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Proceso de ingeniería de datos: una guía sobre quién, qué y cómo

¿Cuáles son las etapas de la ingeniería de datos? ¿Qué es el procesamiento de datos en la ingeniería de datos? ¿Qué es la ingeniería de datos en términos simples?

Escrito por Ashok Kumar · Lectura de 3 min >
proceso de ingeniería de datos

Hoy en día, para casi todas las empresas, los datos son el elemento principal empleado para comprender diversas métricas comerciales. Dado que cada empresa produce una gran cantidad de datos (desde el precio de las acciones, el desempeño de las ventas, la retención de clientes y los comentarios de los clientes), las empresas pueden utilizar estos datos con precisión para responder sus preguntas comerciales específicas. En una empresa, diferentes herramientas y sistemas generan y recopilan datos, y cada sistema se ejecuta bajo un departamento o propietario en particular. Conectar los puntos de dichos datos comerciales de diversas fuentes puede brindarle a la empresa una visión integral de lo que quiere el cliente y de la situación del negocio. Todas estas cosas venir bajo ingeniería de datos. En este artículo, profundizaremos en los detalles de la ingeniería de datos y los pasos utilizados en el proceso de ingeniería de datos. Puede obtener más información sobre el proceso de ingeniería de datos consultando ProjectPro Proyectos de ingeniería de datos para principiantes.

¿Qué es la ingeniería de datos?

La ingeniería de datos es el diseño y la práctica del desarrollo de sistemas corporativos que pueden ayudar a recopilar, gestionar y analizar datos valiosos a escala. Casi todas las industrias pueden aprovechar sus beneficios porque las organizaciones recopilan una gran cantidad de datos para comprender la necesidad de contar con las personas adecuadas a través de la tecnología adecuada. La ingeniería de datos permite a las empresas acumular y procesar los datos filtrados de forma fiable, rápida y segura para que los científicos y profesionales de datos puedan analizarlos desde un solo lugar.  

¿Qué hace un ingeniero de datos?

Utilizarán diversas configuraciones y sistemas para acumular, administrar y convertir diversos datos en un formato utilizable para que los analistas de negocios y los profesionales de la ciencia de datos puedan interpretarlos para obtener beneficios comerciales. El objetivo final de un ingeniero de datos es extraer datos de diversas fuentes y hacer que los datos sean accesibles para diferentes departamentos dentro de la organización, utilizándolos para evaluar y extraer información granular de estos datos. Estas son algunas de las tareas que debe realizar un ingeniero de datos.

  1. Recopile datos de diversas fuentes y cree un conjunto de datos que se alinee con las necesidades comerciales.
  2. Desarrollar algoritmos para transformar datos en información valiosa y procesable.
  3. Cree, pruebe y mantenga la arquitectura de canalización de datos.
  4. La colaboración con otros departamentos es esencial para comprender el objetivo de la empresa y qué datos proporcionarán una mejor visión.
  5. Cree nuevas técnicas de validación de datos y aproveche nuevas herramientas de análisis de datos.
  6. Además, los ingenieros de datos deben mantenerse alineados con las políticas y la gobernanza de datos.

Pasos fundamentales del proceso de ingeniería de datos

Casi todos los procesos de ingeniería de datos en todas las empresas pasan por los siguientes pasos.

  1. Flujo y acumulación de datos: la primera etapa de la ingeniería de datos es recopilar datos de diversas fuentes y departamentos. Luego, los ingenieros de datos etiquetarán esos datos y los guardarán en diferentes archivos y directorios en una ubicación para su posterior procesamiento.
  1. Normalización y modelado de datos: una vez que todos los datos comerciales se acumulen en una ubicación central, el equipo de ingeniería de datos realizará la normalización y el modelado de datos. Incluye procesos como filtrar los datos necesarios para extraer información, eliminar datos duplicados y combinar datos en un modelo de datos preciso. La normalización y el modelado de datos funcionan como el paso de transformación de datos hacia las canalizaciones ETL (Extracción, Transformación y Carga).
  1. Limpieza de datos: la siguiente fase del proceso de ingeniería de datos en cualquier proyecto de ingeniería de datos es la limpieza de datos. El equipo elimina datos corruptos, incorrectos, mal formateados, incompletos y redundantes. En la fase anterior, al fusionar diferentes conjuntos de datos de diferentes fuentes, el equipo de ingeniería de datos podría detectar errores como etiquetado incorrecto, resultados poco confiables, resultados incorrectos o errores estructurales. La limpieza de datos también intenta eliminar esos fallos y diferencias. Filtrar valores atípicos y representar la forma más efectiva del conjunto de datos con valores nulos mínimos o nulos es el objetivo final de la fase de limpieza de datos.
  1. Conversión de datos: una vez que los datos están limpios y preparados para uso corporativo, el equipo de ingeniería de datos debe convertirlos a un formato significativo que varios departamentos de la empresa utilicen para análisis posteriores. Algunas empresas utilizan JSON, algunos CSV, mientras que otros en otras configuraciones personalizadas. Esta fase hará que los datos estén completamente listos para que otros los utilicen, como científicos de datos y analistas de negocios.
  1. Automatización y secuencias de comandos: las secuencias de comandos para la automatización son esenciales para manejar diversas operaciones repetitivas para reducir los esfuerzos humanos y realizarlas en menos tiempo. Es esencial automatizar varios trabajos redundantes mientras se trabaja con big data y grandes conjuntos de datos de diferentes fuentes. Esto se debe a que el proceso de ingeniería de datos extrae datos de diversas fuentes. Por lo tanto, manejar y organizar tanta información manualmente puede resultar tedioso. Por lo tanto, es posible que el equipo de ingeniería también necesite escribir scripts para automatizar diversas tareas repetitivas.
  1. Accesibilidad de los datos: en esta fase, una vez que todos los datos están completamente preparados para el análisis, el equipo verifica la accesibilidad tanto desde la perspectiva del cliente como desde la perspectiva empresarial. La accesibilidad de los datos se refiere a la facilidad con la que los usuarios pueden recuperar sus datos almacenados desde cualquier repositorio, Precios del almacenamiento en la nubeu otras bases de datos. El proceso de ingeniería de datos también garantiza que otros departamentos y equipos internos de análisis de datos puedan acceder a los datos preparados para su análisis. 

Habilidades de ingeniería de datos

Las diversas habilidades necesarias para el proceso de ingeniería de datos son:

  • Programación: el dominio de algunos lenguajes de programación como Python, C++, R, Scala, Java, SQL y NoSQL puede ayudar a extraer datos e implementar lógica sobre los datos.
  • Manejo de bases de datos (relacionales y no relacionales): los sistemas de bases de datos se encuentran entre los principales sistemas de almacenamiento de datos para almacenar datos relacionales y no relacionales.
  • Herramientas de big data: el proceso de ingeniería de datos no se ocupa de datos regulares, sino que debe gestionar una recopilación masiva de datos en grandes cantidades. El equipo de ingeniería de datos utiliza herramientas como Hadoop, Kafka y MongoDB.
  • Almacenamiento en la nube
  • Electrónica e ingeniería: almacenar cantidades tan grandes de datos en un almacenamiento pequeño no es factible. Por lo tanto, una comprensión adecuada de la arquitectura y el almacenamiento de la nube es esencial en las fases de ingeniería de datos.
  • Automatización y secuencias de comandos: la automatización de diversas tareas mediante la ejecución de secuencias de comandos permite al equipo realizar diferentes operaciones en menos tiempo. Manejar y organizar tanta información de diferentes fuentes necesita esta automatización basada en scripts.
  • Ciencia de los datos: Limpieza de datos, la normalización, la combinación de datos en un modelo o conjunto de datos preciso y la categorización significativa de esos conjuntos de datos se incluyen en la ciencia de datos.
  • Comprensión de la seguridad de los datos: dado que los procesos de ingeniería de datos tratan con tantos clientes y datos comerciales, la seguridad de los datos también es un factor importante a tener en cuenta.
Escrito por Ashok Kumar
Director ejecutivo, fundador y director de marketing de Make An App Like. Soy escritor en OutlookIndia.com, KhaleejTimes, DeccanHerald. Contáctame para publicar tu contenido. Mi Perfil

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