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*Data Ingineer
Los ingenieros de datos tienen la tarea de administrar y organizar los datos, a la vez que vigilan las tendencias o incoherencias que afectarán los objetivos comerciales. Es una posición altamente técnica, que requiere experiencia y habilidades en áreas como programación, matemáticas e informática.

*Data Analyst
-Recolectar e identificar datos: Antes de analizar y procesar los datos, lo primero que hace un analista de datos es identificar qué tipo de información le puede interesar a la empresa para la que trabaja.
-Identificar los patrones de comportamiento de los clientesLos datos pueden aportar información muy valiosa para una empresa, y tal vez lo más importante de ellos es lo que nos dicen sobre los clientes.

*Chief Data Officer (CDO)
-Recopilación de conocimiento para la empresa: Al respecto, la consultora señala que, por lo general, dentro de las compañías los datos residen en múltiples sistemas de información que cruzan fronteras geográficas
-Poner en funcionamiento metodologías de gestión de datos basadas en mejores prácticas.
-Operacionalización de metodologías de calidad de datos basadas en mejores prácticas.

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Data Engineer
Es el encargado de la arquitectura de los datos, diseña, prepara y gestiona los datos para su futura explotación, desarrollan ETLs, requieren un conocimiento profundo de SQL, base de datos, arquitectura de datos, integración de datos y mantenimiento de los datos.

Las principales herramientas que utilizan son: Python, SQL, Jenkins, nubes de Big Data, Apache Kafka, Spark, Procesamiento distribuido con Hive.

Data Scientist
Es el encargado de identificar las necesidades del negocio bajo una perspectiva comercial para definir el objetivo de un proyecto de ciencia de datos.

Posterior a ello, se encarga de la comprensión, extracción, preparación y limpieza de los datos para entrenar algoritmos de aprendizaje automático y poder desplegarlo para su futura explotación.

Las principales herramientas que utilizan son: Python, R, nubes de Big Data, Hadoop.

Data Analytics
Es el encargado de la extracción, agrupación y ordenamiento de datos para elaborar informes descriptivos o de diagnóstico para la toma de decisiones.

Las principales herramientas que utilizan son Power Bi, SQL, Excel, Tableau, Python, SSIS

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- Analista de datos: Recopila e interpreta los datos para establecer estrategias que ayuden a la toma de decisiones.

- Ingeniero de datos: Crean programas o sistemas que puedan tomar datos y convertirlos en información significativa que se pueda estudiar y entender.

- Científico de datos: Crea y desarrolla herramientas que procesen la información.
Crear algoritmos y estructuras de datos para crear modelos predictivos de lo que sucederá con el negocio

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Data Engineer
un ingeniero de datos construye sistemas de almacenamiento y procesamiento de datos, se encarga de extraer y preparar los datos para que sean tratados.

Data Scientist
un cientifico de datos trabaja los datos para encontrar patrones utilizado tecnicas de estadistica y machinelearning
Es el encargado de analizar los datasets para definir y entrenar modelos de ML.

Data Analyst
el analista de datos tiene como funcion la recopilación y el análisis de datos, ademas de Extraer, procesar, seleccionar y agrupar datos y analizar los datos que sean seleccionados.

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Data Engineer: se encarga de administrar y almacenar los datos con la finalidad de obtener datos accesibles y fiables.
Data Scientist:
Se encarga de interpretar los datos y crear los algoritmos o modelos que ayuden a resolver los problemas empresariales.
Data Architect:
Se encarga de definir las tecnología que se debe de utilizar para el proyecto acorde a los requerimientos empresariales.

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Funciones Data Scientist: Se encarga de extraer y preparar los datos para que más tarde sean tratados. De este modo, el ingeniero de datos tiene las siguientes funciones:

Extraer grandes cantidades de datos.

Depurar los datos extraídos.

Clasificación y organización de los datos.

De este modo, sin el ingeniero de datos no existiría el Data Scientist. Pues, sin la extracción y organización de los datos no sería posible definir y entrenar el modelo para el análisis.

Funciones Data Scientist: Interpretar de forma racional los datos para su posterior uso.

Extracción de datos. Extraer información de diferentes fuentes para poder procesarlos.

Limpieza de datos. Eliminar el ruido de los datos para que sea posible utilizarlos y procesarlos. El científico de datos debe saber cómo dejar fuera todas aquellas cosas que puedan distorsionar los resultados que necesita.

Procesamiento de datos. Una vez que se cuente con los datos preparados, ha llegado el momento de procesarlos aplicando estadística, softwares analíticos, modelos predictivos.

Visualización de datos. Para que todos puedan utilizar los datos y entenderlos de forma clara se tiene que representar estos de forma que sean comprensibles.

Funciones Data Quality: Recoger información y normalizarla, con el fin de que se pueda filtrar y poder identificar los registros duplicados o incorrectos además de añadir la información que se necesite para complementar las bases de datos.

Principales funciones:

·         Definir y participar en la ejecución de las validaciones de calidad de datos.

·         Obtener los índices de calidad

·         Revisar las incoherencias de la información durante el análisis

·         Reportar las incidencias

·         Asegurar la consistencia de datos entre aplicaciones

·         Validación previa de cargas masivas de información y resolución de dudas relacionadas con el origen de los datos

·         Seguimiento de las tareas de medición de calidad y soporte

·         Confección de informes de seguimiento

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Data Engineer:

Trabaja en cualquier parte de un proyecto de datos.

Son los expertos en lo que respecta a datos.

Son los responsables de diseniar canales de procesamiento.

Deben tener una solida comprension de las diferentes tecnologias del ecosistema.

Data Architect:

Velan porque los datos sean accesibles por quienes lo necesitan.

En base a la arquitectura empresarial enlaza los objetivos comerciales con el requerimiento de datos del negocio

Disenia estrategia para la incorporacion de todos los activos de datos.

Trabajan en estrecha colaboracion con los DBA's, Analistas Comerciales, Developers.

Data Analyst:

Recopila informacion para identificar tendencias.

Utiliza herramientas como SQL para consultar base de datos relacionales.

Limpia los datos y los pone en formatos que se pueden utilizar.

Utiliza lenguajes como R y SAS, asi como herramientas de visualizacion como Power BI y Tableau, sin dejar de lado sus habilidades de comunicacion para transmitir sus hallazgos.

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Data Engineer: es el profesional enfocado en el diseño, desarrollo y mantenimiento de los sistemas de procesamiento de datos dentro de un proyecto big data.
----- Funciones:

Extraer grandes cantidades de datos.

Depurar los datos extraídos.

Clasificación y organización de los datos.

Data Scientist: Un Data Scientist o científico de datos es el profesional que se dedica a recolectar, analizar e interpretar grandes volúmenes de datos para extraer la información relevante de ellos.
----- Funciones:

Extracción de datos. Obtener toda la información que considere de utilidad de diversas fuentes. El volumen de los datos puede diferir (Small Data, Medium Data y Big Data).

Limpieza de datos. Eliminar toda la información que no sea relevante y preparar los datos para su procesamiento (normalizando valores, modificando variables, etc.).

Procesamiento de datos. Tratar los datos aplicando acercamientos estadísticos, softwares analíticos, Machine Learning, modelos predictivos, etc. para obtener información valiosa.

Visualización de datos. Representar los datos de diversas formas para que sean comprensibles.

Data Architect: tiene la capacidad de diseñar sistemas de procesamiento de datos a gran escala para la empresa y puede diseñar sistemas y modelos para manejar grandes y diferentes variedades de datos, dependiendo del volumen, velocidad o veracidad de los mismos.
----- Funciones:

Desarrollo de estrategia de datos: Estas estrategias deben incluir diseños de modelos de datos, estándares de desarrollo de bases, así como la implementación y gestión de almacenes de datos,

Indentificacion de fuentes de datos: tanto internas como externas para poder plantear planes de gestión que se alineen con la estrategia de datos que mantenga su cliente.

Coordinación con otros equipos: o forme parte de equipos multidisciplinares en los que se trabaje con el foco puesto en el funcionamiento de los datos de la compañía.

Gestión de la arquitectura de datos: Es responsabilidad de un buen arquitecto de datos que se gestione la arquitectura de datos de forma integral, partiendo de la selección de la plataforma en la que se trabajará hasta el diseño de su arquitectura técnica, pasando por el desarrollo de la aplicación, sin olvidar la realización de pruebas necesarias y la implementación final de las estrategias en las que haya trabajado.

Planificación de soluciones de Big Data: En las manos de un Data Architect está la planificación y ejecución de soluciones de Big Data en las que se trabaje con las últimas tecnologías, gestionando el ciclo completo del uso pertinente de los datos de la empresa.

Gestión del flujo de datos: Tanto la definición como la gestión del flujo de datos es esencial en el trabajo de un arquitecto de datos o Data Architect, algo que influirá de manera decisiva en la difusión de la información más relevante de la organización.

Integración de la funcionalidad técnica: Garantizar la accesibilidad, precisión y seguridad de los datos de la empresa debe ser siempre un pilar básico en la actividad de este profesional.

Realización de auditorías: Un buen Data Architect es consciente de lo importante que es realizar procesos de auditoría constantes para valorar el rendimiento del sistema de gestión de datos con el que trabaje. Por eso, su capacidad de análisis y elaboración de informes de situación y evaluación debe ser avanzada. Esto permitirá perfeccionar su trabajo constantemente y actuar en caso de que sucediese alguna infracción.

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Respuesta Jorge:
Data Engineer:
Es el profesional que se encarga de extraer y preparar los datos para que más tarde sean tratados. De este modo, el ingeniero de datos tiene las siguientes funciones:

Extraer grandes cantidades de datos.

Depurar los datos extraídos.

Clasificación

Organización de los datos.

Data Architect: tiene la capacidad de diseñar sistemas de procesamiento de datos a gran escala para la empresa y puede diseñar sistemas y modelos para manejar grandes y diferentes variedades de datos, dependiendo del volumen, velocidad o veracidad de los mismos.

Data Scientist: es el profesional que se dedica a recolectar, analizar e interpretar grandes volúmenes de datos para extraer la información relevante de ellos. Son personas que aplican sus conocimientos en matemáticas, estadística y programación para analizar e interpretar los datos de que disponen las empresas y sacar información valiosa de ellos.

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Ingeniero de datos: Define la infraestructura para el flujo de datos ( almacenamiento, procesamiento y habilitación para su análisis) Responsable de definir el flujo de extraccion, transformacion y carga de datos estructurados, semi estructurados y no estructurados.
Data scientist: responsable del análisis estadístico y desarrollo de algoritmos predictivos.
data analyst: responsable del despliegue de reportes de datos historicos de manera que sea sencillo identificar patrones de comportamiento

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Ingeniero de datos:
Desarrollo, testeo y mantenimiento de arquitecturas de datos.
Utilizar los datos para determinar qué tareas se pueden automatizar o emplear en modelos predictivos y prescriptivos.

Arquitecto de big data:
Traducir los requisitos empresariales del cliente en una solución de Big Data.
Diseñar sistemas y modelos para manejar grandes y diferentes variedades de datos

Data analyst:

Extraer y procesar todo tipo de datos

Establecer patrones para descubrir oportunidades.

Elaborar informes con los datos relevantes.

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Data Engineer:

Los ingenieros de datos se encargan de diseñar, construir y gestionar los datos y la infraestructura necesaria para ello. Están centrados en la ingeniería y en la gestión de la infraestructura que da soporte a los datos, por lo tanto es el perfil más técnico. Construyen la base tecnológica para que los científicos de datos o analistas puedan realizar sus tareas. Son los responsables de mantener sistemas escalables y con alta disponibilidad, integrando nuevas tecnologías y desarrollando el software necesario.

La infraestructura de datos la componen las soluciones de software que permiten construir almacenes de datos, sistemas de procesamiento y de movimiento de datos. Por tanto, los ingenieros de datos también estarán familiarizados con DataOps y su integración en el ciclo de vida de los datos.

Data Scientist:

La principal función del trabajo de los científicos de datos es extraer conocimiento e ideas que tengan un impacto en los negocios a partir de los datos que analizan e interpretan. Para ello, se encargan de limpiar los datos, estructurarlos y crear modelos de datos usando técnicas de análisis.

Los científicos de datos y los perfiles similares disfrutan de una alta demanda profesional en la actualidad, es la profesión de moda y por tanto son perfiles muy cotizados por las empresas. Y es que ninguna empresa desea tener una fuente de beneficios sin explotar.

Data Architect:

El arquitecto de datos se ocupa de la gestión de datos y de diseñar la infraestructura que almacena y soporta estos datos. Generalmente estos profesionales no realizan tareas de análisis de datos ni de desarrollo de software con lenguajes de programación. Aun así, necesitan de un alto conocimiento de bases de datos y del lenguaje SQL.

Estos perfiles suelen tener gran experiencia en sistemas de datos y deben seleccionar las tecnologías adecuadas para los problemas a los que se enfrentan. Deben conocer, por tanto un amplio abanico de tecnologías y de soluciones de almacenamiento, procesamiento y análisis de datos, así como sus puntos fuertes e integraciones. También, es uno de los perfiles más importantes en el despliegue de infraestructura en la nube y generalmente están a cargo de estas migraciones de sistemas.

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Data Scientist
Es el encargado de obtener e interpretar la información de los datos para poder generar respuestas a las dudas del negocio.

Data Quality
Es el encargado de definir los procesos y tecnologías para mantener un buen nivel de calidad en la información del negocio.

Chief Data Officer
es el encargado de analizar, clasificar y convertir todos los datos no procesados
en modelos estadísticos, prescriptivos y predictivos que definan las estrategias del negocio.

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Respuesta-Nilton
Data Scientist: Se ocupa del análisis, proceso y modelamiento de datos para obtener información relevante para el negocio.

Data Analyst: Tiene como función la interpretación los datos a información, llegando a ciertas conclusiones para la toma de decisiones .

Data Engineer: Se ocupa de la estructura de los datos, la procesamiento e implementación en escalas grandes.