AWS-CP: AI, ML y Data Analytics - #5 🤖

Brayan Neciosup
hace 7 horas
1 Min. de lectura

Introducción al Análisis de Datos en AWS

El análisis de datos permite a las organizaciones identificar patrones, tendencias y oportunidades a partir de grandes volúmenes de información histórica. Para lograrlo, es fundamental contar con canalizaciones de datos (pipelines ETL) eficientes y repetibles.

Los procesos ETL (Extract, Transform and Load) automatizan la extracción de datos desde múltiples fuentes, su transformación y su posterior almacenamiento, garantizando datos confiables para análisis avanzados e iniciativas de IA/ML. AWS ofrece un ecosistema completo de servicios para cubrir cada etapa del análisis de datos:

Ingesta de datos

Amazon Kinesis Data Streams permite la ingestión de datos en tiempo real.
Amazon Data Firehose facilita la entrega casi inmediata de datos hacia data lakes y data warehouses.

Almacenamiento

Amazon S3 funciona como data lake para grandes volúmenes de datos sin procesar.
Amazon Redshift actúa como data warehouse administrado para análisis estructurado.

Catalogación

AWS Glue Data Catalog centraliza los metadatos y mejora el descubrimiento de datos.

Procesamiento

AWS Glue simplifica la preparación y transformación de datos mediante jobs ETL.
AWS EMR permite el procesamiento masivo de datos usando Apache Spark, Hadoop y Hive.

Análisis y visualización

Amazon Athena permite consultar datos con SQL sin administrar servidores.
Amazon Redshift soporta análisis analíticos de alto rendimiento.
Amazon QuickSight permite crear dashboards interactivos para usuarios técnicos y no técnicos.
Amazon OpenSearch Service ofrece búsqueda y visualización en tiempo real de logs y métricas.

Conclusión 📝

Una arquitectura de análisis de datos bien implementada en AWS permite transformar datos en información valiosa, impulsando decisiones estratégicas basadas en evidencia. Seguimos en el camino para convertirnos en Cloud Practicioner y lograr alcanzar un nivel de Data Engineer 📝💪☁️.