.1. Diseño de Arquitectura de DatosDiseñar 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 DatosSupervisar 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 ProcesamientoDiseñar 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 DatosDesarrollar 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 AvanzadosDiseñar 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 DatosDiseñar 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 RendimientoImplementar 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 ContinuaIncorporar 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 CapacitaciónDocumentar 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