Glosario Business Intelligence

Bienvenido al glosario esencial de Business Intelligence

En el mundo empresarial actual, los datos son el corazón de la toma de decisiones estratégicas. Sin embargo, navegar por el vasto universo de conceptos, herramientas y técnicas que conforman el Business Intelligence puede ser todo un desafío.

Por eso, hemos creado este glosario para ayudarte a entender de manera sencilla los términos clave que necesitas conocer para dominar el análisis de datos, optimizar procesos y potenciar la inteligencia en tu organización. Ya seas un principiante curioso o un experto en busca de referencias rápidas, aquí encontrarás definiciones claras y útiles que te acompañarán en tu camino hacia decisiones más informadas y efectivas.

Y si buscas más información sobre algún concepto o tema, es posible que ya tengamos un artículo al respecto, te invitamos a buscarlo en caso no esté la liga en el glosario.

Explora, aprende y da el siguiente paso. Estaremos agregando nuevos conceptos de manera semanal.

A

• Agregación: Proceso de resumir datos detallados en información más general, como el promedio o la suma de datos específicos.
• Almacén de Datos (Data Warehouse): Almacén centralizado que integra y organiza datos de múltiples fuentes para facilitar el análisis y la generación de informes.
• Análisis de Causa Raíz (Root Cause Analysis): Técnica que busca identificar la causa principal de un problema o patrón en los datos, para poder abordar sus causas subyacentes.
• Análisis de Cohorte (Cohort Analysis): Análisis que agrupa a los usuarios o clientes en segmentos según características compartidas, como la fecha de adquisición, para estudiar su comportamiento a lo largo del tiempo.
• Análisis de datos: Proceso de examinar datos en bruto para extraer información útil y tomar decisiones informadas.
• Análisis de Sentimientos: Técnica de análisis de datos que interpreta las emociones o sentimientos detrás de los textos, comúnmente usada para analizar opiniones de clientes en redes sociales o reseñas de productos.
• Análisis Descriptivo: Técnica de análisis de datos que describe los datos históricos para identificar patrones y tendencias.
• Análisis Diagnóstico: Proceso de investigar y comprender las causas detrás de un evento o patrón específico en los datos.
  Análisis Multidimensional: Tipo de análisis en BI donde los datos se estructuran en múltiples dimensiones, permitiendo examinar diferentes aspectos de los mismos (por ejemplo, tiempo, ubicación, producto).
• Análisis Predictivo: Técnica que utiliza datos históricos, algoritmos de machine learning y estadísticas para hacer predicciones sobre eventos futuros o comportamientos.
• Análisis Prescriptivo: Técnica de BI avanzada que no solo predice el futuro sino que también sugiere acciones para alcanzar resultados deseados.
• Analítica: Proceso de recopilar, interpretar y analizar datos para obtener información que apoye la toma de decisiones estratégicas. En BI, incluye métodos descriptivos, diagnósticos, predictivos y prescriptivos para optimizar operaciones y descubrir oportunidades.
• API (Application Programming Interface): Conjunto de definiciones y protocolos que permite la comunicación entre diferentes aplicaciones o sistemas, facilitando la extracción de datos para BI.
• Automatización de Procesos: Uso de software para ejecutar tareas repetitivas o complejas, mejorando la eficiencia y reduciendo errores.

B

• B2B (Business to Business): Modelo de negocio en el que una empresa vende productos o servicios a otra empresa. El análisis de datos en B2B puede ser esencial para comprender tendencias y optimizar las operaciones comerciales.
• Balanced Scorecard (Cuadro de Mando Integral): Herramienta de gestión estratégica que traduce la visión y estrategia de una organización en objetivos específicos a través de indicadores clave.
• Benchmarking: Comparación de procesos, métricas y rendimiento de una organización con los de otros en la industria para identificar mejoras potenciales.
• Big Data Analytics: El proceso de analizar grandes volúmenes de datos complejos para identificar patrones, tendencias y relaciones que ayuden a las empresas a tomar decisiones más informadas.
• Big Data: Conjunto de datos de tamaño, complejidad y velocidad tal que no pueden ser gestionados de manera efectiva con herramientas tradicionales de procesamiento de datos. Se utiliza en BI para obtener insights valiosos.
• Business Analytics (BA): Práctica que utiliza datos, análisis estadístico y modelos cuantitativos para optimizar la toma de decisiones empresariales.
• Business Intelligence (BI): Conjunto de estrategias, procesos, aplicaciones y tecnologías que ayudan a transformar datos en información y conocimiento útil para la toma de decisiones en una organización.
• Business Intelligence as a Service (BIaaS): Modelo de servicio en la nube que ofrece herramientas y plataformas de BI a las empresas sin necesidad de infraestructura interna, facilitando el acceso y análisis de datos.
• Business Intelligence Dashboard (Tablero de BI): Visualización interactiva que presenta las métricas clave y los KPIs de una empresa en un formato fácil de entender, generalmente en tiempo real.
• Business Process Management (BPM): Conjunto de prácticas y herramientas que se utilizan para optimizar, monitorear y controlar los procesos de negocio mediante datos e información.

C

• Cartografía de Datos (Data Mapping): Proceso de vincular los datos entre dos sistemas diferentes para asegurar su correcta integración.
• Ciencia de Datos (Data Science): Campo interdisciplinario que utiliza matemáticas, estadística, programación y conocimiento de negocios para analizar y extraer valor de los datos.
• Clickstream Data: Datos generados por el comportamiento de un usuario en un sitio web, como las páginas visitadas y los clics realizados, que se utilizan para mejorar la experiencia del usuario y la optimización de sitios web.
• Cluster Analysis (Análisis de Clústeres): Técnica de segmentación que agrupa datos en categorías según similitudes, útil para identificar patrones.
• Clúster: Agrupación de elementos de datos similares o relacionados que facilitan la organización y análisis en BI.
• Clustering: Técnica de agrupamiento usada en el análisis de datos para identificar grupos o categorías dentro de un conjunto de datos sin etiquetas predefinidas.
• Cold Data: Datos que no se utilizan frecuentemente, pero que pueden ser importantes para el análisis a largo plazo. A menudo se almacenan en sistemas de almacenamiento más baratos.
• Column Store (Almacenamiento por Columnas): Tipo de almacenamiento en bases de datos que organiza los datos por columnas, optimizando las consultas que implican agregaciones y búsquedas de grandes volúmenes de datos.
• CRM (Customer Relationship Management): Software o herramienta para gestionar relaciones e interacciones con clientes, y obtener datos útiles para BI.
• Cube (Cubo): En BI, estructura de datos multidimensional que permite analizar datos en diferentes dimensiones, como tiempo, región o producto.
• Customer Journey (Viaje del Cliente): Proceso completo que un cliente experimenta con una empresa, desde el descubrimiento hasta la postventa.
• Customer Segmentation: Proceso de dividir a los clientes en grupos homogéneos basados en características o comportamientos similares para poder dirigir campañas de marketing más específicas y eficaces.

D

• Dashboard (Tablero): Herramienta visual que permite ver indicadores clave y métricas importantes en un solo lugar para monitorear el desempeño de una empresa.
• Data Aggregation: Proceso de combinar varios datos para formar un conjunto de información más resumido o sintetizado, como la suma o promedio de las ventas mensuales.
• Data Blending: Técnica que combina datos de múltiples fuentes en un mismo análisis o informe sin necesidad de un proceso ETL complejo.
• Data Cleansing (Limpieza de Datos): Proceso de eliminar o corregir datos inexactos, incompletos o irrelevantes en un conjunto de datos.
• Data Discovery: Proceso de búsqueda y exploración de datos relevantes para obtener información que respalde decisiones comerciales.
• Data Fabric: Arquitectura de integración de datos que proporciona una capa unificada y flexible para gestionar, integrar y acceder a los datos en tiempo real a través de diversas fuentes y plataformas.
• Data Governance (Gobierno de Datos): Conjunto de prácticas y políticas que garantizan la disponibilidad, calidad, y seguridad de los datos en una organización.
• Data Lake: Almacén de datos sin estructurar o semiestructurados, donde se pueden almacenar grandes volúmenes de datos en su forma original.
• Data Lakehouse: Arquitectura que combina lo mejor de los data lakes y los data warehouses, ofreciendo la escalabilidad y flexibilidad de un data lake, pero con las capacidades de análisis estructurados de un data warehouse.
• Data Lineage (Linaje de Datos): Rastreo del origen y flujo de los datos dentro de un sistema para comprender su historial y transformación.
• Data Mart: Subconjunto de un data warehouse que está diseñado para un área específica de la organización, como ventas o finanzas.
• Data Mesh: Enfoque de arquitectura de datos descentralizada que permite que cada dominio de negocio gestione sus propios datos como un producto.
• Data Mining: Proceso de explorar grandes cantidades de datos para encontrar patrones, tendencias o correlaciones.
• Data Pipeline: Conjunto de herramientas y procesos para mover y transformar datos desde su origen hasta su destino para su análisis y almacenamiento.
• Data Profiling: Técnica de BI que examina datos para identificar patrones y definir sus propiedades como valores mínimos y máximos, frecuencia, entre otros.
• Data Quality: Medida de la precisión, completitud, consistencia y confiabilidad de los datos en una organización.
• Data Science: Campo que combina técnicas de estadística, programación y análisis para entender y obtener información a partir de los datos.
• Data Scientist: Profesional que utiliza métodos de análisis estadístico, programación y aprendizaje automático (machine learning) para extraer valor de los datos y resolver problemas complejos.
• Data Visualization (Visualización de Datos): Representación gráfica de los datos para facilitar su comprensión y toma de decisiones.
• Data Warehouse Automation (DWA): Proceso de automatización del diseño, la construcción y la carga de un data warehouse para mejorar la eficiencia y reducir errores en el manejo de datos.
• Data Warehouse (Almacén de Datos): Almacén centralizado que integra y organiza datos de múltiples fuentes para facilitar el análisis y la generación de informes.
• Desviación Estándar (Standard Deviation): Medida estadística que muestra cuánto se dispersan los datos respecto a la media. Se utiliza en BI para evaluar la variabilidad de un conjunto de datos.

E

• Elasticidad (Elasticity): Capacidad de un sistema de computación en la nube para adaptarse a cambios en la demanda, aumentando o reduciendo recursos según sea necesario, lo cual es útil en BI para manejar grandes volúmenes de datos.
• Estrategia de Datos (Data Strategy): Plan a largo plazo para la recopilación, almacenamiento, gestión y análisis de datos en una organización, alineado con los objetivos de negocio.
• ETL (Extract, Transform, Load): Proceso de extracción, transformación y carga de datos en un data warehouse. Consiste en extraer datos de distintas fuentes, transformarlos y cargarlos en una base de datos centralizada.
• ELT (Extract, Load, Transform): Proceso de extracción, carga y transformación (ELT; Extract, Load, Transform), donde la transformación se realiza después de cargar los datos.
• Exploración de Datos (Data Exploration): El proceso de revisar y analizar datos para descubrir patrones, anomalías y relaciones sin tener una hipótesis previa definida.
• External Data (Datos Externos): Datos provenientes de fuentes fuera de la organización, como datos de mercado, redes sociales o competidores, que se integran para enriquecer el análisis de BI.

F

• Fact Table (Tabla de Hechos): En un esquema de base de datos multidimensional (como un cubo OLAP), una tabla que contiene los datos numéricos o métricas clave sobre los hechos o eventos de una organización, como ventas o ingresos.
• Fast Data: Datos que se generan y requieren procesamiento en tiempo real para su análisis inmediato, como los datos de transacciones en una tienda en línea.
• Forecasting (Pronóstico): Técnica de BI para predecir tendencias o comportamientos futuros basándose en datos históricos.
• Frecuencia de Carga (Load Frequency): Tasa a la que los datos se cargan en un sistema de BI, lo que afecta la actualización y la frescura de los datos disponibles para el análisis.
• Funciones DAX (Data Analysis Expressions): Lenguaje de fórmulas utilizado en herramientas de BI, como Power BI, para realizar cálculos complejos sobre datos.
• Funnel Analysis: Análisis de las etapas de un proceso (como un embudo de ventas) para entender cómo los usuarios progresan a través de cada paso y dónde se producen las pérdidas.
• Fusión de Datos (Data Fusion): Proceso de combinar datos de diferentes fuentes para crear un conjunto más completo de información y mejorar la calidad del análisis.
• Fuzzy Logic: Proceso de combinar datos de diferentes fuentes para crear un conjunto más completo de información y mejorar la calidad del análisis.

G

• Gestión de Datos (Data Management): Conjunto de prácticas, políticas y tecnologías que permiten gestionar los datos a lo largo de su ciclo de vida para garantizar su calidad, seguridad y accesibilidad.
• Gobernanza de Datos (Data Governance): Conjunto de políticas, prácticas y normas que aseguran la calidad, integridad, privacidad y seguridad de los datos dentro de una organización.
• Google Analytics: Herramienta de análisis web que proporciona información sobre el tráfico y comportamiento de los usuarios en un sitio web, utilizada en BI para evaluar el rendimiento en línea.
• Gráfico de Dispersión (Scatter Plot): Tipo de gráfico utilizado para mostrar la relación entre dos variables numéricas, útil para identificar correlaciones en análisis de BI.
• Gráfico de Series Temporales (Time Series Chart): Visualización que muestra cómo un conjunto de datos cambia a lo largo del tiempo, utilizada en BI para analizar tendencias y patrones temporales. 
• Grafos de Conocimiento (Knowledge Graphs): Visualización que muestra cómo un conjunto de datos cambia a lo largo del tiempo, utilizada en BI para analizar tendencias y patrones temporales.

H

• Hadoop: Framework de código abierto para el procesamiento y almacenamiento de grandes volúmenes de datos en un clúster distribuido. Se utiliza a menudo en análisis de Big Data.
• Heatmap (Mapa de Calor): Visualización de datos en una representación gráfica donde se usan colores para mostrar la intensidad de los valores en una tabla o gráfico.
• Hibridación de Datos (Data Hybridization): Proceso de combinar datos estructurados y no estructurados de diversas fuentes para crear un único conjunto de datos coherente y valioso.
• High Availability (Alta Disponibilidad): Característica de los sistemas de BI que asegura la continuidad del servicio y la disponibilidad de los datos en caso de fallos.
• Hiperautomatización (Hyperautomation): Uso de tecnologías avanzadas, como la automatización de procesos robóticos (RPA) y la inteligencia artificial, para automatizar tareas complejas y optimizar flujos de trabajo en BI.
• Hiperescala (Hyperscale): Arquitectura de infraestructura que permite una expansión masiva y el manejo de grandes volúmenes de datos con la capacidad de procesarlos rápidamente.
• Hiperpersonalización: Uso avanzado de datos y análisis para ofrecer experiencias personalizadas a los usuarios en tiempo real.
• Historial de Transacciones: Conjunto de datos que recoge el registro detallado de todas las transacciones de una empresa, útil para análisis en BI.
• Holografía de Datos (Data Holography): Concepto emergente en el que se visualiza y analiza datos a través de representaciones tridimensionales para obtener una comprensión más profunda y detallada.

I

• Incremental Load: Proceso de cargar solo los datos nuevos o modificados en un sistema de BI, en lugar de cargar todos los datos cada vez, lo que optimiza el rendimiento.
• Incremental Refresh (Actualización Incremental): Técnica en BI que solo actualiza los datos modificados o nuevos en lugar de actualizar todos los datos, mejorando la eficiencia y reduciendo los tiempos de carga.
• Indicador Clave de Desempeño (KPI): Métrica que mide el rendimiento de un proceso o actividad en función de un objetivo específico.
  Indicadores de Desempeño (Performance Indicators): Métricas que ayudan a medir cómo se está desempeñando una organización en relación con sus objetivos estratégicos.
• Información en Tiempo Real: Datos que se actualizan continuamente para reflejar el estado más reciente de un proceso o evento.
• Ingestión de Datos (Data Ingestion): Proceso de importar datos de diferentes fuentes a una base de datos, un data warehouse o un data lake para su análisis.
• Integración de Datos (Data Integration): Proceso de combinar datos de diferentes fuentes en un único repositorio para su análisis, mejorando la coherencia y accesibilidad de la información.
• Integración de Datos: Proceso de combinar datos de diferentes fuentes para crear una vista unificada y consistente.
• Inteligencia Artificial (AI): Área de la informática que imita la cognición humana para ejecutar tareas complejas como el análisis predictivo, el procesamiento del lenguaje natural y la toma de decisiones automatizadas en BI.
• Interfaz de Programación de Aplicaciones (API) Conjunto de protocolos y herramientas que permiten que diferentes aplicaciones se comuniquen y compartan datos, lo que facilita la integración de sistemas de BI con otros servicios y plataformas.

J

• JavaScript: Lenguaje de programación utilizado para crear aplicaciones interactivas en la web, comúnmente integrado con herramientas de visualización de datos en BI.
• JIT (Just in Time): Estrategia de gestión de inventarios y procesos donde los recursos y datos son procesados exactamente cuando se necesitan, minimizando costos y tiempos de espera.
• JSON (JavaScript Object Notation): Formato estándar de intercambio de datos, utilizado para almacenar y transportar datos entre servidores y aplicaciones, comúnmente en análisis de BI para representar datos no estructurados.
• Jupyter Lab: Herramienta de desarrollo interactiva que permite trabajar con Python, R y otros lenguajes para realizar análisis de datos y visualizaciones, ampliamente utilizada en BI.
• Jupyter Notebooks: Herramienta interactiva usada en análisis de datos y BI para escribir código, realizar análisis y visualizar datos en un solo lugar. Es comúnmente utilizada con Python y R.

K

• K-Means Clustering: Algoritmo de machine learning utilizado para agrupar datos en “K” clústeres (grupos) basados en características similares. Se usa frecuentemente en segmentación de mercado y análisis de datos.
• Kaggle: Plataforma en línea para competiciones de análisis de datos y machine learning, que también proporciona datasets y recursos educativos para trabajar con BI.
• KDD (Knowledge Discovery in Databases): Proceso de descubrir patrones y conocimiento útil a partir de grandes volúmenes de datos a través de técnicas como minería de datos y machine learning.
• Key Data (Datos Clave): Conjunto de datos más relevantes que se utilizan para realizar análisis cruciales y tomar decisiones estratégicas dentro de una organización.
• Knowledge Base (Base de Conocimiento): Repositorio centralizado de información que contiene conocimientos, mejores prácticas y soluciones a problemas, útil para análisis en BI al extraer insights de datos no estructurados.
• Knowledge Management (Gestión del Conocimiento): Procesos y sistemas que facilitan la recopilación, almacenamiento y diseminación del conocimiento dentro de una organización.
• KPI (Key Performance Indicator): Indicador que mide el rendimiento de un proceso específico en función de un objetivo concreto; se utiliza para monitorear y mejorar el desempeño de las operaciones.  Ayudan a las organizaciones a medir y evaluar su éxito en relación con sus objetivos estratégicos.

L

• Lago de Datos (Data Lake): Almacén de datos sin estructurar o semiestructurados, donde se pueden almacenar grandes volúmenes de datos en su forma original.
• Lag Time (Tiempo de Retraso): El tiempo que transcurre entre la recopilación de datos y el momento en que se pueden utilizar para tomar decisiones, un factor importante a considerar en los sistemas de BI en tiempo real.
• Lagging Indicator (Indicador Rezagado): Métrica que sigue a los eventos o resultados, como las ganancias de una empresa que solo se reflejan después de que los eventos ocurren.
• Landing Zone: Espacio de almacenamiento temporal de datos donde se integran y transforman antes de cargarlos en un data warehouse o data lake.
  Latencia de Datos (Data Latency): Tiempo entre la captura de los datos y su disponibilidad para análisis o toma de decisiones.
• Lean BI: Enfoque de BI que busca eliminar procesos ineficientes, centrarse en el valor agregado y optimizar los recursos para ofrecer análisis rápidos y accesibles.
• Limpieza de Datos (Data Cleansing): Proceso de identificar y corregir o eliminar errores, duplicados y datos incompletos para mejorar la calidad de los datos.
• Log Analysis (Análisis de Registros): Análisis de datos generados por los registros de sistemas y aplicaciones para identificar problemas, optimizar operaciones y mejorar la toma de decisiones en BI.
• Logística Inversa: Proceso de gestionar la devolución y reciclaje de productos; se analiza con BI para optimizar la cadena de suministro y reducir costos.

M

• Machine Learning (Aprendizaje Automático): Subcampo de la inteligencia artificial que utiliza algoritmos para aprender patrones a partir de datos y hacer predicciones o decisiones basadas en ellos.
• Metadata Management: Práctica de gestionar y administrar metadatos, o datos sobre los datos, para facilitar su uso, comprensión e integración en los sistemas de BI.
• Metadata Repository: Almacenamiento centralizado de metadatos que describe la estructura y el significado de los datos, facilitando su gestión y comprensión en BI.
• Metadatos: Información que describe otros datos, proporcionando detalles sobre el contenido, formato y estructura de los datos.
• Métrica: Medida cuantitativa que evalúa el rendimiento de un aspecto específico de una empresa.
• Métricas de Churn: Indicadores que calculan la tasa de abandono de clientes, esencial para la retención y análisis del ciclo de vida del cliente.
• Métricas de Productividad: Indicadores utilizados para medir la eficiencia y efectividad de los procesos de negocio, como el tiempo de respuesta de un equipo de servicio al cliente.
• Microservicios: Enfoque arquitectónico que permite construir sistemas de BI más flexibles, modulares y escalables mediante la creación de pequeños servicios independientes y autónomos.
• MLOps: Conjunto de prácticas y herramientas que integran el desarrollo y despliegue de modelos de machine learning con las operaciones de TI para mejorar la automatización y eficiencia en los procesos de BI.
• Modelo Predictivo (Predictive Model): Modelo estadístico o de machine learning utilizado para hacer predicciones sobre eventos futuros basados en patrones pasados extraídos de los datos.
• Modelo Predictivo: Algoritmo de machine learning que analiza datos históricos para hacer predicciones de eventos futuros.
• Modelo Relacional: Estructura que organiza datos en una base de datos en forma de tablas que se relacionan entre sí a través de claves primarias y extranjeras.
• Modelos Predictivos: Algoritmos que analizan datos históricos y patrones para realizar predicciones sobre el futuro.

N

• Natural Language Generation (NLG): Tecnología que utiliza algoritmos para convertir datos en texto narrativo, creando informes o resúmenes automáticos en BI.
• Natural Language Processing (NLP): Tecnología de inteligencia artificial que permite a las máquinas interpretar y analizar lenguaje humano en forma de texto, facilitando el análisis de opiniones y minería de texto.
• Natural Language Query (Consulta en Lenguaje Natural): Función que permite a los usuarios realizar consultas sobre bases de datos utilizando lenguaje humano, sin necesidad de conocimientos de SQL o programación.
• Normalización de Datos: Proceso de estructuración de datos en una base de datos para reducir la redundancia y mejorar la eficiencia en las consultas.
• Normalización: Proceso de organizar datos en una base de datos para minimizar la redundancia y mejorar la eficiencia de almacenamiento.
• NoSQL: Tipo de bases de datos que no utilizan el modelo relacional tradicional (SQL), permitiendo manejar datos no estructurados o semiestructurados, común en análisis de Big Data.
• Nube (Cloud Computing): Plataforma de tecnología que permite almacenar, gestionar y analizar datos en servidores remotos accesibles a través de Internet, comúnmente usada en BI para alojar data warehouses y herramientas de análisis.
• Nube Privada (Private Cloud): Infraestructura de nube dedicada a una sola organización, proporcionando mayor control sobre los datos y la seguridad en BI.

O

• Observabilidad de Datos: Capacidad de rastrear y monitorizar el flujo de datos en tiempo real dentro de un sistema, ayudando a identificar problemas de calidad o de rendimiento en los procesos de BI.
• ODS (Operational Data Store): Base de datos que almacena datos operativos en tiempo real y sirve como fuente de datos para el data warehouse.
• OLAP (Online Analytical Processing) Tecnología que permite realizar análisis multidimensionales y consultar datos de manera rápida, permitiendo navegar entre diferentes dimensiones de los datos.
• OLAP Cube (Cubo OLAP): Herramienta de análisis multidimensional que organiza los datos de una forma que permite realizar consultas rápidas y detalladas desde varias perspectivas.
• On-Demand Analytics: Modelo de análisis de datos bajo demanda, que permite a los usuarios acceder a los informes y análisis según lo necesiten, sin depender de consultas programadas.
• On-Premises BI: Solución de BI que se implementa y gestiona dentro de las instalaciones de la empresa, en lugar de ser proporcionada como un servicio en la nube.
• Optimización de Consultas (Query Optimization): Proceso de mejorar la eficiencia de las consultas a la base de datos para reducir el tiempo de respuesta y mejorar el rendimiento en el análisis de BI.
• Out-of-the-box: Soluciones listas para usar sin necesidad de personalización adicional, como las herramientas de BI que ofrecen dashboards y funciones predefinidas.
• Outliers (Valores Atípicos): Datos que se desvían significativamente de los demás y pueden influir en los análisis si no se tratan adecuadamente.

P

• PaaS (Platform as a Service): Modelo de computación en la nube que ofrece plataformas completas para el desarrollo y la ejecución de aplicaciones, como plataformas de BI que permiten crear dashboards y realizar análisis sin tener que gestionar la infraestructura.
• Parques de Datos (Data Parks): Espacios de almacenamiento grandes y seguros donde se gestionan y analizan los datos a gran escala, similar a un data lake o data warehouse.
• Performance Tuning: Proceso de optimización de sistemas de BI, bases de datos y consultas para mejorar la velocidad de procesamiento y la eficiencia en el análisis de datos.
• Pipeline de Datos: Serie de procesos automáticos para la extracción, transformación y carga de datos de una fuente a otra.
• Pipeline de ETL: Proceso automatizado de extracción, transformación y carga de datos, utilizado para trasladar y adaptar datos desde fuentes externas hasta un data warehouse.
• Power BI: Herramienta de visualización de datos de Microsoft que permite crear informes interactivos y dashboards para la toma de decisiones.
• Power Query: Herramienta de extracción y transformación de datos utilizada en plataformas como Microsoft Power BI y Excel para integrar datos desde múltiples fuentes.
• Predicción de Datos: Uso de modelos estadísticos y algoritmos de machine learning para predecir futuros resultados basados en patrones pasados y presentes en los datos.
• Predictive Analytics (Análisis predictivo): Uso de técnicas estadísticas y algoritmos de machine learning para hacer predicciones sobre resultados futuros basados en datos históricos.
• Prescriptive Analytics (Análisis Prescriptivo): Tipo de análisis que no solo predice lo que puede suceder, sino que también sugiere posibles acciones para influir en esos resultados, ayudando a la toma de decisiones.
• Python: Lenguaje de programación utilizado en BI y análisis de datos, conocido por sus bibliotecas especializadas para análisis y visualización.

Q

• Quality Assurance (QA): Proceso de garantizar que los datos y los sistemas de BI sean precisos, fiables y estén funcionando correctamente antes de ser utilizados.
• Quality of Data (Calidad de los Datos): Medida que determina la precisión, integridad, consistencia y fiabilidad de los datos en un sistema de BI, lo que es crucial para obtener resultados significativos.
  Quality of Service (QoS): Medición de la eficiencia y fiabilidad del sistema de BI, que asegura que los datos y las aplicaciones están disponibles y responden a tiempo.
• Query Language: Lenguaje utilizado para hacer consultas sobre bases de datos, como SQL, que permite extraer, modificar y analizar los datos.
• Query Optimization (Optimización de Consultas): El proceso de hacer que las consultas a bases de datos sean más rápidas y eficientes, minimizando el tiempo de respuesta y mejorando el rendimiento general.

R

• RAPIDS: Conjunto de bibliotecas de código abierto desarrolladas por NVIDIA que aprovechan la aceleración de la GPU para realizar análisis y machine learning a gran escala.
• Real-Time Analytics (Análisis en Tiempo Real): Análisis de datos inmediatamente después de su captura, lo que permite tomar decisiones instantáneas basadas en datos frescos y actualizados.
• Recomendación de Productos (Product Recommendation): Tecnología utilizada para sugerir productos a los clientes en función de su historial de compras o comportamientos previos, común en el análisis de BI aplicado al comercio electrónico.
• Red Neuronal Artificial: Modelo de machine learning inspirado en el cerebro humano, que procesa información a través de múltiples capas de “neuronas” para analizar datos complejos.
• Regla de Negocio: Declaración que define o restringe aspectos del negocio, como políticas o procesos; a menudo implementada en sistemas de BI para asegurar el cumplimiento de estándares.
• Regresión Logística: Técnica estadística usada en BI para modelar la relación entre una variable dependiente binaria (como “sí” o “no”) y una o más variables independientes.
• Regresión: Técnica de análisis estadístico que evalúa la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes.
• Relational Database Management System (RDBMS): Sistema de gestión de bases de datos que organiza los datos en tablas relacionadas entre sí, utilizado para almacenar y gestionar datos estructurados.
• Reporting: Proceso de crear informes que resumen los datos para informar sobre el rendimiento de un negocio o área específica.
• ROI (Return on Investment): Métrica que mide el rendimiento de una inversión en términos de beneficios obtenidos respecto a los costos.
• RPA (Robotic Process Automation): Uso de robots de software para automatizar tareas repetitivas y basadas en reglas, lo que ayuda a optimizar los flujos de trabajo en BI.

S

• SaaS (Software as a Service): Modelo de distribución de software en la nube que ofrece acceso a aplicaciones de BI sin necesidad de instalación, mantenimiento o infraestructura por parte del usuario.
• Scoring: Asignación de puntuaciones a elementos, como clientes o leads, para determinar su valor potencial o la probabilidad de conversión en una venta, común en análisis de BI orientado al marketing.
• Segmentación de Clientes: Proceso de dividir la base de clientes en grupos basados en características comunes para optimizar estrategias de negocio.
• Seguridad de Datos (Data Security): Conjunto de medidas y tecnologías que protegen los datos en BI contra accesos no autorizados, pérdidas o manipulaciones.
  Self-Service BI: Enfoque de BI que permite a los usuarios no técnicos acceder, analizar e interpretar los datos de manera autónoma, sin necesidad de depender del departamento de IT.
• Sentiment Analysis (Análisis de Sentimientos): Técnica de BI que utiliza procesamiento de lenguaje natural (NLP) para analizar opiniones y emociones expresadas en textos, como comentarios de clientes o publicaciones en redes sociales.
  Snowflake Schema (Esquema de Copo de Nieve): Estructura de organización de datos en un data warehouse en la que las tablas de dimensiones están normalizadas en varias tablas más pequeñas, creando una forma de copo de nieve.
• SQL (Structured Query Language): Lenguaje de programación usado para gestionar y consultar bases de datos relacionales.
• SQL Injection: Técnica maliciosa que explota vulnerabilidades en las bases de datos para ejecutar código SQL no autorizado. En BI, se deben aplicar medidas de seguridad para evitar estos ataques.
• SQL Server Reporting Services (SSRS): Plataforma de Microsoft para crear, gestionar y entregar informes empresariales de datos almacenados en SQL Server.
• Streaming Analytics: Tipo de análisis que procesa datos en tiempo real a medida que se generan, común en aplicaciones de BI que requieren decisiones instantáneas, como monitoreo de tráfico o análisis de redes sociales.

T

• Tablas de Hechos y Dimensiones: Elementos principales en un modelo de data warehouse; las tablas de hechos contienen datos transaccionales y las de dimensiones almacenan atributos descriptivos.
• Tablas Pivotantes (Pivot Tables): Herramienta que permite reorganizar y resumir datos en diferentes perspectivas, comúnmente usada en análisis de BI en Excel y otras herramientas.
• Tablero (Dashboard): Herramienta visual que permite ver indicadores clave y métricas importantes en un solo lugar para monitorear el desempeño de una empresa.
• Tendencia de Datos (Data Trend): Análisis de los datos para identificar patrones a lo largo del tiempo, como el comportamiento de ventas o la evolución de una métrica clave.
• Text Mining (Minería de Texto): Proceso de analizar textos no estructurados para extraer información significativa.
• Tiempo de Latencia (Latency): Retraso en el tiempo entre la recopilación de datos y su disponibilidad para el análisis o presentación de informes en BI.
• Tiempo Real (Real-Time Data): Datos que se actualizan de forma continua o casi continua, permitiendo análisis y decisiones instantáneas.
• Time-Series Analysis (Análisis de Series Temporales): Análisis de datos organizados cronológicamente para identificar patrones y prever tendencias futuras, útil en BI para pronosticar ventas, inventarios o demanda.
• Tokenization (Tokenización): Proceso de reemplazar datos sensibles, como información de tarjetas de crédito, por valores de referencia (tokens), para proteger la privacidad y seguridad de los datos.
• Transformación de Datos: Proceso en el que se modifica la estructura o el formato de los datos para hacerlos más adecuados para el análisis.

U

• Unified Analytics Platform (Plataforma Unificada de Análisis): Plataforma integral que permite realizar análisis de datos desde diversas fuentes en un solo lugar, facilitando la integración y el acceso a la información para los usuarios de BI.
• Unified Data Platform: Plataforma que integra todas las fuentes de datos de una organización, permitiendo un acceso fácil y coherente a los datos desde un único punto de consulta.
• Usabilidad (Usability): Facilidad de uso de una herramienta o plataforma de BI, que influye en la eficiencia y efectividad con que los usuarios pueden acceder, analizar y reportar datos.
• User Experience (UX): Experiencia de usuario en BI se refiere a la facilidad de uso y satisfacción que experimentan los usuarios al interactuar con una herramienta de BI.
• User Story (Historia de Usuario): Descripción de una funcionalidad o característica de un sistema desde la perspectiva del usuario final, utilizada en el desarrollo de soluciones BI.
• User-Centric BI: Enfoque de BI que pone al usuario final en el centro, asegurando que las herramientas de BI sean accesibles, fáciles de usar y ajustadas a las necesidades de los diferentes roles dentro de la organización.

V

• Valor de Vida del Cliente (Customer Lifetime Value): Métrica que calcula el valor total que un cliente aporta a una empresa durante toda su relación con ella.
• Valoración de Riesgos: Evaluación y cálculo de la probabilidad de eventos negativos en los datos; usado en BI para reducir riesgos empresariales.
• Vertical Analytics: Análisis de datos enfocado en un área o industria específica, como el análisis de ventas en comercio minorista o el análisis financiero en el sector bancario.
• Virtual Data Warehouse: Concepto que hace referencia a un sistema que proporciona acceso a datos de un conjunto diverso de fuentes sin necesidad de mover o copiar físicamente los datos.
• Virtual Reality (Realidad Virtual): Tecnología que crea entornos inmersivos mediante dispositivos electrónicos, utilizada para visualizar datos complejos o realizar análisis interactivos en BI.
• Virtualización de Datos: Técnica que permite acceder a datos almacenados en diferentes sistemas de forma unificada, sin moverlos físicamente, para su análisis en BI.
• Visualización Predictiva: Gráficos y diagramas que permiten representar datos históricos y proyectarlos hacia el futuro, facilitando la comprensión de tendencias y patrones en BI.
• VLOOKUP: Función de búsqueda utilizada en herramientas como Excel, que permite buscar un valor en una tabla y devolver un valor relacionado, útil para análisis rápidos de datos.
• Volumen de Datos: Uno de los componentes de Big Data, se refiere a la gran cantidad de datos que se generan y necesitan analizarse.

W

• Warehouse Management System (WMS): Sistema que gestiona el flujo de inventario en almacenes; los datos del WMS suelen integrarse en sistemas de BI para el análisis de la cadena de suministro.
• Web Analytics: Herramienta que permite analizar el comportamiento de los usuarios en sitios web para extraer insights sobre el tráfico, interacciones y rendimiento del sitio.
• Web Scraping: Técnica que permite extraer grandes cantidades de datos de sitios web automáticamente, que luego se pueden analizar en plataformas de BI para obtener insights de tendencias o comportamientos en línea.
• Workflow Automation: Uso de herramientas y tecnologías para automatizar el flujo de trabajo y la toma de decisiones en BI, lo que mejora la eficiencia y reduce los errores humanos.

Y

• YAML (Yet Another Markup Language): Lenguaje de marcado legible por humanos utilizado para configurar herramientas y plataformas de BI, especialmente en la gestión de pipelines de datos.

Z

• Z-Score Normalization: Técnica utilizada para transformar datos en una escala común de media 0 y desviación estándar 1, facilitando la comparación de datos de diferentes escalas o unidades.
• Z-Score: Estadística que indica cuántas desviaciones estándar se encuentra un dato respecto a la media, útil para detectar valores atípicos en BI.
• Zero-Trust Architecture (Arquitectura de Confianza Cero): Modelo de seguridad que asume que ninguna entidad, ya sea interna o externa, debe ser confiable, y exige autenticación y validación continua para acceder a los datos.
• Zero-Trust Security: Modelo de seguridad que asume que ninguna entidad, interna o externa, es confiable y requiere autenticación y validación continua para acceder a los datos.

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