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05/06/2024

En un mundo donde los datos son la moneda del futuro, el Data Architect emerge como el arquitecto de la información, diseñando y manteniendo la infraestructura necesaria para almacenar y procesar datos con eficiencia. Su función es esencial en la era del Big Data, donde las organizaciones dependen cada vez más de la inteligencia empresarial para tomar decisiones informadas. ¿Qué…

Data Architect: Navegando en el Mundo de los Datos

En un mundo donde los datos son la moneda del futuro, el Data Architect emerge como el arquitecto de la información, diseñando y manteniendo la infraestructura necesaria para almacenar y procesar datos con eficiencia. Su función es esencial en la era del Big Data, donde las organizaciones dependen cada vez más de la inteligencia empresarial para tomar decisiones informadas.

¿Qué hace un Data Architect?

Un Arquitecto de Datos diseña, crea y mantiene la infraestructura adecuada para almacenar y procesar datos. Además, es un experto en diseño informático que desarrolla bases de datos, permitiendo la recopilación y el análisis de Big Data.

¿Qué habilidades necesita un Data Architect?

Un Arquitecto de Datos combina habilidades técnicas y de negocios. Utiliza herramientas y tecnologías para aplicar los datos en la consecución de los objetivos empresariales. Entre sus habilidades destacan el Data Management, lenguajes de programación para análisis de datos como Python y Java, y herramientas de modelado de datos como ERWin o Visio. Además, posee habilidades comunicativas y de gestión del tiempo.

Principales habilidades de un Data Architect

Debe conocer el desarrollo de sistemas de arquitectura de datos, dominar el modelado y diseño de datos, y tener conocimientos sobre modelado predictivo y aprendizaje automático. Además, debe poseer habilidades comunicativas, de gestión de equipos y de resolución de problemas.

¿Por qué formarse como Data Architect?

Las empresas están cada vez más centradas en los datos. Por ende, el gasto en esta área se espera que se multiplique en los próximos años. Los Data Architects son profesionales esenciales y creativos que resuelven problemas y utilizan diversas herramientas de programación para innovar soluciones de almacenamiento y gestión de datos.

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1. Aprende Python (o R)

Como analista quizás manejas bien Excel, Power BI o SQL. Pero para crear modelos predictivos necesitas ir un paso más allá: programar.
Python es hoy el más popular. Tiene librerías como pandas, scikit-learn y matplotlib que te permiten analizar, modelar y visualizar datos de forma poderosa.
¿No sabes por dónde empezar? Aprende con proyectos pequeños que te emocionen.


2. Domina fundamentos de estadística y machine learning

No necesitas volverte experto en deep learning de la noche a la mañana. Pero sí entender bien cosas como regresión, árboles de decisión, clustering y cómo evaluar modelos (precisión, recall, AUC, etc.).
Esa base te da criterio y confianza.


3. Conecta con el negocio

Un buen Data Scientist no solo sabe modelar: entiende el “para qué”.
En cada reunión, pregunta:

“¿Qué problema estamos resolviendo?”
“¿Qué decisión se tomará con este modelo?”
Ese chip te transforma de técnico a estratega.


4. Aprende a comunicar tus hallazgos

Los datos hablan, sí. Pero tú debes traducirlos.
Hazlo simple. Usa ejemplos. Cuenta una historia.
Si un gerente no técnico entiende lo que hiciste y lo usa para decidir… misión cumplida.


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