La ingeniería de datos es una profesión centrada en hacer que los datos sin procesar sean utilizables para el análisis por parte de científicos de datos, aplicaciones analíticas y consumidores de datos. Los ingenieros de datos construyen canalizaciones de datos que recopilan y perfeccionan datos externos y operativos para respaldar aplicaciones, como sistemas de apoyo a la toma de decisiones, sistemas informatique décisionnelle (BI) y modelos de aprendizaje automático (ML).
¿Por qué es importante la ingeniería de datos?
Los ingenieros de datos son fundamentales para todas las empresas porque son los principales responsables de la prise de décision basada en hechos. Permiten que los datos digitales que produce guíen las decisiones operativas que impulsan su crecimiento.
Los ingenieros de datos utilizan análisis de datos de fácil acceso para ayudar a una empresa a saber qué cambios pueden hacer más eficientes sus operaciones y más eficaz su prise de décision .
Un consumidor creciente de canalizaciones de datos son los modelos de aprendizaje automático, que se vuelven más eficaces a medida que consumen más datos de entrenamiento de alta calidad y proporcionan mejores predicciones sobre los cambios del mercado y el comportamiento de los clientes a medida que se producen.
Los analistas de datos ciudadanos dependen de los ingenieros de datos para organizar los datos y facilitar su análisis, configurar cuadros de mando de BI y desarrollar métadonnées que les ayuden a encontrar datos relevantes.
Ejemplos de canalizaciones de datos que crean los ingenieros de datos
Los ingenieros de datos crean canalizaciones de datos para apoyar la prise de décision en muchos departamentos empresariales. A continuación se muestran algunos ejemplos de flujos de datos.
Cuadros de mando analíticos de la gouvernance empresarial en tiempo real
En los niveles más altos, los cuadros de mando informatique décisionnelle utilizan canalizaciones de datos alimentadas por sistemas de gestión de las relaciones con los clientes (CRM) para mantenerse al día de las operaciones. Por ejemplo, una empresa puede comparar su rendimiento con los indicadores clave de rendimiento (KPI) establecidos para la gestión del rendimiento corporativo. Los cuadros de mando de BI pueden poner de relieve situaciones en las que las métricas caen por debajo de umbrales predefinidos, como el exceso de descuentos en la gestión de ventas hasta el nivel en el que los márgenes de beneficio del trimestre se ven sometidos a presión. Un descenso repentino de la rentabilidad puede desencadenar una caída de la confianza de los inversores y las consiguientes medidas negativas de gestión.
Compromiso con el comercio minorista en línea
Los modelos de aprendizaje automático pueden utilizar los historiales de navegación combinados con la actividad de compra anterior para personalizar las experiencias de compra de los compradores activos ofreciéndoles recomendaciones en tiempo real.
Sistemas de navegación
Los sistemas de transporte, como el marítimo, utilizan conductos de datos con entradas de sensores sobre las condiciones actuales del viento y el océano. Combinados con las previsiones meteorológicas, pueden prescribir los rumbos más seguros y eficientes en cuanto a consumo de combustible.
Diagnóstico sanitario
Los ingenieros de datos crean canalizaciones de datos que entrenan modelos de aprendizaje automático para estudiar los síntomas del paciente, los medicamentos y los datos de los ensayos clínicos para predecir los resultados probables. Estos datos asesoran a los médicos sobre los planes de tratamiento más eficaces para cada paciente.
Comercio de acciones
Los modelos de aprendizaje automático pueden proporcionar orientaciones de compra y venta basadas en los patrones de negociación actuales, los registros reglamentarios, los últimos cambios en la calificación de los analistas y las noticias para sugerir operaciones.
Análisis de riesgos y fraudes
Las instituciones financieras y las compañías de seguros tienen que vigilar continuamente los posibles fraudes. Los modelos de IA utilizan canalizaciones de datos de transacciones actuales y pasadas para ayudarles a anticiparse a las transacciones fraudulentas.
Ventajas de la ingeniería de datos
La ingeniería de datos ha sido una de las funciones laborales técnicas de más rápido crecimiento en los últimos años debido a sus beneficios demostrados para las organizaciones. Muchos de estos beneficios se enumeran a continuación:
- La ingeniería de datos se encarga de recopilar datos operativos y de mercado que permiten a las empresas estar siempre al tanto de los cambios en las condiciones comerciales a los que deben responder.
- Las canalizaciones de datos ayudan a optimizar prise de décision mediante la predicción de resultados y el aprendizaje de los aciertos y errores del pasado.
- Los ingenieros de datos automatizan los flujos de trabajo de datos que pueden utilizarse para extraer valor inmediato de los datos operativos que en el pasado habrían languidecido en un lago de datos,
- La ingeniería de datos es una carrera de rápido crecimiento que puede atraer candidatos de analistas de datos y crear un grupo de potenciales arquitectos de datos y científicos de datos.
- Los ingenieros de datos están a la vanguardia de la creación de organizaciones basadas en datos, proporcionando información procesable a partir de datos operativos brutos. El uso de datos para justificar decisiones acelera los procesos de aprobación, lo que hace que una empresa sea más ágil y competitiva.
- Los modelos basados en la Inteligencia Artificial permiten a las empresas detectar sutiles correlaciones entre decisiones y resultados que habrían sido imposibles sin el papel de la ingeniería de datos a la hora de poner los datos a disposición del apoyo a la toma de decisiones.
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