Definición: Las bases de datos NoSQL son sistemas de almacenamiento de datos que no utilizan el modelo tradicional de tablas relacionales. En lugar de un esquema fijo, manejan datos de forma flexible, adaptándose a información no estructurada o cambiante. Existen varios modelos NoSQL: clave-valor (ej. Redis), orientadas a documentos (ej. MongoDB), de columnas anchas (ej. Cassandra) o de grafos (ej. Neo4j).

Principios clave: Las bases NoSQL priorizan la escalabilidad horizontal (añadir más servidores en lugar de uno más potente) y suelen sacrificar algo de consistencia a corto plazo en favor de disponibilidad según el teorema CAP. Conceptos como la consistencia eventual (los datos replicados convergen con el tiempo), la ausencia de JOINs complejos, y la flexibilidad de esquemas son centrales.

Importancia: En casos donde los datos son muy voluminosos, variados o requieren alta disponibilidad (por ejemplo, datos de sensores IoT, redes sociales o logs masivos), las soluciones NoSQL son indispensables. Un Data Engineer debe saber cuándo aplicar NoSQL en lugar de SQL, cómo diseñar modelos de datos no relacionales efectivos y cómo gestionar la replicación y particionado de datos.

Recursos internos: ¿Cómo funciona una base de datos NoSQL? (explicación de modelos y tipos).

Definición: Una base de datos distribuida es aquella cuyo almacenamiento y procesamiento se reparten entre varios servidores o nodos, en vez de residir en un solo equipo. Esto permite manejar más datos y usuarios de forma escalable y tolerante a fallos.

Principios clave: Incluye conceptos como particionamiento (dividir datos entre nodos), replicación (copiar datos en múltiples nodos para disponibilidad), consistencia distribuida (mantener datos coherentes entre nodos) y tolerancia a fallos (el sistema sigue funcionando si algunos nodos fallan).

Importancia: Las bases de datos distribuidas son esenciales para aplicaciones que requieren alta disponibilidad y escalabilidad. Un Data Engineer debe entender cómo diseñar y operar sistemas distribuidos, manejar la consistencia de datos y resolver problemas de latencia en arquitecturas distribuidas.

Recursos internos: Tecnologías como Apache Cassandra o CockroachDB son ejemplos de bases de datos distribuidas modernas.

Definición: La recolección de datos abarca todos los procesos para extraer o recibir datos desde múltiples orígenes hacia nuestros sistemas. Esto incluye conectarse a bases de datos existentes, leer archivos (CSV, JSON), consumir APIs de terceros, hacer Web Scraping, o capturar flujos de información de dispositivos IoT y sensores.

Principios clave: Un data pipeline robusto debe manejar la ingesta de datos de manera automatizada y confiable. Se deben considerar aspectos como la periodicidad de recolección (batch programados vs. tiempo real), la integración con herramientas ETL/ELT, y la calidad del dato desde el origen. También es clave manejar credenciales y accesos seguros, y respetar límites (como rate limits de APIs).

Importancia: Un Data Engineer suele ser responsable de construir canales por donde los datos viajan desde el origen hasta un repositorio central. Sin una buena estrategia de recolección, los análisis posteriores se quedan sin materia prima. Conocer múltiples métodos de extracción permite integrar nuevas fuentes de información rápidamente.

Recursos internos: No se incluyen recursos específicos para este punto, ya que cubre procesos generales de ingesta de datos.

Definición: La limpieza de datos consiste en detectar y corregir errores o imperfecciones en los datos brutos. Esto implica tratar valores faltantes, eliminar duplicados, identificar y manejar valores atípicos, y realizar transformaciones como la normalización y estandarización de formatos.

Principios clave: Incluye técnicas para manejar datos incompletos o inconsistentes, métodos para detectar y tratar outliers, estrategias de normalización y estandarización, y procesos de validación de datos. También es importante documentar las transformaciones realizadas y mantener la trazabilidad de los cambios.

Importancia: La calidad de los datos es fundamental para cualquier análisis o modelo posterior. Un Data Engineer debe asegurar que los datos estén limpios y listos para su uso, lo que impacta directamente en la confiabilidad de las conclusiones y decisiones basadas en esos datos.

Recursos internos: Consultar la sección de calidad de datos para mejores prácticas y técnicas de limpieza.

Definición: El análisis descriptivo resume las características fundamentales de un conjunto de datos mediante estadísticas simples y visualizaciones básicas. Busca responder "¿qué pasó?" con los datos históricos, proporcionando medidas de tendencia central y dispersión.

Principios clave: Este análisis utiliza conceptos estadísticos esenciales: la distribución de los datos, la presencia de asimetría y curtosis, y la identificación de valores atípicos. Herramientas de visualización como histogramas o diagramas de caja ayudan a ilustrar estas propiedades.

Importancia: Aunque el análisis descriptivo es más dominio de analistas o científicos de datos, un Data Engineer debe comprenderlo para validar y explorar los datos que mueve a través de sus pipelines. Esto permite detectar anomalías y asegurar la calidad de los datos entregados.

Recursos internos: Fundamentos estadísticos generales disponibles en la sección de análisis de datos.

Definición: La analítica de datos es el conjunto de técnicas para examinar datos con el fin de obtener conclusiones accionables. Se clasifica en varios tipos: descriptiva (resume lo ocurrido), diagnóstica (investiga por qué ocurrió), predictiva (prevé resultados futuros) y prescriptiva (recomienda acciones).

Principios clave: Cada tipo de analítica tiene metodologías propias: pruebas de hipótesis, análisis causales, entrenamiento de modelos, simulaciones y algoritmos de optimización. Todas requieren una base sólida de calidad de datos y selección de características relevantes.

Importancia: Los Data Engineers preparan la infraestructura y los datos para que los análisis sean posibles. Entender la analítica ayuda a anticipar las necesidades de analistas y científicos de datos, asegurando que los datos estén disponibles y estructurados adecuadamente.

Recursos internos: Consultar la sección de IA & Machine Learning para profundizar en técnicas analíticas.

Definición: La visualización de datos consiste en transformar datos crudos en gráficos y diagramas que faciliten su interpretación. Utiliza herramientas como Tableau, Power BI, o bibliotecas como Matplotlib y Seaborn para crear diversos tipos de visualizaciones.

Principios clave: Una buena visualización requiere considerar el público y el mensaje: elegir el tipo de gráfico apropiado, utilizar colores y diseños efectivos, y mantener la simplicidad. Es importante asegurar la integridad visual y proveer contexto adecuado.

Importancia: Aunque la creación de visualizaciones suele recaer en analistas, un Data Engineer debe facilitar el acceso a los datos para estas herramientas y puede generar visualizaciones preliminares para monitorear el pipeline.

Recursos internos: Revisar guías o cursos de Business Intelligence para más detalles sobre visualización.

Definición: Un Data Engineer debe ser competente en el uso de bibliotecas y frameworks que facilitan el procesamiento de datos. En Python, por ejemplo, Pandas ofrece DataFrames, NumPy permite computación numérica, y Matplotlib/Seaborn generan visualizaciones.

Principios clave: Estas herramientas agilizan tareas de ETL y análisis exploratorio al proveer funciones optimizadas para operaciones comunes. Es importante conocer las fortalezas y limitaciones de cada biblioteca, así como sus casos de uso óptimos.

Importancia: El dominio de estas bibliotecas permite manipular y transformar datos de manera eficiente, lo que es fundamental para construir pipelines robustos y realizar análisis exploratorios.

Recursos internos: Tutoriales y documentación sobre Pandas, NumPy y otras bibliotecas de procesamiento de datos.

Definición: Un Data Engineer debe dominar lenguajes de programación que permiten automatizar tareas de ETL, integración y análisis. Python es ampliamente utilizado por su versatilidad y bibliotecas (Pandas, NumPy, etc.), mientras que SQL es fundamental para consultar y manipular bases de datos. Otros lenguajes (por ejemplo, Scala o Java) pueden ser útiles en entornos distribuidos.

Principios clave: Es importante escribir código modular, legible y bien documentado, así como seguir buenas prácticas (por ejemplo, manejo de errores, pruebas unitarias y control de versiones). Además, se recomienda conocer las fortalezas y limitaciones de cada lenguaje en el contexto de la ingeniería de datos.

Importancia: El dominio de estos lenguajes permite construir pipelines robustos, automatizar tareas repetitivas y colaborar con otros equipos (por ejemplo, científicos de datos o analistas).

Recursos internos: Tutoriales y cursos sobre Python, SQL y otros lenguajes de programación.

Definición: La computación distribuida consiste en dividir tareas de procesamiento en múltiples nodos (por ejemplo, máquinas o contenedores) para escalar horizontalmente y manejar grandes volúmenes de datos. Frameworks como Apache Spark, Hadoop o Dask permiten paralelizar operaciones y distribuir la carga de trabajo.

Principios clave: Es fundamental entender conceptos como particionamiento, tolerancia a fallos, sincronización y gestión de recursos. Además, se debe considerar la latencia, el ancho de banda y la complejidad de la infraestructura al diseñar soluciones distribuidas.

Importancia: La computación distribuida es clave para procesar datos a gran escala, reducir tiempos de ejecución y garantizar la escalabilidad de los pipelines de datos.

Recursos internos: Documentación y guías sobre Spark, Hadoop y otros frameworks de computación distribuida.

Definición: La integración y ETL (Extract, Transform, Load) se refiere a la extracción de datos de fuentes heterogéneas, su transformación (por ejemplo, limpieza, agregación o normalización) y su carga en un destino (por ejemplo, un data warehouse o lago de datos).

Principios clave: Es crucial garantizar la integridad, la idempotencia y la trazabilidad de los datos, así como manejar errores y excepciones. Además, se recomienda automatizar y orquestar los flujos de ETL mediante herramientas (por ejemplo, Airflow, Luigi o Talend).

Importancia: La integración y ETL son la base para consolidar datos de múltiples fuentes, asegurar su calidad y disponibilidad, y facilitar su análisis posterior.

Recursos internos: Tutoriales y ejemplos sobre flujos de ETL, orquestación y herramientas de integración.

Definición: El monitoreo y logging consiste en registrar eventos, métricas y logs generados por los pipelines de datos, con el fin de detectar anomalías, diagnosticar fallos y garantizar su correcto funcionamiento. Se utilizan herramientas (por ejemplo, Prometheus, Grafana, ELK Stack o Datadog) para centralizar, visualizar y alertar sobre estos datos.

Principios clave: Es importante definir métricas clave (por ejemplo, latencia, throughput, errores), establecer umbrales de alerta, y documentar y centralizar los logs. Además, se recomienda automatizar la recolección y el análisis de logs para facilitar la depuración.

Importancia: El monitoreo y logging son fundamentales para garantizar la confiabilidad, el rendimiento y la mantenibilidad de los sistemas de datos, así como para detectar y resolver incidencias de forma proactiva.

Recursos internos: Guías y ejemplos sobre monitoreo, logging y herramientas de observabilidad.

Definición: La seguridad y privacidad en la ingeniería de datos se refiere a la protección de los datos (por ejemplo, cifrado, autenticación, autorización, auditoría) y al cumplimiento de normativas (por ejemplo, GDPR, CCPA o HIPAA). Es fundamental garantizar que los datos sensibles no se expongan ni se utilicen de forma indebida.

Principios clave: Se deben aplicar buenas prácticas (por ejemplo, cifrado en tránsito y en reposo, gestión de claves, políticas de acceso, anonimización o pseudonimización) y realizar auditorías periódicas. Además, es crucial sensibilizar a los equipos sobre la importancia de la seguridad y la privacidad.

Importancia: La seguridad y privacidad son pilares para proteger la integridad, la confidencialidad y el cumplimiento normativo de los datos, así como para generar confianza en los usuarios y stakeholders.

Recursos internos: Documentación y guías sobre seguridad, privacidad y normativas aplicables.

Definición: La arquitectura de datos es el diseño y la estructura de los sistemas de datos (por ejemplo, data lakes, data warehouses, pipelines, integración, almacenamiento, procesamiento, monitoreo, seguridad, etc.). Define cómo se recopilan, almacenan, procesan, integran, analizan y protegen los datos, así como las tecnologías y patrones utilizados.

Principios clave: Es fundamental considerar la escalabilidad, la confiabilidad, la mantenibilidad, la seguridad y el rendimiento al diseñar la arquitectura. Además, se recomienda seguir patrones (por ejemplo, lambda, kappa, medallón) y utilizar herramientas (por ejemplo, Apache Kafka, Spark, Airflow, Snowflake, AWS S3, etc.) que se adapten a los requisitos y restricciones del proyecto.

Importancia: Una arquitectura de datos bien diseñada es la base para construir sistemas robustos, escalables y mantenibles, que permitan extraer valor de los datos de manera eficiente y segura.

Recursos internos: Guías, ejemplos y documentación sobre arquitectura de datos, patrones y tecnologías.

Definición: La orquestación de workflows consiste en coordinar y automatizar la ejecución de tareas y procesos de datos en un orden específico, gestionando dependencias, errores y programación de ejecuciones.

Principios clave: Uso de herramientas como Apache Airflow, Luigi o Prefect para definir DAGs (grafos acíclicos dirigidos), manejo de dependencias, reintentos automáticos, notificaciones y monitoreo de tareas.

Importancia: Permite construir pipelines complejos, escalables y mantenibles, asegurando que los procesos de datos se ejecuten de forma confiable y eficiente.

Recursos internos: Documentación y ejemplos de Airflow y otras herramientas de orquestación.

Definición: DataOps es una metodología que aplica principios de DevOps al ciclo de vida de los datos, promoviendo la colaboración, integración continua, entrega continua y automatización en los procesos de ingeniería de datos.

Principios clave: Automatización de pruebas, despliegues y monitoreo; integración de herramientas de control de versiones, CI/CD y gestión de configuraciones; colaboración entre equipos multidisciplinarios.

Importancia: Mejora la calidad, velocidad y confiabilidad de los pipelines de datos, facilitando la entrega ágil y segura de soluciones de datos.

Recursos internos: Guías sobre DataOps, automatización y mejores prácticas de CI/CD en datos.

Definición: Cloud Data Engineering se refiere al diseño, implementación y gestión de soluciones de datos en la nube, utilizando servicios como AWS, Azure o Google Cloud para almacenamiento, procesamiento y análisis de datos.

Principios clave: Uso de servicios gestionados (por ejemplo, BigQuery, Redshift, Databricks), escalabilidad automática, seguridad en la nube, optimización de costos y despliegue de infraestructuras como código.

Importancia: Permite aprovechar la flexibilidad, escalabilidad y disponibilidad de la nube para construir soluciones de datos modernas y eficientes.

Recursos internos: Documentación y laboratorios sobre servicios de datos en la nube.

Definición: El gobierno de datos abarca políticas, procesos y herramientas para asegurar la calidad, seguridad, privacidad y cumplimiento normativo de los datos. La catalogación implica documentar y clasificar los activos de datos para facilitar su descubrimiento y uso.

Principios clave: Definición de roles y responsabilidades, gestión de metadatos, uso de catálogos de datos (por ejemplo, Data Catalog, Alation), políticas de acceso y auditoría, y cumplimiento de normativas.

Importancia: Garantiza que los datos sean confiables, seguros y fácilmente accesibles, facilitando la toma de decisiones y el cumplimiento legal.

Recursos internos: Guías sobre gobierno de datos, catalogación y gestión de metadatos.