. Nel complesso, gli ingegneri dei dati si occupano principalmente di come vengono presentati i dati aziendali, come gestire la loro scalabilità, quanto sono sicuri e quanto è facile cambiare le pipeline di dati sulla base di nuove informazioni.

Di conseguenza, gli ingegneri dei dati hanno solitamente una conoscenza estesa degli strumenti di archiviazione e trasformazione dei dati. Con solide basi di progettazione ETL, modellazione di dati, progettazione di database relazionali e non relazionali, ed esecuzione di query, gli ingegneri dei dati sono in grado di scegliere la tecnologia più idonea per gestire ogni set di dati.

I data scientist, invece, analizzano dati preparati per ricavarne preziose informazioni dettagliate e approfondite. Utilizzando i dati formattati dagli ingegneri dei dati, i data scientist sviluppano algoritmi che fanno emergere problemi o opportunità di business latenti. Come si può immaginare, i data scientist hanno familiarità con linguaggi di programmazione analitica quali SQL e Python.

I data scientist lavorano a stretto contatto con gli ingegneri dei dati per ottimizzare i loro algoritmi. Gli ingegneri dei dati possono evidenziare eventuali limitazioni per aiutare i data scientist a tenere meglio conto delle variabili e ricavare conclusioni più significative.

Strumenti e soluzioni di ingegneria dei dati per la tua azienda

Gli ingegneri dei dati hanno un'idea completa di come memorizzare, elaborare e fornire i dati. Ma come possono cominciare a mettere a frutto questa conoscenza?

In primo luogo, gli ingegneri dei dati costruiscono un data warehouse. Il processo consolidato utilizzato dagli ingegneri dei dati si chiama ETL — Extract, Transform, Load. Gli strumenti ETL migliori prevedono spesso avvisi automatici quando si verificano errori in una pipeline e consentono l'utilizzo di codice open-source.

Recentemente, alcuni ingegneri dei dati hanno invertito due fasi del processo ETL, creando il nuovo metodo “ELT”. Effettuando il caricamento dei dati prima della trasformazione, tutti i dati sono accessibili in ogni momento. Con una quantità di dati in continuo aumento e la disponibilità dello storage in cloud, questo metodo sta avendo molto successo. Per questo motivo, gli strumenti di ingegneria dei dati che supportano i processi ETL o ELT sono critici. Gli strumenti ELT dovrebbero essere soluzioni basate sul cloud e offrire supporto a 360 gradi per restare al passo con nuovi flussi di dati via web e garantire la massima flessibilità.

Il cloud e il futuro dell'ingegneria dei dati

Il cloud ha quasi certamente fatto nascere l'esigenza dell'ingegneria dei dati. Le imprese agili richiedono l'efficienza, l'organizzazione e la velocità che derivano da un'ingegneria dei dati adeguata.

In futuro, l'ingegneria dei dati è destinata a diventare sempre più rilevante. Le aziende cominciano a comprendere i grandi vantaggi dei Big Data e stanno investendo in progetti di data science. L'ingegneria dei dati seguirà a breve distanza, perché la scienza dei dati dipende dalla disponibilità di dati standardizzati sostenibili.

Nel campo della data science stanno nascendo le prime sotto-discipline, ad esempio visualizzazione, machine learning e data storytelling. Intelligenza artificiale e reti neurali stanno diventando sempre più diffuse in campi quali sanità, cambiamento climatico e finanza. Tutte queste strategie hanno necessità di dati puliti e trasformati forniti da ingegneri dei dati.

Infine, esistono molti timori per l'etica e la riservatezza dei dati. Con l'enorme mole di dati oggi disponibile, le aziende presteranno un'attenzione sempre maggiore verso severe misure di sicurezza. La sicurezza delle informazioni è una componente fondamentale dell'ingegneria dei dati. Tutti, dal singolo individuo, alle aziende, fino ai governi, avranno bisogno di ingegneri dei dati competenti per mantenere al sicuro i propri dati.

Primi passi con l'ingegneria dei dati

L'analisi dei dati ha un'importanza critica in questa fase. Le aziende che prima faticavano a restare al passo con l'enorme quantità di dati raccolti hanno tratto grande beneficio dall'ingegneria dei dati. Grazie a un'ingegneria dei dati innovativa, i data scientist sono in grado di fornire informazioni approfondite di valore inestimabile, che potrebbero rivoluzionare interi settori industriali.

Senza la giusta dotazione di software e strutture, i data scientist darebbero risposte diverse alle stesse domande, gli utenti finali vivrebbero esperienze incomplete e le pipeline potrebbero funzionare male, costringendo i data scientist a dedicare ore di lavoro ad analisi manuali ripetitive. Le aziende hanno bisogno di una soluzione ETL/ELT in cloud con ampia capacità di storage e funzionalità self-service.

Talend Data Fabric è una suite unificata di app per immagazzinare, governare, trasformare e condividere dati, grazie alla quale il monitoraggio dei dati e la gestione ETL/ELT diventano un gioco da ragazzi. Talend Data Fabric è facile da usare per gli ingegneri dei dati e può essere espansa con funzionalità avanzate quando le aziende investono nel potenziamento dei team di gestione dei dati. Preparati a rivoluzionare il tuo settore oggi stesso con Talend Data Fabric.

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