La expansión de las arquitecturas data fabric está modificando de manera sustancial el trabajo de los ingenieros de datos en las organizaciones tecnológicas. A medida que las empresas en España y a nivel global aumentan su presencia en la nube e integran capacidades de inteligencia artificial en tiempo real, la demanda de datos accesibles y precisos incrementa. Frente a este escenario, el data fabric emerge como una capa virtual que conecta fuentes de datos aisladas, reduciendo la fragmentación y optimizando la gestión de la información.

Según explica Jacob Rank, Senior Director of Product Management en Appian, la introducción del data fabric no solo agiliza los procesos, sino que también altera las competencias y responsabilidades asociadas al rol de los ingenieros de datos. Tradicionalmente dedicados a la infraestructura y la gestión de sistemas, ahora se espera que contribuyan activamente al análisis y a la toma de decisiones estratégicas.

A continuación, se detallan tres formas clave en las que el data fabric está transformando esta profesión.

Del desarrollo de código a la innovación estratégica

La evolución del perfil de ingeniero de datos implica un cambio de funciones, pasando de codificadores de flujos de datos a innovadores centrados en el valor del negocio. Hasta ahora, su labor consistía en construir canalizaciones mediante lenguajes como Python o R para extraer, transformar y cargar datos desde sistemas heterogéneos. Sin embargo, este proceso, basado en scripts manuales, era propenso a errores y representaba un riesgo para la seguridad de la información.

El data fabric facilita la integración de datos utilizando protocolos estándar como JDBC o HTTP, minimizando la necesidad de codificación intensiva y reduciendo errores. Algunos sistemas de data fabric, como el de la plataforma de Appian, permiten operaciones de lectura y escritura a gran escala, alcanzando los 10 millones de filas por registro, lo que aporta robustez a los procesos empresariales de alta demanda.

Este cambio libera a los ingenieros de la carga de mantenimiento técnico, permitiéndoles centrarse en tareas de mayor valor añadido como el modelado de datos, la creación de algoritmos y la aplicación de analítica avanzada, roles que hasta ahora correspondían en gran medida a los científicos de datos.

Uso de datos en tiempo real para fomentar la proactividad

Otra transformación impulsada por el data fabric es el acceso a información en tiempo real, lo cual permite una gestión más ágil de los procesos empresariales. A diferencia de los tradicionales sistemas de procesamiento por lotes, que requerían flujos de trabajo complejos y retrasos en la disponibilidad de los datos, las nuevas estructuras de datos operativas proporcionan actualizaciones instantáneas.

Por ejemplo, en la gestión de inventarios, disponer de información en tiempo real permite a los responsables de la cadena de suministro tomar decisiones proactivas, ajustando operaciones de forma inmediata para evitar interrupciones. Este acceso directo a los datos operativos transforma el rol del ingeniero de datos, quien puede ahora dedicar menos tiempo a la corrección de errores y más a la optimización predictiva de los flujos de información.

Los usuarios empresariales también se benefician de esta evolución, accediendo a informes y alertas automatizadas sin necesidad de la constante intervención de los ingenieros, lo que agiliza la respuesta organizacional ante cambios en el entorno de negocio.

Reducción de la carga de seguridad para un enfoque más estratégico

La seguridad de los datos ha sido históricamente una de las principales preocupaciones en los entornos de ingeniería de datos, especialmente en infraestructuras basadas en data lakes o almacenes de datos, donde el riesgo de una filtración masiva era elevado. El data fabric introduce un cambio sustancial en este ámbito al transferir la responsabilidad de la seguridad desde el ingeniero de datos hacia la plataforma tecnológica.

Las arquitecturas modernas de data fabric integran controles de gobernanza y seguridad directamente en su diseño, permitiendo definir políticas de acceso basadas en roles y aplicando reglas contextuales que determinan dinámicamente los permisos de los usuarios. De esta forma, se garantiza una protección homogénea en todas las aplicaciones y flujos de trabajo, reduciendo el margen de error humano.

Esta redistribución de tareas libera a los ingenieros para que se concentren en la creación de entornos escalables, el diseño de flujos de datos autoservicio y la colaboración estratégica con otros departamentos, fomentando una participación más activa en el desarrollo de capacidades analíticas de la organización.

Hacia una convergencia entre ingeniería y ciencia de datos

La tendencia apunta hacia una progresiva fusión entre los roles de ingeniero de datos y científico de datos. Los ingenieros necesitarán profundizar en metodologías analíticas avanzadas, mientras que los científicos deberán fortalecer su comprensión de las arquitecturas de datos.

Esta convergencia dará lugar a una nueva disciplina híbrida, en la que se combinarán habilidades técnicas y de análisis para optimizar la explotación del valor de los datos. En este entorno, la comprensión profunda de los datos y la capacidad de traducirlos en información estratégica serán competencias imprescindibles.

En palabras de Mike Heffner, Head of Global Industry and Value de Appian, la falta de una infraestructura adecuada supone una «oportunidad perdida» para las empresas. La implementación de soluciones de data fabric sobre plataformas de procesos permite maximizar el potencial de los datos en tiempo real, aumentando la resiliencia y la capacidad de respuesta organizacional.