Analizar y organizar datos brutos, determinando el formato de almacenamiento óptimo para el uso actual y futuro.

Trabajar estrechamente con científicos de datos y arquitectos para proporcionar infraestructura de IT para proyectos de análisis de datos, asegurando una integración y soporte perfectos.

Identificar oportunidades para mejorar los procesos relacionados con los datos, incluyendo el rediseño de la infraestructura para la escalabilidad, la optimización de la entrega de datos y la automatización de las tareas manuales.

Construir conjuntos de datos a partir de diversas fuentes con diferentes formatos y granularidad, asegurando la coherencia y la precisión.

Ensamblar conjuntos de datos grandes y complejos que cumplen con los requisitos empresariales tanto funcionales como no funcionales.

Combinar datos brutos de diferentes fuentes, asegurando la coherencia y la usabilidad.

Desarrollar la infraestructura necesaria para la extracción, transformación y carga (ETL) de datos óptima utilizando las tecnologías de AWS y SQL.

Utilizar las mejores prácticas para mejorar la calidad y la eficiencia de los datos, sugiriendo e implementando mejoras en la calidad y el uso de los datos.

Identificar y aprovechar las oportunidades de adquisición de datos para mejorar el rendimiento actual y agregar nuevas capacidades a la arquitectura de datos.

Diseñar y construir sistemas y pipelines de datos para procesar y almacenar datos. Estos sistemas capturan, limpian, transforman y enrutan los datos a los sistemas de destino para su análisis utilizando herramientas de análisis e inteligencia empresarial o para el consumo por otros procesos o personal.