Il lavoro degli ingegneri dei dati è estremamente tecnico. Sono responsabili della progettazione e della manutenzione del architettura dei sistemi di dati, che incorpora concetti che vanno dalle infrastrutture analitiche ai data warehouse. Un ingegnere dei dati deve avere una solida conoscenza dei linguaggi di scripting comunemente utilizzati e dovrebbe supportare la costante evoluzione di una migliore qualità dei dati e di una maggiore quantità, sfruttando e migliorando i sistemi di analisi dei dati. Ingegneri dei dati sono anche responsabili della creazione delle fasi e dei processi utilizzati nella modellazione, nell'estrazione mineraria, nella verifica e nell'acquisizione.

I domanda di ingegneri informatici qualificati è destinato a crescere rapidamente. Nel mondo moderno, le aziende e le organizzazioni necessitano di un solido Architettura dei dati per la memorizzazione e l'accesso ai dati. Gli ingegneri dei dati sono necessari quando un'organizzazione si espande nell'utilizzo della scienza dei dati. Di conseguenza, c’è stata una recente corsa agli ingegneri dei dati.

Ingegnere dei dati contro scienziato dei dati

I competenze e responsabilità di data scientist e data engineer spesso si sovrappongono, sebbene le due posizioni siano sempre più separate in ruoli distinti. I data scientist tendono a concentrarsi sulla traduzione di Big Data nella business intelligence, mentre gli ingegneri dei dati si concentrano molto di più sulla costruzione dell'architettura dei dati e dell'infrastruttura per la generazione dei dati. I data scientist hanno bisogno di data engineer per creare l'ambiente e l'infrastruttura in cui lavorano.

Uno scienziato dei dati si concentra più sull'interazione con l'infrastruttura che sulla sua costruzione e manutenzione. Ai data scientist viene affidata la responsabilità di prendere dati grezzi e trasformarli in informazioni utili, comprensibili e utilizzabili. I data scientist lavorano con i big data e gli ingegneri dei dati lavorano con le infrastrutture e le basi dei dati.

Fondazioni dati

A base dati supporta tutti i tipi di reporting e analisi. L'obiettivo di un data engineer è fornire dati affidabili, integrati e aggiornati al minuto per supportare reporting e analisi. Una solida base dati offre alle organizzazioni enormi vantaggi, rendendole più efficienti nel loro comportamento e nel processo decisionale. I vantaggi utili includono:

• Migliorare la comunicazione e la collaborazione organizzativa
• Uno sportello unico per i dati
• Conservata un'unica versione dei documenti
• Supporto di una comprensione comune delle informazioni in tutta l'azienda

Non implementando una base dati efficiente, un'organizzazione moderna aumenta i propri rischi per la sicurezza e supporta le inefficienze all'interno dell'organizzazione. Una base dati inadeguata può fornire più risposte alla stessa domanda e supportare decisioni aziendali poco intelligenti.

Competenze di ingegneria dei dati

Gli ingegneri dei dati necessitano di una buona conoscenza della gestione dei database, che include una conoscenza approfondita di Structured Query Language (SQL). Costruiscono infrastrutture, strumenti, strutture e servizi. Alcuni ritengono che l’ingegneria dei dati sia diventata più simile all’ingegneria del software e allo sviluppo di app che alla scienza dei dati. Altre abilità utili includono:

• Esperienza con Apache Hadoop, Hive, MapReduce e Hbase.
• apprendimento automatico (ML) è principalmente l'obiettivo dei data scientist, ma una certa comprensione di esso è importante anche per l'ingegneria dei dati. Il machine learning è strettamente associato ai big data. (Il machine learning ha semplificato l'elaborazione dei big data e supporta molte tecniche per gestire i big data e dargli un senso.)
• La conoscenza della programmazione è sicuramente un vantaggio. La familiarità con C/C++, Java, Python, Perl, Golang o altri linguaggi può essere molto utile. Anche una buona conoscenza di Linux, UNIX e Solaris è molto utile, poiché questi sistemi sono dotati di un significativo accesso root alle funzionalità e all'hardware del sistema operativo.
• ETL (Estrai, trasforma e carica) l'esperienza è una necessità per questa posizione. ETL è un processo di data warehousing utilizzato per estrarre i dati dai sistemi di origine e quindi archiviarli in un data warehouse. Una familiarità con gli strumenti ETL, come Segmento or Costruttore di magazzini Oraclee soluzioni di archiviazione dati, come Panoplia or redshift, è piuttosto prezioso.

ETL (Estrai, trasforma e carica)

Nel mondo dell'informatica, ETL viene utilizzato nei database e nella costruzione di magazzini. L'estrazione, la trasformazione e il caricamento divennero popolari negli anni '1970. L'estrazione dei dati descrive i dati estratti da origini dati omogenee o eterogenee. La trasformazione dei dati esprime la traduzione dei dati nella struttura, o formato, appropriato per scopi di archiviazione (e, successivamente, di ricerca e analisi). Il caricamento dei dati è il processo di download dei dati tradotti in un data mart, un archivio dati o un data warehouse.

Un sistema ETL ben progettato può estrarre dati dai sistemi di origine e garantire la coerenza dei dati e gli standard di qualità. Può anche fornire dati in un formato pronto per la presentazione che consente agli sviluppatori di creare un'applicazione, mentre gli utenti finali ne decidono il valore.

I sistemi ETL tradizionalmente integrano dati provenienti da diverse applicazioni e da diversi fornitori e hardware di computer. I sistemi separati, che contengono i dati originali, sono spesso gestiti e controllati da persone diverse. Un responsabile del sistema di contabilità salariale, ad esempio, può combinare i dati delle vendite e degli acquisti.

Data Warehouse

Un data warehouse viene utilizzato per l'archiviazione, il reporting e l'analisi dei dati. È essenziale nello sviluppo del moderno business intelligence. I data warehouse vengono utilizzati per l'archiviazione centralizzata di dati integrati provenienti da una o più fonti. Memorizzano sia i dati attuali che quelli storici, che vengono utilizzati per sviluppare report analitici.

Senza data warehouse (o la loro controparte architetturale aggiornata), l’elaborazione dei big data – e ogni attività associata alla scienza dei dati – diventa ridicolmente costosa o non scalabile. Senza un data warehouse progettato in modo intelligente, gli analisti potrebbero facilmente riportare risultati diversi, dopo aver ricercato la stessa domanda. Potrebbero anche tentare inavvertitamente di effettuare ricerche nel database di produzione (in mancanza di un data warehouse) e causare ritardi o interruzioni.

Diventare un ingegnere dei dati

Generalmente, un ingegnere dei dati ha una laurea in informatica o informatica combinata con certificazioni e altra formazione. Le scuole di ingegneria dei dati normalmente si avvicinano all'istruzione con maggiore flessibilità, a causa delle esigenze più individualizzate di ciascun ambiente di lavoro.

La laurea e la formazione specialistica sono importanti, ma da sole non bastano. Ulteriori certificazioni possono essere estremamente preziose. Le certificazioni di ingegneria dei dati utili includono:

Sono disponibili anche certificazioni secondarie. Ad esempio, il MCSE (Microsoft Certified Solutions Expert) copre un'ampia gamma di argomenti e applica sottocertificazioni ad argomenti specifici, tra cui MCSE: gestione e analisi dei dati; MCSA: reporting di business intelligence; e MCSA: piattaforma cloud Microsoft. Inoltre, gli eventi del settore dei dati possono fornire un'eccellente fonte di formazione e istruzione (e fornire un'eccellente opportunità di fare rete). I corsi online possono anche offrire una formazione utile anche per situazioni specifiche; ce ne sono molti disponibili.

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• Fonte: https://www.dataversity.net/want-data-engineer/