[vc_row][vc_column][vc_column_text]Estamos trayendo un tema que muchas veces causa confusión por su definición, por lo que para empezar dejaremos una nota muy importante: la Inteligencia Artificial no es solo una cosa.
La inteligencia artificial es una fusión de muchas tecnologías diferentes que trabajan juntas para permitir que las máquinas encuentren, comprendan, actúen y aprendan con niveles de inteligencia similares a los de los humanos. Con sus sistemas de aprendizaje que analizan grandes volúmenes de datos, la Inteligencia Artificial puede “aprender por sí misma“.
Tecnologías como el aprendizaje automático, que hemos visto aquí y el procesamiento del lenguaje natural son parte del panorama de la IA. Cada una de estas tecnologías está evolucionando con el tiempo a su propio ritmo, pero cuando se aplican en combinación con datos, análisis y automatización, ayudan a las empresas a alcanzar sus objetivos.
Definición de IA como “limitada” y “general”.
La Inteligencia Artificial limitada (o “débil”), que en su mayor parte experimentamos en el día, proviene de ella, que realiza una sola tarea o un conjunto de tareas estrechamente relacionadas. Algunos ejemplos incluyen:
– Aplicaciones meteorológicas
– Asistentes digitales
– Software que analiza datos con la función de optimizar un determinado negocio
Cuando se aplica correctamente, la Inteligencia Artificial limitada tiene el poder de transformar e influir la forma en que trabajamos y vivimos, tal como lo hace hoy en muchos casos.
La inteligencia artificial general (o “fuerte”) se parece más a lo que se ve en las películas de ciencia ficción, donde las máquinas sensibles emulan la inteligencia humana. Por mucho que las máquinas realicen algunas tareas mejor que los humanos, un ejemplo sería el procesamiento de datos, esta visión igual al cine aún no existe. Por eso la colaboración entre máquina y hombre es muy importante, actualmente la Inteligencia Artificial no es un reemplazo sino una extensión de las capacidades humanas y lo seguirá siendo.
Conociendo las tecnologías detrás de la IA
Hay algunas tecnologías que son la combinación de la Inteligencia Artificial que juntas contribuyen a que evolucione y crezca.
1. Machine Learning
Como hemos visto antes, no necesita presentación. Con ML, en lugar de programar reglas para una máquina y esperar el resultado, hacemos que aprenda por sí sola a partir de los datos.
2. Deep Learning
El Deep Learning “entrena” a las máquinas para que realicen actividades como si fueran humanas, por lo que el sistema puede aprender a defenderse de los ataques, por ejemplo.
El proceso de aprendizaje tiene lugar entre sus capas de neuronas matemáticas, donde la información se transmite a través de cada capa. En este modo, la salida de la capa anterior es la entrada de la posterior.
3. Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)
Tiene como objetivo estudiar e intentar reproducir los procesos de desarrollo vinculados al funcionamiento del lenguaje humano. Para ello, emplea software, programación y otras soluciones.
A través de PLN, las máquinas pueden comprender mejor los textos, esto implica: reconocimiento de contexto, extracción de información, desarrollo abstracto, etc.
También es posible componer textos a partir de datos obtenidos por computadoras, un ejemplo es cuando estás en tu red social, los algoritmos pueden buscar patrones en las publicaciones para entender cómo se sienten los clientes acerca de la marca y el producto.
¿Por qué es importante la IA?
Con el rápido crecimiento de los datos y la madurez de otras innovaciones en el procesamiento de la nube y la potencia informática, el reconocimiento de la inteligencia artificial está creciendo más rápido que nunca. Con estos habilitadores, las organizaciones están empezando a ver cómo la inteligencia artificial puede multiplicar el valor para ellas. Las empresas que se expanden con Inteligencia Artificial ven el triple de retorno en comparación con aquellas que están estancadas en la fase piloto.
Esta capacidad de autoaprendizaje y autooptimización hace que la Inteligencia Artificial integre beneficios al negocio que genera.
La Inteligencia Artificial no solo ayuda a las empresas a adaptarse rápidamente, con un flujo constante de insights para impulsar la innovación, sino que también ofrece una ventaja competitiva en un mundo en cambio constante.[/vc_column_text][us_separator size=”small” show_line=”1″][vc_column_text]Escrito por: Mayara Pimentel | Adaptación: Karina Ríos | Revisión final: Raphael Silva[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]
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[vc_row][vc_column][vc_column_text]Preferencia, lealtad, satisfacción son adjetivos que todas las empresas del mundo sin importar el producto, servicio o solución persiguen en sus clientes, todas las empresas desean a toda costa ser las favoritas a la hora de calificación de un cliente.
Solo que para lograr ser las elegidas no basta con tener un excelente producto o servicio, es necesario tener un ingrediente que pocas logran implementar y ejecutar casi a la perfección: La Experiencia. Este adjetivo es el más codiciado porque la experiencia que un cliente tiene con una marca es la que realmente consigue enlazar a los otros tres: una buena experiencia en el cliente logra preferencia, satisfacción y lealtad.
Ahora, La Experiencia del Cliente o Customer Experience (CX: sus siglas en inglés) ¿es una moda o una necesidad?.
Parece ser una moda pues en los últimos tiempos estas dos palabras y su concepto está siendo abordado en todo el mundo y haciendo que muchas compañías hablen de ella enfocando esfuerzos importantes para conseguir que sus clientes tengan una mejor experiencia con su marca más allá de un call center, de encuestas, de eventos, de obsequios, descuentos, o tratamientos especiales, esfuerzos que han llevado a crear áreas especializadas en la Experiencia soportadas por tecnología, procesos, gente que solo piensa en una solo sentimiento: Felicidad, que el cliente esté feliz.
Y es por ello que no puede ser una moda pasajera, CX es una necesidad, porque la felicidad es un sentimiento que debe ser permanente y casi un mandato en una compañía: tener a los clientes felices.
La Experiencia del Cliente es ahora más que antes muy importante tanto como las ganancias y la excelencia de los productos o servicios, porque ahora existe mucha más competencia y estamos en un mundo donde el modelo de consumo cambió y estar a la altura de un cliente cada vez más exigente, requiere modelos especializados y automatizados.[/vc_column_text][us_separator size=”small” show_line=”1″][vc_column_text]Escrito por: Verónica Vives – CX Marketing Manager Cisco LATAM[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]
[vc_row][vc_column][vc_column_text]Ahora que sabes qué es el Machine Learning, entendamos un poco más sobre el rol que juega este profesional.
Dentro de las carreras de datos, Machine Learning Engineer fue el último que surgió, ocupándose de la parte de monitoreo y poniendo los modelos en producción, estructurando y facilitando el deploit de Data Scientit.
Para hacerlo más fácil, comencemos analizando los pasos de un proyecto de Data Science para una mejor comprensión.
En este primer momento, se produce la cuestión empresarial y la comprensión, el cliente presenta los problemas y luego hay una comprensión real del dolor del cliente. Después de comprender las raíces de los problemas, llegamos a la fase de recopilación de datos, donde hay una gran cantidad de SQL, solicitudes y APIs distribuidas en un solo lugar. Una vez realizado este paso y la limpieza de datos, se entiende qué es un problema sistémico y cuál es un problema intrínseco del negocio.
Posteriormente se realiza la exploración de datos, donde se utilizan técnicas y estadísticas para comprender el fenómeno que se está modelando a través de los datos, en ese momento en que se genera inshtg, para comprender las variables y el modelo que será mejor aplicado. Pasando al paso de modelado es donde el algoritmo comienza a aprender y aplicar transformaciones y separaciones para preparar los datos.
A partir de esta fase se inicia el algoritmo de Machine Learning, donde se aplican los algoritmos para aprender el comportamiento o asignación deseada, luego se realiza la evaluación de este algoritmo, separando lo que es bueno, de lo que no y luego de este análisis de desempeño del modelo se irá para producción, donde se traslada a un entorno Cloud donde el dispositivo de Internet es capaz de consumir las previsiones que el modelo proporciona. La continuación de este proceso es el papel del Machine Learning Engineer. Obviamente, el desarrollo en sí no es tan simple como parece.[/vc_column_text][us_image image=”7384″][us_separator size=”small”][vc_column_text]
Responsabilidad del Machine Learning después del proceso
Todo comienza con la productización del flujo de datos, de donde sacas todas las tareas, desde la recopilación de datos hasta el modelo de producción, para convertirse en un producto que sea fácil de escalar, fácil de mantener y siempre mantenido de forma organizada para el trabajo de otros profesionales.
Después de volverse un producto, integraremos el modelo; ejemplo: frontend consume las predicciones de sus modelos, cada vez que el usuario ingresa y la página de inicio se está cargando, el frontend consume la predicción del modelo y habla sobre la propensión de los productos del cliente, por lo que no puede demorar en regresar sino ralentiza el sitio, para eso necesitamos integrar en otros sistemas respetando los requisitos. Finalmente, es necesario crear Técnicas de Monitoreo, donde se crean métricas para saber si el modelo es correcto o si los errores están aumentando; como es la distribucion de variables, etc.
Te explicamos el proceso
Data Scientits recolecta los datos, entrena el modelo y luego pasará a producción para ser aplicado, a partir de este punto comienza el rol del Machine Learning.
Recordando que los clientes pueden consumir el resultado a través del backend, sitio web, dispositivo móvil e IBA, para conectar a las personas que necesitan las predicciones con los modelos que las brindan, es necesario realizar una API (conexión entre los dos mundos de cliente y servicio, según se explica en nuestras redes sociales) los clientes comienzan a realizar solicitudes a la API, ésta interpretará la solicitud y si tiene permiso para acceder a estos datos.
Los datos de API son datos sin procesar, es decir, datos de RO, porque los datos no vienen con las transformaciones que usamos allí en Model Training. Por lo tanto, es necesario cambiar los datos de RO para la feature, así se realizará la predicción.
Podemos usar la siguiente idea como ejemplo: una persona tiene la aplicación y quiere ver la predicción de los ingresos de la tienda. Una de las features es la edad del usuario, cuánto tiempo está abierta la tienda… esta feature se almacena en el Feature Store, donde puede encontrar varias características que los Data Scientits crearon para poder modelar y entrenar los modelos de Machine Learning.
Dentro de la Feature Store, en este caso, encontraríamos en su interior varios datos, como la fecha en que la tienda comenzó a operar. Luego, la API va a Feature Story y recupera las features solicitadas por el modelo que fue entrenado para hacer esta predicción y regresa al modelo de Machine Learning con el conjunto de features, hace la predicción y regresa a la API, que devuelve la información a el cliente que hizo la predicción.
Este ejemplo sería un proceso simple, la diferencia es que tiene la función precalculada dentro de una tienda de funciones, que debe actualizarse cada vez. *Farture consumpotin, es el proceso de consumir la feature.
Para mantener la feature store actualizada, es necesaro consultar el Data Warehouse, donde se encuentran los datos modelados (realizados por el Data Engineer), para crear una feature y así almacenarla en la feature store, este proceso se llama Feature Creation.
Echa un vistazo a la ejemplicación mediante un modelo visual[/vc_column_text][us_image image=”7383″][vc_column_text]Esta imagen representa el papel completo del Machine Learning Engineer, centrado en la producción en lugar del desarrollo, lo que ayuda a los Data Scientes a poner los modelos en producción más rápido.
Machine Learning ayuda a crear las clases donde los Data Scients importan y reescriben los métodos para realizar el entrenamiento, después de que el modelo se entrena y se devuelve con todos los métodos utilizados y las características creadas se aplican en producción.
Esperamos que te haya resultado más fácil comprender cómo funciona el rol del Machine Learning Engineer. Si tienes alguna pregunta, comentario o sugerencia, estaremos encantados de ayudarte y responder. Es importante recordar que contamos con contenido rápido y muy útil en nuestras redes sociales, allí también ponemos casillas de preguntas para apoyarte lo más posible en este camino de conocimiento y aprendizaje.[/vc_column_text][us_separator size=”small” show_line=”1″][vc_column_text]Escrito por: Mayara Pimentel | Adaptación: Karina Ríos | Revisión: Raphael Silva[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]
[vc_row][vc_column][vc_column_text]La nube pública se define como servicios informáticos que ofrecen proveedores externos a través de la Internet pública y que están disponibles para todo aquel que desee utilizarlos o comprarlos. Pueden ser gratuitos o venderse a petición, lo que permite a los clientes pagar solo por el uso que hacen de ciclos de CPU, el almacenamiento o el ancho de banda que consumen.
A diferencia de las nubes privadas, las nubes públicas pueden ahorrar a las compañías los enormes gastos que supone tener que comprar, administrar y mantener hardware e infraestructura de aplicaciones locales: el proveedor del servicio en la nube es el responsable de todo el trabajo de administración y mantenimiento del sistema. Las nubes públicas también se pueden implementar con más rapidez que las infraestructuras locales y con una plataforma que permite una escalabilidad casi ilimitada. Todos los empleados de una compañía pueden usar la misma aplicación desde cualquier oficina o sucursal con el dispositivo que prefieran, siempre y cuando tenga acceso a Internet. Aunque ha surgido cierta preocupación en cuanto a la seguridad de los entornos de nube pública, cuando se implementa correctamente, la nube pública puede ser tan segura como la implementación de nube privada con la administración más eficaz, si el proveedor utiliza métodos de seguridad adecuados, como sistemas de detección de intrusiones y prevención (IDPS).[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row][vc_row][vc_column][us_separator size=”small” show_line=”1″][vc_column_text]Fuente: Microsoft[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]
El almacenamiento en la nube es un servicio que permite almacenar datos transfiriéndolos a través de Internet o de otra red a un sistema de almacenamiento externo que mantiene un tercero. Hay cientos de sistemas de almacenamiento en la nube diferentes que abarcan desde almacenamiento personal, que guarda o mantiene copias de seguridad de correo electrónico, fotos, vídeos y otros archivos personales de un usuario, hasta almacenamiento empresarial, que permite a las empresas utilizar almacenamiento en la nube como solución comercial de copia de seguridad remota donde la compañía puede transferir y almacenar de forma segura archivos de datos o compartirlos entre ubicaciones.
Los sistemas de almacenamiento suelen ser escalables para adaptarse a las necesidades de almacenamiento de datos de una persona o una organización, accesibles desde cualquier lugar e independientes de aplicaciones para ofrecer accesibilidad desde cualquier dispositivo. Las empresas disponen de tres modelos principales para elegir: un servicio de almacenamiento en nube pública, adecuado para datos no estructurados; un servicio de almacenamiento en nube privada, que puede estar protegido detrás de un firewall de la compañía para tener más control sobre los datos; y un servicio de almacenamiento en nube híbrida, que combina servicios de almacenamiento en nube pública y privada para ofrecer una mayor flexibilidad.
[vc_row][vc_column][vc_column_text]A medida que persiste la pandemia, la mayoría de las empresas B2B están descubriendo que vender a clientes actuales se ha trasladado a métodos virtuales, como conectarse de forma remota mediante vídeo o teléfono, con sorprendente facilidad. Pero la adquisición de nuevos clientes sigue siendo extremadamente difícil.
Con una oportunidad limitada o nula de reunirse en persona, los compradores recurren naturalmente a proveedores conocidos y de confianza que ya entienden sus necesidades empresariales. Para los vendedores, esto hace que el acceso a posibles compradores sea el primer punto de estrangulamiento. Y si los vendedores obtienen acceso, la conexión solo virtual dificulta afrontar los desafíos adicionales de ganar nuevos clientes. Estos incluyen:
Conseguir un control de las necesidades del comprador. La venta virtual hace que sea más difícil sondear y hacer preguntas, especialmente para descubrir necesidades complejas o latentes.
Ganar confianza. Los compradores son más propensos a ser abiertos y directos con los vendedores que conocen. Especialmente con las decisiones de alto riesgo, un vendedor que ha construido una reputación y una historia tiene una ventaja.
Demostración de valor diferenciado. Esto requiere comprender realmente las necesidades de un comprador y los criterios de compra. Una vez más, un titular tiene una ventaja.
Entender la toma de decisiones. Las influencias de compra son especialmente difíciles de determinar virtualmente cuando la organización y el proceso de compra son opacos.
Existen mecanismos a través de servicios Cloud que le pueden ayudar a realizar estas tareas.
A la vez que encuentran formas de mitigar estos desafíos, los vendedores deben responder a una pregunta más básica. ¿Dónde deberían estar gastando (o no gastando) su tiempo? Tres imperativos impulsan el crecimiento en un entorno de ventas totalmente virtual.
1. Céntrese en la expansión de los clientes existentes.
Los vendedores con una base de clientes establecida están viendo beneficios al centrarse desproporcionadamente en el cuidado de los clientes actuales. A medida que los vendedores tienen acceso restringido y éxito con los clientes potenciales, los competidores se enfrentan a desafíos similares para llegar a los clientes existentes del vendedor. Por lo tanto, es un buen momento para duplicar los clientes actuales que tienen necesidades insatisfechas. Los vendedores pueden buscar oportunidades para ampliar el uso de los productos existentes, ampliar las ofertas y para el crecimiento en todas las zonas geográficas y unidades de negocio dentro de la organización del cliente. La experiencia demostrada, la experiencia y la confianza creadas a lo largo del tiempo darán sus frutos generosamente ahora.
2. Manténgase alejado de las perspectivas en zonas «sin oxígeno».
Siempre es cierto que el tiempo de venta se pierde con prospectos que no tienen necesidad ni urgencia. Y las probabilidades de éxito son bajas cuando las ofertas no se diferencian de las alternativas. En el mundo de las ventas virtuales, estas situaciones se han convertido en zonas «sin oxígeno», donde el éxito limitado no se ha convertido en ningún éxito. Además, empujar productos innecesarios a los compradores debilita la reputación de un vendedor, lo que hace menos probable que los clientes potenciales se involucren en el futuro, incluso si las ofertas se vuelven relevantes.
Entonces, basado en sus contactos actuales de un solo producto, apóyese en ellos para obtener los grupos de nuevos contactos de su agenda Multi Producto.
3. Llegue a los clientes potenciales adecuados con ofertas diferenciadas y un manual de ventas actualizado.
Si tiene un portafolio Multi Producto, ese es su AS de ganancia! Por obvio que es cuando se realiza la prospección, es fundamental liderar con ofertas diferenciadas de las alternativas. A partir de ahí, el éxito requiere reelaborar el manual de ventas.La venta en persona es mucho más indulgente que la venta virtual. Los vendedores calificados pueden recuperarse de deficiencias y contratiempos cuando trabajan cara a cara con los clientes potenciales. Pero la recuperación es mucho más difícil en el mundo virtual. Las siguientes prácticas de ventas efectivas se vuelven aún más importantes.
Céntrese en «ser encontrado» y no solo en «encontrar» nuevos clientes. Incluso antes de la pandemia, los compradores utilizaban cada vez más la información digital para educarse sobre cuestiones, soluciones y proveedores antes de relacionarse con los vendedores. La pandemia aceleró esta tendencia, elevando aún más la importancia de la presencia digital de un vendedor. Los vendedores aumentan la presencia digital analizando y mejorando continuamente el contenido en línea, por lo que ahora es valioso y relevante para los clientes potenciales. Otras estrategias incluyen aumentar la visibilidad del contenido mediante la optimización de motores de búsqueda (SEO), la publicación consistente en las redes sociales y el establecimiento de relaciones a través de comunidades en línea.
Remisiones de apalancamiento. La efectividad de las derivaciones es bien reconocida. Especialmente ahora, las referencias son la única herramienta poderosa para pasar el punto de acceso. Las referencias pueden transferir la confianza ganada de un cliente a un cliente potencial. Los testimonios de clientes y los estudios de casos pueden ser efectivos. Aún más eficaces son las discusiones de mesas redondas virtuales que conectan a clientes y posibles clientes, y un acercamiento cálido a posibles clientes potenciales a través de la red de negocios de un vendedor.
Personalice la conexión. Con el acceso restringido a nuevos clientes, es poco probable que los vendedores tengan una segunda oportunidad para impresionar a un cliente potencial. En consecuencia, los vendedores deben traer su juego. Para empezar, esto significa hacer los deberes para aprender lo más posible acerca de los posibles compradores y su negocio antes de llegar. También significa aprender sobre lo que ha funcionado para los clientes actuales en circunstancias similares y traer ideas relevantes a la perspectiva. Significa encender la cámara para reuniones virtuales (incluso si el cliente potencial no lo hace) y escuchar en lugar de hablar. Y significa dar seguimiento a las solicitudes de información con capacidad de respuesta y valor que se destaque de la competencia.
Añade valor más allá del producto. Cuando abunda la incertidumbre, aumenta la oportunidad de que los vendedores agreguen valor. Los compradores están preocupados por más que las necesidades comerciales ordinarias, tanto racional como emocionalmente. Los clientes potenciales están más dispuestos a hablar con los vendedores que tienen nuevos conocimientos sobre su negocio o industria, o que pueden compartir lo que están haciendo los clientes en situaciones similares. Y cuando los vendedores añaden valor antes de la venta, los clientes potenciales están más abiertos a compartir sus preocupaciones que ayudan a superar las necesidades latentes. En Cloud tenemos servicios que cumplen y abarcan con todo tipo de expectativas.
Aproveche a los defensores dentro de la organización de compra. Cuando adquieren nuevos clientes, los vendedores suelen empezar por crear confianza con una persona dentro de la organización de compra de un cliente. Esa persona ayuda al vendedor a conectarse con otros tomadores de decisiones en toda la organización. A medida que crece la red de relaciones, el vendedor adquiere nuevas perspectivas sobre las necesidades del cliente, la competencia, el proceso de compra y la autoridad para tomar decisiones.
Si bien siguen estas prácticas de ventas perennemente buenas, los vendedores pueden utilizar algunas ventajas adicionales que la venta virtual aporta tanto para clientes potenciales como para clientes existentes. La geografía ya no es una barrera. Los vendedores pueden conectar a expertos que se encuentran en ubicaciones dispares, incluidos los de las organizaciones del comprador y del vendedor. Además, los vendedores pueden conectar más fácilmente a los clientes potenciales con los clientes actuales que transmitirán confianza. Esto es especialmente valioso si el cliente actual aporta valor de marca. La conexión virtual también permite que las compras y ventas progresen a través de una serie de video reuniones más cortas y enfocadas (en lugar de una reunión cara a cara más larga), que a menudo es más valiosa para los compradores.[/vc_column_text][us_separator size=”small”][vc_column_text]Escrito por Diego Felipe Rodriguez Velez (diego.rodriguez@flane.com.pa) Cloud BD Manager LATAM – FAST LANE [/vc_column_text][/vc_column][/vc_row][vc_row][vc_column][us_separator size=”small”][/vc_column][/vc_row]
[vc_row][vc_column][vc_column_text]Hallamos diferente tipo de material sobre implementación de datos y con la constante evolución del mercado, es importante hablar siempre de ello. Hoy decidimos compartir algunas preguntas relacionadas con Data Engineer o Ingeniería de Datos. Hablaremos un poco sobre en qué consiste y por qué es tan importante.
Tranquilo, que en este artículo trataremos de abordar solo información relevante. Al final le garantizo que conocerá cómo trabaja este perfil profesional, sus responsabilidades y herramientas. ¿Empezamos?
Para comenzar ¿Qué es un Data Engineer?
Es la persona que encuentra tendencias en el conjunto de datos y desarrolla algoritmos para convertir los datos sin procesar en información útil. El Ingeniero de Datos es el responsable de la plataforma de datos, organiza la fuente de datos estructurando, arquitecturando y modelando para que estén siempre disponibles para la Output Layer. Vamos por partes…
Un ejemplo. Imagine un tipo de negocio, ya sea un e-commerce, marketplace, software as a service o media company. Podemos decir que cada modelo de negocio tiene sus fuentes de datos (usaremos el primero como ejemplo).
En el e-commerce existen varios tipos de puntos de contacto (llamémoslo así al principio), estos puntos de contacto pueden ser tiendas virtuales, aplicaciones, campañas de marketing y la propia plataforma de e-commerce, que son básicamente el medio por el cual el cliente contacta a tu empresa. En una tienda virtual, usted puede navegar por las páginas del sitio web, colocar productos en el carrito, explorar promociones, así como en la aplicación que sería como una extensión de la tienda virtual. ¿Y qué tienen en común todos estos puntos de contacto? Datos, todos son fuentes de datos.
Las fuentes de datos serían entonces cada interacción que el cliente tiene con la empresa. ¿Qué campañas funcionan, dónde hacen clic los clientes y a qué páginas acceden más?, por ejemplo. La forma más fácil para nosotros de analizar todos estos datos y hacerlos útiles sería organizarlos y es ahí donde surge Data Lake, viniendo a ser entonces un lugar donde organizamos los datos para que sus usuarios finales conocidos como Output Layer, puedan usar esa información de forma rápida, fiable y sencilla.
Ahí es cuando encontramos la Arquitectura de Datos y el Modelado de Datos, porque después de todo, usted, futuro Ingeniero de Datos necesita saber cómo transportar todos los datos a la Data Lake. Además de simplemente transferir los datos, deberá organizarlos y modelarlos para posteriormente enviarlo a sus usuarios finales u Output Layer.
En esta gráfica puede observar mejor cómo funciona todo este proceso, mire que no vinculamos la Data Lake con la Output Layer precisamente porque entre ellos hay arquitectura y modelado de datos.
Para que podamos entender que las responsabilidades de un Data Engineer van más allá del simple almacenamiento de datos con fines analíticos (Data Lake), vea algunas otras responsabilidades de sus responsabilidades:
Diseñar estrategias de procesamiento
Establecer una política de Data Governance
Poner los datos a disposición de los Data Scientist y otros analistas
Crear la implementación de modelo de Machine Learning
¿Qué conocimientos necesito para convertirme en un Data Engineer?
Como puede ver en el tema anterior, algunos conocimientos en el área de Ciencias de la Computación, Ingeniería, Matemática Aplicada o alguna otra área relacionada con las TI son necesarios para un buen desempeño, después de todo este rol, requiere un gran conocimiento técnico.
Para convertirse en un profesional, necesitará experiencia en varios lenguajes de programación, incluidos Python y Java, además de conocimientos de diseño de bases de datos, SQL. Consulte algunas áreas más que necesitará conocer:
Transferencia y Aplicación De datos
Seguridad de Datos
Estadística y Data Science
¿Qué herramientas de Cloud usar?
Para poder almacenar y procesar grandes niveles de datos, se necesita una herramienta que lo ayude en este proceso, así tendrá más seguridad y confianza para procesar sus datos. Existen varias soluciones que pueden apoyarlo en este proceso, entre los cuales destacan:
Cada una de estas plataformas puede ayudarlo de maneras extraordinarias, todas poseen características excepcionales, que vale la pena investigar y conocer para profundizar.
¿Conocía las certificaciones de Data Engineer?
Apenas existen algunas certificaciones específicas de Ingeniería de datos, pero hay muchas otras en Data Science y Big Data que pueden acompañarlo en su aprendizaje. Aquí le compatimos un enlace para que conozca más sobre las certificaciones. En Fast Lane estaremos encantados y halagados de seguir de cerca su trayectoria.
¡Ey! ¿Aún tiene alguna pregunta sobre cómo ser un Data Engineer? Creo que no, pero fuera que sí, déjenos saberlo en los comentarios y gustosos ampliaremos la información. Si desea un contenido completo sobre Arquitectura de Datos y Modelado de Datos, también déjanoslo en los comentarios y le explicaremos todo.[/vc_column_text][us_separator size=”small” show_line=”1″][vc_column_text]Escrito por Mayara Pimentel – adaptado por Karina Ríos y con revisión final de Raphael Silva.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]
