{% set baseFontFamily = "Open Sans" %} /* Add the font family you wish to use. You may need to import it above. */

{% set headerFontFamily = "Open Sans" %} /* This affects only headers on the site. Add the font family you wish to use. You may need to import it above. */

{% set textColor = "#565656" %} /* This sets the universal color of dark text on the site */

{% set pageCenter = "1100px" %} /* This sets the width of the website */

{% set headerType = "fixed" %} /* To make this a fixed header, change the value to "fixed" - otherwise, set it to "static" */

{% set lightGreyColor = "#f7f7f7" %} /* This affects all grey background sections */

{% set baseFontWeight = "normal" %} /* More than likely, you will use one of these values (higher = bolder): 300, 400, 700, 900 */

{% set headerFontWeight = "normal" %} /* For Headers; More than likely, you will use one of these values (higher = bolder): 300, 400, 700, 900 */

{% set buttonRadius = '10px' %} /* "0" for square edges, "10px" for rounded edges, "40px" for pill shape; This will change all buttons */

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Data Science Engineer: el enfoque táctico de big data

by Redacción PowerData on septiembre 15, 2014

Big data analytics forma parte del día a día de las empresas y los data science engineer se integran en los organigramas corporativos como si siempre hubiesen estado ahí. Sin embargo, la novedad del asunto, la dificultad de encontrar perfiles cualificados para el trabajo de análisis de grandes datos y la urgencia por ponerse a nivel de mercado son las causas de que, cada vez con más frecuencia, se confundan o se mezclen las responsabilidades o roles de equipo en proyectos de grandes datos.

Las consecuencias de una mala organización como la mencionada son:

  •  Sobrecargas de trabajo: que resultan del exceso de asignación de las responsabilidades encomendadas a los científicos de datos.

  •  Aumento de la tasa de errores y entregas fuera de plazo: por una distribución poco equitativa o incoherente, muchas veces sin equilibrio con la asignación de recursos.

  •  Rotación de personal y efectos negativos en los resultados: que impulsan a la empresa en dirección contraria a la de los objetivos y metas planteadas.

 

data science engineer

Créditos fotográficos: "Business Process Diagram" by nokhoog_buchachon

 

Data science engineer: el enfoque táctico de los grandes datos

Comprender el rol de un data science engineer es la única forma de optimizar su participación en un proyecto big data. Este perfil ha de convivir con otros profesionales, entre los que se encuentran científicos de datos, arquitectos de datos o analistas de negocio; pero su aportación está claramente diferenciada. Los data science engineers se encargan de:

  •  Diseñar, construir y gestionar la información en base a la infraestructura habilitada de grandes datos.

  •  Desarrollar la arquitectura que ayuda a analizar y procesar los datos en la forma en que la organización necesita.

  •  Asegurarse del correcto funcionamiento de los sistemas en todo momento, llevando a cabo tareas de monitorización y control.

Big data analytics: un trabajo de equipo

El objetivo de toda organización es ser capaz de aprovechar tanto los datos internos y externos, como los datos estructurados y no estructurados para obtener una ventaja competitiva y tomar mejores decisiones, minimizando el riesgo. Para alcanzar esta meta, la empresa necesita formar un equipo de ciencia de datos donde las funciones y responsabilidades de cada integrante estén claras y queden diferenciadas. Hace falta una estrategia y para su diseño, hay que tener en cuenta que:

  •  Científicos de  datos y data science engineers interactuarán en su labor con miembros de la organización a todos los niveles, incluyendo líderes empresariales, responsables de IT, mandos medios y empleados de nivel operativo.

  •  La aplicación de la ciencia de datos debe priorizar los aspectos críticos de negocio, para lo cual es necesaria la aportación de los analistas que indiquen el camino a seguir en el desarrollo de las soluciones.

  •  En ocasiones, será necesario que los ingenieros de datos se incorporen al equipo de científicos de datos para colaborar en la identificación, perfilado, limpieza y clasificación de los datos.

Esta forma de abordar el procesamiento de la información que contienen los grandes datos ha de seguir un orden lógico y, en todo caso, ha de comprender:

  •  Gobierno de datos.

  •  Gestión de calidad de datos.

  •  Diseño y arquitectura de datos.

  •  Administración de bases de datos.

  •  Data Warehousing y BI.

  •  Gestión de datos no estructurados.

  •  Desarrollo OLTP.

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