Os trabalhadores de dados utilizam uma variedade de sistemas de informação para apoiar suas tarefas, que podem ser amplamente categorizadas como:
1. Sistemas de gerenciamento de dados: Esses sistemas são cruciais para armazenar, organizar e recuperar dados. Exemplos incluem:
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Sistemas de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS): Como MySQL, PostgreSQL, Oracle e Microsoft SQL Server. Estes são os cavalos de trabalho para dados estruturados.
* bancos de dados
NOSQL: MongoDB, Cassandra, Redis. Eles são mais adequados para dados não estruturados ou semiestruturados, lidando com grandes volumes e fluxos de dados de alta velocidade com mais eficiência do que os RDBMs em alguns casos.
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data warehouses e lagos de dados: Esses sistemas armazenam grandes quantidades de dados de várias fontes para análise e relatório. Snowflake, Amazon Redshift, Azure Data Lake Storage são exemplos.
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Catálogos de dados e sistemas de gerenciamento de metadados: Esses sistemas fornecem um inventário centralizado e compreensão dos ativos de dados dentro de uma organização, melhorando a descoberta e a governança de dados.
2. Análise de dados e sistemas de inteligência de negócios (BI): Isso ajuda os trabalhadores de dados a analisar dados e extrair insights.
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Ferramentas de inteligência de negócios (BI): Tableau, Power BI, Qlik Sense. Eles oferecem visualizações e painéis para explorar dados.
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Ferramentas de visualização de dados: Muitas ferramentas se sobrepõem ao BI, mas ferramentas especializadas como o D3.js se concentram apenas na criação de visualizações personalizadas.
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Pacotes de software estatístico: R, Python (com bibliotecas como Pandas, Numpy, Scikit-Learn), SAS, SPSS. Usado para análise e modelagem estatísticas avançadas.
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plataformas de aprendizado de máquina (ML): Eles fornecem ferramentas e infraestrutura para criar e implantar modelos de aprendizado de máquina. Os exemplos incluem o Azure Machine Learning, a AWS Sagemaker, o Google Cloud AI Platform.
3. Integração de dados e ETL (Extrair, transformar, carga) Ferramentas: Estes são vitais para obter dados no formato e localização certos.
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ETL Tools: Informatica PowerCenter, Talend, Matillion. Eles automatizam o processo de extração de dados de várias fontes, transformando -os e carregando -os em sistemas de destino.
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Plataformas de integração da API: Mulesoft, Zapier. Usado para conectar diferentes aplicativos e sistemas e automatizar a troca de dados.
4. Sistemas de governança e conformidade de dados: Isso garante a qualidade dos dados, a segurança e a conformidade regulatória.
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Ferramentas de qualidade de dados: Isso ajuda a identificar e corrigir inconsistências e erros nos dados.
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Segurança de dados e sistemas de controle de acesso: Eles gerenciam permissões de usuário e protegem dados confidenciais.
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Ferramentas de rastreamento de linhagem de dados: Eles rastreiam as origens e transformações dos dados, ajudando na auditoria e solução de problemas.
5. Plataformas de computação em nuvem: Muitos dos sistemas acima agora são oferecidos como serviços em nuvem, fornecendo escalabilidade, flexibilidade e custo-efetividade. Exemplos incluem AWS, Azure e Google Cloud Platform.
Os sistemas de informação específicos que um trabalhador de dados usa dependerá de sua função, do setor em que trabalha e da infraestrutura tecnológica da organização. Um cientista de dados pode confiar fortemente em software estatístico e plataformas ML, enquanto um analista de dados pode se concentrar nas ferramentas de BI e nos bancos de dados SQL. Um engenheiro de dados estaria mais envolvido com os sistemas de integração e gerenciamento de dados.
