Gli esperti di data engineering lavorano a stretto contatto con i data scientist, cui forniscono i dati da utilizzare. Il loro compito è quello di progettare e implementare la gestione, il monitoraggio, la cybersecurity e la privacy dei dati. I data engineering valorizzano i dati, trasformando i processi, per consentire ai data scientist di svolgere analisi predittiva, apprendimento automatico e data mining.
Il compito degli ingegneri dei dati è consentire alle aziende di adottare un approccio data-driven. Nell’era delle metodologie DevOps e DataOps, devono renderle anche smart company, grazie a un uso diffuso di advanced analytics e di intelligenza artificiale (AI).
Data engineering, cos’è e perché è utile alle aziende
Non c’è data science senza data engineering. Il data engineering si occupa del processo, dal punto di vista di costituzione e composizione, dell’analisi dei dati. Dati che provengono dalla data logistic. Dunque deve anche sbloccare i dati rimasti imprigionati in silos isolati, sistemi legacy o in app con bassa frequenza d’uso.
Secondo Idc, il 65% delle aziende implementa un numero non inferiore a 10 strumenti di data engineering e data intelligence. La società di analisi Gartner stima che l’87% dei progetti di data science non entrino addirittura in produzione.
Il motivo è che le aziende oggi dispongono di tool, tecnologie e molteplici strumenti per innovare i propri ambienti dati, ma allo stesso tempo, secondo Idc, “la libertà senza un framework si trasforma in caos”.
DataOps rappresenta dunque il framework, ovvero il set di pratiche tecnologiche, regole culturali e principi volti a modernizzare gli aspetti operativi delle iniziative aziendali riguardanti i dati. Lo scopo è di renderle più efficienti, performanti e migliorare la data quality.
Il framework del DataOps
Poiché nel DataOps, “analytics is code”, ciascuna fase di acquisizione, di trasformazione (ETL) e analisi e, più in generale tutta la routine dal dato raw fino al consumatore, devono ispirarsi ai principi di :
- modularità;
- automazione;
- iterazione;
- miglioramento continuo.
La metodologia DataOps, che genera automated data pipeline e favorisce la collaborazione tra professionalità, liberando i team da attività ripetitive, soggette a errori e a basso valore aggiunto, accelera il time to market.
Data engineer: cosa fa il professionista dei dati
Il professionista dei dati ha il compito di abbattere gli errori, introdurre innovazione e accelerare testing, collaboration fra ambienti differenti, IT e professionisti, generare un incremento della produttività, garantendo la trasparenza dei risultati.
Attraverso la DataOps è il nuovo paradigma di data management parallelo al DevOps. Permette al data engineer di automatizzare le attività di sperimentazione e di analisi del comportamento e della pipeline dei dati. Punta infatti a trovare e a segnalare tempestivamente eventuali anomalie. Eliminando le anomalie, migliora la qualità dei dati.
La sua missione consiste, inoltre, nell’assicurare a clienti, partner e utenti delle piattaforme di data analytics tutto ciò che è necessario per una completa gestione dei dati.
I data engineer si dedicano a gestire i processi ETL (processi di Extract, Trasform and Load). I processi spaziano dalla raccolta dei dati da un numero illimitato di fonti fino alla loro organizzazione successiva e centralizzazione in un solo repository.
Il processo ETL rende i dati disponibili estraendoli da più sorgenti per poi passarli al data cleaning, trasformazione e poi caricamento nei data warehouse/ data lake dei dati estratti e trasformati. Oggi ciò avviene in ambienti cloud ibridi.
Quali sono le skill di un data engineer
Il professionista dei dati combina expertise tecnico di alto livello, competenze nell’ecosistema dei dati e skill orientate al cliente. Ha l’obiettivo di interagire con i dati, con i clienti (interni ed esterni) e con altri stakeholder volti a trarre ispirazione dalle nuove idee. Metterle in pratica e semplificare l’implementazione di approcci data-driven è infatti il suo compito. Fornisce update ai clienti aggiornando la roadmap e ottiene feedback continui per migliorare sia la metodologia che gli strumenti.
Il professionista dei dati è dunque versato in collaboration, orchestrazione e automazione. Così promuove la data quality che alimenta la fiducia nei dati e la stessa cultura dei dati. Egli, infatti, interagisce coi manager locali per coordinare lo sviluppo e il mantenimento delle risorse tecniche; realizza white paper, presentazioni, materiali formativi o documentazioni su specifici topic.
Linguaggi e database
Il data engineer conosce i linguaggi di programmazione come Java, Scala, Python, R e SQL, in particolare gli ultimi tre, oltre ai sistemi operativi basati su Unix. Inoltre, conosce data warehouse e data lake, i database NoSQL e i sistemi Apache Spark, i database relazionali, come MySQL e PostgreSQL. Sa configurare piattaforme di business intelligence. Vanta competenze in DataOps e parallelamente in paradigmi sistemici e innovativi di data management come il Data Fabric.
Per adottare un framework DataOps in azienda, il data engineer sa introdurre tool in grado declinare un processo al nuovo paradigma. Inoltre sa orchestrare e automatizzare il testing attraverso tutta la data pipeline. Definisce metriche, analizza problemi, dati e tendenze per prendere decisioni data-driven che permettono di migliorare la qualità delle risorse tecniche e nuovi modi di lavorare.
Le competenze specifiche
In particolare, dovrebbe possedere competenze digitali in Apache Airflow per orchestrare la DataOps ed essere esperto di iCEDQ, per le attività di testing e monitoraggio automatizzato. Dovrebbe inoltre conoscere Git in ambito version control e Jenkins applicato ai processi CI/CD. In generale, il data engineer padroneggia tutte le tecnologie di deployment più affidabili e popolari. Infine diffonde la consapevolezza nei suoi diretti superiori in tema di processi, protocolli o nell’education.
ML e AI
Per contare su dati affidabili e attendibili, i data engineer devono avere competenze nelle piattaforme di osservabilità proattiva dei dati. In tal modo, possono far luce sullo stato di salute delle informazioni dentro i sistemi e mettere a fuoco e correggere in real-time (o quasi) anomalie o eventuali interruzioni alle pipeline.
Sempre più devono avere competenze in machine learning e intelligenza artificiale, per eseguire dati e AI affidabili su scala e per portare l’osservabilità dei dati attraverso ogni applicazione.
Quanto guadagna un data engineer
I datori di lavoro, quando valutano una candidatura per un posto da data engineer, richiedono una laurea in informatica o ingegneria, e prediligono coloro che hanno già maturato un’esperienza pluriennale (di tre o cinque anni) nel settore.
Poiché oltre metà delle grandi aziende cerca figure di data engineer, lo stipendio medio per gli ingegneri dei dati supera la soglia dei 112 mila dollari negli USA, secondo GlassDoor.
In Italia si parte dai 30 mila euro per una figura junior al primo impiego fino agli 80-100 mila euro per un ruolo Senior. Ma gli stipendi variano dalle Pmi alle grandi aziende.
Data engineer e data scientist: due professioni diverse
I data engineer rendono le aziende data driven, facendo leva su dati affidabili e di qualità per alimentare processi mission critical. Essi devono ottenere accesso ai dati di cui necessitano, in ogni momento, per evitare di bloccare le attività. Inoltre valorizzano i dati, attraverso una radicale trasformazione che comporta cambiamenti culturali, di processi e organizzativi.
Le imprese non hanno difficoltà nel trovare dati, non soffrono cioè la scarsità dati. Invece incontrano difficoltà nell’estrarre valore (business value) dai dati disponibili. E qui entra in gioco il data engineer.
Per ottimizzare le operazioni sui dati, i data engineer sfruttano lo storico di natura statistica associandolo alle data pipeline e ai workload relativi. In tal modo garantiscono il corretto funzionamento delle pipeline a partire dalle sorgenti, scoprendo eventuali problematiche da risolvere.
Data engineer vs. data scientist
I data engineer portano i dati in formati utilizzabili ai data scientist. Questi ultimi eseguono query e algoritmi e svolgono analisi predittiva, apprendimento automatico e data mining.
Il data engineer si occupa di raccolta, analisi e data management, invece il data scientist si occupa della gestione dei big data per estrarne valore.
I professionisti dei dati forniscono anche dati aggregati ai dirigenti e agli analisti aziendali, per i migliorare il processo decisionale.
Infine, nell’attivazione dei dati e nelle analisi dei processi aziendali, applicazioni e sistemi, scendono in campo i data engineer, pronti a sfoderare le competenze nell’analitica, a potenziare le strategie e i piani di investimento dei data architect. Gli ingegneri dei dati attivano la data science e abilitano politiche di governance dei dati. Garantiscono che gli investimenti in analytics e Big data analytics generino Roi, sia negli investimenti verticali che orizzontali.
