Data Engineer: cosa fa, competenze e stipendio

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.

Per poter delineare bene il profilo 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.

I dati devono essere quindi organizzati, incrociati, puliti per poter essere poi letti ed interpretati in modo coerente.

Ecco che entrano in gioco due figure chiave: il Data Scientist ed il Data Engineer. Ed abbiamo avuto modo, qualche tempo fa, di descrivere la figura del Data Scientist, raccontandone le attività e le responsabilità.

Se da un lato il Data Scientist è più focalizzato sul business e sull’interlocuzione con gli stakeholder, dall’altro il Data Engineer è una figura complementare, più focalizzata sugli aspetti tecnologici di preparazione del dato, nel “back-end” tecnologico.

E’ chiaro che Data Engineer lavora spesso in team con i Data Scientist, per creare soluzioni che permettano di estrarre informazioni utili dai dati e di elaborare report e analisi.

Le attività svolte

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:

• Progettazione e sviluppo di soluzioni di archiviazione dei dati, in particolare di database, data warehouse e altri sistemi di archiviazione dei dati.
• Creazione di pipeline di dati. Le pipeline di dati sono processi sequenziali di elaborazione che consentono di raccogliere, elaborare e trasformare i dati in modo efficiente e scalabile.
• Gestione dell’integrità dei dati. Il Data Engineer garantisce che i dati siano accurati, coerenti e affidabili.
• Sicurezza dei dati. Occorre implementare politiche di sicurezza per proteggere i dati da eventuali minacce esterne e garantire la conformità alle normative sulla privacy dei dati.
• Automazione dei processi di gestione dei dati. Il Data Engineer sviluppa strumenti di automazione per semplificare la gestione dei dati e migliorare l’efficienza dei processi.
• Supporto ai Data Scientist, per l’analisi dei dati e la creazione di report.
• Monitoraggio e manutenzione dei sistemi. Il Data Engineer si occupa di monitorare e mantenere i sistemi di gestione dei dati per garantire che funzionino correttamente e che i dati siano disponibili in modo affidabile e sicuro.

Gli strumenti e le tecnologie utilizzate

Gli strumenti utilizzati tipicamente sono riconducili all’ambito di gestione dei dati, per la gestione, l’elaborazione e l’analisi. Alcuni esempi di strumenti tecnologici utilizzati sono:

1. Database. I Data Engineer lavorano con diversi tipi di database, come database relazionali, database NoSQL e sistemi di archiviazione distribuiti come Apache Hadoop e Apache Cassandra, Hive, HBase.
2. Strumenti di gestione di flussi di dati, come Apache Kafka, Apache NiFi e AWS Kinesis per gestire i flussi di dati da diverse fonti.
3. Strumenti ETL (Extract, Transform, Load) per raccogliere, trasformare e caricare i dati nei sistemi di archiviazione.
4. Cloud computing. : I Data Engineer utilizzano piattaforme di cloud computing come Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure e Google Cloud Platform per archiviare e analizzare i dati.
5. Strumenti di analisi dei dati, come Apache Spark, Apache Flink e Apache Beam per elaborare grandi quantità di dati in tempo reale.
6. Strumenti di automazione, come Ansible, Puppet e Chef per semplificare la gestione dei dati e migliorare l’efficienza dei processi.
7. Linguaggi di programmazione, per scrivere il codice necessario alla gestione e l’elaborazione dei dati. Ad esempio utilizzano Python, Java, Scala e SQL.

Data engineer stipendio

La retribuzione di un data engineer varia a seconda della tecnologia utilizzata e della seniority. Essa spesso è più alta rispetto a quella di altri profili con la stessa seniority. Indicativamente, un data scientist ha una retribuzione che oscilla tra i 35k ed i 56k euro.

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