Conceptos en Big Data
Big Data se trata de datos o información, grandes cantidades, complejos o voluminosos datos, estadísticas relevantes, que han sido adquiridas por grandes organizaciones.
| Data Pipeline: Gestiona el flujo de datos desde la recopilación hasta los destinos de almacenamiento, como lagos de datos o almacenes. | ETL vs. ELT: – ETL: Extraer, transformar y luego cargar datos en un sistema. – ELT: Extraer, cargar datos en un sistema y luego transformarlos. | Calidad de los datos: Garantiza que los datos cumplan con los estándares para su uso previsto. | Procesamiento por lotes vs. flujo: – Lote: Procesa los datos en fragmentos programados. – Stream: Procesa los datos en tiempo real a medida que llegan. | |
| Git: Gestiona la colaboración de código y realiza un seguimiento de los cambios. | Data Lineage: Realiza un seguimiento del recorrido y las transformaciones de los datos a lo largo de su ciclo de vida. | Modelado de datos: Diseña la organización de los datos para un análisis eficiente. | Orquestación de datos: Coordina el movimiento de datos y la integración entre sistemas. |
| Lago de datos vs. Data Warehouse vs. Data Mart: – Data Lake: Almacena grandes volúmenes de datos sin procesar. – Data Warehouse: Optimizado para la consulta de datos estructurados. – Data Mart: Subconjunto enfocado de un almacén de datos para funciones específicas. | Base de datos, Esquema, Tabla: – Base de datos: Almacena y gestiona datos estructurados. – Esquema: Define la estructura y las reglas de una base de datos. – Tabla: Organiza los datos en filas y columnas dentro de una base de datos. |
Los Project Manager estamos en todos lados, un Scrum Master y/o Product Owner también funcionaría en una posición como un Coordinador y/o Facilitador, siempre y cuando tenga conocimiento de Analítica, Big Data y Ciencia de Datos. Con el soporte de una PMO, seria lo ideal..
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