Claude + Google workflow = Acciones con Datos automatizadas
Si quieres dominar el ciclo de vida de un proyecto de análisis de datos real, conocer qué especialistas intervienen en cada etapa, qué herramientas dominar y entender por qué los tableros tradicionales ya no son el destino final, ¡este episodio es para ti!
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Timeline 👇 (Nota: Puedes ajustar los minutos exactos según tu grabación de 20 min)
00:00 Intro y Estructura del Ciclo de Vida de los Datos
01:20 Fase 1: Ask (Preguntar) - Entender el Negocio
02:45 Roles y Herramientas Clave en la Fase "Ask"
04:10 Fase 2: Prepare (Preparar) - ¿Dónde están los datos?
05:30 El rol del Data Engineer en la Infraestructura
06:50 Fase 3: Process (Procesar) - Limpieza y Calidad de Datos
08:15 El auge del Analytics Engineer y herramientas modernas
09:40 Academy Dawoork: Impulsa tu Carrera Profesional en Datos
11:00 Fase 4: Analyze (Analizar) - Encontrar Patrones e Insights
12:30 Fase 5: Share (Compartir) - Storytelling y Democratización
13:55 Herramientas de BI: Power BI, Tableau y Looker Studio
15:15 Fase 6: Act (Actuar) - El Enfoque Tradicional de Google
16:40 La Gran Evolución: Más allá del Dashboard
18:10 Automatización y Acciones Autónomas (El Futuro de la Analítica)
19:15 Reflexión Final y Conclusión
💡 RESUMEN DEL MAPA DE ROLES Y HERRAMIENTAS:
ASK (Preguntar):
• Especialistas: Business Analyst / Product Owner
• Herramientas: Jira, Confluence, Miro, Slack
PREPARE (Preparar):
• Especialistas: Data Engineer / Database Administrator (DBA)
• Herramientas: SQL, AWS (S3), Google Cloud Storage, Herramientas de Ingesta
PROCESS (Procesar):
• Especialistas: Data Engineer / Analytics Engineer
• Herramientas: SQL, Python (Pandas), dbt (Data Build Tool), Spark
ANALYZE (Analizar):
• Especialistas: Data Analyst / Data Scientist
• Herramientas: SQL, Python, R, Excel
SHARE (Compartir):
• Especialistas: BI Developer / Data Analyst
• Herramientas: Power BI, Tableau, Looker Studio
ACT / AUTOMATIZAR (Actuar):
• El Nuevo Paradigma: Pasar de la visualización pasiva a la ejecución automática (APIs, Webhooks, Modelos de ML en producción).
• Especialistas: ML Engineers, Automation Specialists, DevOps.
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