Introducción
Sabemos que en un futuro tendrás que contratar talento para este cargo. Por lo tanto, hemos desarrollado un manual completo para facilitar tu labor. Esta es la cuarta publicación de la serie.
Aquí los post relacionados con el tema de Data Engineer:
- ¿Qué es un Data Engineer?
- Las 5 habilidades que debe tener un Data Engineer.
- Las 7 herramientas que debes considerar en un Data Engineer.
- Los 5 KPI que debes considerar en un Data Engineer. (Este post)
- Las 5 preguntas que debes realizar en tu entrevista con un Data Engineer.
1. Tiempo de disponibilidad de la red
La disponibilidad de la red es el estado de capacidad operacional de una red. Este KPI mide el tiempo que toma la red para establecer conexiones, gestionar la información y manipular los datos.
Este indicador señala la cantidad de errores en la conexión de la red durante un periodo de tiempo específico. Además, muestra el éxito de las actualizaciones implementadas.
Utilidades de la medición de este KPI:
- Indica en qué momento la red deja de estar disponible para los usuarios que la utilizan.
- Previene la pérdida de información del sistema.
- Ayuda a prevenir problemas de conectividad y rendimiento en la red. Esto se traduce en la reducción de costos de mantenimiento del sistema.
- Interferencia, saturación y pérdida de conexión.
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2. Índice de latencia de la red
El indicador muestra la cantidad de tiempo que tardan los datos en llegar a su destino, ya sea una data warehouse, lake o base de datos. Dichos retrasos causan cuellos de botella dentro de las ETL Pipelines y, como consecuencia, afectan el rendimiento y acceso a la red.
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Una latencia baja indica que los datos están siendo transferidos en tiempos de respuesta rápidos. Mientras que, una latencia alta, significa que las redes cuentan con un mayor retraso y que dentro del proceso ETL hay alguna falla.
Utilidades de la medición de este KPI:
- Detección del hardware y software que necesita actualizarse.
- Reconocimiento de transferencias de datos inusuales.
- El tiempo que toma la transformación y estandarización de los datos.
3. Nivel de calidad de los datos
La calidad de los datos es uno de los parámetros que determinan la fiabilidad de los mismos. Dichos parámetros evalúan la consistencia, la accesibilidad, la completitud, la validez, puntualidad y la fiabilidad de los datos.
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Un bajo nivel de calidad indica que hay algún error en el acceso, estandarización o consistencia de los datos. Esto quiere decir que no es posible trabajar con la información recopilada. Mientras que un alto nivel de calidad muestra que los datos son fiables y están listos para ser analizados e interpretados.
Utilidades de la medición de este KPI:
- Fiabilidad de los datos.
- Evitar errores en los reportes.
- Mejora la seguridad de los datos.
- Facilita encontrar los patrones de los datos.
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4. Cantidad de errores desencadenados por problemas de datos durante el mes
Este indicador señala el número de problemas de datos que impactan el funcionamiento de la red y el pipeline durante el mes. Considerando eventos como:
- Pérdidas de copias de seguridad.
- Datos duplicados.
- Paquetes de datos incompletos.
- Paquetes de datos no estandarizados.
- Latencia en el acceso a las bases de datos.
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El indicador señala las fallas recurrentes dentro del proceso ETL. Gracias a esto, el profesional toma medidas de acción que solucionan dichas fallas.
Utilidades de la medición de este KPI:
- Facilita el registro de la frecuencia de los problemas de datos en los procesos ETL.
- Mide la eficiencia del equipo de trabajo.
- Complementa la verificación del nivel de la calidad de los datos.
5. Tasa de éxito de la implementación de automatizaciones
La automatización consiste en simplificar labores repetitivas para que una máquina las pueda realizar sin supervisión alguna. La implementación de automatizaciones resuelve problemas de errores humanos como malos cálculos, desvíos en los procesos o la transformación y almacenamiento de datos.
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Este indicador señala qué tan efectivos han sido los procesos de automatización dentro de la red. Particularmente, los que están relacionados con el mantenimiento de la infraestructura y la escalabilidad de la misma.
Utilidades de la medición de este KPI:
- Ayuda a detectar cuáles son los puntos de optimización y mejora en la red.
- Monitorea el rendimiento del sistema.
- Agiliza los procesos dentro de la red.
Conclusión
Ahora conoces lo más relevante acerca del cargo de Data Engineer. Toma en cuenta lo anterior cuando comiences tu próximo proceso de reclutamiento. Recuerda, lo importante es conocer las principales características del cargo del que estás interesado.
Aquí los post relacionados con el tema de Data Engineer
- ¿Qué es un Data Engineer?
- Las 5 habilidades que debe tener un Data Engineer.
- Las 7 herramientas que debes considerar en un Data Engineer.
- Los 5 KPI que debes considerar en un Data Engineer. (Este post)
- Las 5 preguntas que debes realizar en tu entrevista con un Data Engineer.
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