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" La información es el petróleo del siglo XXI y la analítica es el motor de combustión."- Peter Sondergaard, vicepresidente senior y director global de Investigación de Gartner, Inc.
¡Estas palabras son oro puro y provienen de un líder intelectual en la industria de datos y análisis! Muestran claramente la importancia de los datos en el entorno empresarial actual. Hoy en día, todo el mundo empresarial depende del ecosistema digital y los datos son la moneda aquí. Más importante aún, no hay escasez de datos, ya que la recopilación de datos hoy está en su punto máximo.
Para 2025, se estima que se crearán 463 exabytes de datos cada día en todo el mundo, ¡eso es casi lo mismo que 212.765.957 DVD por día! Sin embargo, el verdadero desafío es gestionar esos datos y utilizarlos para un mejor crecimiento empresarial.
Ahí es donde la ingeniería de datos puede resultar revolucionaria. La ingeniería de fechas puede ayudar a las empresas a cerrar la brecha entre días absolutamente crudos y convertirlos en información efectiva y práctica. Bastante sorprendente, ¿verdad? Ésa es la razón por la que hoy en día muchas empresas creen firmemente que la ingeniería de datos es la columna vertebral de cualquier operación analítica. Estas operaciones ayudan a las empresas a tener un flujo de información fluido para que cualquiera pueda acceder a ella cuando sea necesario.
¡Pero es más fácil decirlo que hacerlo! Los líderes y estrategas de equipo a menudo tienen dificultades para explicar este complejo proceso a los miembros de su equipo. Ahí es donde nuestras plantillas 100 % personalizables y listas para el contenido pueden venir al rescate y ayudar a comprender la ciencia de la información . Cada uno está diseñado para cubrir y explicar la esencia de la ingeniería de datos.
Echémosle un vistazo y comprendamos cómo pueden ayudarle a transformar su industria.
Plantilla 1: Paquetes de plantillas PPT de PowerPoint de ingeniería de datos
La ingeniería de datos es un proceso complejo y esta plantilla lo simplifica de una sola vez. Es una opción perfecta para los profesionales de la industria que trabajan en la gestión y análisis de datos. Esta plantilla incluye varias diapositivas diseñadas por expertos que cubren todo el espectro de la ingeniería de datos. Comienza explicando los fundamentos y luego profundiza en el proceso avanzado. Convierte temas complejos como operaciones ETL, construcción de canales de datos y análisis en fragmentos de información más fáciles y digeribles. Entonces, si buscas educar a tu equipo, descárgalo ahora. Tiene una combinación perfecta de diseño elegante y un diseño completamente funcional para lograr atractivos visualmente más impresionantes.
Plantilla 2: Habilidades y herramientas clave de ingeniería de datos
¿Quiere educar a sus espectadores sobre las habilidades y herramientas clave de ingeniería de datos? ¡Esta plantilla lo tiene cubierto! Ofrece un diseño nítido donde puede agregar todas las habilidades y herramientas técnicas necesarias para aprender y trabajar con ingeniería de datos. La diapositiva está dividida en varias secciones que muestran herramientas como SQL, Python, Hadoop con Spark y soluciones de almacenamiento como Amazon S3 y HDFS. Cada una de estas secciones ofrece una explicación breve y clara del propósito de la herramienta y cómo puede ayudar a cerrar la brecha entre los datos sin procesar y las acciones en tiempo real. La diapositiva también arroja algo de luz sobre la importancia de las herramientas para r ETL (Extraer, Transformar, Cargar). Aquí, se muestra cómo los expertos utilizan estas herramientas para limpiar los datos y realizar un mejor análisis.
Plantilla 3: Pasos clave para crear un equipo de ingeniería de datos exitoso
Una organización necesita un equipo de expertos para manejar las tareas de ingeniería de datos de forma eficaz. ¡Pero para eso, necesitarás un equipo de ingeniería de datos exitoso! Y eso es en lo que te ayuda esta plantilla. Muestra un procedimiento paso a paso para crear un equipo de ingeniería de datos exitoso. Por ejemplo, el primer paso habla de determinar las necesidades de acceso y minimizar los retrasos, luego el segundo paso habla de fomentar el diálogo y la colaboración, y así sucesivamente. Los cuadros perfectamente ubicados para cada paso y los colores sutiles hacen de esta una plantilla ideal para crear un equipo de ingeniería de datos exitoso.
Plantilla 4: Estrategias de ingeniería de datos para crear flujos de trabajo empresariales escalables
Ningún paso tiene impacto sin una estrategia adecuadamente diseñada. ¡Y eso es exactamente lo que esto ofrece! Actúa como un modelo que puede utilizar para mejorar sus operaciones de datos. Se centra en 4 estrategias clave: establecer SLA de datos (acuerdos de nivel de servicio) para mantener servicios confiables, crear estructuras de equipos de datos híbridos que combinen especialistas y generalistas para un flujo de trabajo ágil, emplear ETL inverso para una mejor utilidad de datos y toma de decisiones entre equipos, y Adoptar DAAP (Datos como producto) para alinear estrechamente las operaciones de datos con los resultados comerciales. En resumen, esta plantilla ayuda a sus líderes a comprender cómo pueden aprovechar la ingeniería de datos para el éxito empresarial.
Plantilla 5: Icono de ingeniería de datos para mejorar el ciclo de vida del desarrollo de productos
Los íconos y las imágenes son la mejor manera de transmitir el mensaje. Esta plantilla hace exactamente eso. Cuenta con un gráfico potente que muestra la integración de la ingeniería de datos dentro del proceso de desarrollo de productos. El diseño, la paleta de colores y el diseño están perfectamente sincronizados para transmitir el mensaje. Incluye una placa de circuito que simboliza la base técnica de la ingeniería de datos, una caja que denota productos tangibles y una bombilla para la innovación. Cuando los fusiona todos juntos, representa la naturaleza iterativa del desarrollo de productos mejorada por la ingeniería de datos. ¿La mejor parte? Puede reemplazar los íconos y gráficos para adaptar la plantilla como mejor le parezca.
Plantilla 6: Visualización de estadísticas de ingeniería de datos de ciencia de datos
Esta plantilla ofrece una idea visual sobre múltiples componentes de la ingeniería de datos. Esta plantilla está increíblemente diseñada, es nítida y fácil de usar. En el centro encontrarás un ícono de ajustes. Este icono es un símbolo de cómo múltiples componentes de la ingeniería de datos son interdependientes y están interconectados a través de la ciencia de datos. Los círculos a su alrededor representan elementos como Ingeniería de Dominio, Método Científico, Computación Avanzada y Estadística. Estos elementos son las competencias básicas necesarias para un análisis de datos sólido. Y cuando se presentan de esta manera lúcida, ayudan a los espectadores a comprender claramente el tema. Y finalmente, tienes los símbolos de 'Hacker Mindset' y 'Visualización'. Estos símbolos se centran en la necesidad de un pensamiento innovador y una presentación clara de los datos en el campo.
Plantilla 7: Ingeniería social con cinco pasos, incluida la recopilación de datos y el ataque
¿Quiere afrontar los desafíos que le plantean sus competidores? Esta plantilla podría ser un excelente punto de partida. Describe todo este proceso y crea conciencia sobre el ataque de ingeniería social más común que realizan los competidores utilizando datos como arma clave. Esta plantilla habla de pasos como la recopilación de datos, el procesamiento de datos (extracción, transformación, carga, selección de funciones y generación), adquisición de objetivos , contacto inicial y ataque que pueden provocar una filtración de datos . Con esta plantilla, puede preparar mejor a su equipo para afrontar cualquier intento de este tipo por parte de sus competidores.
Plantilla 8: Preparación de datos y proceso de ingeniería de funciones
¿Quiere ayudar a su equipo a comprender cómo se realiza la preparación de datos para la ingeniería de datos? ¡Esta es la plantilla que estás buscando! Explica todo el proceso de extracción de información significativa para las operaciones comerciales. Comienza con 'Definir el problema', donde se identifican los problemas. El siguiente paso es "Obtener datos". Este paso tiene que ver con la recopilación de datos de varias fuentes. Luego viene el paso "Convertir datos", que se centra en convertir los datos estandarizados a un formato utilizable. Y luego viene el paso de 'Selección de modelo'. Este paso consiste en elegir los algoritmos adecuados para la tarea en cuestión. Y, por último, el paso "Implementación del modelo" muestra cómo se pueden utilizar estos modelos para la predicción. Por último, pero no menos importante, 'Insights and Data for Final Use' habla sobre el objetivo del proceso: inteligencia empresarial procesable.
Plantilla 9: Hoja de ruta de ingeniería de datos comerciales de calidad de 3 meses
Esta plantilla ofrece una vista sencilla y atractiva de una hoja de ruta para la ingeniería de datos. El primer mes se centrará en la "estandarización de datos" para garantizar la uniformidad y en los "servicios de plataforma" para establecer la infraestructura. Luego, durante el segundo mes, el equipo debe centrarse en "Aprendizaje e información" mediante el uso de análisis e inteligencia artificial para comprender mejor los datos estandarizados . También se centra en los 'Valores comerciales', un proceso para reducir los costos de propiedad y aumentar el valor aportado por los analistas de datos. Finalmente, el último mes se trata de "monetizar" los conocimientos derivados de los datos.
Plantilla 10: Marco del proceso de ingeniería de análisis de Big Data
Esta plantilla destaca el flujo de trabajo de análisis de big data. La plantilla comienza con el viaje de datos de fuentes como la web, aplicaciones móviles, sistemas transaccionales, archivos y bases de datos a través de las etapas cruciales del proceso de datos : extracción, transformación y carga (ETL). Luego, analiza los sistemas estandarizados de almacenamiento y procesamiento de datos como Hadoop y Apache Spark. También arroja algo de luz sobre plataformas populares como Apache Kafka para la transmisión de datos de eventos. El destino final es el análisis de datos. Aquí, se obtienen y visualizan conocimientos en tiempo real a través de paneles y herramientas de informes. ¿Resultado? Esto puede ayudar a la inteligencia empresarial a impulsar decisiones impactantes.
Terminando
La ingeniería de datos ya está aquí, ayudando a las organizaciones a aumentar su eficacia y reducir gastos. Hoy en día, los datos son extremadamente valiosos, pero necesita un proceso que pueda ayudarle a monetizarlos para lograr el éxito empresarial. Ahí es donde la ingeniería de datos puede demostrar su valía. Cada plantilla mencionada aquí está diseñada para ayudar a organizaciones como la suya a aprovechar este potencial de la ingeniería de datos y crecer.
