Te dejamos este Glosario de Business Analytics para no perderte nada. Incluimos un Glosario General, Glosario de Business Intelligence, de Machine Learning y Transformación Digital.
Generales
KPI (Key Performance Indicator): Indicador Clave de Desempeño. Es una medida cuantitativa utilizada para evaluar el rendimiento de un proceso, departamento o toda una organización en función de los objetivos establecidos. Los KPIs son utilizados para medir y monitorear el progreso hacia metas específicas.
Métricas: Son medidas o valores cuantitativos utilizados para evaluar y cuantificar diferentes aspectos del rendimiento empresarial. Las métricas se utilizan para realizar análisis y tomar decisiones basadas en datos. Pueden abarcar diferentes áreas, como ventas, marketing, finanzas, atención al cliente, entre otras.
Data Warehouse (Almacén de datos): Es una base de datos centralizada que se utiliza para almacenar grandes cantidades de datos estructurados y semiestructurados de diversas fuentes. El objetivo principal de un Data Warehouse es proporcionar un entorno de almacenamiento optimizado y unificado para facilitar el análisis y la generación de informes en una organización.
Data Lake: Es un repositorio de almacenamiento que almacena datos en su forma original, sin necesidad de estructuración previa. Un Data Lake permite la acumulación de grandes volúmenes y variedades de datos, tanto estructurados como no estructurados, y se utiliza como una fuente flexible para análisis y descubrimiento de patrones.
Glosario Business Intelligence
Business Intelligence (BI): Es un conjunto de técnicas, herramientas y procesos utilizados para recopilar, analizar y presentar información empresarial con el fin de tomar decisiones informadas y estratégicas.
Datos: Son hechos o información que se recopilan y se utilizan como base para el análisis en BI. Pueden ser numéricos, textuales, estructurados o no estructurados.
Extracción, Transformación y Carga (ETL): Es el proceso de recopilar, limpiar, transformar y cargar los datos desde diferentes fuentes en un almacén de datos o data warehouse para su análisis posterior.
Almacén de datos (Data Warehouse): Es una base de datos centralizada que se utiliza para almacenar datos de múltiples fuentes y prepararlos para su análisis en BI. Suele estar optimizado para consultas y análisis rápidos.
Minería de datos (Data Mining): Es el proceso de descubrir patrones, tendencias y relaciones ocultas en conjuntos de datos utilizando técnicas estadísticas y de aprendizaje automático.
Cuadro de mando (Dashboard): Es una interfaz visual que muestra métricas clave, indicadores de rendimiento y otros datos relevantes para el seguimiento y control de los objetivos empresariales. Los cuadros de mando suelen presentarse de forma gráfica y actualizarse en tiempo real.
Análisis ad hoc: Es un tipo de análisis realizado de forma no estructurada y flexible para responder preguntas específicas o abordar problemas concretos. Los usuarios pueden explorar los datos libremente y generar informes personalizados.
Informe: Es un documento que presenta información resumida y estructurada sobre el rendimiento empresarial. Los informes en BI suelen incluir tablas, gráficos y visualizaciones para facilitar la comprensión de los datos.
Análisis de tendencias: Es el proceso de identificar y analizar patrones y tendencias a lo largo del tiempo para comprender el rendimiento pasado y predecir el comportamiento futuro.
Inteligencia empresarial prescriptiva: Es una forma avanzada de BI que utiliza análisis predictivos y técnicas de optimización para recomendar acciones y decisiones específicas que mejoren el rendimiento empresarial.
Análisis descriptivo: Es el tipo de análisis que se centra en la descripción y resumen de datos históricos para comprender lo que ha sucedido en el pasado. Proporciona una visión retrospectiva del rendimiento empresarial.
Análisis predictivo: Es el proceso de utilizar modelos estadísticos y algoritmos para predecir eventos futuros o tendencias basadas en datos históricos. Ayuda a anticipar posibles resultados y tomar decisiones proactivas.
Análisis de Big Data: Se refiere al proceso de analizar grandes volúmenes de datos, tanto estructurados como no estructurados, con el objetivo de descubrir patrones, tendencias y relaciones que puedan proporcionar información valiosa para la toma de decisiones empresariales.
Inteligencia de negocios móvil: Es la capacidad de acceder, visualizar y analizar datos empresariales en dispositivos móviles como teléfonos inteligentes o tabletas. Permite a los usuarios tomar decisiones basadas en datos en cualquier momento y lugar.
Cuadro de mando integral (Balanced Scorecard): Es un marco de gestión estratégica que utiliza métricas e indicadores clave para evaluar y medir el rendimiento de una organización en áreas como finanzas, clientes, procesos internos y aprendizaje y crecimiento.
Análisis de rentabilidad: Es el proceso de evaluar y medir la rentabilidad de diferentes productos, clientes o segmentos de mercado. Ayuda a identificar las fuentes de beneficios y a tomar decisiones para maximizar la rentabilidad empresarial.
Visualización de datos: Es la representación gráfica de los datos para facilitar su comprensión y análisis. Las visualizaciones de datos pueden incluir gráficos, mapas, diagramas y otras representaciones visuales.
Minería de texto: Es la aplicación de técnicas de minería de datos a datos de texto no estructurados, como correos electrónicos, documentos, comentarios de redes sociales, etc. El objetivo es descubrir patrones, temas y opiniones para obtener información valiosa.
Análisis de series temporales: Es el análisis de datos que están organizados en función del tiempo. Se utiliza para identificar patrones estacionales, tendencias a largo plazo y otros aspectos relacionados con la evolución de los datos a lo largo del tiempo.
Inteligencia de negocios colaborativa: Es la práctica de compartir y colaborar en el análisis de datos y la toma de decisiones empresariales. Permite a los equipos trabajar juntos y compartir conocimientos para obtener una visión más completa y precisa de los datos.
Estos términos adicionales amplían el glosario de Business Intelligence y abarcan diferentes aspectos y técnicas utilizadas en el campo. ¡Espero que te resulten útiles!
Glosario de Machine Learning
Machine Learning (Aprendizaje Automático): Es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en el desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a las máquinas aprender y tomar decisiones a partir de datos sin ser programadas explícitamente.
Algoritmo: Es una serie de pasos o reglas que se utilizan para resolver un problema o realizar una tarea específica. En el contexto del Machine Learning, los algoritmos se utilizan para entrenar modelos y hacer predicciones basadas en los datos.
Modelo: Es una representación matemática de un sistema o proceso basada en datos de entrenamiento. En Machine Learning, los modelos se crean y ajustan utilizando algoritmos con el fin de realizar predicciones o tomar decisiones.
Entrenamiento (Training): Es el proceso de presentar un conjunto de datos al algoritmo de Machine Learning con el fin de que aprenda y ajuste los parámetros del modelo. Durante el entrenamiento, el modelo busca patrones y relaciones en los datos.
Conjunto de datos de entrenamiento (Training Dataset): Es el conjunto de datos utilizado para entrenar un modelo de Machine Learning. Este conjunto de datos debe contener ejemplos etiquetados o anotados, donde se conoce la respuesta o salida esperada.
Conjunto de datos de prueba (Test Dataset): Es un conjunto de datos separado del conjunto de entrenamiento que se utiliza para evaluar el rendimiento y la precisión del modelo una vez que ha sido entrenado. El conjunto de prueba no se utiliza en el proceso de entrenamiento.
Supervisado (Supervised Learning): Es un tipo de aprendizaje automático en el que el modelo se entrena utilizando ejemplos etiquetados. El modelo aprende a partir de estos ejemplos y luego se utiliza para predecir o clasificar nuevas instancias.
No supervisado (Unsupervised Learning): Es un tipo de aprendizaje automático en el que el modelo se entrena utilizando ejemplos no etiquetados. El modelo busca patrones o estructuras ocultas en los datos sin una respuesta de salida conocida.
Aprendizaje por refuerzo (Reinforcement Learning): Es un tipo de aprendizaje automático en el que un agente interactúa con un entorno y aprende a través de la retroalimentación en forma de recompensas o castigos. El agente busca maximizar la recompensa a lo largo del tiempo.
Overfitting y Underfitting: El overfitting se produce cuando un modelo de Machine Learning se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento y no generaliza bien a nuevos datos. El underfitting ocurre cuando un modelo no es lo suficientemente complejo como para capturar las relaciones en los datos.
Glosario de Transformación Digital
Transformación digital: Es el proceso de integrar la tecnología en todos los aspectos de una organización para mejorar la eficiencia, la productividad y la experiencia del cliente.
Innovación digital: La creación y adopción de nuevas tecnologías, soluciones y modelos de negocio digitales para impulsar el crecimiento y la competitividad de una empresa.
Estrategia digital: El plan estratégico que establece los objetivos, las acciones y los recursos necesarios para llevar a cabo la transformación digital de una organización.
Cultura digital: Una mentalidad y conjunto de valores que fomenta la apertura al cambio, la colaboración, la experimentación y el aprendizaje continuo en el contexto de la transformación digital.
Liderazgo digital: El rol de los líderes en impulsar y respaldar la transformación digital de una organización, promoviendo la adopción de tecnología y la cultura digital.
Customer-centric: Centrado en el cliente. En el contexto de la transformación digital, se refiere a la orientación de todas las estrategias y acciones hacia la satisfacción de las necesidades y expectativas de los clientes, utilizando tecnología y datos para ofrecer experiencias personalizadas.
Big data: Grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados que se generan a partir de diversas fuentes, como redes sociales, sensores, transacciones en línea, entre otros. La transformación digital utiliza el análisis de big data para obtener información valiosa y tomar decisiones informadas.
Internet de las cosas (IoT, por sus siglas en inglés): La interconexión de dispositivos físicos (como electrodomésticos, vehículos, sensores, etc.) a través de internet, permitiendo la recopilación y el intercambio de datos. La transformación digital puede aprovechar el IoT para mejorar la eficiencia y la automatización de los procesos.
Inteligencia artificial (IA): La capacidad de las máquinas y sistemas informáticos para simular la inteligencia humana y realizar tareas como el reconocimiento de voz, el aprendizaje automático y la toma de decisiones. La transformación digital puede utilizar la IA para automatizar procesos, personalizar la experiencia del cliente y mejorar la eficiencia operativa.
Ciberseguridad: La protección de los sistemas informáticos y los datos contra amenazas y ataques cibernéticos. La transformación digital requiere un enfoque sólido de ciberseguridad para garantizar la confidencialidad, integridad y disponibilidad de la información.