.1. Diseño de Arquitectura de Datos- Diseñar y definir la arquitectura de datos, incluyendo modelos lógicos, físicos y conceptuales.- Establecer estrategias para la gestión de datos estructurados y no estructurados, considerando escalabilidad y rendimiento.- Seleccionar las mejores tecnologías y enfoques para bases de datos relacionales, NoSQL, data lakes o data warehouses.2. Gestión del Ciclo de Vida de los Datos- Supervisar el ciclo de vida completo de los datos, desde su creación y almacenamiento hasta su archivado o eliminación.- Definir políticas para la retención, limpieza y gobernanza de datos.- Implementar sistemas de versionado y trazabilidad de datos para auditoría y control.3. Implementación de Soluciones de Almacenamiento y Procesamiento- Diseñar arquitecturas para big data, data lakes o data warehouses en entornos cloud, on-premise o híbridos.- Configurar pipelines de datos para la extracción, transformación y carga (ETL/ELT).- Supervisar el uso de plataformas de procesamiento como Hadoop, Spark o Snowflake.4. Gobernanza y Seguridad de los Datos- Desarrollar políticas de gobierno de datos que garanticen su integridad, calidad y consistencia.- Implementar medidas de seguridad para proteger los datos sensibles, incluyendo encriptación, anonimización y control de acceso.- Garantizar el cumplimiento de normativas como GDPR, HIPAA, o CCPA.5. Creación de Modelos de Datos Avanzados- Diseñar modelos de datos que soporten el análisis predictivo y la inteligencia artificial.- Definir taxonomías y ontologías para la organización y categorización de la información.- Crear arquitecturas event-driven para el manejo de flujos de datos en tiempo real.6. Integración de Datos- Diseñar soluciones para integrar datos provenientes de sistemas heterogéneos.- Supervisar el uso de APIs, buses de datos o middleware para garantizar un flujo continuo entre sistemas.- Resolver problemas de interoperabilidad entre aplicaciones legadas y modernas.7. Monitoreo y Optimización del Rendimiento- Implementar herramientas de monitoreo para identificar cuellos de botella en el procesamiento de datos.- Optimizar consultas y estructuras de bases de datos para mejorar el rendimiento y reducir costos.- Diseñar estrategias de particionamiento, indexación y caching.8. Innovación y Mejora Continua- Incorporar tecnologías emergentes como bases de datos gráficas, arquitecturas serverless o soluciones basadas en blockchain.- Proponer nuevas formas de aprovechar los datos mediante el uso de machine learning o analítica avanzada.- Explorar tendencias como data mesh o data fabric para mejorar la arquitectura de datos.9. Documentación y Capacitación- Documentar los diseños de arquitectura, flujos de datos, y políticas de gobierno.- Capacitar a equipos técnicos y de negocio sobre cómo utilizar y acceder a los sistemas de datos.- Crear guías y estándares para el manejo adecuado de los datos en toda la organización.10