• Data Architect: Un arquitecto de datos es el que construye y diseña plataformas para el procesamiento masivo de datos para transfórmalos en información que apoye la toma de decisiones del negocio.

• Data Engineer: Un ingeniero de datos se encarga de construir y mantener las estructuras de datos y las arquitecturas tecnológicas necesarias para el procesamiento, ingestión e implementación a gran escala de aplicaciones que usan datos de manera intensiva.

• Data Scientist: Un científico de datos se encarga de analizar e interpretar datos y extraer conocimiento a partir de los mismos para que la empresa haga uso de esa información y la utilice en su beneficio, tanto para la resolución de problemas como para generar nuevas oportunidades de negocio.

Funciones: Recopilar, analizar e interpretar grandes volúmenes de datos para identificar patrones o tendencias.

Las herramientas que mas usan los cientificos de datos son python y sus librerias mas conocidad como pandas, numpy, skit-learn, matplotlib entre otras

Machine Learning Engineer

Funciones: Diseñar, desarrollar e implementar aplicaciones de aprendizaje automático para tareas especificas

Herramientas:

Python, R como lenguajes de programación preponderantes. Tensorflow, pytorch, skit-learn para construir los modelos de ML.

Tecnologias cloud: AWS, GCP, Azure para garantizar el despliegue de las aplicaciones

Apache kafka y apache spark para dar robustes a la infraestructura y procesamiento de datos

Big Data Engineering

Funciones: Se enfoca en el diseño, desarrollo y mantenimiento de sistemas y arquitecturas de Big Data que pueden procesar, almacenar y analizar grandes volúmenes de datos de manera eficiente y escalable.

Herramientas:

Cloud (AWS, GCP, Azure)

Apache Hadoop

Apache Kafka

Apache Flink

Apache NiFi

Apache Spark

*Dominio de BI/Base Datos

*Maneja temas de Reportería

*Insights del negocio

*Visualización

Data Scientist:

*Análisis Exploratorio de Datos

*Machine Learning

*Desarrollo de modelos

*Despliegue de modelos

Data Engieneer:

*Construye ETLS

*Gestión de Base de Datos

*Manejo de Metadata

*Calidad de Datos

• Data engineer: encargado de construir y mantener sistemas de gestión de datos con el desarrollo de procesos ETL. Entre las herramientas usadas está Python, SQL, Apache beam, Apache Airflow, GCP, AWS, Azure

• Data Analyst: encargado de examinar los conjuntos de datos obtenidos por el data engineer para extraer informacion relevante. Usa herramientas como Excel, Python, R, SQL, Power BI, Tableu

• Data Scientist: Encargado de generar modelos predictivos en base a grandes volumenes de datos. Entre sus herramientas esta Python SQL, TensorFlow.

• Función: Utilizar técnicas de análisis estadístico y aprendizaje automático para extraer conocimientos y generar insights.

• Herramientas: Lenguajes de Programación (Python, SQL, R, ver más. Conocimientos sólidos en matemática y estadística)

  
  

  Data Analyst:

• Función: Crear informes y visualizaciones para comunicar insights.

• Herramientas: Excel, Tableau, Power BI. Y buenas habilidades de comunicación

  
  

  Chief Data Officer:

• Función: Liderar la estrategia de datos de una organización. Supervisar que el tratamiento de los datos estén alineados con la objetivos de la empresa.

• Herramientas: Liderazgo, comocimientos en Tecnologías de la Información, habilidades comunicativas a niver empresarial

Responsable de la creación, gestión y puesta en marcha de canalizaciones de datos en apoyo de casos de uso clave de D&A. También son los principales responsables de liderar la creación de canalizaciones de datos.

• BI Analyst:

Responsable de desarrollar informes, cuadros de mando y visualizaciones interactivas, y trabajan con almacenes de datos, integración de datos y modelado de datos para respaldar las decisiones empresariales

- Diseñar la estructura de los sistemas de gestión de datos.

- Definir los estándares de organización y almacenamiento de datos.

- Crear modelos de datos que reflejen las necesidades de la organización.

Data Engineer:

- Desarrollar, construir y mantener infraestructuras de datos y pipelines.

- Integrar, transformar y limpiar datos de diversas fuentes para su análisis.

- Optimizar el rendimiento y la escalabilidad de los sistemas de datos.

- Trabajar en colaboración con científicos de datos y analistas para proporcionar acceso a datos limpios y estructurados.

Chief Data Officer (CDO):

- Establecer la estrategia de datos de la organización y alinearla con los objetivos empresariales.

- Gestionar el ciclo de vida de los datos, desde la captura hasta el análisis y la monetización.

- Garantizar el cumplimiento de regulaciones y políticas de privacidad de datos.

- Impulsar la innovación a través del uso efectivo de los datos.

Conclusión:

El Data Architect se enfoca en el diseño y la estructura de los sistemas de datos

El Data Engineer se centra en la construcción y mantenimiento de la infraestructura necesaria para procesar y almacenar datos

El Chief Data Officer lidera la estrategia global de datos de la organización, asegurando que se utilicen de manera efectiva para impulsar los objetivos empresariales y cumplir con las regulaciones pertinentes.

Data governance: Responsable de la construcción del marco político y normativo sobre el cual se desenvolverá la estrategia de datos de una organización.

Data Architect: Responsable de la construcción de la arquitectura de datos a fin a la necesidad de la organización. La construcción abarca desde la definición del modelado de datos como las tecnologías a emplear. Lo anterior debe de conversar con la estrategia de gobierno de datos de la organización.

• Conocido también como Científico de Datos, su función es la de traducir los grandes volúmenes de datos y convertirlos en información útil para la empresa.

• Tiene conocimientos matemáticos, estadísticos y de programación. También cuenta con una visión de negocio y habilidades comunicativas para dar a conocer el resultado de su trabajo al resto de la organización.

• Requiere saber de matemáticas, estadística y Machine Learning, de lenguajes de programación como R o Python, de uso de notebooks y de ecosistemas Big Data, pero lo que creemos que diferencia al Data Scientist es que es el encargado de sacarle valor a los datos.

Data Analyst o Analista de datos

• El Data Analyst también es uno de los trabajos en Big Data más demandados. Como su cargo indica, se encarga de participar en el análisis de los datos y recoge las necesidades de los clientes para presentárselas al Data Scientist.

• También se encarga de: extraer, procesar y agrupar datos, analizar esas agrupaciones de datos, generar informes.

• Requiere principalmente de conocimientos de matemáticas y estadística aplicados a la minería de datos y al aprendizaje automático o Machine Learning.

Data Engineer o Ingeniero de datos

• Su tarea es la de distribuir datos de manera accesible a los Data Scientist. Su perfil está más especializado en gestión de bases de datos y en sistemas de procesamiento y de programación.

• Es un profesional enfocado en el diseño, desarrollo y mantenimiento de los sistemas de procesamiento de datos dentro de un proyecto de Big Data. 

• Es tarea del Data Engineer preparar todo el ecosistema para que los demás puedan obtener sus datos limpios y preparados para su análisis.

• Los Data Engineers son los que diseñan, desarrollan, construyen, prueban y mantienen los sistemas de procesamiento de datos en el proyecto de Big Data.

   Funciones:

     - Recopilación y limpieza de datos.

     - Análisis exploratorio de datos (EDA).

     - Creación de informes y dashboards.

   - Principales herramientas:

     - Lenguajes de programación: SQL, Python, R.

     - Herramientas de visualización: Tableau, Power BI.

2. Data Engineer:es responsable de diseñar, construir y mantener la infraestructura de datos y los sistemas de procesamiento de datos. Ellos se centran en la entrada, almacenamiento y preparación de datos para su análisis por parte de otros profesionales de datos.

   Funciones:

     - Diseño y construcción de pipelines de datos.

     - Implementación y mantenimiento de bases de datos y sistemas de almacenamiento de datos.

     - Optimización del rendimiento de consultas y procesos de ETL (Extract, Transform, Load).

     - Automatización de flujos de trabajo de datos.

     - Lenguajes de programación: Python, Spark,SQL

3. Data Scientist:es responsable de construir modelos predictivos a partir de los datos. Ellos combinan habilidades estadísticas, de programación y de negocio para resolver problemas complejos.

   - Funciones:

     - Análisis estadístico y modelado predictivo.

     - Desarrollo e implementación de algoritmos de aprendizaje automático.

     - Evaluación y validación de modelos.

    - generar modelos de producción .

     - Lenguajes de programación:sql, Python, R.

     - Bibliotecas de Python : scikit-learn, TensorFlow, Keras, PyTorch

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Se pueden crear modelos de procesos predictivos

-Machine Learning Engineering

Desarrollo e implementación de algoritmos o modelos de aprendizaje automático.

-Data Analyst

Recolecta información, la procesa, la interpreta y lo muestra

Data Science: Usa la data para explicar que sucede, sucedió o sucederá. Se encarga de realizar el analisis de los datos para comprender la situacion y adicionalmente ayuda a predecir con modelos de machine learning los posibles escenarios para prevenir.

Data Architect: disela, implementa, optimiza y gestiona los modelo de datos. Se encarga de modelar y diseñar la data, tiene la capacidad de implementar nuevas tecnologias de gestion de datos.

1. Data Engineer.- Para mi es uno de los principales roles que desde el primer momento que he trabajado con datos me ha llamado la atención, ya que un Data engineer es una persona en la cual se apoyan el resto de roles de datos, puesto que es el que se encarga de:

- Diseñar y desarrollar soluciones de procesamiento y almacenamiento de datos para la empresa.

- Garantizan la disponibilidad, integridad y seguridad de los datos.

- Colaboran casi con todos los otros roles de datos.

- Garantizan la continuidad del negocio en condiciones poco comunes mediante el uso de técnicas para la alta disponibilidad y la recuperación ante desastres.

Esto entre otras funciones que hacen de este un rol neurálgico para todos los otros roles, permitiendo que los demás ejecuten los roles que les competen. Este rol requiere mucha preparación en temas técnicos lo cual me parece adecuado ya que hay que mantenerse actualizado para lograr ser competitivo en este rol.

2. Data Analyst.- Ya estando trabajando con datos un tiempo este rol que a veces se confunde mucho con el de Data Engineer o en su defecto se suele mezclar me ha parecido interesante porque un Data Analyst es quien examina analiza la información disponible para poder crear, desarrollar y ejecutar estrategias para el desarrollo de la empresa y su gestión estratégica se dedica a:

- Recopilar datos a través de herramientas y procedimientos especializados.

- Detectar y solucionar problemas técnicos y errores en los procesos de trabajo.

- Traducir los datos existentes en posibles cursos de acción para las empresas y sus respectivos departamentos.

- Desarrollar estrategias a partir del análisis de datos.

Esto permite una estrecha relación con el personal de negocio, podemos entender a un Data Analyst como un rol más cercano al negocio por lo que necesitas tener conocimientos más estadísticos y enfocados de cierta forma como un Data scientist.

3. Data Steward.- Este rol me parece interesante ya que es quien va a velar por la calidad, disponibilidad y seguridad de los datos, este ya es el encargado de velar por todos los datos para permitir a los otros roles continuar con sus funciones, este rol se ha separado de los otros a razón de que las tareas de velar por los datos ya no podían ser competencia de otros roles que iban a otros fines.

- Estos definen estrategias para el manejo de datos

- Definen que datos y como tenerlos

- Se aseguran de la calidad y la seguridad de los mismos.

4. Data Architect.- Pese a que es un rol que por ahora no es de los que más me han llamado la atención primero me parece interesante destacarlo ya que sin este rol no sería posible los otros, si bien un data engineer prepara todo para los otros roles, el tiene que usar una arquitectura ya pensada y concebida en un funcionamiento correcto lo cual sólo es posible con la labor del arquitecto de datos. Este se encarga de:

- Definición y desarrollo de la estrategia de datos.

- Diseño, implementación, administración, gobierno y gestión del modelo de datos de la organización.

- Organización de los datos.

- Diseño de las BB. DD.

- Contribuir al diseño y desarrollo de sistemas para utilizar el Big Data.

- Integración de sistemas con la arquitectura o modelo de datos de la organización.

- Aseguramiento de la calidad del dato.

1. Diseñar la arquitectura de datos.

2. Implementar y gestionar la arquitectura de datos.

3. Implementar la gobernanza de datos.

4. Comunicar y colaborar con las partes interesadas.

5. Herramientas: Hadoop, Python, Hive, spark, Erwin, SQL Developer

Data Scientist:

1. Recopilar, limpiar y analizar datos.

2. Desarrollar y optimizar modelos predictivos.

3. Visualizar y comunicar resultados.

4. Colaborar con stakeholders.

5. Herramientas: Python, R, Numpy, pandas, tensorflow, scikit-learn

Data Engineer:

1. Diseñar y construir pipelines de datos.

2. Mantener y optimizar pipelines de datos.

3. Administrar la infraestructura de datos.

4. Colaborar con stakeholders.

5. Actualizarse con nuevas tecnologías.

6. Herramientas: ETL (Airflow, Luigi, Kafka, Spark), Bases de datos (MySQL, PostgreSQL, Oracle, MongoDB), Big Data (Hadoop, Hive, Spark, HBase), Nube (AWS, Azure, GCP), DevOps (Ansible, Chef, Puppet, Docker), Lenguajes de programación (Python, Java, Scala, SQL)

• Funciones:

1. Diseñar la arquitectura de datos de la empresa.

2. Definir estándares y políticas de datos.

3. Asegurar la integridad y seguridad de los datos.

4. Planificar la escalabilidad y el rendimiento del sistema de datos.

• Herramientas:

1. ERwin, PowerDesigner

2. TOAD, SQL Developer

3. Hadoop, Spark

4. Herramientas de gobierno de datos (IBM InfoSphere, Oracle Data Governance)

2. Business Intelligence Analyst (BIA):

• Funciones:

1. Traducir necesidades de negocio en soluciones de análisis de datos.

2. Identificar oportunidades de mejora a través del análisis de datos.

3. Desarrollar e implementar estrategias de BI.

4. Comunicar resultados a stakeholders de forma clara y concisa.

• Herramientas:

1. Power BI, Tableau

2. SQL

3. Excel

4. Herramientas de análisis de negocio (ARIS, Bizagi)

3. Analista de datos:

• Funciones:

1. Recopilar y analizar datos para identificar tendencias y patrones.

2. Crear informes y dashboards para comunicar resultados.

3. Implementar técnicas estadísticas y de visualización de datos.

4. Colaborar con stakeholders para identificar necesidades y soluciones.

• Herramientas:

1. Excel, Power BI, Tableau

2. SQL

3. Python, R

4. Herramientas de análisis estadístico (SPSS, SAS)

ROLES DE DATOS

Los Roles de datos que a mi me interesan son:

Data Engineer es responsable del desarrollo del software que procesa los datos. Esto puede incluir el desarrollo de una base de datos no relacional que pueda manejar grandes cantidades de datos y el desarrollo de un sistema de indexación para que los datos puedan ser buscados y recuperados rápidamente. Algunas de las tecnologías utilizadas por los Data Engineers incluyen HBase, Cassandra o MongoDB. También es interesante que conozcan el uso de motores de indexación como SolR o ElasticSearch.

Data Scientist es responsable de formular las preguntas cuya solución beneficiará a la empresa y desarrolla modelos estadísticos y domina el Machine Learning. Utilizan técnicas estadísticas y de aprendizaje automático para analizar datos y crear modelos predictivos. Además utiliza SAS, MatLab, Pig, Hive y Scala. También se distingue por su capacidad para comprender los problemas de la empresa y comunicar sus conclusiones a los equipos informáticos y a los directivos a través de Dataviz.

Data Analyst se enfoca en recolectar, procesar y visualizar datos para responder preguntas planteadas por su empresa. Utilizan herramientas de visualización de datos como Tableau, Power BI o QlikView. También utilizan lenguajes de programación como SQL, Python o R.

Chief Data Officer, es el responsable de todos los datos al mas alto nivel, analiza y gestiona grandes volúmenes de datos y los integra a la estrategia de la empresa, establece modelos predictivos para saber hacia donde dirigirse y así obtener el máximo beneficio.