Data Engineer: cosa fa e principali competenze

Data Engineer, il ruolo ed il contesto

Per poter delineare bene il ruolo del Data Engineer, occorre anzitutto riflettere su fatto che la mole dei dati aziendali, anche per le PMI, sta crescendo esponenzialmente con l’automazione dei processi, l’adozione delle tecnologie e l’interazione con piattaforme informatiche esterne (es. i social network).

I dati sono spesso “destrutturati”, ossia non sono organizzati in modo tale da poter essere interpretati facilmente da parte di chi, con essi, dovrà o potrà prendere decisioni operative o strategiche. Se la mole dei dati è particolarmente grande, si parla di “big data“, articolati in “data lake“, ossia repository centralizzati di dati strutturati e non su qualsiasi scala.

La data engineering è il campo dell’informatica focalizzato sulla progettazione e costruzione di sistemi per la raccolta, lo stoccaggio e l’analisi di grandi quantità di dati. I dati sono organizzati, incrociati, puliti per poter essere poi letti ed interpretati in modo coerente. Ecco che entra in gioco il ruolo del Data Engineer, figura professionale focalizzata sugli aspetti tecnologici di preparazione del dato.

Cosa fa un Data Engineer

Il Data Engineer è una figura professionale nell’ambito della data science che si occupa della progettazione, della creazione e della manutenzione di sistemi di gestione dei dati. Il suo lavoro consiste nell’organizzare, raccogliere, trasformare e salvare grandi quantità di dati in modo che siano accessibili, sicuri e facili da analizzare.

Chiaramente le attività previste per il ruolo di Data Engineer possono variare in funzione della piattaforma informatica e del contesto aziendale, ma in estrema sintesi esse sono:

• Progettare e sviluppare soluzioni di archiviazione dei dati, in particolare di database, data warehouse e altri sistemi di archiviazione dei dati.
• Creare pipeline di dati, processi sequenziali di elaborazione che consentono di raccogliere, elaborare e trasformare i dati in modo efficiente e scalabile.
• Gestire l’integrità dei dati, per garantisce che i dati siano accurati, coerenti e affidabili.
• Implementare la sicurezza dei dati, per proteggere i dati da eventuali minacce esterne e garantire la conformità alle normative sulla privacy dei dati.
• Automatizzare i processi di gestione dei dati, sviluppando strumenti di automazione per semplificare la gestione dei dati e migliorare l’efficienza dei processi.
• Supportare i Data Scientist, per l’analisi dei dati e la creazione di report.
• Monitorare e manutenere i sistemi di gestione dei dati per garantire che funzionino correttamente e che i dati siano disponibili in modo affidabile e sicuro.

Le competenze del Data Engineer

Le competenze tecniche di un Data Engineer sono fondamentali per gestire con successo il ciclo di vita dei dati all’interno di un’organizzazione. Ecco alcune delle competenze chiave:

• Capacità di lavorare con database aziendali relazionali e non relazionali come MySQL, PostgreSQL, MongoDB e Cassandra, e padronanza del linguaggio SQL per interrogare e manipolare dati.
• Competenza nei di linguaggi di programmazione come Python, Java e Scala, che sono comunemente usati per scrivere algoritmi di manipolazione dei dati e automatizzare processi.
• Conoscenza delle tecnologie di big data come Hadoop, Spark e Kafka, utili per l’elaborazione e l’analisi di grandi volumi di dati.
• Competenze nella gestione di soluzioni di data warehousing come Amazon Redshift, Google BigQuery o Snowflake per l’archiviazione e l’analisi dei dati.
• Competenze nel progettare e implementare processi ETL, che permettono di estrarre dati da diverse fonti, trasformarli secondo necessità e caricarli in un sistema di destinazione.
• Conoscenza delle piattaforme di cloud computing, che offrono servizi per l’archiviazione, l’elaborazione e l’analisi dei dati.
• Conoscenza delle tecniche di data modeling e capacità di progettare architetture di dati scalabili ed efficienti.
• Competenze in DevOps engineering e nell’uso di strumenti di containerizzazione come Docker e Kubernetes, che possono migliorare l’efficienza e la scalabilità delle applicazioni di data engineering.
• Conoscenza delle pratiche di sicurezza dei dati e delle normative relative alla governance dei dati, come GDPR e CCPA.
• Abilità nell’utilizzare strumenti di visualizzazione dei dati e di reporting come Tableau o PowerBI, per presentare i dati in modo efficace.

Oltre alle competenze tecniche, un data Engineer deve possedere anche una serie di soft skills, tra cui:

• Capacità analitica
• Problem solving
• Orientamento agli obiettivi