En esta sección, definiremos el proyecto final del curso "Arquitecturas de Datos". Este proyecto integrará todos los conceptos y habilidades adquiridos a lo largo del curso, permitiendo a los estudiantes aplicar sus conocimientos en un contexto práctico y realista. El objetivo es diseñar, implementar y presentar una arquitectura de datos completa que soporte los objetivos de análisis y procesamiento de una organización ficticia.

1. Aplicar conocimientos teóricos: Utilizar los conceptos aprendidos en los módulos anteriores para diseñar una arquitectura de datos.
2. Desarrollar habilidades prácticas: Implementar una infraestructura de almacenamiento y gestión de datos.
3. Integración de componentes: Asegurar que todos los componentes de la arquitectura funcionen de manera cohesiva.
4. Presentación de resultados: Comunicar de manera efectiva los resultados y el impacto del proyecto.

La organización ficticia, "DataCorp", es una empresa de comercio electrónico que maneja grandes volúmenes de datos provenientes de diversas fuentes, como transacciones de clientes, inventarios, y datos de marketing. DataCorp busca mejorar su capacidad de análisis de datos para optimizar sus operaciones y tomar decisiones basadas en datos.

1. Recolección de Datos:

   • Fuentes de datos: Transacciones de clientes, inventarios, datos de marketing.
   • Métodos de recolección: APIs, archivos CSV, bases de datos existentes.

2. Almacenamiento de Datos:

   • Selección de tipos de almacenamiento: Bases de datos relacionales, NoSQL, almacenamiento en la nube.
   • Diseño de esquemas de bases de datos.

3. Gestión de Datos:

   • Implementación de políticas de gobernanza de datos.
   • Aseguramiento de la calidad de los datos.
   • Medidas de seguridad y privacidad.

4. Procesamiento de Datos:

   • Implementación de procesos ETL (Extract, Transform, Load).
   • Procesamiento en tiempo real y batch.

5. Análisis de Datos:

   • Uso de herramientas de análisis de datos.
   • Creación de visualizaciones de datos.
   • Análisis de casos de uso específicos.

6. Presentación de Resultados:

   • Preparación de un informe detallado.
   • Creación de una presentación para stakeholders.

1. Documento de Diseño de Arquitectura:

   • Descripción detallada de la arquitectura de datos propuesta.
   • Diagramas de flujo de datos y esquemas de bases de datos.

2. Implementación Técnica:

   • Código fuente y scripts utilizados para la recolección, almacenamiento, y procesamiento de datos.
   • Configuraciones de bases de datos y herramientas de análisis.

3. Informe de Resultados:

   • Análisis de los datos recolectados.
   • Visualizaciones y gráficos que respalden los hallazgos.
   • Recomendaciones basadas en el análisis de datos.

4. Presentación Final:

   • Diapositivas que resuman el proyecto, los métodos utilizados, y los resultados obtenidos.
   • Preparación para una sesión de preguntas y respuestas con los stakeholders.

Instrucciones:

1. Identificación de Fuentes de Datos:

   • Enumera las fuentes de datos que utilizarás en el proyecto.
   • Describe cómo se recolectarán estos datos.

2. Selección de Almacenamiento:

   • Elige el tipo de almacenamiento adecuado para cada fuente de datos (relacional, NoSQL, nube).
   • Justifica tu elección.

3. Diseño de Esquemas:

   • Diseña un esquema de base de datos para una de las fuentes de datos.
   • Incluye tablas, campos, y relaciones.

Solución:

1. Identificación de Fuentes de Datos:

   • Transacciones de Clientes: Datos recolectados a través de la API de la plataforma de comercio electrónico.
   • Inventarios: Datos almacenados en archivos CSV actualizados diariamente.
   • Datos de Marketing: Datos recolectados de campañas publicitarias en redes sociales y Google Analytics.

2. Selección de Almacenamiento:

   • Transacciones de Clientes: Base de datos relacional (MySQL) para mantener la integridad y consistencia de las transacciones.
   • Inventarios: Base de datos NoSQL (MongoDB) para manejar la flexibilidad y escalabilidad de los datos de inventario.
   • Datos de Marketing: Almacenamiento en la nube (Amazon S3) para manejar grandes volúmenes de datos no estructurados.

3. Diseño de Esquemas:

   • Esquema de Base de Datos para Transacciones de Clientes:

     CREATE TABLE Clientes (
         ClienteID INT PRIMARY KEY,
         Nombre VARCHAR(100),
         Email VARCHAR(100),
         FechaRegistro DATE
     );
     
     CREATE TABLE Transacciones (
         TransaccionID INT PRIMARY KEY,
         ClienteID INT,
         FechaTransaccion DATE,
         Monto DECIMAL(10, 2),
         FOREIGN KEY (ClienteID) REFERENCES Clientes(ClienteID)
     );
     

En esta sección, hemos definido el proyecto final del curso "Arquitecturas de Datos". Los estudiantes deberán aplicar sus conocimientos para diseñar, implementar y presentar una arquitectura de datos completa para una organización ficticia. Este proyecto permitirá a los estudiantes demostrar su comprensión de los conceptos clave y su capacidad para resolver problemas prácticos en el campo de las arquitecturas de datos.