Glosario completo de términos de análisis de datos y BI

Bienvenido a nuestro completo glosario dedicado a los términos y conceptos esenciales en el ámbito del Análisis de Datos e Inteligencia de Negocios (BI, por sus siglas en inglés). Navegar por el complejo panorama de los datos puede resultar desalentador, especialmente con la continua aparición de nuevas tecnologías, metodologías y terminologías. Ya sea que seas un estudiante, un analista en ciernes, un científico de datos, un ejecutivo de negocios o simplemente un aprendiz curioso, este glosario está diseñado para ser tu brújula de navegación, iluminando el camino con definiciones claras y concisas.

Nuestro glosario actúa como un recurso dinámico, proporcionando claridad y comprensión para términos que van desde los elementos fundamentales de los datos hasta las técnicas analíticas avanzadas. Cada término se explica cuidadosamente con el objetivo de ofrecer una visión equilibrada, accesible para lectores de diversos niveles de experiencia. Aquí, no solo encontrarás definiciones, sino también explicaciones breves que brindan contexto y relevancia a aplicaciones del mundo real.

Embárcate en tu viaje de aprendizaje con confianza, armado con un recurso que desmitifica el argot y las complejidades de la Analítica de Datos y la Inteligencia de Negocios. Utiliza este glosario como referencia, ayuda de estudio o como una herramienta para facilitar la comunicación en entornos profesionales. ¡Sumérgete, explora y mejora tu conocimiento y comprensión del lenguaje de los datos!

A . B . C . D . E . F . G . H . I . J . K . L . M . N . O . P . Q . R . S . T . U . V . W . X . Z

A

  • Algorithm (Algoritmo): Un conjunto de reglas o procedimientos para resolver un problema. En la analítica de datos, los algoritmos se utilizan para analizar y procesar datos y extraer información valiosa.
  • Analytics (Analítica): La ciencia de examinar datos para sacar conclusiones y respaldar la toma de decisiones. Implica recolectar, procesar y analizar grandes conjuntos de datos para descubrir patrones y tendencias.
  • Attribute (Atributo): Una propiedad o característica de una entidad. Los atributos contienen los datos que describen a las entidades.
  • Augmented Analytics (Análisis aumentado): El uso de tecnologías avanzadas como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para automatizar la preparación de datos, el descubrimiento de información y el intercambio. Aumenta la inteligencia humana, haciendo que el proceso analítico sea más rápido y accesible para los no expertos.

B

  • Business Analytics (Análisis aumentado): Un proceso impulsado por la tecnología que analiza datos y presenta información accionable para ayudar a ejecutivos, gerentes y otros usuarios finales corporativos a tomar decisiones comerciales informadas.
  • Big Data (Gran cantidad de datos): Conjuntos de datos extremadamente grandes que pueden ser analizados para revelar patrones, tendencias y asociaciones. También se refiere a conjuntos de datos extremadamente grandes que son demasiado grandes o complejos para ser manejados por software de procesamiento de datos tradicional. Los datos grandes se caracterizan por su volumen, variedad y velocidad.

C

  • Calculated Metric (Métrica Calculada): Una métrica derivada de cálculos matemáticos en una o más medidas existentes. Se utiliza para crear nuevas perspectivas a partir de los datos disponibles.
  • Column (Columna): En una tabla, una columna contiene datos para un solo atributo de una entidad.
  • CSV (Comma Separated Values)(Valores Separados por Comas): Un formato de archivo simple utilizado para almacenar datos tabulares, como una hoja de cálculo o una base de datos. Cada línea del archivo representa un registro de datos, y cada registro consiste en uno o más campos, separados por comas.
  • Conceptual Model (Modelo Conceptual): Una representación abstracta de las relaciones y entidades dentro de un sistema. Se centra en la comprensión de alto nivel del sistema y proporciona una base para crear modelos más detallados. El modelo conceptual ayuda a definir la estructura y alcance del modelo de datos, sirviendo como un plan para diseñar el esquema de la base de datos y las relaciones entre entidades.
  • Clustering (Cluster Analysis) (Análisis de Clústeres): Una técnica utilizada para agrupar puntos de datos o elementos que son similares entre sí. Se utiliza frecuentemente en investigación de mercado, reconocimiento de patrones y análisis de datos para identificar y aprovechar patrones dentro de los datos.

D

  • Data Exploration (Exploración de Datos): El proceso inicial de analizar un conjunto de datos para descubrir sus principales características y comprender su estructura, variables y valores. La exploración de datos es crucial para familiarizarse con un conjunto de datos, identificar anomalías y detectar patrones o tendencias. Este proceso a menudo implica resumir las principales características de un conjunto de datos utilizando métodos visuales (gráficos, diagramas, etc.) y estadísticas descriptivas.
  • Data Lake (Lago de Datos): Un repositorio de almacenamiento que contiene una gran cantidad de datos en su formato nativo. Los data lakes permiten el almacenamiento y análisis de datos no estructurados, lo cual no es posible con las bases de datos tradicionales.
  • Data Migration ( Migración de datos): Este es el proceso de seleccionar, preparar, extraer y transformar datos, y transferirlos permanentemente de un sistema de almacenamiento informático a otro. Este proceso es frecuentemente necesario cuando una organización decide utilizar un nuevo sistema informático o aplicación. La migración de datos es crucial para garantizar que los datos se transfieren de manera precisa y segura, y que sean accesibles y funcionales dentro del nuevo sistema. Este proceso a menudo implica la limpieza de datos y la adición de nuevas estructuras de datos.
  • Data Mining (Minería de datos): La práctica de examinar grandes bases de datos para generar nueva información. Las técnicas de minería de datos descubren patrones y relaciones en los datos que pueden no ser evidentes a través de análisis tradicionales.
  • Data Modeling (Modelado de Datos): El proceso de crear un modelo de datos para los datos que se almacenarán en una base de datos. Este proceso implica definir cómo se conectan, acceden y almacenan los datos.
  • Data Science (Ciencia de los datos): Un campo interdisciplinario que utiliza métodos científicos, procesos, algoritmos y sistemas para extraer conocimiento y perspectivas de datos estructurados y no estructurados.
  • Data Source (Fuente de datos): El lugar desde donde proviene los datos. Esto puede ser una base de datos, un almacén de datos, un lago de datos o fuentes de datos externas accedidas a través de APIs u otros medios.
  • Data Walls (Los muros de datos): Visualizaciones de datos utilizadas para rastrear y mejorar el rendimiento de individuos o grupos dentro de una organización. Los muros de datos se utilizan con frecuencia en educación y ventas para fomentar la mejora y la competencia.
  • Data Warehouse (Almacén de Datos): Un repositorio central de datos integrados recopilados de una o más fuentes dispares. Almacena datos históricos y actuales en un solo lugar y se utiliza para crear informes y análisis de datos. Los almacenes de datos son componentes esenciales en el campo de la inteligencia empresarial, permitiendo la recuperación y análisis de datos para respaldar los procesos de toma de decisiones.
  • Decision Trees (Árboles de Decisión): Un enfoque de modelado predictivo. Los árboles de decisión se utilizan para tareas de clasificación y regresión, proporcionando una representación gráfica que ilustra el proceso de toma de decisiones. El árbol se construye de tal manera que divide los conjuntos de datos en subconjuntos basados en el valor de las variables de entrada, lo que finalmente conduce a una salida o decisión predicha..
  • Descriptive Analytics (Análisis descriptivo): Esta es la etapa inicial del procesamiento de datos, resumiendo y visualizando datos históricos para identificar patrones, tendencias e ideas. La analítica descriptiva ayuda a las empresas a entender lo que ha sucedido en el pasado y analizar las métricas de rendimiento, proporcionando una base sólida para análisis y toma de decisiones adicionales.
  • Dimension (DIM or DIMS) (Dimensión): Una estructura que categoriza los datos. Las dimensiones se utilizan para segmentar y dividir los datos en un almacén de datos, proporcionando un medio para organizar y agrupar los datos. Por ejemplo, una dimensión de "Tiempo" podría incluir niveles jerárquicos como año, trimestre, mes y día. Las dimensiones ayudan en el análisis de datos de diversas formas y son fundamentales para crear informes significativos.
  • Dimensionality Reduction (Reducción de dimensionalidad): Esta es una técnica utilizada en análisis de datos y aprendizaje automático para reducir el número de variables de entrada en un conjunto de datos. La reducción de dimensionalidad es esencial al tratar conjuntos de datos con un gran número de variables (alta dimensionalidad), ya que ayuda a reducir la complejidad computacional, mitigar el riesgo de sobreajuste y mejorar el rendimiento del modelo.
  • Drill-Down (Profundizar): El proceso de explorar y visualizar datos a niveles más detallados. Los usuarios comienzan con datos de alto nivel y luego navegan hacia datos más granulares al enfocarse en elementos específicos. La funcionalidad de "drill-down" es crucial en tableros de control e informes, ayudando a los analistas y tomadores de decisiones a comprender los detalles detrás de los datos resumidos.
  • Dashboard (Panel de control): Una interfaz visual que presenta datos de manera fácil de leer, a menudo utilizando gráficos y diagramas. Los paneles de control se utilizan comúnmente en la inteligencia empresarial para mostrar indicadores clave de rendimiento (KPIs).

E

  • Entity (Entidad): Un elemento u objeto de importancia que debe ser representado en una base de datos.

F

  • Fact Table (Tabla de hechos): En un esquema de estrella o copo de nieve, la tabla de hechos es la tabla central que contiene datos cuantitativos (medidas) y claves que se vinculan a las tablas de dimensiones.
  • Feature Engineering (Ingeniería de características): El proceso de utilizar conocimientos del dominio para crear características que hagan que los algoritmos de aprendizaje automático funcionen. La ingeniería de características es crucial para aplicar el aprendizaje automático de manera efectiva.
  • Forecasting (Previsión): El proceso de hacer predicciones sobre valores futuros basados en datos históricos. Esta técnica se utiliza en varios campos, incluyendo finanzas y predicción del tiempo.

G

  • Grain (Granularity) ( Grano (Granularidad)): El nivel de detalle o profundidad de los datos almacenados en una base de datos o un conjunto de datos. Específicamente, en el almacenamiento de datos y en la inteligencia empresarial, el nivel de detalle de los datos representa el nivel más fino en el que los datos se almacenan. Comprender el nivel de detalle es crucial para el modelado y análisis efectivos de datos, ya que influye en cómo se pueden interpretar y utilizar los datos.

H

  • Hierarchy (Jerarquía): En el modelado de datos, jerarquía se refiere a una disposición estructurada de elementos en la que los elementos se organizan en niveles, donde cada nivel representa un cierto grado de granularidad o detalle.
  • Histogram (Histograma): Una representación gráfica de la distribución de un conjunto de datos, generalmente representada como barras. Proporciona una interpretación visual de los datos numéricos mostrando el número de puntos de datos que caen dentro de un rango de valores.
  • Hadoop: Un marco de trabajo de código abierto para el almacenamiento y procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos. Hadoop está diseñado para escalar desde servidores individuales hasta miles de máquinas, cada una proporcionando computación y almacenamiento.

I

  • Index (Índice): Una estructura de datos que mejora la velocidad de las operaciones de recuperación de datos en una tabla de base de datos a costa de escrituras adicionales y espacio de almacenamiento para mantener la estructura de datos del índice. Los índices se utilizan para ubicar rápidamente un registro de datos dado su clave de búsqueda sin tener que buscar en cada fila de una tabla de base de datos cada vez que se accede a ella. Los índices pueden crearse utilizando una o más columnas de una tabla de base de datos, proporcionando la base tanto para búsquedas rápidas aleatorias como para el acceso eficiente de registros ordenados.
  • Insights (Información clave): Valiosas piezas de información derivadas del análisis de datos. Los insights a menudo revelan tendencias, patrones o anomalías que pueden ser significativas para las estrategias comerciales y la toma de decisiones.
  • IoT (Internet of Things) (Internet de las cosas): Se refiere a la red de dispositivos físicos que están equipados con sensores y software para recopilar e intercambiar datos. El IoT genera grandes cantidades de datos que pueden ser analizados para obtener ideas.
  • In-memory Computing (En la Computación en Memoria): Una tecnología que almacena datos en la memoria principal del sistema (en lugar de en unidades de disco tradicionales) para mejorar el rendimiento, ofreciendo una recuperación y análisis de datos más rápidos.

J

K

  • Key: Un atributo o conjunto de atributos que identifica de manera única una instancia de una entidad.

L

  • Linear Regression (Regresión Lineal): Un método estadístico utilizado para modelar la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes. El método asume que la relación entre las variables es lineal.
  • Log Files (Archivos de registro): Archivos que registran eventos que ocurren en un sistema operativo u otras aplicaciones, o mensajes entre diferentes usuarios de un software de comunicación.
  • Logical Model (Modelo Lógico): Representa las entidades lógicas, atributos y relaciones entre las entidades. Proporciona una vista conceptual de los datos, abstrayéndose de los detalles de almacenamiento físico e implementación. El modelo lógico se utiliza típicamente como un plano para diseñar la base de datos física, y ayuda a comprender cómo se debe organizar la información y cómo se manejan las relaciones entre los datos.
  • Lookup Table (Tabla de búsqueda): Una tabla que contiene valores discretos que pueden ser utilizados para representar o traducir otros valores. Las tablas de búsqueda son frecuentemente utilizadas en procesos de transformación de datos para mapear valores de origen a valores de destino.

M

  • Machine Learning (ML) ( Aprendizaje automático): Un subconjunto de IA que proporciona a los sistemas la capacidad de aprender y mejorar automáticamente a partir de la experiencia sin ser programados explícitamente. El ML es fundamental para analizar grandes volúmenes de datos y realizar predicciones o recomendaciones basadas en datos.
  • Measure (Medida): En análisis de datos, una medida es un punto de datos cuantificable o métrica que puede ser analizada. Las medidas suelen ser datos numéricos que pueden ser agregados.
  • Metric (Métrica): Una medida cuantificable utilizada para seguir y evaluar el estado de un proceso específico. En análisis de datos, las métricas se utilizan para proporcionar ideas y son la base para un análisis posterior.
  • Metadata (Metadatos): Metadatos son datos que proporcionan información sobre otros datos. Los metadatos resumen información básica sobre los datos, facilitando la búsqueda y el trabajo con instancias particulares de datos.
  • Multidimensional Cubes ( Cubos multidimensionales): En las bases de datos OLAP, estas son estructuras de datos que permiten la recuperación rápida de datos para consultas analíticas. Cada dimensión representa una perspectiva diferente para el análisis.

N

  • Nested Queries ( Consultas anidadas): Consultas SQL en las que una consulta (la consulta interna) está incrustada dentro de otra consulta (la consulta externa). Las consultas anidadas se utilizan para recuperar datos que se utilizarán en la consulta principal como condición para restringir aún más los datos que se van a recuperar.
  • Normalization (Normalización): Un proceso utilizado para organizar una base de datos con el fin de reducir la redundancia y mejorar la integridad de los datos mediante la agrupación de propiedades en tablas basadas en relaciones.
  • NoSQL: Una clase de sistemas de bases de datos que proporcionan un mecanismo para el almacenamiento y recuperación de datos que se modelan de manera diferente a las relaciones tabulares utilizadas en las bases de datos relacionales. NoSQL es particularmente útil para almacenar datos no estructurados o semi-estructurados.

O

  • OLAP Cube: Un array multidimensional de datos optimizado para consultas e informes. Los cubos se utilizan en bases de datos OLAP (Procesamiento Analítico en Línea) para permitir a los usuarios analizar datos a lo largo de múltiples dimensiones.
  • Outlier (Atípica o anomalía): Una observación que se encuentra a una distancia anormal de otros valores en una muestra aleatoria de una población. En el análisis de datos, identificar los valores atípicos es crucial para una interpretación precisa de los datos.

P

  • Predictive Analytics (Predicción Analítica): Técnicas que utilizan algoritmos estadísticos y aprendizaje automático para identificar patrones en los datos y predecir resultados y tendencias futuras. La analítica predictiva no dice qué sucederá en el futuro, pero proporciona una estimación.

Q

  • Quantitative Data (Datos cuantitativos): Datos que pueden ser medidos y registrados con números. A menudo son recolectados para análisis estadístico con el fin de comprender patrones y realizar predicciones.
  • Query (Consulta): Una solicitud de recuperación de datos de una base de datos. Las consultas se utilizan para encontrar datos específicos filtrando criterios específicos.

R

  • Record (Registro): Una fila en una tabla, que contiene datos sobre un elemento específico.
  • Regression Analysis (Análisis de Regresión): Un conjunto de procesos estadísticos para estimar las relaciones entre variables. Ayuda a comprender cómo cambia el valor de la variable dependiente cuando se varía cualquiera de las variables independientes.
  • Relational Database (Base de datos relacional): Una tipo de base de datos que utiliza una estructura que permite a los usuarios identificar y acceder a los datos en relación con otra pieza de datos en la base de datos, a menudo utilizado para organizar y gestionar grandes cantidades de datos.
  • Report (Informe): Un documento que comunica visualmente los resultados del análisis de datos. Los informes a menudo incluyen gráficos, tablas y texto narrativo para transmitir información y conocimientos derivados de los datos. Pueden ser interactivos o estáticos, y sirven como una herramienta vital para que los tomadores de decisiones comprendan el rendimiento empresarial, las tendencias y las áreas que necesitan atención.
  • Row: Un registro en una tabla de base de datos.

S

  • Sample (Muestra): Un subconjunto de individuos o puntos de datos dentro de una población estadística.
  • Schema (Esquema): Un esquema o estructura que representa la configuración lógica de una base de datos. Define cómo se organiza la información y cómo se manejan las relaciones entre los datos. Los esquemas se utilizan para mapear la estructura de los datos y definir restricciones sobre los mismos, asegurando que los datos en la base de datos sean precisos y confiables.
  • Self-Service BI ( BI de autoservicio): Esta es una forma de inteligencia empresarial en la que los usuarios finales pueden crear sus propios informes y paneles sin ayuda técnica. Las herramientas de BI de autoservicio están diseñadas para ser fáciles de usar, lo que permite a las personas sin experiencia técnica visualizar y analizar datos, lo que les permite tomar decisiones empresariales informadas.
  • Slice and Dice ( Parte y pica): La capacidad de desglosar un conjunto de datos en partes más pequeñas y analizarlo desde diferentes perspectivas y niveles de detalle. Este proceso ayuda a los usuarios a analizar diversas dimensiones de los datos para extraer información relevante. Los usuarios pueden "cortar" los datos para ver un subconjunto y "triturar" los datos para analizarlos de diferentes formas.
  • Sentiment Analysis (Análisis de Sentimientos): Una técnica utilizada para determinar la actitud, opinión o sentimiento expresado en un texto, que es esencial para el monitoreo de redes sociales, reseñas de productos y servicio al cliente.
  • Snowflake Schema (Esquema de copo de nieve): Una extensión del esquema estrella utilizado en un almacén de datos, donde las tablas de dimensión relacionadas están normalizadas, lo que resulta en una estructura que utiliza menos espacio en disco y se asemeja a un copo de nieve.
  • Star Schema (Esquema Estrella): Un tipo de esquema de base de datos en la inteligencia de negocios donde una tabla de hechos central se conecta a una o más tablas de dimensiones utilizando claves externas. Se asemeja a una estrella, con la tabla de hechos en el centro y las tablas de dimensiones irradiando hacia afuera.
  • Stored Procedure (SPL) (Procedimiento almacenado): Una colección precompilada de una o más declaraciones SQL y, opcionalmente, declaraciones de control de flujo. Estas se almacenan bajo un nombre y se procesan en el servidor de la base de datos. Los procedimientos almacenados pueden ser invocados por disparadores, otros procedimientos almacenados o aplicaciones, y se utilizan para una variedad de tareas, como validación de datos, control de acceso y mejora de rendimiento.
  • Supervised Learning (Aprendizaje supervisado): Un tipo de aprendizaje automático donde el algoritmo se entrena con un conjunto de datos etiquetados, lo que significa que cada ejemplo de entrenamiento está asociado con una etiqueta de salida.
  • Surrogate Key (Clave Sustituta): Un identificador único para una entidad en el mundo modelado o un objeto en la base de datos. Es una clave artificial generada por el sistema, no derivada de los datos de la aplicación. Las claves sustitutas se utilizan a menudo como clave primaria en una tabla, sirviendo como sustituto de claves naturales que son complicadas o presentan otros problemas.
  • System Performance (Desempeño del sistema): La efectividad y eficiencia de un sistema computacional en el procesamiento y análisis de datos para generar conocimientos e informes deseados. En el contexto de la analítica de datos y la inteligencia empresarial (BI), abarca varios aspectos, incluyendo el rendimiento de las consultas, la velocidad de carga de datos, la eficiencia en la transformación de datos y la capacidad de respuesta de las herramientas de visualización y generación de informes. Optimizar el rendimiento del sistema es crucial para garantizar que las herramientas de analítica de datos y BI puedan manejar grandes conjuntos de datos y análisis complejos de manera oportuna, proporcionando a los usuarios los conocimientos que necesitan sin demoras innecesarias. El rendimiento puede verse afectado por las especificaciones del hardware, la arquitectura del sistema, el diseño de la base de datos y la eficiencia de los algoritmos utilizados para el procesamiento y análisis de datos.

T

  • Table (Tabla): Una estructura que organiza los datos en filas y columnas.
  • Table Joins (uniones de tablas): Un método en SQL para recuperar datos de dos o más tablas basado en columnas relacionadas entre ellas. Los tipos incluyen INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN y FULL JOIN.
  • Tabular Models ( Modelos Tabulares): Un tipo de modelo de datos utilizado en análisis, especialmente con Microsoft Analysis Services, que es eficiente para consultas y ofrece un rendimiento rápido con grandes cantidades de datos.
  • Time Series Data (Series de tiempo): Una serie de puntos de datos indexados, listados o representados gráficamente en orden cronológico. Se utiliza frecuentemente para seguir los cambios a lo largo del tiempo, como monitorear los precios de las acciones o rastrear datos de ventas.
  • Training Data (Datos de entrenamiento): El conjunto de datos utilizado para entrenar un modelo de aprendizaje automático. Los datos de entrenamiento ayudan al modelo a comprender y aprender las relaciones entre los datos.

U

  • Unique Key (Clave única): Un conjunto de uno o más atributos que identifica de manera única cada registro en una tabla de base de datos. Aunque similar a una clave primaria, las tablas pueden tener múltiples claves únicas pero solo una clave primaria. Una restricción de clave única asegura que todos los valores en la(s) columna(s) especificada(s) sean únicos en toda la tabla. Cada clave única corresponde a un registro específico y ningún par de registros puede tener el mismo valor de clave única.
  • Unsupervised Learning (Aprendizaje no supervisado): Un tipo de aprendizaje automático en el que se proporciona al algoritmo datos sin instrucciones explícitas sobre qué hacer con ellos. El sistema intenta aprender los patrones y la estructura a partir de los datos.

V

  • Variable: Una característica o atributo que puede asumir diferentes valores. En análisis de datos y aprendizaje automático, las variables se pueden categorizar como dependientes (objetivo) o independientes (característica).
  • View (Vista): Una tabla virtual que representa el resultado de una consulta SELECT.
  • Visualization (Visualización): La representación de datos en un formato gráfico o pictórico. Las herramientas y técnicas de visualización ayudan a los analistas a entender conjuntos de datos complejos al organizar los datos en un contexto visual.

W

  • Web Analytics ( Analista de la red): El proceso de analizar el comportamiento de los visitantes en un sitio web. Ayuda a atraer más visitantes, retener o atraer nuevos clientes, o aumentar el volumen económico que cada cliente gasta.

X

Z

  • Z-Score: Una medida estadística que describe la relación de un valor con la media de un grupo de valores. Se mide en términos de desviaciones estándar de la media, lo que ayuda a identificar valores atípicos en los datos.

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