Sotto il fuoco incrociato delle innovazioni, fra nuove esigenze di business e opzioni tecnologiche in costante evoluzione, il ruolo del Data Engineer si rivela sempre più cruciale per le aziende che desiderano sfruttare al meglio quell’inestimabile patrimonio rappresentato dai loro stessi dati. Ma chi è esattamente il Data Engineer? E come sta cambiando il suo ruolo nell’era delle tecnologie intelligenti?
In termini generali possiamo dire che il Data Engineer è un professionista specializzato nella progettazione, costruzione e gestione di infrastrutture e sistemi di dati. La sua missione principale è quella di assicurare che i dati siano facilmente accessibili, affidabili e pronti per essere analizzati da Data Scientist, analisti e altre figure aziendali. Negli ultimi anni, tuttavia, la figura del Data Engineer ha subito una trasformazione significativa, riflettendo le rapide evoluzioni nel campo della tecnologia e delle esigenze aziendali. Originariamente, infatti, il ruolo del Data Engineer era principalmente focalizzato sulla gestione e manutenzione di database relazionali tradizionali. Con l’avvento dei Big Data, delle tecnologie cloud e delle architetture distribuite, le responsabilità e le competenze richieste per questo ruolo si sono notevolmente ampliate.
Come cambia il ruolo del Data Engineer
Uno dei cambiamenti più significativi ha fatto seguito all’adozione di tecnologie di Big Data, che hanno permesso ai Data Engineer di gestire e processare enormi volumi di dati in modo più efficiente. Queste tecnologie hanno reso possibile l’elaborazione parallela e distribuita, aumentando la velocità e la scalabilità dei processi di gestione dei dati. Inoltre, l’uso di database NoSQL ha permesso una maggiore flessibilità nella gestione di dati non strutturati e semi-strutturati. In questo scenario, con la crescita esponenziale dei dati generati da dispositivi IoT, social media e altre fonti, si è affermata la crescente necessità di sviluppare pipeline di dati più avanzate e automatizzate. Ne consegue che oggi i Data Engineer devono essere esperti nella progettazione di architetture di dati complesse, garantendo al contempo la qualità e la sicurezza delle informazioni.
L’evoluzione delle tecnologie cloud ha ulteriormente trasformato il ruolo del Data Engineer. Le piattaforme leader di mercato offrono strumenti e servizi avanzati per l’archiviazione, la gestione e l’elaborazione dei dati: i Data Engineer devono quindi essere competenti nell’utilizzo di questi strumenti, e in quelli analoghi, per creare soluzioni scalabili e resilienti che possano adattarsi alle esigenze dinamiche delle aziende.
Un’altra area di evoluzione è l’integrazione di pratiche di DevOps nei processi di ingegneria dei dati. I Data Engineer stanno adottando metodologie di sviluppo continuo, integrazione continua e distribuzione continua per migliorare l’efficienza e la qualità delle pipeline di dati. Questo approccio consente una maggiore collaborazione tra team di sviluppo e operazioni, riducendo i tempi di rilascio e migliorando la risposta alle esigenze aziendali.
Una figura che cambia anche sotto la spinta dell’AI
Nell’era dell’intelligenza artificiale (AI), poi, la figura del Data Engineer ha assunto un’importanza ancora maggiore. L’AI e il machine learning (ML) dipendono da grandi quantità di dati di alta qualità per addestrare modelli e fare previsioni accurate. I Data Engineer sono fondamentali nel garantire che i dati siano correttamente raccolti, puliti, trasformati e resi disponibili per i Data Scientist e gli specialisti di AI.
Ma una delle principali sfide nell’era dell’AI è anche l’integrazione di diverse fonti di dati eterogenee, che possono includere dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati. I Data Engineer devono quindi sviluppare soluzioni robuste per l’elaborazione di questi dati, spesso in tempo reale. La capacità di gestire flussi di dati in tempo reale è particolarmente critica per applicazioni AI che richiedono risposte immediate, come i sistemi di raccomandazione e la rilevazione di frodi. Inoltre, i Data Engineer devono garantire che i dati utilizzati per l’addestramento dei modelli di AI siano di alta qualità e privi di bias. Questo implica la necessità di implementare rigorosi controlli di qualità e processi di validazione dei dati, senza scordare che la sicurezza dei dati è un altro aspetto cruciale, poiché i modelli di AI possono essere vulnerabili ad attacchi se i dati non sono adeguatamente protetti.
Cresce la domanda di Data Engineer, ma come diventarlo?
Secondo i dati del U.S. Bureau of Labor Statistics, i progressi nell’AI hanno rivelato una crescente domanda per i Data Engineer. E se si considera che la retribuzione media per un Data Engineer negli Stati Uniti per il 2024, secondo Glassdoor, è di 153mila dollari, o di 32mila euro in Italia, emerge tutta l’importanza di questa figura professionale nel contesto attuale.
Ma quale percorso intraprendere per diventare Data Engineer? L’industria tecnologica è sempre più aperta a background educativi variati, con circa un terzo delle offerte di lavoro che richiedono titoli di studio in campi meno tradizionali. E mentre si afferma una certa domanda per Data Engineer con esperienza di livello intermedio, oltre due terzi delle offerte di lavoro non specificano alcun requisito di esperienza.
In linea generale, le competenze in SQL e Python continuano a dominare la domanda insieme con le competenze in machine learning. La conoscenza delle tecnologie di Big Data e dei servizi cloud rimane critica, mentre le competenze avanzate in data science e data architecture stanno diventando parte dei requisiti per i Data Engineer, indicando un cambiamento verso un set di competenze più diversificato.
Formazione trasversale e approccio verticalizzato
Stefano Ceriani, capo del team Data Engineering di Nimbus Intelligence, spin-off di The Information Lab nato per supportare la clientela europea sui temi Data Engineering e Data Management, conosce bene le criticità che una tale, rapida evoluzione può comportare in termini di reperimento di talenti.
I Data Engineer, spiega, sono figure non semplici da reperire sul mercato e la loro formazione è un valore sempre più cruciale. Non a caso, da gennaio 2023 la società mette a disposizione competenze e risorse certificate attraverso la sua Academy interna, che forma classi di Data Analytics Engineer specializzati presso le sue sedi di Milano, Amsterdam e Madrid:“Da parte nostra – chiarisce Ceriani – cerchiamo di colmare il divario tra ciò che viene insegnato nelle università e le esigenze delle aziende. Seguendo il modello dell’Academy già operativa in altri ambiti con The Information Lab, vogliamo preparare i talenti a entrare nel mondo del lavoro con una formazione completa che include non solo competenze tecniche, ma anche esperienza pratica e una comprensione del contesto. L’obiettivo è formare professionisti capaci di andare oltre le semplici necessità tecnologiche, offrendo una visione applicabile e utile sul campo”.
Il contesto resta però estremamente sfidante e mette sul piatto esigenze che solo un supporto qualificato può soddisfare. “Tutte le aziende – puntualizza Ceriani – stanno cercando di capire come migliorare certi processi e prendere decisioni più efficienti. Adesso, con l’avvento dell’intelligenza artificiale, le necessità si stanno duplicando, triplicando, decuplicando, e questo rende il ruolo del Data Engineer ancora più cruciale”. La diretta conseguenza è che “un bravo Data Engineer deve essere sempre aggiornato. Non può fermarsi alla prima soluzione che esce. Deve studiare continuamente le nuove tecnologie e rimanere informato per poter applicare le migliori soluzioni ai propri clienti, anche con un approccio strettamente verticalizzato”.
Un ruolo al centro della crescita aziendale
Insomma: formazione tecnica, skill trasversali, aggiornamento continuo. Un data engineer deve guardare in più direzioni per dirsi realmente completo. L’evoluzione del ruolo del data engineer riflette infatti la crescente complessità e centralità dei dati nel panorama digitale moderno: da semplice manutentore di infrastrutture ad architetto strategico, capace di progettare e ottimizzare flussi di dati sofisticati che alimentano decisioni aziendali cruciali.
E mentre con l’avvento di tecnologie emergenti come ML e AI la capacità di gestire, trasformare e analizzare grandi volumi di dati diventa sempre più vitale, il futuro del data engineering promette ulteriori innovazioni, ponendo i professionisti di questo settore al centro dell’innovazione tecnologica e della crescita aziendale. E mettendo nelle loro mani le fondamenta su cui si basano le applicazioni intelligenti del futuro.
