La intersección entre el desarrollo de software y el análisis de datos está convirtiéndose en un punto de encuentro crucial para muchos profesionales del ámbito tecnológico. A medida que más empresas adoptan estrategias basadas en datos, un número creciente de ingenieros de software se ven en la necesidad de comprender la complejidad que rodea al ecosistema de datos, algo que no siempre está claramente delineado o accesible.
Recientemente, un ingeniero de software que se unió a Deepnote, un servicio de notebooks en la nube orientado a equipos de datos, experimentó de primera mano las dificultades de adaptarse a este nuevo entorno. A pesar de su sólida formación técnica, se encontró ante la realidad de que el campo de los datos es vasto y se compone de herramientas y procesos que escapan a su conocimiento inicial. Este punto refleja una tendencia más amplia: la creciente necesidad de los desarrolladores de integrar conocimientos de datos en su formación profesional.
La transición hacia el análisis de datos
Tras integrarse en su nuevo rol, el ingeniero se dio cuenta de que el conocimiento técnico sobre la programación no era suficiente para abordar la complejidad del trabajo con datos. A través de un proceso de aprendizaje que incluyó la lectura de artículos, la interacción con colegas y la inmersión total en el flujo de trabajo de los clientes, comenzó a adquirir la información necesaria para triunfar en su nuevo puesto. Sin embargo, no existía una guía clara que conectara el mundo del desarrollo de software con el del análisis de datos, lo que dejó un vacío en el proceso educativo de quienes provenían de una formación puramente técnica.
Este ingeniero pronto se dio cuenta de que su experiencia inicial en Deepnote no sería la última en el campo de los datos. Su posterior pasos en el sector se enfocaron en el desarrollo de herramientas para especialistas analíticos, subrayando la importancia de contar con una base sólida en herramientas y procesos de datos para ser completamente efectivo.
Definiendo roles en el ecosistema de datos
El paisaje de trabajo en datos se compone de distintas profesiones, cada una con un enfoque especializado. A grandes rasgos, se pueden identificar cuatro categorías principales:
- Analistas de datos: Interpretaban la información, extraían insights y presentaban hallazgos. Típicamente, utilizaban herramientas de BI como Tableau y eran competentes en SQL y hojas de cálculo.
- Científicos de datos: Se adentran en análisis más complejos aplicando modelos estadísticos y experimentos. Normalmente, usan Python y bibliotecas como pandas y scikit-learn.
- Ingenieros de datos: Se encargan de la infraestructura y se enfocan en crear tuberías de datos para asegurar que la información esté disponible de manera estructurada y limpia.
- Especialistas en aprendizaje automático: Construyen y mantienen modelos de IA aplicados a diferentes problemas, integrando la analítica en modelos más amplios.
Ciclo de vida de los datos
El ciclo de vida de los datos sigue un patrón básico que comienza con la obtención, sigue con la transformación y finaliza en la carga. Este proceso comúnmente se describe con el acrónimo ETL (Extract, Transform, Load), aunque en muchas ocasiones se está inclinando hacia el enfoque ELT (Extract, Load, Transform), donde los datos se cargan primero en el sistema antes de ser transformados. Este tipo de enfoque asegura que se mantenga la integridad de los datos originales y proporciona flexibilidad para su análisis posterior.
Los datos pueden provenir de múltiples fuentes, incluidas bases de datos convencionales, servicios de terceros y eventos generados por los propios usuarios. Sin embargo, el proceso de ingerir datos ha sido optimizado por herramientas específicas que permiten conectar diferentes fuentes y destinos, facilitando la integración de información valiosa sin necesidad de crear scripts personalizados para cada caso.
Estrategias en el manejo de datos
Una vez que los datos están en el sistema, se requiere procesamiento, para lo cual se pueden utilizar diferentes lenguajes y herramientas. Python, por ejemplo, se ha consolidado como el lenguaje más popular para trabajos de datos, gracias a su rica comunidad y gran cantidad de bibliotecas. Herramientas como pandas y Dask permiten a los analistas manipular y analizar grandes conjuntos de datos en entornos tanto locales como distribuidos, optimizando el rendimiento en cada caso.
Adicionalmente, el uso de herramientas para la orquestación de datos se vuelve crucial a medida que las operaciones se complejizan. Estas herramientas permiten ejecutar procesos de forma eficiente, optimizando tareas independientes y garantizando la correcta ejecución de ingenierías de datos bajo diferentes condiciones.
Por último, la observabilidad y el monitoreo de datos se convierten en factores clave para prevenir fallos en las pipelines. Al igual que en el desarrollo de software, la supervisión continua asegura que los pipelines de datos funcionen correctamente y que cualquier anomalía sea detectada a tiempo.
En un entorno donde la demanda de análisis basado en datos sigue creciendo, la habilidad de los ingenieros de software para entender y navegar por el cambiante panorama de estos sistemas se ha vuelto más importante que nunca. A medida que este campo evoluciona, la adaptabilidad y el aprendizaje continuo serán vitales para quienes busquen prosperar en la economía digital impulsada por datos.