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Arquitecto de datos: qué hace, perfil, funciones y requisitos

Un arquitecto de datos se dedica a crear la estructura necesaria para recopilar y aprovechar grandes cantidades de datos, cuyo análisis mejora la toma de decisiones de una organización.

Arquitecto de datos: funciones y requisitos de este profesionista en México

Gracias a los avances tecnológicos y los beneficios que traen consigo, cada vez más empresas han decidido aprovechar las enormes cantidades de datos que producen para mejorar sus procesos de toma de decisiones. Ante este panorama, el arquitecto de datos (o data architect) se ha convertido en uno de los perfiles más atractivos del mercado, derivado de la creciente demanda que hay de estos profesionales.   

También denominado big data architect, este profesional está encargado de diseñar y crear la arquitectura tecnológica necesaria para realizar la recopilación, organización, uso, recuperación, depuración, lectura y análisis de grandes cantidades de datos. Esto significa que visualizará y diseñará todo el marco de gestión de los datos de una organización —de acuerdo a ciertos requisitos comerciales— para que sean útiles en la toma de decisiones.

Una compañía requiere contar con una buena arquitectura de datos, y que se mantenga alineada con sus principios, para que sea más sencillo localizar datos relevantes y confiables. En caso contrario, habrá un bajo rendimiento de los procesos y puede generar muchos problemas.

Perfil del arquitecto de datos

Para ejercer con éxito su labor, los arquitectos de datos deben contar con un perfil específico. En México, las empresas suelen solicitar las siguientes capacidades y habilidades:

  • Conocimientos sólidos sobre modelado de datos y conceptualización, optimización y administración de bases de datos. 
  • Capacidad para descubrir patrones, anomalías y relaciones en big data.
  • Experiencia en análisis predictivo, visualización de datos y datos no estructurados.
  • Comprender el desarrollo de sistemas.
  • Manejo de distintos programas, códigos y aplicaciones, como:
  • DWH o data warehouse, un sistema que permite almacenar de forma ordenada datos provenientes de distintas fuentes en un servidor.
  • ETL (Extract, Transform and Load), un método de automatización de los conjuntos de instrucciones necesarias para mover y transformar los datos.
  • Cubos de información OLAP (OnLine Analytical Processing), que permiten la utilización más eficiente de las bodegas de datos cuando se realiza un análisis en línea. 
  • SQL (Structured Query Language), el cual se emplea para trabajar con conjuntos de datos y las relaciones entre ellos.
  • Apache Hadoop, una biblioteca de software que utiliza modelos de programación simples para el procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos en grupos de computadoras.
  • Bases de datos NoSQL, las cuales están optimizadas para aplicaciones que necesitan usar grandes volúmenes de datos y modelos de datos flexibles.
  • Spark, un motor que se destina al almacenamiento, análisis y procesamiento de big data.
  • Python, lenguaje de programación de alto nivel.
  • Oracle, que se emplea para gestionar grandes bases de datos.
  • Anaconda, que contiene una colección de paquetes y librerías útiles para el análisis de datos.
  • Compromiso con la educación continua para no quedar rezagados ante los avances tecnológicos que se produzcan en materia de big data.
  • Buena comunicación para presentar los proyectos que realice y colaborar con otros profesionales.
  • Capacidad de análisis y resolución de problemas.
  • Visión estratégica.
  • Confiabilidad y discreción, ya que puede acceder a información sensible.
  • Atención al detalle.

Funciones de un arquitecto de datos

Gracias a los conocimientos previamente mencionados, el big data architect será capaz de cumplir con tareas como las siguientes:

  1. Diseñar sistemas que permitan manejar cantidades masivas de datos, tomando en cuenta su volumen y veracidad. 
  2. Crear modelos que den respuesta a las necesidades técnicas de análisis de big data, incluyendo el flujo de datos, integraciones, bases de datos y almacenes.
  3. Ejecutar el modelado de datos.
  4. Organizar los datos en todos sus niveles.
  5. Mejorar las estructuras de datos.
  6. Determinar los flujos de datos para ver qué áreas de una empresa genera datos, cuáles los necesitan para funcionar mejor y la forma en la que se modifican los datos en la transición.
  7. Vigilar que los sistemas funcionan, pueden crecer y son seguros.
  8. Dar mantenimiento a la arquitectura de big data.

Requisitos para trabajar como arquitecto de datos

Cada empresa solicita unos requisitos diferentes a la hora de solicitar la colaboración de un arquitecto de datos. De manera general, se requiere poseer una Ingeniería en Sistemas Computacionales o similar. Además, es recomendable estudiar una Maestría en Análisis y Visualización de Datos Masivos, como la que oferta UNIR México, la cual capacita a sus estudiantes en el desarrollo de proyectos big data, incluyendo la recolección, almacenamiento, procesamiento, análisis e interpretación y visualización de datos. 

Además, esta formación oficial se puede completar con otros cursos especializados vinculados con los programas y aplicaciones que se utilizan dentro de la arquitectura de datos.

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