Aspectos clave que todo big data architect debe conocer para triunfar

Contenido del Bootcamp Dirigido por: | Última modificación: 24 de junio de 2024 | Tiempo de Lectura: 3 minutos

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Actualmente, el volumen de datos que se genera de manera constante hace necesario desarrollar una serie de sistemas y procesos para gestionar dichos datos, labor que recae en el Big Data Architect. Para llevar a cabo el análisis de Big Data, se debe crear una estructura que facilite la administración de los macrodatos. En este artículo, exploraremos qué es un Big Data Architect, sus funciones esenciales, y cómo puedes convertirte en uno.

Big Data Architect

¿Qué es un Big Data Architect?

Un Big Data Architect es el encargado de diseñar la estructura del análisis de Big Data. Esta figura profesional crea la arquitectura necesaria para gestionar los macrodatos, optimizando tiempo, dinero y recursos. Además de soluciones creativas y analíticas, es fundamental que el arquitecto de datos tenga excelentes habilidades de comunicación y trabajo en equipo.

9 funciones de un Big Data Architect

Para potenciar la información de manera efectiva, un Big Data Architect debe especializarse en mejorar la toma de decisiones y esclarecer la ruta de acción más factible. Aquí están nueve cosas que debe saber hacer:

  1. Articular pros y contras de diversas tecnologías y plataformas.
  2. Documentar casos de uso, soluciones y recomendaciones.
  3. Tener excelentes habilidades de comunicación verbal y escrita.
  4. Explicar el trabajo en lenguaje sencillo para todos los integrantes de la empresa.
  5. Ayudar a managers y desarrolladores en el diseño, planificación y gobierno de proyectos.
  6. Realizar análisis detallados de problemas comerciales y entornos técnicos.
  7. Realizar benchmarks y analizar cuellos de botella del sistema.
  8. Trabajar de forma creativa y analítica en un entorno de resolución de problemas.
  9. Trabajar en equipo con empleados de diferentes disciplinas.

Herramientas y tecnologías específicas

Para ser efectivo, un Big Data Architect debe conocer y manejar diversas herramientas y tecnologías, tales como:

Certificaciones y formación necesaria

Existen varias certificaciones que pueden ayudar a consolidar una carrera como Big Data Architect, tales como:

  • Certified Big Data Professional (CBDP).
  • Cloudera Certified Data Engineer (CCDE).
  • AWS Certified Big Data – Specialty.

Además, realizar cursos y programas de formación especializados en Big Data es esencial para mantenerse actualizado.

Experiencia previa y habilidades técnicas

Un Big Data Architect debe tener experiencia en:

Soft skills adicionales

Además de las habilidades técnicas, un Big Data Architect debe tener:

  • Habilidades de liderazgo.
  • Gestión de proyectos.
  • Capacidad para trabajar bajo presión.

Proceso de diseño y planificación

El diseño y la planificación de soluciones Big Data implican varias etapas:

  1. Definición de objetivos y requerimientos.
  2. Selección de herramientas y tecnologías adecuadas.
  3. Diseño de la arquitectura de datos.
  4. Implementación y pruebas.
  5. Mantenimiento y optimización continua.
  • Integración y gestión de datos: Un Big Data Architect debe manejar la integración de datos provenientes de diversas fuentes, asegurando que se gestionen y limpien adecuadamente para su análisis.
  • Seguridad y cumplimiento: La seguridad es una prioridad en la gestión de Big Data. Es crucial implementar prácticas de seguridad robustas y cumplir con normativas como GDPR y HIPAA.
  • Impacto en la empresa: La arquitectura Big Data puede mejorar significativamente la eficiencia y toma de decisiones de una empresa, ofreciendo beneficios económicos y operativos considerables.

Ahora que sabes qué debe hacer un Big Data Architect, seguro que quieres saber más al respecto. ¿Sabes que cobran entre 50.000 y 90.000 € anuales? Aún queda mucho por aprender sobre la arquitectura Big Data y las labores que cumple un arquitecto de datos, por lo que te recomendamos echarle un vistazo a nuestro Bootcamp Full Stack Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning. En él, verás todo un módulo sobre el proceso de ingesta, clasificación, resguardo, procesamiento y presentación de los datos utilizando diferentes herramientas. Centrado en conceptos de arquitectura como disponibilidad, escalabilidad, resiliencia y otros. ¡Conviértete ahora mismo en un Big Data Architect!

Sandra Navarro

Business Intelligence & Big Data Advisor & Coordinadora del Bootcamp en Data Science, Big Data & Machine Learning.

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