Others¶

Otros temas y herramientas relevantes para ingeniería de datos.

Big Data & Landscape General¶

"Big Data no es solo volumen, es velocidad, variedad y valor."

🌎 ¿Qué es Big Data?¶

Big Data se refiere al manejo y procesamiento de grandes volúmenes de datos que no pueden ser gestionados con herramientas tradicionales. Implica trabajar con datos estructurados y no estructurados, provenientes de múltiples fuentes y en tiempo real.

🏞️ Landscape General de Data Engineering¶

graph TD;
  FUENTES[Fuentes de Datos] --> INGESTA[Ingesta]
  INGESTA --> PROCESAMIENTO[Procesamiento]
  PROCESAMIENTO --> ALMACENAMIENTO[Almacenamiento]
  ALMACENAMIENTO --> ANALITICA[Analítica]
  ANALITICA --> ML[Machine Learning]
  ANALITICA --> VISUALIZACION[Visualización]
  ML --> PRODUCTO[Producto/Servicio]

🏢 Ecosistema de Big Data¶

Procesamiento distribuido: Apache Spark, Hadoop, Flink
Almacenamiento escalable: HDFS, S3, BigQuery, Snowflake
Streaming: Kafka, Kinesis, Pulsar
Orquestación: Airflow, Luigi, Prefect
Machine Learning: MLlib, TensorFlow, PyTorch
Visualización: Power BI, Tableau, Grafana

💡 Retos y Oportunidades¶

Retos

Escalabilidad y performance
Seguridad y gobernanza
Integración de fuentes heterogéneas

Oportunidades

Analítica avanzada
Personalización de productos
Automatización inteligente

📚 Recursos¶

Otros Temas y Herramientas¶

"El ecosistema data engineering evoluciona constantemente."

🧰 Herramientas y Temas Relevantes¶

Airbyte: Ingesta de datos open source, alternativa a Fivetran y Talend.
Prefect: Orquestación moderna, fácil integración con cloud y Python.
Luigi: Orquestador de workflows por Spotify, robusto y flexible.
Terraform: Infraestructura como código para despliegue cloud.
Great Expectations: Validación y calidad de datos automatizada.
Vault: Gestión de secretos y credenciales.
Open Policy Agent: Gobernanza y control de acceso.

💡 Buenas Prácticas¶

Explora y experimenta

Prueba nuevas herramientas y comparte tus hallazgos con la comunidad.

Automatiza la infraestructura

Usa IaC (Infrastructure as Code) para reproducibilidad y escalabilidad.

Contribuye a open source

Participa en proyectos, reporta bugs y comparte mejoras.

📚 Recursos¶

¿Quieres saber más sobre arquitecturas Big Data o ver ejemplos prácticos? ¡Explora los notebooks y recursos del sitio!