¿Qué es un Data Warehouse?

 

Un data warehouse es un sistema diseñado para el análisis y reporte de datos. Su objetivo principal es permitir a las empresas tomar decisiones informadas basadas en los datos que recopilan y almacenan permite generar informes y realizar pronósticos de manera oportuna. A diferencia de las bases de datos operacionales, que están optimizadas para transacciones rápidas y frecuentes, es decir insertar, actualizar y eliminar datos, los data warehouses están optimizados para realizar consultas complejas y análisis de grandes volúmenes de datos.

Características de un Data Warehouse

1. Integración de Datos: Reúne datos de múltiples fuentes, como bases de datos transaccionales, sistemas ERP, CRM, archivos planos, etc. Esta integración permite tener una visión unificada de la información.
2. Orientación a Sujetos: Los datos se organizan en torno a temas o áreas de interés, como ventas, finanzas, marketing, etc., en lugar de estar organizados por transacciones individuales.
3. Histórico y Temporal: Almacena datos históricos para permitir análisis de tendencias a lo largo del tiempo. Esto significa que puedes analizar cómo ha cambiado la información en el tiempo.
4. No Volátil: Una vez que los datos se almacenan en el data warehouse, generalmente no se modifican. Esto asegura que los análisis sean consistentes y repetibles.
5. Optimización para Consultas: Está diseñado para realizar consultas complejas y grandes volúmenes de datos de manera rápida y eficiente.

Componentes de un Data Warehouse

1. ETL (Extracción, Transformación y Carga):
2. Almacenamiento de Datos: Es la base de datos central donde se almacenan todos los datos integrados y transformados.
3. Herramientas de Consulta y Reportes: Herramientas que permiten a los usuarios finales realizar consultas y generar informes basados en los datos almacenados.
4. OLAP (Procesamiento Analítico en Línea): Herramientas y tecnologías que permiten analizar los datos desde múltiples perspectivas. Por ejemplo, puedes analizar ventas por región, por producto, por periodo de tiempo, etc.

Modelos de Data Warehouse

Los modelos de almacén de datos se refieren a los diseños y estructuras arquitectónicos utilizados para organizar y gestionar datos dentro de un entorno de almacenamiento de datos . Estos modelos dictan cómo se almacenan, acceden y utilizan los datos con fines analíticos. Las secciones principales de un modelo incluyen:

• Almacén virtual: compuesto por bases de datos separadas que se pueden consultar colectivamente, lo que permite a los usuarios acceder a los datos como si estuvieran almacenados en un único almacén.
• Data Mart: centrado en funciones o departamentos comerciales específicos, que contiene subconjuntos de datos diseñados para el análisis.
• Almacén de datos empresariales: repositorio completo que integra datos de diversas fuentes en una organización, respaldando análisis e informes en toda la empresa.

Reorganización de datos para un Data Warehouse

En un Data Warehouse se usa la normalización y desnormalización de datos como una forma de reorganización de los datos, cumpliendo dos requisitos principales, el primero es eliminar la redundancia de datos y proteger la dependencia de los datos y por otro lado, la desnormalización aumenta la funcionalidad de la infraestructura del sistema de base de datos.

Diseño de un Data Warehouse

Al diseñar un data warehouse se suele tener en cuenta dos enfoques populares y ampliamente utilizados que son las metodologías Kimball y de Inmon. Cada metodología tiene sus propias filosofías y estrategias para la construcción y gestión de almacenes de datos. Mencionemos de que se trata cada una de ellas:

Metodología de Kimball

La metodología de Ralph Kimball es conocida como el enfoque dimensional o de «bottom-up» (de abajo hacia arriba).

Principios Básicos

1. Enfoque Dimensional: La metodología de Kimball se centra en el diseño de modelos dimensionales, que consisten en hechos y dimensiones. Los hechos son eventos de negocio que se registran, y las dimensiones son los contextos alrededor de esos hechos.
2. Data Marts: Se comienza con la creación de data marts específicos para áreas de negocio particulares (ventas, finanzas, marketing, etc.). Estos data marts están diseñados para resolver necesidades de análisis particulares y se integran entre sí para formar el data warehouse global.
3. Conformación de Dimensiones: Las dimensiones son compartidas entre los diferentes data marts, lo que permite una visión coherente y consistente de la información en toda la organización.
4. ETL: Se implementa un proceso de ETL (Extracción, Transformación y Carga) para alimentar los data marts con datos provenientes de las distintas fuentes operacionales.

Metodología de Inmon

La metodología de Bill Inmon es conocida como el enfoque corporativo o de «top-down» (de arriba hacia abajo).

Principios Básicos

1. Enfoque Corporativo: La metodología de Inmon se centra en crear un data warehouse centralizado y normalizado desde el inicio, que sirva como una única fuente de verdad para toda la organización.
2. Modelo Relacional Normalizado: El data warehouse se diseña utilizando un modelo relacional altamente normalizado (3NF). Esto minimiza la redundancia y asegura la integridad de los datos.
3. Data Marts Derivados: Los data marts se crean posteriormente a partir del data warehouse central. Estos data marts pueden estar desnormalizados y diseñados para satisfacer necesidades específicas de análisis.
4. ETL: Un robusto proceso de ETL es necesario para integrar los datos de las diversas fuentes operacionales en el data warehouse central.

Beneficios de un Data Warehouse

En conclución un data warehouse es una herramienta poderosa para el análisis y la toma de decisiones basada en datos, permitiendo a las empresas aprovechar al máximo la información que recopilan, sus beneficios son:

• Mejora en la Toma de Decisiones: Al tener acceso a datos integrados y consolidados, las empresas pueden tomar decisiones más informadas y estratégicas.
• Análisis de Tendencias: Facilita el análisis de datos históricos para identificar tendencias y patrones.
• Eficiencia Operativa: Reduce el tiempo y esfuerzo necesarios para realizar análisis de datos.
• Acceso Rápido a Información: Permite realizar consultas y generar reportes de manera rápida y eficiente.

Revisión y optimización continua del Rendimiento de SQL Server

Para asegurar el funcionamiento óptimo de las consultas y transacciones en una base de datos SQL Server, es crucial revisar y optimizar varios aspectos del sistema. Aquí te dejo una lista de 10 puntos clave que podrías considerar:

1. Revisar y Optimizar los Índices

• Identificar Índices Faltantes: Usa Dynamic Management Views (DMVs) como sys.dm_db_missing_index_details para identificar índices que podrían mejorar el rendimiento de las consultas.
• Revisar la Fragmentación de Índices: Verifica la fragmentación de los índices y reorganízalos o reconstruye aquellos con alta fragmentación utilizando sys.dm_db_index_physical_stats.

2. Análisis de Consultas

• Revisar los Planes de Ejecución: Utiliza el comando SET STATISTICS PROFILE ON o el SQL Server Management Studio (SSMS) para obtener y analizar los planes de ejecución de las consultas.
• Buscar Consultas Costosas: Utiliza sys.dm_exec_query_stats para encontrar las consultas que consumen más recursos.

3. Optimización de Consultas

• **Evitar SELECT * **: Selecciona únicamente las columnas necesarias en tus consultas.
• Uso de JOINs Eficientes: Asegúrate de que los JOIN sean necesarios y optimizados. Utiliza índices en las columnas involucradas en los JOIN.

4. Monitorear y Gestionar la Contención y Bloqueos

• Identificar y Resolver Bloqueos: Utiliza sys.dm_exec_requests y sys.dm_tran_locks para identificar y resolver bloqueos.
• Transacciones Cortas: Mantén las transacciones lo más cortas posible para reducir la probabilidad de bloqueos.

5. Configuración de la Base de Datos

• Ajustes de Parámetros: Revisa y ajusta parámetros clave como el tamaño de tempdb, el Max Degree of Parallelism (MAXDOP), y el Cost Threshold for Parallelism.
• Autogrowth de Archivos: Configura el crecimiento automático de archivos de base de datos para evitar fragmentación y problemas de rendimiento.

6. Revisión de Estadísticas

• Actualizar Estadísticas Regularmente: Utiliza UPDATE STATISTICS para asegurarte de que las estadísticas estén actualizadas, lo cual es crucial para que el optimizador de consultas elija el mejor plan de ejecución.

7. Monitorear y Optimizar el uso de TempDB

• Distribuir archivos TempDB: Asegúrate de que tempdb esté configurado con múltiples archivos de datos para mejorar el rendimiento.
• Monitorear el Uso: Utiliza DMVs como sys.dm_db_task_space_usage y sys.dm_db_session_space_usage para monitorear el uso de tempdb.

8. Uso Eficiente de Recursos

• Memory Grants: Verifica y ajusta los memory grants para consultas que consumen mucha memoria usando DMVs como sys.dm_exec_query_memory_grants.
• Buffer Pool: Monitorea el uso del buffer pool y asegúrate de que esté suficientemente dimensionado para evitar paginaciones innecesarias.

9. Monitoreo de Rendimiento

• CPU y IO: Utiliza herramientas como el Monitor de Rendimiento de Windows y las vistas de administración dinámica (DMVs) para monitorear el uso de CPU y disco.
• Batch Requests/Sec: Monitorea la cantidad de batch requests por segundo, ya que es un buen indicador de la carga de trabajo del servidor.

10. Implementación de Buenas Prácticas de Diseño

• Normalización y Desnormalización: Asegúrate de que las tablas estén correctamente normalizadas para evitar redundancia, pero desnormaliza cuando sea necesario para mejorar el rendimiento de ciertas consultas.
• Uso de Procedimientos Almacenados: Utiliza procedimientos almacenados para encapsular lógica compleja de consultas y mejorar la seguridad y el rendimiento.

Implementación de Script de Monitoreo Básico

A continuación, te dejo un script básico que puedes usar para obtener información clave sobre el rendimiento de tu servidor SQL Server:

-- Consultas de alto consumo de recursos
SELECT TOP 10
    total_worker_time / execution_count AS AvgCPUTime,
    total_elapsed_time / execution_count AS AvgElapsedTime,
    total_logical_reads / execution_count AS AvgLogicalReads,
    execution_count,
    statement_text,
    query_hash
FROM
(
    SELECT
        qs.*,
        SUBSTRING(st.text, (qs.statement_start_offset / 2) + 1,
        ((CASE qs.statement_end_offset
            WHEN -1 THEN DATALENGTH(st.text)
            ELSE qs.statement_end_offset
        END - qs.statement_start_offset) / 2) + 1) AS statement_text
    FROM
        sys.dm_exec_query_stats qs
    CROSS APPLY
        sys.dm_exec_sql_text(qs.sql_handle) st
) AS sub
ORDER BY AvgCPUTime DESC;

-- Fragmentación de índices
SELECT
    dbschemas.[name] AS SchemaName,
    dbtables.[name] AS TableName,
    dbindexes.[name] AS IndexName,
    indexstats.avg_fragmentation_in_percent,
    indexstats.page_count
FROM 
    sys.dm_db_index_physical_stats(DB_ID(), NULL, NULL, NULL, 'LIMITED') AS indexstats
INNER JOIN 
    sys.tables dbtables ON dbtables.[object_id] = indexstats.[object_id]
INNER JOIN 
    sys.schemas dbschemas ON dbtables.[schema_id] = dbschemas.[schema_id]
INNER JOIN 
    sys.indexes dbindexes ON dbindexes.[object_id] = indexstats.[object_id]
WHERE 
    indexstats.avg_fragmentation_in_percent > 10 AND indexstats.page_count > 1000
ORDER BY 
    indexstats.avg_fragmentation_in_percent DESC;

-- Bloqueos actuales
SELECT
    r.blocking_session_id AS BlockingSessionID,
    r.session_id AS BlockedSessionID,
    l.resource_type AS ResourceType,
    DB_NAME(r.database_id) AS DatabaseName,
    OBJECT_NAME(l.resource_associated_entity_id, r.database_id) AS ObjectName,
    r.start_time AS RequestStartTime,
    s1.host_name AS BlockingHostName,
    s1.login_name AS BlockingLoginName,
    s2.host_name AS BlockedHostName,
    s2.login_name AS BlockedLoginName,
    s1.program_name AS BlockingProgramName,
    s2.program_name AS BlockedProgramName,
    st.text AS BlockedSQLText
FROM
    sys.dm_exec_requests r
JOIN
    sys.dm_exec_sessions s1 ON r.blocking_session_id = s1.session_id
JOIN
    sys.dm_exec_sessions s2 ON r.session_id = s2.session_id
JOIN
    sys.dm_tran_locks l ON r.session_id = l.request_session_id
CROSS APPLY
    sys.dm_exec_sql_text(r.sql_handle) AS st
WHERE
    r.blocking_session_id <> 0
ORDER BY
    BlockingSessionID, BlockedSessionID;

-- Consultas con alta memoria grant
SELECT
    session_id,
    request_id,
    grant_time,
    requested_memory_kb,
    granted_memory_kb,
    used_memory_kb,
    max_used_memory_kb
FROM
    sys.dm_exec_query_memory_grants
ORDER BY
    requested_memory_kb DESC;

La revisión y optimización continua del rendimiento de SQL Server son esenciales para mantener la eficiencia y la estabilidad del sistema. Asegúrate de implementar monitoreo proactivo y realizar ajustes basados en el análisis de datos para prevenir problemas de rendimiento antes de que afecten significativamente a los usuarios finales.

Introducción al análisis de datos

Introducción

Fuente: Microsoft

Como analista de datos, está en un viaje. Piensa en todos los datos que se generan cada día y están disponibles en tu organización, desde datos transaccionales en bases de datos tradicionales, hasta datos de telemetría de los servicios que utilizas, pasando por las señales que recibes de diferentes áreas como las redes sociales.

Por ejemplo, las empresas de ventas de hoy en día recopilan y almacenan cantidades masivas de datos que rastrean los artículos que se buscaron y se compraron, las páginas que visitaron en su sitio, los pasillos en los que compra productos, los hábitos de gasto de los clientes y mucho más.

Con los datos y la información como el activo más estratégico de un negocio, el desafío subyacente que enfrentan las organizaciones hoy en día es comprender y utilizar sus datos para afectar positivamente el cambio dentro del negocio. Las empresas continúan luchando por usar sus datos de manera significativa y productiva, lo que afecta su capacidad de actuar.

Una empresa que vende un producto o servicio debe poder usar sus grandes cantidades de datos e información de tal manera que impacte en el negocio, incluyendo:

·        seguimiento de inventario

·        Identificar hábitos de compra.

·        Detección de tendencias y patrones de usuarios.

·        Recomendar compras

·        Determinación de optimizaciones de precios

·        Identificar y detener el fraude

Además, es posible que esté buscando patrones de venta diarios/mensuales. Los segmentos de datos comunes que quizás desee examinar incluyen día tras día, semana tras semana y mes tras mes para que pueda comparar cómo han sido las ventas con respecto a dónde estaban en la misma semana del año pasado, por ejemplo.

La clave para desbloquear estos datos es poder contar una historia con ellos. En el mundo empresarial altamente competitivo y vertiginoso de hoy en día, la elaboración de informes que cuenten esa historia es lo que ayuda a los líderes empresariales a tomar medidas sobre los datos. Los tomadores de decisiones comerciales dependen de una historia precisa para impulsar mejores decisiones comerciales. Cuanto más rápido una empresa pueda tomar decisiones precisas, más competitivas serán y mejores ventajas tendrán. Sin la historia, es difícil entender lo que los datos intentan decirte.

Sin embargo, tener datos por sí solo no es suficiente. Debe poder actuar sobre los datos para afectar el cambio dentro del negocio. Esa acción podría implicar la reasignación de recursos dentro del negocio para satisfacer una necesidad, o podría ser identificar una campaña fallida y saber cuándo cambiar de rumbo. En estas situaciones es importante contar una historia con sus datos.

El desafío subyacente al que se enfrentan las empresas hoy en día es comprender y utilizar sus datos de tal manera que impacte en su negocio y, en última instancia, en sus resultados. Debe poder ver los datos y facilitar decisiones comerciales confiables. Luego, necesita la capacidad de mirar las métricas y comprender claramente el significado detrás de esas métricas.

Este requisito puede parecer desalentador, pero es una tarea que puede realizar. Su primer paso es asociarse con expertos en datos dentro de su organización, como ingenieros de datos y científicos de datos, para ayudarlo a obtener los datos que necesita para contar esa historia. Pida a estos expertos que participen en ese viaje de datos con usted.

Su viaje de contar una historia con datos también se relaciona con la construcción de esa cultura de datos dentro de su organización. Si bien contar la historia es importante, el lugar donde se cuenta esa historia también es crucial, asegurando que la historia se cuente a las personas adecuadas. Además, asegúrese de que las personas puedan descubrir la historia, que sepan dónde encontrarla y que sea parte de las interacciones regulares.

El análisis de datos existe para ayudar a superar estos desafíos y puntos débiles y, en última instancia, ayudar a las empresas a encontrar información y descubrir el valor oculto en grandes cantidades de datos a través de la narración de historias. A medida que siga leyendo, aprenderá cómo usar y aplicar habilidades analíticas para ir más allá de un solo informe y ayudar a impactar e influir en su organización al contar historias con datos e impulsar esa cultura de datos.

Descripción general del análisis de datos

Antes de que los datos puedan usarse para contar una historia, deben pasar por un proceso que los haga utilizables en la historia. El análisis de datos es el proceso de identificar, limpiar, transformar y modelar datos para descubrir información significativa y útil. Luego, los datos se elaboran en una historia a través de informes para el análisis para respaldar el proceso crítico de toma de decisiones.

A medida que el mundo se vuelve más impulsado por los datos, la narración a través del análisis de datos se está convirtiendo en un componente y aspecto vital de las empresas grandes y pequeñas. Es la razón por la que las organizaciones continúan contratando analistas de datos.

Las empresas basadas en datos toman decisiones basadas en la historia que cuentan sus datos, y en el mundo actual basado en datos, los datos no se utilizan en todo su potencial, un desafío al que se enfrentan la mayoría de las empresas. El análisis de datos es, y debería ser, un aspecto crítico de todas las organizaciones para ayudar a determinar el impacto en su negocio, incluida la evaluación de la opinión del cliente, la realización de estudios de mercado y de productos, y la identificación de tendencias u otras perspectivas de datos.

Si bien el proceso de análisis de datos se centra en las tareas de limpieza, modelado y visualización de datos, no se debe subestimar el concepto de análisis de datos y su importancia para el negocio. Para analizar los datos, los componentes centrales de la analítica se dividen en las siguientes categorías:  

• Descriptivo
• Diagnóstico
• Profético
• Preceptivo
• Cognitivo

Analítica descriptiva

El análisis descriptivo ayuda a responder preguntas sobre lo que sucedió en función de los datos históricos. Las técnicas de análisis descriptivo resumen grandes conjuntos de datos para describir los resultados a las partes interesadas.

Al desarrollar indicadores clave de rendimiento (KPI), estas estrategias pueden ayudar a rastrear el éxito o el fracaso de los objetivos clave. Las métricas como el retorno de la inversión (ROI) se utilizan en muchas industrias y se desarrollan métricas especializadas para realizar un seguimiento del rendimiento en industrias específicas.

Un ejemplo de análisis descriptivo es generar informes para proporcionar una vista de los datos financieros y de ventas de una organización.

Análisis de diagnóstico

Los análisis de diagnóstico ayudan a responder preguntas sobre por qué sucedieron los eventos. Las técnicas de análisis de diagnóstico complementan el análisis descriptivo básico y utilizan los resultados del análisis descriptivo para descubrir la causa de estos eventos. Luego, los indicadores de desempeño se investigan más a fondo para descubrir por qué estos eventos mejoraron o empeoraron. Generalmente, este proceso ocurre en tres pasos:

·        Identificar anomalías en los datos. Estas anomalías pueden ser cambios inesperados en una métrica o en un mercado en particular.

·        Recopile datos relacionados con estas anomalías.

·        Utilice técnicas estadísticas para descubrir relaciones y tendencias que expliquen estas anomalías.

Analítica predictiva

El análisis predictivo ayuda a responder preguntas sobre lo que sucederá en el futuro. Las técnicas de análisis predictivo utilizan datos históricos para identificar tendencias y determinar si es probable que se repitan. Las herramientas analíticas predictivas brindan información valiosa sobre lo que podría suceder en el futuro. Las técnicas incluyen una variedad de técnicas estadísticas y de aprendizaje automático, como redes neuronales, árboles de decisión y regresión.

Analítica prescriptiva

El análisis prescriptivo ayuda a responder preguntas sobre qué acciones se deben tomar para lograr una meta o un objetivo. Mediante el uso de información de análisis predictivo, las organizaciones pueden tomar decisiones basadas en datos. Esta técnica permite a las empresas tomar decisiones informadas ante la incertidumbre. Las técnicas de análisis prescriptivo se basan en el aprendizaje automático como una de las estrategias para encontrar patrones en grandes conjuntos de datos. Al analizar decisiones y eventos pasados, las organizaciones pueden estimar la probabilidad de diferentes resultados.

Analítica cognitiva

El análisis cognitivo intenta extraer inferencias de datos y patrones existentes, derivar conclusiones basadas en bases de conocimiento existentes y luego agregar estos hallazgos nuevamente a la base de conocimiento para inferencias futuras, un ciclo de retroalimentación de autoaprendizaje. El análisis cognitivo lo ayuda a saber qué podría suceder si las circunstancias cambian y determinar cómo podría manejar estas situaciones.

Las inferencias no son consultas estructuradas basadas en una base de datos de reglas; más bien, son hipótesis no estructuradas que se recopilan de varias fuentes y se expresan con diversos grados de confianza. Los análisis cognitivos efectivos dependen de algoritmos de aprendizaje automático y utilizarán varios conceptos de procesamiento de lenguaje natural para dar sentido a las fuentes de datos no explotadas anteriormente, como los registros de conversación del centro de llamadas y las reseñas de productos.

Roles en los datos

Contar una historia con los datos es un viaje que normalmente no comienza contigo. Los datos deben venir de alguna parte. Obtener esos datos en un lugar que pueda utilizar requiere un esfuerzo que probablemente esté fuera de su alcance, especialmente en consideración de la empresa.

Las aplicaciones y los proyectos actuales pueden ser grandes e intrincados y, a menudo, implican el uso de habilidades y conocimientos de numerosas personas. Cada persona aporta un talento y experiencia únicos, compartiendo el esfuerzo de trabajar juntos y coordinar tareas y responsabilidades para ver un proyecto desde el concepto hasta la producción.

En el pasado reciente, roles como analistas comerciales y desarrolladores de inteligencia comercial eran el estándar para el procesamiento y la comprensión de datos. Sin embargo, la expansión excesiva del tamaño y los diferentes tipos de datos ha provocado que estos roles evolucionen hacia conjuntos de habilidades más especializados que modernizan y agilizan los procesos de ingeniería y análisis de datos.

Las siguientes secciones destacan estos diferentes roles en los datos y la responsabilidad específica en el espectro general de descubrimiento y comprensión de datos:

• Analista de negocios
• Analista de datos
• Ingeniero de datos
• Científico de datos
• Administrador de base de datos

Analista de negocios

Si bien existen algunas similitudes entre un analista de datos y un analista de negocios, el diferenciador clave entre los dos roles es lo que hacen con los datos. Un analista de negocios está más cerca del negocio y es un especialista en interpretar los datos que provienen de la visualización. A menudo, los roles de analista de datos y analista de negocios pueden ser responsabilidad de una sola persona.

Analista de datos

Un analista de datos permite a las empresas maximizar el valor de sus activos de datos a través de herramientas de visualización e informes como Microsoft Power BI. Los analistas de datos son responsables de perfilar, limpiar y transformar los datos. Sus responsabilidades también incluyen el diseño y la creación de modelos de datos escalables y efectivos, y la habilitación e implementación de capacidades de análisis avanzado en informes para análisis. Un analista de datos trabaja con las partes interesadas pertinentes para identificar los datos apropiados y necesarios y los requisitos de informes, y luego se les asigna la tarea de convertir los datos sin procesar en información relevante y significativa.

Un analista de datos también es responsable de la administración de los activos de Power BI, incluidos los informes, los paneles, las áreas de trabajo y los conjuntos de datos subyacentes que se usan en los informes. Tienen la tarea de implementar y configurar los procedimientos de seguridad adecuados, junto con los requisitos de las partes interesadas, para garantizar la protección de todos los activos de Power BI y sus datos.

Los analistas de datos trabajan con ingenieros de datos para determinar y ubicar fuentes de datos adecuadas que cumplan con los requisitos de las partes interesadas. Además, los analistas de datos trabajan con el ingeniero de datos y el administrador de la base de datos para garantizar que el analista tenga acceso adecuado a las fuentes de datos necesarias. El analista de datos también trabaja con el ingeniero de datos para identificar nuevos procesos o mejorar los procesos existentes para recopilar datos para el análisis.

Ingeniero de datos

Los ingenieros de datos aprovisionan y configuran tecnologías de plataforma de datos que están en las instalaciones y en la nube. Gestionan y aseguran el flujo de datos estructurados y no estructurados de múltiples fuentes. Las plataformas de datos que utilizan pueden incluir bases de datos relacionales, bases de datos no relacionales, flujos de datos y almacenes de archivos. Los ingenieros de datos también se aseguran de que los servicios de datos se integren de forma segura y sin problemas en las plataformas de datos.

Las responsabilidades principales de los ingenieros de datos incluyen el uso de herramientas y servicios de datos locales y en la nube para ingerir, extraer y transformar datos de múltiples fuentes. Los ingenieros de datos colaboran con las partes interesadas del negocio para identificar y cumplir con los requisitos de datos. Diseñan e implementan soluciones.

Si bien puede existir cierta alineación en las tareas y responsabilidades de un ingeniero de datos y un administrador de base de datos, el alcance del trabajo de un ingeniero de datos va mucho más allá de cuidar una base de datos y el servidor donde está alojada y probablemente no incluye la administración general de datos operativos.

Un ingeniero de datos agrega un valor tremendo a los proyectos de inteligencia comercial y ciencia de datos. Cuando el ingeniero de datos reúne datos, lo que a menudo se describe como disputa de datos, los proyectos avanzan más rápido porque los científicos de datos pueden concentrarse en sus propias áreas de trabajo.

Como analista de datos, trabajaría en estrecha colaboración con un ingeniero de datos para asegurarse de que pueda acceder a la variedad de fuentes de datos estructurados y no estructurados, ya que lo ayudarán a optimizar los modelos de datos, que normalmente se sirven desde un almacén de datos o un lago de datos modernos. .

Tanto los administradores de bases de datos como los profesionales de inteligencia comercial pueden hacer la transición a un rol de ingeniero de datos; necesitan aprender las herramientas y la tecnología que se utilizan para procesar grandes cantidades de datos.

Científico de datos

Los científicos de datos realizan análisis avanzados para extraer valor de los datos. Su trabajo puede variar desde el análisis descriptivo hasta el análisis predictivo. El análisis descriptivo evalúa los datos a través de un proceso conocido como análisis exploratorio de datos (EDA). El análisis predictivo se utiliza en el aprendizaje automático para aplicar técnicas de modelado que pueden detectar anomalías o patrones. Estos análisis son partes importantes de los modelos de pronóstico.

Los análisis descriptivos y predictivos son solo aspectos parciales del trabajo de los científicos de datos. Algunos científicos de datos pueden trabajar en el ámbito del aprendizaje profundo, realizando experimentos iterativos para resolver un problema de datos complejo mediante el uso de algoritmos personalizados.

La evidencia anecdótica sugiere que la mayor parte del trabajo en un proyecto de ciencia de datos se gasta en disputas de datos e ingeniería de características. Los científicos de datos pueden acelerar el proceso de experimentación cuando los ingenieros de datos usan sus habilidades para manejar los datos con éxito.

En la superficie, podría parecer que un científico de datos y un analista de datos están muy separados en el trabajo que realizan, pero esta conjetura no es cierta. Un científico de datos analiza los datos para determinar las preguntas que necesitan respuestas y, a menudo, ideará una hipótesis o un experimento y luego recurrirá al analista de datos para que lo ayude con la visualización y el informe de datos.

Administrador de base de datos

Un administrador de base de datos implementa y administra los aspectos operativos de las soluciones de plataforma de datos híbridas y nativas de la nube que se basan en los servicios de datos de Microsoft Azure y Microsoft SQL Server. Un administrador de base de datos es responsable de la disponibilidad general y el rendimiento constante y las optimizaciones de las soluciones de base de datos. Trabajan con las partes interesadas para identificar e implementar las políticas, las herramientas y los procesos para los planes de copia de seguridad y recuperación de datos.

El rol de un administrador de base de datos es diferente del rol de un ingeniero de datos. Un administrador de base de datos supervisa y gestiona el estado general de una base de datos y el hardware en el que reside, mientras que un ingeniero de datos participa en el proceso de disputa de datos, en otras palabras, ingesta, transformación, validación y limpieza de datos para satisfacer las necesidades comerciales. y requisitos.

El administrador de la base de datos también es responsable de administrar la seguridad general de los datos, otorgando y restringiendo el acceso y los privilegios de los usuarios a los datos según lo determinen las necesidades y los requisitos comerciales.