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Per definire la figura professionale del Data Engineer è utile fare riferimento ai Big Data, cioè alla quantità di informazioni che ogni giorno vengono prodotte da diverse sorgenti come per esempio Internet, sensori, dispositivi IoT, ecosistema mobile e centri di ricerca. Secondo le stime effettuate dai ricercatori di Seagate UK, alla fine del 2020 il volume di dati generato globalmente è stato pari a 44 zettabyte mentre dal 2025 in poi verranno prodotti ogni giorno non meno di 463 exabyte in tutto il mondo. Considerando la previsione secondo cui entro il 2030 il 90% delle persone al di sopra dei 6 anni saranno attive digitalmente, appare chiaro come questi valori siano destinati ad ulteriori incrementi. In un contesto caratterizzato da una disponibilità di informazioni sempre maggiore si moltiplicano anche le aziende Data Driven, realtà il cui modello di business e i cui processi decisionali siano basati appunto sui dati. Diventa quindi necessario fare riferimento ad un professionista in grado di raccogliere e preparare i dati per l’analisi, l’elaborazione e la loro valorizzazione. Tali competenze caratterizzano il Data Engineer, un “interprete” che ha la capacità di capire cosa viene comunicato dai dati anche a fronte di volumi e livelli di complessità elevati.

Data Engineer: chi è e cosa fa?

A livello tecnico il lavoro del Data Engineer consiste nel realizzare dei sistemi con cui raccogliere, gestire e convertire dati grezzi in informazioni utili per lo sviluppo di strategie di analisi, la creazione di modelli, la realizzazione di applicazioni e la Business Analysis. Per questo motivo si tratta di una figura che lavora spesso fianco a fianco a programmatori, Database Administrator e Data Scientist. Nell'ambito di un’azienda di dimensioni contenute un Data Engineer può dover svolgere tutte le mansioni che attengono all’utilizzo del dato per finalità legate al miglioramento dei processi produttivi. In realtà più strutturate è invece possibile che operino più professionisti con il compito di gestire aspetti ingegneristici e specialistici come per esempio l’organizzazione e la strutturazione dei dati (Data Warehousing) o la gestione dei flussi di lavoro dei dati (Data Pipeline). In linea generale tra i task svolti più frequentemente dai Data Engineer troviamo lo sviluppo di algoritmi per l’elaborazione dei dati grezzi, la definizione di policy e metodi per la validazione dei dati in ingresso, la selezione dei dati sulla base del modello di business di riferimento, la progettazione dei database in collaborazione con altre figure tecniche e, non ultime, le verifiche di conformità dei sistemi per l’acquisizione e la conversione dei dati con le specifiche aziendali sulla sicurezza e le normative in merito al loro trattamento.

Le competenze e come diventare un Data Engineer

Ad un Data Engineer si richiedono competenze multidisciplinari che vanno dalla gestione dei database alla programmazione, dalla Business Intelligence fino alle tecnologie per l’Intelligenza Artificiale e il Machine Learning. Un Data Engineer deve quindi possedere skill avanzate riguardanti gli RDBMS (Relational Database Management System) più diffusi in ambito aziendale, come per esempio MySQL, MariaDB e PostgreSQL. Nello stesso modo non può mancare una conoscenza approfondita di soluzioni non relazionali (o NoSQL) e di framework appositamente concepiti per il Data Engineering come Apache Spark. Per quanto riguarda la programmazione i linguaggi più utilizzati in questo lavoro sono Python, R, Java, Scala e naturalmente SQL per l’interazione con i database relazionali. Linguaggi come Python ed R sono inoltre particolarmente indicati per lo sviluppo di progetti finalizzati alla creazione e il training dei modelli di Machine Learning, divenuti ormai fondamentali per l’elaborazione, la gestione e l’analisi automatizzata dei dati. Da non dimenticare infine la necessità di saper padroneggiare le applicazioni utili ai processi ETL (Extract/Transform/Load), cioè le procedure che consentono di estrarre, trasformare e caricare i dati indipendentemente dalla loro fonte di origine. Si tratta in genere di un laureato in Informatica, in Ingegneria o in altre discipline che abbiano attinenza con la gestione dei dati. Buona parte delle sue competenze vengono acquisite sul campo tramite un aggiornamento continuo per questo motivo non di rado le imprese privilegiano candidati con un’esperienza lavorativa minima di almeno 3 anni. Per prepararsi ad una carriera da Data Engineer è utile affrontare un percorso formativo specialistico, come il Business Data Analysis Master di Talent Garden riservato a professionisti con almeno 3 anni di esperienza lavorativa che vogliano imparare ad utilizzare i dati per elaborare strategie aziendali innovative. Indirizzata a professionisti come Product Manager, analisti, responsabili marketing e Sales Manager, la prossima edizione del master si svolgerà dal 6 maggio al 9 luglio 2022 sia online (4 weekend di learning live session) che in presenza (2 weekend) presso il Talent Garden Calabiana di Milano.

Lo stipendio di un Data Engineer

La retribuzione annua di un Data Engineer in Italia si aggira sui 29.000 mila euro all’anno per le posizione entry level ma può arrivare a poco meno di 55.000 mila euro l’anno per un professionista con maggiore esperienza. Mediamente lo stipendio annuo dovrebbe essere quindi pari a circa 40.000 mila euro cioè oltre 3.300 euro lordi al mese. Questo significa che tra le professioni IT i guadagni del Data Engineer sono in genere leggermente inferiori soltanto a quelli dei Senior Engineer ma superiori rispetto a quelli di diverse altre figure altamente qualificate, come per esempio lo sviluppatore di applicazioni per iOS, l’ingegnere di processo e il programmatore. Le retribuzioni attese possono comunque variare in modo anche notevole a seconda del mercato di riferimento e le opportunità di guadagno aumentano se si tiene conto della domanda di lavoro da parte delle imprese a livello internazionale. Negli Stati Uniti, ad esempio, un Data Engineer percepisce mediamente 112.000 dollari l’anno.

La differenza tra Data Engineer e Data Scientist

La figura del Data Engineer viene spesso confusa con quella del Data Scientist che però svolge dei compiti nettamente differenti. Dal punto di vista della Data Pipeline il Data Engineer agisce nelle fasi iniziali del flusso di lavoro in quanto raccoglie i dati grezzi, li seleziona e li valida per poi prepararli alle fasi successive. Una volta che il Data Engineer valorizza i dati migliorandone la qualità, questi diventano disponibili in una forma più raffinata per il Data Scientist che li analizza con lo scopo di ricavare da essi informazioni rilevanti per i processi decisionali, tendenze e statistiche (insight). Il Data Engineer è quindi colui che “attiva” i dati, cioè li rende utilizzabili, convertendoli in un formato utile a semplificare il lavoro del Data Scientist e a massimizzare la produttività derivante dalle sue analisi.

Conclusioni

La crescita dei Big Data e la loro crescente importanza nella pianificazione delle strategie aziendali così come nei processi di decision making, rendono il funzionamento delle imprese sempre più legato ai dati, spesso indipendentemente dalla loro dimensione. Per gestire questo flusso di informazioni solo apparentemente ingovernabile è necessaria una figura ad alta specializzazione come quella del Data Engineer, un professionista in grado di raccogliere dati grezzi e valorizzarli convertendoli in un formato utilizzabile per l’analisi.
Articolo aggiornato il: 30 agosto 2023
Talent Garden
Scritto da
Talent Garden, Digital Skills Academy

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