‫De acuerdo, en el video anterior, entendimos que un ingeniero de datos esencialmente crea esta canalización de datos
‫para nosotros, para que personas como los científicos de datos tengan datos disponibles para trabajar.
‫Pero quiero usar un ejemplo diferente.
‫Supongamos que Keiko Corp tiene una necesidad y esa necesidad es agua, los empleados necesitan agua.
‫Trabajar duro, ¿verdad?
‫Así que pensemos en esto como un problema que resuelve un ingeniero de datos.
‫Ahora tengan paciencia conmigo.
‫Hablaremos del agua durante unos minutos, pero prometo que se relaciona con los datos.
‫Verá, lo primero que obtenemos agua es la tasa de lluvia.
‫Necesitamos lluvia.
‫Y esto es similar a las fuentes de datos que teníamos.
‫Esos son los sitios web, los teléfonos móviles, las cámaras, los coches, los drones.
‫Todos estos están recopilando datos.
‫Eso es lo que son las gotas de lluvia.
‫Entonces, para que podamos llevar agua a nuestros empleados, tenemos que obtener agua de algún lugar.
‫Y esa agua viene de la lluvia.
‫Luego, esa agua se recolecta en dos arroyos y ríos diferentes de todo el lugar, directamente de todo el mundo, al igual que
‫los datos de todos los lugares diferentes, estos arroyos de agua comienzan a formarse.
‫¿Y que pasa después?
‫Bueno, estos arroyos de agua se convierten en lagos.
‫Todos desembocan en una especie de lago.
‫Y ese lago se quedó quieto.
‫Pero nuevamente, nosotros, Kako Korp, solo queremos agua de los empleados.
‫Bueno, obviamente tenemos una presa en un lago y esa presa en un lago o un sistema para usar ese lago.
‫Bueno, transportamos esa agua a algo así como un área sanitaria de filtración para que podamos limpiar el agua, desinfectarla para
‫que sea segura para que la gente la beba.
‫Entonces procesamos el agua que se ha recolectado.
‫Y finalmente, después de todo eso, creamos todas las cañerías y tuberías para entregar agua a Kako
‫Corp ..
‫Así satisfacemos las necesidades de Chaco Corp. para proporcionar agua a sus empleados, y así es como
‫funcionan los datos y esto es lo que construyó un ingeniero de datos, un ingeniero de datos comienza con lo
‫que llamamos ingestión de datos que es adquirir datos de varias fuentes.
‫Y adquirimos todas estas diferentes fuentes de datos y las ingerimos.
‫En lo que llamamos un lago de datos, un lago de datos es una colección de todos estos datos en una ubicación.
‫A partir de ahí, podríamos dejar el lago como está.
‫Pero hay un problema.
‫No queremos que el lago se desborde y se seque.
‫Necesitamos manejar este lago de alguna manera.
‫No queremos inundar el pueblo.
‫Necesitamos represas.
‫Necesitamos tuberías para las casas.
‫Necesitamos filtrar y limpiar el agua y necesitamos tuberías para las casas.
‫Entonces, después de ingerir estos datos de varias fuentes, los recopilamos en un lago de datos.
‫Luego realizamos algo llamado transformación de datos que consiste en convertir datos de un formato a otro, generalmente
‫en algo que llamamos almacén de datos.
‫Un almacén de datos es un lugar que almacena datos accesibles que son útiles para la empresa.
‫Es decir, aunque el lago recolecta tanta agua, tanta información que estaba por todos lados.
‫Un ingeniero de datos examina estos datos y forma o utiliza las partes de los datos que son útiles y los coloca en
‫un almacén de datos para que otras partes de la empresa puedan volver a utilizarlos.
‫Una buena forma de pensarlo es que un lago de datos es un conjunto de datos sin procesar.
‫El propósito del cual aún no sabemos qué hacer en un data warehouse es una ubicación de datos estructurados,
‫filtrados que han sido procesados y tienen un propósito específico.
‫Es decir, tenemos datos aquí que son útiles para el negocio.
‫Eso significa que los lagos de datos suelen estar menos organizados y tienen menos filtración de datos que algo como un almacén
‫de datos.
‫Ahora bien, ¿por qué las empresas querrían hacer eso?
‫Bueno, por un lado, es mucho más fácil analizar datos cuando están organizados.
‫Bueno, también podríamos tener datos aquí que realmente no necesitamos.
‫También ahorramos en espacio de almacenamiento.
‫Correcto, porque no tenemos que almacenar todos estos datos y solo almacenar datos estructurados que solo nos
‫son útiles.
‫También nos ahorramos algo de dinero.
‫Entonces, para revisar, un ingeniero de datos simplemente construye esta canalización de tomar la creación de datos y la captura de
‫datos utilizando prácticas de ingeniería de datos para construir esta canalización de modo que los científicos de datos y los analistas de datos ahora puedan
‫analizar los datos.
‫Pero todavía nos queda un poco más por hacer.
‫Así que te veré en el próximo video.