1. Sistemas de gestión de datos: Estos sistemas son cruciales para almacenar, organizar y recuperar datos. Los ejemplos incluyen:
* Sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS): Al igual que MySQL, PostgreSQL, Oracle y Microsoft SQL Server. Estos son los caballos de batalla para datos estructurados.
* bases de datos NoSQL: MongoDB, Cassandra, Redis. Estos son más adecuados para datos no estructurados o semiestructurados, manejando grandes volúmenes y flujos de datos de alta velocidad de manera más efectiva que los RDBM en algunos casos.
* Almacenadores de datos y lagos de datos: Estos sistemas almacenan grandes cantidades de datos de varias fuentes para análisis e informes. Snowflake, Amazon Redshift, Azure Data Lake Storage son ejemplos.
* Catálogos de datos y sistemas de gestión de metadatos: Estos sistemas proporcionan un inventario centralizado y una comprensión de los activos de datos dentro de una organización, mejorando la descubrimiento de datos y la gobernanza.
2. Análisis de datos y sistemas de inteligencia empresarial (BI): Estos ayudan a los trabajadores de datos a analizar datos y extraer información.
* Herramientas de inteligencia empresarial (BI): Tableau, Power BI, Qlik Sense. Estos ofrecen visualizaciones y paneles para explorar datos.
* Herramientas de visualización de datos: Muchas herramientas se superponen con BI, pero las herramientas especializadas como D3.js se centran únicamente en crear visualizaciones personalizadas.
* Paquetes de software estadístico: R, Python (con bibliotecas como Pandas, Numpy, Scikit-Learn), SAS, SPSS. Utilizado para análisis estadístico avanzado y modelado.
* Plataformas de aprendizaje automático (ML): Estos proporcionan herramientas e infraestructura para construir e implementar modelos de aprendizaje automático. Los ejemplos incluyen Azure Machine Learning, AWS Sagemaker, Google Cloud AI Platform.
3. Integración de datos y herramientas de ETL (extracto, transformación, carga): Estos son vitales para obtener datos en el formato y la ubicación correctos.
* ETL Herramientas: Informatica PowerCenter, Talend, Matillion. Estos automatizan el proceso de extraer datos de varias fuentes, transformarlos y cargarlos en sistemas de destino.
* Plataformas de integración de API: Mulesoft, Zapier. Se utiliza para conectar diferentes aplicaciones y sistemas y automatizar el intercambio de datos.
4. Gobierno de datos y sistemas de cumplimiento: Estos garantizan la calidad de los datos, la seguridad y el cumplimiento regulatorio.
* Herramientas de calidad de datos: Estos ayudan a identificar y corregir inconsistencias y errores en los datos.
* Sistemas de control de datos y control de datos: Estos gestionan los permisos de los usuarios y protegen datos confidenciales.
* Herramientas de seguimiento de linaje de datos: Estos rastrean los orígenes y las transformaciones de los datos, ayudando a la auditoría y la resolución de problemas.
5. Plataformas de computación en la nube: Muchos de los sistemas anteriores ahora se ofrecen como servicios en la nube, proporcionando escalabilidad, flexibilidad y rentabilidad. Los ejemplos incluyen AWS, Azure y Google Cloud Platform.
Los sistemas de información específicos que utiliza un trabajador de datos dependerá de su papel, la industria en la que trabajan y la infraestructura tecnológica de la organización. Un científico de datos puede depender en gran medida del software estadístico y las plataformas ML, mientras que un analista de datos podría centrarse en las herramientas de BI y las bases de datos SQL. Un ingeniero de datos estaría más involucrado con los sistemas de integración y gestión de datos.