El crecimiento del Big Data, la inteligencia artificial y la analítica avanzada ha cambiado la forma en la que las empresas trabajan con la información. Hoy, las organizaciones generan grandes volúmenes de datos procedentes de páginas web, aplicaciones, CRM, operaciones financieras, campañas digitales, redes sociales, sensores, sistemas internos, plataformas cloud o herramientas de atención al cliente.
Pero para que esos datos puedan convertirse en conocimiento útil, primero deben recopilarse, organizarse, limpiarse, transformarse, almacenarse y ponerse a disposición de los equipos que los van a utilizar. Ahí es donde entra en juego el Data Engineering o ingeniería de datos.
El Data Engineering es una de las disciplinas clave dentro del ecosistema data, porque permite construir la infraestructura necesaria para que perfiles como Data Analysts, Data Scientists, especialistas en inteligencia artificial o equipos de negocio puedan trabajar con datos fiables, accesibles y bien estructurados.
¿Qué es el Data Engineering?
El Data Engineering o también denominado ingeniería de datos es la práctica a través de la cual un profesional diseña, desarrolla y mantiene los sistemas que procesan grandes volúmenes de datos.
Para comprender la importancia que ha adquirido el Big Data a día de hoy es necesario entender que del 90% de los datos existentes en la actualidad se han creado en los últimos años. Esto ha provocado que figuras como las del Data Engineer sean fundamentales en las organizaciones empresariales y no empresariales.
Es por ello que el Data Engineering se ha consolidado como la práctica mediante la cual se obtienen, depuran, filtran y preparan los datos para su posterio expolotación. De este modo, se puede decir que el Data Engineering es el primer proceso clave en el proceso Big Data.
Diferencias entre Big Data, Data Engineering y Data Science
Para comprender mejor el término de Data Engineering es necesario entender las diferencias entre Big Data, Data Engineering y Data Science, ya que son conceptos que tienen en su origen el tratamiento de datos, pero su finalidad es totalmente distinta.
En primer lugar, el Big Data es la ciencia del tratamiento de datos, es decir, es el concepto global de la práctica que extrae, gestiona y analiza grandes volúmenes de datos. Por tanto, el Big Data es el punto de inicio a partir del cual comienzan los distintos procesos.
Mientras el Data Engineering se encarga de obtener y configurar los datos. Una vez obtenidos estos conjuntos de macrodatos, el Data Scientist es el encargado de extraer análisis y parámetros que lleven a conclusiones sobre el negocio o que ayuden a la organización en cuestión. Para ello, los Data Scientists utilizan herramientas Big Data de última generación.
Por tanto, las definiciones y diferencias entre estos términos son las siguientes:
- Big Data es la ciencia que trata el dato, es decir, es el concepto que engloba todas aquellas operaciones que se realizan con grandes cantidades de datos.
- El Data Engineering o la ingeniería de datos, es la acción de extraer, depurar y preparar los datos.
- Y, por último, el Data Science es el entrenamiento de modelos que expongan análisis y conclusiones a partir de los datos extraídos.
Para entender bien el papel de cada perfil dentro del ecosistema data, conviene profundizar en la diferencia entre Big Data y Data Science. Mientras el Big Data hace referencia al tratamiento de grandes volúmenes de datos, el Data Science se centra en aplicar métodos de análisis, modelos predictivos y técnicas de machine learning para extraer conocimiento útil a partir de esos datos.
¿Qué es un Data Engineer?
Ahora que conoces las distintas técnicas y profesiones que engloba el Big Data, es importante que tengas claro cuáles son las funciones de un Data Engineer.
Así pues, el Data Engineer es el profesional que se encarga de extraer y preparar los datos para que más tarde sean tratados. De este modo, el ingeniero de datos tiene las siguientes funciones:
- Extraer grandes cantidades de datos.
- Depurar los datos extraídos.
- Clasificación y organización de los datos.
De este modo, sin el ingeniero de datos no existiría el Data Scientist. Pues, sin la extracción y organización de los datos del Data Engineering no sería posible definir y entrenar el modelo necesario para analizar los datasets o dataframes.
¿Qué habilidades debe poseer un Data Engineer?
Para que un Data Engineer pueda ejercer como tal, necesita controlar distintos softwares Big Data con los que trabajará día a día en sus labores de extracción y depuración de macrodatos.
Las herramientas más importantes que debe conocer un Data Engineer es cómo se modelan los datos y cómo funcionan las bases de datos SQL.
Por otro lado, el Data Engineer también debe realizar ingestas de grandes volumenes de datos y hacer procesos de limpieza de datos u organización de los mismos. Asimismo el ingeniero de datos también debe configurar el clúster en Spark para que los modelos estadísticos se ejecuten de forma efectiva.
Es por ello que si quieres trabajar como ingeniero de datos deberás tener conocimientos y habilidades en los siguientes softwares de Big Data:
- SQL
- Hadoop
- Spark
- HDFS
- MongoDB
- Cassandra
- Map Reduce
Pero, sin duda, el lenguaje de programación principal para un Data Engineer es SQL, aunque siempre es recomendable conocer otros como el lenguaje de programación R. Al igual que disponer de conocimientos en Machine Learning y de Data Warehouse como Hive o Kafka. También, dependiendo de la organización, suele ser imprescindible dominar alguno de los siguientes lenguajes como:
- Python, para el procesamiento de datos.
- Scala, como lenguaje nativo Spark y Java.
Como ves, convertirse en Data Engineer no es tan sencillo como parece. Es por ello que, lo más recomendable para alcanzar un puesto de ingeniero de datos es, en primer lugar, cursar alguna carrera universitaria relacionada como las matemáticas y la estadística. Y, posteriormente, realizar un Máster en Data Engineering para especializarse en la materia de forma rigurosa y focalizada.
Fórmate en Data Engineering, Big Data e Inteligencia Artificial
El Data Engineering es una pieza clave para trabajar con datos a escala y desarrollar proyectos de analítica avanzada e inteligencia artificial.
El Máster en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial de Afi Global Education está diseñado para titulados universitarios, perfiles técnicos, perfiles analíticos y profesionales que quieren impulsar su carrera en ciencia de datos, Data Science, inteligencia artificial, machine learning, Big Data, IA generativa o analítica avanzada.
El programa combina una base sólida en ciencia de datos, programación, estadística, Data Engineering, Big Data y Data Analytics con contenidos especializados en machine learning, NLP, deep learning, IA generativa, LLMs, RAG, agentes y MLOps.
Además, incluye formación en herramientas y tecnologías como Python, R, SQL, Git, Docker, Spark, PySpark, bases de datos NoSQL, bases de datos vectoriales, visualización de datos y despliegue de modelos en producción.
Preguntas frecuentes sobre Data Engineering
¿Qué es el Data Engineering?
El Data Engineering o ingeniería de datos es la disciplina encargada de diseñar, construir y mantener sistemas que recopilan, transforman, almacenan y preparan datos para su análisis, explotación o uso en modelos de inteligencia artificial.
¿Qué hace un Data Engineer?
Un Data Engineer diseña pipelines de datos, integra fuentes de información, limpia y transforma datos, construye sistemas de almacenamiento, garantiza la calidad del dato y prepara información para analítica, reporting o machine learning.
¿Qué diferencia hay entre Data Engineering y Data Science?
El Data Engineering se centra en preparar los datos y construir la infraestructura necesaria para trabajar con ellos. El Data Science utiliza esos datos para analizarlos, extraer patrones, crear modelos predictivos y generar conocimiento útil.
¿Qué diferencia hay entre un Data Engineer y un Data Analyst?
El Data Engineer prepara la infraestructura y los datos. El Data Analyst utiliza esos datos para crear informes, dashboards, análisis e insights que ayuden a la toma de decisiones.
¿Qué herramientas utiliza un Data Engineer?
Un Data Engineer puede utilizar herramientas como SQL, Python, Spark, PySpark, Hadoop, Kafka, Airflow, MongoDB, Cassandra, BigQuery, Snowflake, Docker, Git y plataformas cloud como AWS, Azure o Google Cloud.
¿Es necesario saber programar para ser Data Engineer?
Sí. La programación es una competencia muy importante para un Data Engineer. Python, SQL, Scala o Java son algunos de los lenguajes más habituales en ingeniería de datos.
¿Qué estudiar para ser Data Engineer?
Para ser Data Engineer conviene formarse en programación, bases de datos, SQL, Python, cloud computing, procesamiento distribuido, pipelines ETL/ELT, Data Engineering, Big Data y fundamentos de inteligencia artificial.
¿Por qué el Data Engineering es importante para la inteligencia artificial?
Porque los modelos de inteligencia artificial necesitan datos fiables, limpios, actualizados y bien estructurados. El Data Engineering permite construir la infraestructura que alimenta esos modelos y facilita su despliegue en entornos reales.
.png)
