Chi è il Big Data Engineer e di cosa si occupa

Big Data Engineer: chi è e di cosa si occupa

I big data sono stati definiti il petrolio del ventunesimo secolo, per via del loro valore ma anche per il lungo lavoro di cui necessitano per essere resi utilizzabili. 

Il Big Data Engineer è la figura professionale che sviluppa, mantiene e gestisce infrastrutture e soluzioni dedicate ai big data. In particolare, si occupa di:

• Progettare, costruire e gestire architetture scalabili per l’elaborazione di big data (data pipeline, data lake e data warehouse).

• Integrare fonti eterogenee di dati (come Social Network, CRM, newsletter, cookie) assicurandone l’integrità, la qualità e la coerenza.

• Collaborare con Data Scientist, Data Analyst e Data Engineer per garantire l’accessibilità e l’efficienza delle infrastrutture di dati.

• Definire strategie di ottimizzazione delle performance di sistemi di big data.

• Assicurare la sicurezza, la compliance normativa e la governance dei dati.

• Progettazione di architetture di dati scalabili e resilienti, includendo la definizione di flussi ETL/ELT complessi e pipeline di dati in tempo reale.

• Ottimizzazione delle query e delle performance dei sistemi di storage e calcolo distribuito (es. tuning di Hadoop, Spark, database NoSQL).

• Automazione dei processi di ingestione, pulizia e trasformazione dei dati, per garantire aggiornamenti continui e real-time.

• Testing e validazione delle pipeline di dati per verificarne stabilità, correttezza e sicurezza prima della messa in produzione.

• Supporto alla Data Governance, collaborando con Data Steward e IT Security per garantire qualità, compliance e tracciabilità dei dati.

• Collaborazione con Data Architect e Cloud Engineer per progettare infrastrutture integrate on-premise e cloud-based.

• Monitoraggio costante dei sistemi Big Data per garantire uptime, affidabilità e continuità operativa.

• Formazione interna su best practice di utilizzo delle piattaforme Big Data e delle pipeline dati per team di Data Science e Business Intelligence.

• Gestire e mantenere l’infrastruttura dei database distribuiti e delle piattaforme di Big Data Analytics.

Grazie a queste attività, il Big Data Engineer permette alle aziende di sfruttare appieno i big data per l’analisi predittiva, l’ottimizzazione dei processi e il miglioramento decisionale.

Principali skill del Big Data Engineer

Generalmente, per intraprendere la carriera di Big Data Engineer è richiesta una laurea in discipline STEM, come Informatica, Ingegneria Informatica, Matematica o Fisica. Tuttavia, sono fondamentali anche corsi di formazione avanzata e certificazioni in ambito Big Data, Cloud e Data Engineering.

Le principali hard skill richieste a un Big Data Engineer sono:

• Conoscenze solide di Software Engineering e architetture distribuite.

• Conoscenza approfondita dei linguaggi di programmazione e scripting più comuni, come Java, Scala, Python, R e Ruby2.

• Competenza nella progettazione object-oriented e nello sviluppo di algoritmi ad alte prestazioni.

• Familiarità con database relazionali e non relazionali (SQL, NoSQL), sistemi di data warehouse e tecnologie Big Data come Hadoop, Spark, Kafka.

• Conoscenza dei servizi Cloud per il data processing (AWS, Azure, Google Cloud Platform).

• Competenze in ambito Data Governance e Cyber Security per la gestione sicura dei dati.

Tra le soft skill maggiormente apprezzate nel Big Data Engineer troviamo:

• Capacità di analisi critica e problem solving.

• Orientamento al dettaglio e precisione.

• Team working e comunicazione efficace con figure trasversali.

• Creatività nella visualizzazione e interpretazione dei dati.

• Flessibilità e capacità di gestire task complessi e progetti in parallelo.

• Passione per l’innovazione tecnologica e aggiornamento continuo.

Fonti

1. Cosa sono i Big Data realmente, blog.osservatori.net

2. Il nuovo ruolo dei data Engineer: cosa cambia con Big Data e Machine learning, bigdata4innovation.it

3. Big Data Engineer: Role, Responsibilities and Job Description, altexsoft.com