Según la empresa de educación especializada para profesionales del área de datos, Dataquest, existen tres roles principales en los que los ingenieros de datos participan. La compañía los clasifica de esta manera:

Generalista: suelen encontrarse en equipos pequeños o en pequeñas empresas. En esta configuración, los ingenieros de datos usan muchos roles como una de las pocas personas “centradas en datos” de la empresa. Los generalistas a menudo son responsables de cada paso del proceso de datos, desde la gestión de datos hasta su análisis. Dataquest dice que este es un buen rol para cualquiera que busque la transición de la ciencia de datos a la ingeniería de datos, ya que las pequeñas empresas no tendrán que preocuparse tanto por la ingeniería “a escala”.

Centrado en tuberías (pipes): a menudo se encuentra en empresas medianas, estos trabajan junto con los científicos de datos para ayudar a hacer uso de los datos que recopilan. Los ingenieros de datos centrados en estas tareas necesitan “un conocimiento profundo de los sistemas distribuidos y de la informática”, según Dataquest.

Centrado en la base de datos: en las organizaciones más grandes, donde la gestión del flujo de datos es un trabajo de tiempo completo, los ingenieros de datos se centran en el análisis de las bases de datos. Trabajan con ‘data warehouses’ en múltiples bases de datos y son responsables de desarrollar esquemas de tablas.

Responsabilidades del ingeniero de datos

Los ingenieros de datos tienen la tarea de administrar y organizar los datos, a la vez que vigilan las tendencias o incoherencias que afectarán los objetivos comerciales. Es una posición altamente técnica, que requiere experiencia y habilidades en áreas como programación, matemáticas e informática. Pero también necesitan habilidades interpersonales para comunicar tendencias de datos a otros en la organización y para ayudar a la empresa a hacer uso de los datos que recopila. Algunas de las responsabilidades más comunes para un ingeniero de datos incluyen:

• Desarrollar, construir, probar y mantener arquitecturas.
• Alinear arquitectura con requisitos comerciales.
• Adquisición de datos.
• Desarrollar procesos de conjunto de datos.
• Lenguaje de programación y herramientas.
• Identificar formas de mejorar la confiabilidad, eficiencia y calidad de los datos.
• Llevar a cabo investigaciones para preguntas industriales y comerciales.
• Use grandes conjuntos de datos para abordar problemas comerciales.
• Implementar sofisticados programas de análisis, aprendizaje automático y métodos estadísticos.
• Preparar datos para modelos predictivos y prescriptivos.
• Encontrar patrones ocultos usando datos.
• Usa datos para descubrir tareas que pueden automatizarse.
• Entregar actualizaciones a las partes interesadas basadas en análisis