Estrarre e integrare i dataset per le successive analisi da parte dei data scientist, business analyst e in generale i Data Consumer all’interno dell’azienda. Aiutare queste figure professionali a comprendere meglio i dati e collaborare nella loro gestione. Usare il Data Catalog aziendale (se presente) per individuare i dati da estrarre. Coniugare il linguaggio IT con quello del business per favorire una migliore comunicazione tra le funzioni aziendali su qualsiasi tema sia connesso all’uso dei dati.
Tutte queste competenze, non solo tecniche, fanno parte del bagaglio di un Data Engineer: un ruolo cruciale per le aziende che vogliono diventare data-driven, sia che abbiano già intrapreso questo percorso culturale e organizzativo o lo stiano ancora considerando.
Fornire il massimo supporto ai professionisti dei dati, mettendoli nelle condizioni di lavorare al meglio, è uno degli obiettivi fondanti di Irion EDM®: scopri l’unica piattaforma proprietaria 100% Made in Italy per l’Enterprise Data Management e le opportunità di carriera in corso!
Data Engineer vs Data Analyst vs Data Scientist
La differenza principale tra tutte queste figure professionali è che il Data Engineer interviene soprattutto nella fase preparatoria al successivo uso dei dati per le analisi. Un concetto essenziale per definire il suo ruolo è quello di data pipeline – l’insieme delle attività, come suggerisce il termine “conduttura” (pipe) – che permettono di ricevere flussi di dati da fonti differenti: l’ingegnere dei dati ha il compito di svilupparle, gestirle e aggiornarle con la necessaria manutenzione.
Se il ruolo del Data Engineer si trova quindi al crocevia tra ingegneria del software da un lato e modelli matematico-statistici-algoritmici dall’altro, il Data Analyst (oltre a saper usare questi ultimi) ha un ruolo chiave nel comunicare con il business, anche tramite tecniche di data visualization, perché è l’esperto che si occupa di estrarre informazioni di valore dai dati che sono stati precedentemente strutturati per effettuare le analisi.
Di norma un Data Scientist – come l’Engineer – è in grado di lavorare anche con dati non strutturati, mentre condivide con l’Analyst la capacità di visualizzare i risultati delle analisi per presentarli a interlocutori non tecnici, sovente i business manager. Tra le capacità distintive di uno “scienziato dei dati” figura la conoscenza degli algoritmi di machine learning necessari per realizzare analisi predittive.
Competenze chiave e corsi universitari
Spesso per lavorare come Data Engineer, similmente a quanto accade per i Data Scientist, è richiesta una laurea specialistica in ambito informatico, ingegneristico o comunque nelle discipline matematiche e scientifiche, solitamente indicate con l’acronimo STEM (science, technology, engineering and mathematics).
Il corso di laurea magistrale del Politecnico di Torino, “Data Science & Data Engineering”, definisce così i compiti quotidiani del Data Engineer: […] progetta sistemi e processi informatici per l’estrazione, la memorizzazione e l’analisi di grandi moli di dati eterogenei; sviluppa processi informatici per la realizzazione dei processi di analisi dei dati; progetta e utilizza algoritmi di machine learning per effettuare analisi sui dati”.
Per svolgere al meglio il suo lavoro, spiega l’ateneo, un Data Engineer deve avere “elevate capacità analitiche e di astrazione per la risoluzione di problemi data-driven”, oltre a conoscere modelli matematici, statistici e linguaggi di programmazione (gli esempi più comuni: SQL, R, Python e Scala) necessari per raccogliere, memorizzare e analizzare i dati.
Tra gli atenei, l’Università di Modena e Reggio Emilia ha una nuova laurea triennale con taglio statistico in “Analisi dei dati per l’impresa e la finanza”, nonché una di secondo livello in “Analisi dei dati per l’economia e il management”. Offrono una laurea magistrale in data science e/o engineering l’Università La Sapienza di Roma e l’ateneo di Pisa, quest’ultima focalizzata sull’artificial intelligence (AI).
La prima prevede – tra le altre – il Cloud Computing e la Data Driven Economics, mentre in Toscana si studiano materie come Large-Scale and Multi-Structured Databases e Computational Intelligence and Deep Learning. Un nuovo percorso di studi per formare Data Scientist and Engineer è stato attivato dall’Università di Bergamo.
Cosa fa un Data Engineer Irion
Nella nostra azienda, il Data Engineer contribuisce a realizzare, gestire e implementare soluzioni di Enterprise Data Management: acquisisce dati da fonti diverse, li integra, normalizza, valida, trasforma e prepara per l’uso in applicazioni analitiche e operative.
Il Data Engineer analizza le esigenze del cliente nonché i dati in ingresso e gli output attesi, le regole di controllo e le architetture che garantiscono Data Quality e Data Governance.
Per poter lavorare con Irion EDM deve sviluppare nel tempo un’elevata conoscenza sia della piattaforma, sia del linguaggio SQL e saper gestire i task menzionati in tutte le fasi del ciclo di vita del prodotto: dallo sviluppo ai test, fino al deployment e manutenzione.
