Lo sviluppo tecnologico e la digitalizzazione hanno modificato i lavori già esistenti e ne hanno introdotti molti altri. Tra i lavori maggiormente diffusi, c’è quello del data engineer, una figura che al giorno d’oggi è insostituibile date le sue capacità e skill professionali.
I nuovi lavori che sono nati grazie allo sviluppo tecnologico sono molto differenti tra loro e da quelli precedenti. Risultano infatti più dinamici, precisi e attendibili. Sono state introdotte di conseguenza anche molte nuove figure professionali che al giorno d’oggi sono fondamentali in ambito aziendale e a capo delle aziende. Si tratta di professionisti che, a differenza del passato, lavorano con nuovi strumenti e hanno approcci completamente diversi. Queste nuove figure utilizzano quotidianamente dispositivi e strumenti analitici e digitali, che permettono loro di svolgere il lavoro in modo più rapido e preciso, ottimizzando i tempi e riducendo le spese.
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Chi è il data engineer
I big data sono elementi di valore, sempre più fondamentali negli ultimi tempi: costituiscono infatti parte del lavoro aziendale, economico e finanziario. A dover controllare e gestire queste informazioni vi sono numerose figure professionali tra cui: il data analyst, il data scientist, il project manager e il data engineer.
Tra queste professioni, quella del data engineer è una delle figure più ricercate in ambito lavorativo. Egli ha il compito di verificare, controllare, sviluppare e valutare le big data solution, progettati dai big data solution architect. Il data engineer si occupa quindi dell’aspetto costitutivo e della composizione del processo di analisi dati, è molto esperto nelle warehousing solution e lavora in contatto con molte altre figure fondamentali per la gestione di tali informazioni.
Il data engineer ha l’obiettivo di garantire la veridicità, la disponibilità, la qualità e la composizione dei dati a sua disposizione, per poterli controllare e condividere con altri professionisti al servizio del business, monitorandone i molteplici processi.
Cosa fa
Si tratta di un esperto di data pipeline, avente il compito di costruire, migliorare e progettare interi sistemi di controllo e di analisi dei dati, garantendone la corretta composizione e la qualità delle fonti dalle quali provengono. Egli gestisce non solo le informazioni necessarie all’impiego, ma controlla anche programmi, siti web e network, dai quali può ricavare elementi importanti e utili come: video, immagini, audio e grafici.
La sua è una figura professionale all’avanguardia e innovativa, in quanto riesce a gestire e a controllare i database, gli strumenti digitali e ogni dispositivo a sua disposizione. Il data engineer ha forti skill nel controllo dei mezzi di lavoro, riesce a gestire e ad analizzare ogni statistica e ogni grafico inerente all’incremento e allo sviluppo aziendale, economico e finanziario.
Il controllo dei dati, in questo caso, è fondamentale anche per garantire a molti colleghi (data scientist, data analyst e project manager), l’utilizzo di dati attendibili e correttamente verificati. La sua è una specializzazione completa verso l’ingegneria informatica. Egli riesce a controllare e a gestire perfettamente i software grazie alle competenze di business intelligence, machine learning e alle skill di programmazione.
Competenze dell’ingegnere dei dati
La figura del data engineer è molto importante per la grande quantità di informazioni, big data, da controllare e da verificare in ambito economico, aziendale e finanziario.
Una delle più importanti competenze del data engineer, a tal proposito, è proprio la sua conoscenza e la sua dedizione verso l’analisi con l’impiego di strumenti, dispositivi e grafici analitico-matematici. Egli non solo riesce a impiegare tali strumenti, ma è in grado anche di ottimizzarli, interpretarli e progettarli.
Il data engineer deve, in definitiva, occuparsi del flusso dei dati, della loro uscita ed entrata attraverso i molteplici database e software. A capo di questa attenta analisi e gestione delle informazioni ci sono la conoscenza e il corretto impiego degli strumenti informatici.
Altrettanto importante per il data engineer è la creatività, questa è infatti una componente fondamentale del suo mestiere, in quanto oltre all’effettivo compito di gestione e di analisi dei dati, egli è impiegato anche per la progettazione e per la realizzazione di prodotti validi, funzionali e originali. Date le sue skill professionali, ci si aspetta prodotti finiti all’avanguardia, innovativi e adeguatamente digitalizzati così che possano essere compresi e impiegati correttamente.
I data engineer sono spesso responsabili della realizzazione e della creazione di algoritmi che possano garantire un accesso semplice, intuitivo e ottimale.
Il loro è un lavoro di ottimizzazione, si occupano di migliorare il prodotto finito e di verificarne la sua efficacia.
Il data engineer è diventato fondamentale anche grazie all’utilizzo dei social e delle varie piattaforme digitali. In ambito politico, economico e sociale, infatti, egli può ricavare utili informazioni anche da questo tipo di piattaforme utilizzate da sempre più persone.
Un’altra fondamentale caratteristica del data engineer è la capacità di riuscire a gestire e controllare adeguatamente il machine learning, elemento fondamentale nell’impiego della raccolta e della condivisione dei dati. Uno dei fini ultimi è proprio quello di costruire nuovi modelli di machine learning, capaci di interpretare e di verificare i dispositivi analitici e i diversi algoritmi, per incrementarli e per ottimizzarli.
Il data engineer è quindi indipendente, poiché capace di progettare sistemi informatici validi, in modo autonomo.
In ambito aziendale e a capo delle società, la figura del data engineer è fondamentale perché fornisce il materiale di lavoro per altre figure altrettanto importanti che impiegano e ottimizzano tali informazioni. Uno dei professionisti impiegati allo stesso modo nella raccolta dati, nella gestione database e nell’analisi analitica è il data scientist.
Differenza tra il data scientist e il data engineer
Mentre il data engineer si occupa della raccolta, dell’analisi e della gestione dei dati, il data scientist ha il compito di gestire i big data che gli sono stati forniti e di trarne informazioni rilevanti.
La figura del data scientist è fondamentale nell’ambito del business, attraverso informazioni utili può garantire la crescita e lo sviluppo di programmi, siti aziendali e finanziari.
Il data scientist è in grado di ricavare insight da elevate quantità di dati strutturati e non strutturati, con l’obiettivo di aiutare a raggiungere i fini ultimi aziendali. La crescita e lo sviluppo di questa figura professionale sono dovuti principalmente alle enormi quantità di informazioni e dati con cui le società hanno a che fare.
Anche il data scientist, come il data engineer, è in stretto contatto con l’impiego di software e social media e ha ottime capacità analitico-informatiche. Anch’egli riesce a progettare e a ottimizzare siti e programmi; inoltre, al termine della raccolta dati, si occupa di semplificarli per fare in modo che tutti possano comprenderli e interpretarli adeguatamente.
Il data scientist, quindi, si occupa principalmente della raccolta dati suddivisi in:
– dati strutturati: organizzati e elaborati per categorie, possono essere letti in modo automatico da appositi software. In genere si tratta di dati relativi a servizi e prodotti elettronici, di informazioni presenti su internet e sui social media.
– dati non strutturati: in grande crescita sono i riscontri provenienti da persone, si tratta di materiale come; recensioni, immagini, testi, audio, video e messaggi.
Questo materiale, inoltre, è facilmente reperibile via internet e tramite i social, può essere molto d’aiuto al data scientist che si serve di tali informazioni per fini ultimi.
A differenza di quelli strutturati però, questi dati non possono essere gestiti o controllati in modo automatico, ma spesso si richiedono grandi investimenti per poter organizzare i big data in modo ottimale.
Anche il data scientist, come il data engineer, deve possedere specifiche competenze e skill professionali per poter operare in modo ottimale e funzionale.
– Programmazione: fondamentale per la progettazione di software e programmi online.
– Comprensione del prodotto: aiuta notevolmente a comprendere ciò che si propone al consumatore.
– Analisi quantitativa: non appena vengono raccolti i big data, questi sono sottoposti a un’analisi approfondita per testarne l’attendibilità.
– Comunicazione: essenziale per esplicitare le caratteristiche di composizione del prodotto finito e per promuoverlo.
– Lavoro di squadra: cosi come il data engineer, anche il data scientist deve collaborare con altri professionisti, ed è di fondamentale importanza che egli riesca a condividere le proprie tesi e ascoltare le idee altrui.
Quanto guadagna un data engineer?
Lo stipendio di un data engineer in Italia è di circa 34.000 euro all’anno. In altri paesi, dove c’è una maggior richiesta di questa figura professionale, in ambito aziendale o finanziario, è possibile che questa retribuzione sia maggiore.
