Los 10 términos más importantes en BI

1ª base de datos

Una base de datos es un sistema organizado para recoger, almacenar y gestionar datos. Los datos suelen organizarse en campos, registros de datos y tablas, de forma que sean fáciles de encontrar y utilizar.
Una base de datos de este tipo puede, por ejemplo, almacenar una lista de clientes con los datos de contacto pertinentes para que los empleados de la empresa puedan llamar rápidamente a la información de contacto en caso necesario.
Las bases de datos desempeñan un papel central en el mundo de la inteligencia empresarial, ya que constituyen la base para el almacenamiento y la recuperación de datos sobre la que se construyen las herramientas de BI.
Para administrar las bases de datos se utilizan varios sistemas de gestión. Se denominan SGBD (Sistema de Gestión de Bases de Datos). Almacenan los datos en una base de datos y ofrecen una forma de interactuar con ellos.

Ejemplos de sistemas de bases de datos ampliamente utilizados son

• Sistemas de bases de datos relacionales (RDBMS): Sistemas como MySQL, PostgreSQL, Oracle Database y Microsoft SQL Server, que se basan en el modelo relacional.
• Bases de datos NoSQL: Sistemas como MongoDB, Cassandra y Redis, que están optimizados para casos de uso específicos y no se basan en el modelo relacional.
  Los sistemas de BI suelen basarse en sistemas de bases de datos relacionales.

2. SQL

SQL (Lenguaje de Consulta Estructurado) es un lenguaje de programación especial que se desarrolló para la comunicación con bases de datos relacionales. Permite a los usuarios crear y gestionar bases de datos y realizar consultas. SQL se utiliza para recuperar, actualizar, insertar y borrar datos, así como para definir y manipular objetos de base de datos como tablas, índices y vistas. SQL también puede utilizarse para formular consultas complejas con el fin de seleccionar, filtrar y analizar registros de datos específicos.

3. ETL / ELT

ETL es un proceso básico que extrae datos de diversas fuentes, los transforma y luego los carga en un sistema de destino, como un almacén de datos o una base de datos.

• Extracción: Los datos se extraen de diversas fuentes, como bases de datos, archivos o API. Esto puede incluir datos estructurados de bases de datos relacionales, datos no estructurados de archivos de texto o incluso datos semiestructurados de servicios web.
• Transformación: Los datos extraídos se transforman para prepararlos para el análisis y el almacenamiento. Esto suele implicar limpiar los datos, eliminar duplicados, personalizar los formatos de los datos y añadir cálculos o agregaciones.
• Carga: Los datos transformados se cargan en el sistema de destino, donde pueden utilizarse para análisis e informes. Esto puede tener lugar en un almacén de datos, un lago de datos u otra plataforma de base de datos.

Mientras que los datos se transforman antes de cargarse en un proceso ETL, el orden se invierte en un proceso ELT, de modo que los datos brutos se cargan primero en el sistema de destino y sólo se transforman allí. Esto utiliza la gran potencia informática de los almacenes de datos modernos y las plataformas de big data.

4. clave primaria

Una clave primaria es una columna o grupo de columnas de una tabla de base de datos que identifica de forma única cada elemento de datos de esa tabla. La clave primaria tiene dos propiedades importantes: unicidad e inmutabilidad.

• Unicidad: Cada valor de la clave primaria debe ser único y no debe aparecer más de una vez en la tabla. Esto permite identificar cada elemento de datos de forma única.
• Inmutabilidad: El valor de la clave primaria de un elemento de datos no debe cambiar mientras exista el elemento de datos. Esto garantiza la coherencia de la identificación.

La clave primaria desempeña un papel importante en la gestión de bases de datos, ya que garantiza la integridad de los datos y actúa como referencia única a los registros de datos. En las bases de datos relacionales, la clave primaria suele ir acompañada de un índice para que el acceso a los datos sea más eficaz. Esto garantiza que las relaciones entre los registros de datos sigan siendo correctas.

5. almacén de datos / lago de datos

Un almacén de datos es una base de datos central diseñada específicamente para analizar e informar. Almacena datos de diversos sistemas operativos y fuentes externas de forma estructurada y coherente. El almacén de datos extrae periódicamente datos con este fin, que luego se validan, se limpian, se formatean y se comparan con la información existente. Permite consultas y análisis complejos, apoya la toma de decisiones y proporciona datos históricos para análisis de tendencias. Los datos se almacenan en un formato estructurado, como tablas, y se actualizan periódicamente mediante procesos ETL.
En comparación, un lago de datos almacena grandes cantidades de datos en bruto en su forma nativa, incluyendo datos estructurados, semiestructurados y no estructurados.

6 OLAP

OLAP es el núcleo de BI porque es una tecnología que permite a los usuarios analizar grandes volúmenes de datos multidimensionales de forma rápida e interactiva. Los sistemas OLAP admiten consultas complejas y permiten ver los datos desde distintas perspectivas, organizándolos en cubos que contienen distintas dimensiones (por ejemplo, tiempo, geografía, producto). Esta estructura facilita el reconocimiento de tendencias, pautas y anomalías, y la toma de decisiones bien fundadas. Las operaciones OLAP típicas incluyen resumir (roll-up), detallar (drill-down), filtrar (slicing) y rotar (pivoting) los datos.

7. minería de datos

La minería de datos es un proceso mediante el cual se pueden descubrir patrones, tendencias y hallazgos en grandes cantidades de datos utilizando métodos estadísticos y de aprendizaje automático. El objetivo de la minería de datos es identificar conexiones y relaciones ocultas entre los datos que puedan ayudar a hacer predicciones o mejorar los procesos de toma de decisiones. Las aplicaciones típicas de la minería de datos incluyen la segmentación de clientes, la predicción de tendencias, la identificación de patrones en datos de comportamiento o la detección de anomalías o valores atípicos. La minería de datos se utiliza a menudo en combinación con otras técnicas de análisis, como el aprendizaje automático y el análisis estadístico, para obtener información valiosa de los datos.

8. salpicadero

Un cuadro de mando es una interfaz gráfica de usuario que muestra datos consolidados, cifras clave e indicadores de rendimiento en tiempo real o actualizados periódicamente. Por tanto, los cuadros de mando se utilizan para visualizar los datos y apoyar la toma de decisiones. Por lo tanto, suelen estar diseñados para proporcionar a los usuarios una visión general rápida e intuitiva de la situación actual y el rendimiento de una empresa o de una unidad de negocio concreta. La visualización en gráficos y diagramas facilita especialmente el reconocimiento de relaciones, pautas, tendencias y progresos a lo largo del tiempo. Combinando datos de distintas fuentes, los cuadros de mando pueden ofrecer a los usuarios una visión global. Los cuadros de mando pueden personalizarse según las necesidades del usuario.

9º KPI

Un KPI es un indicador medible que cuantifica y evalúa el rendimiento de una empresa, departamento o proceso. Los KPI se utilizan para seguir el progreso hacia los objetivos empresariales, identificar las tendencias de rendimiento, reconocer los puntos fuertes y débiles y evaluar el éxito de las iniciativas o estrategias. Los KPI pueden utilizarse en distintas áreas de una empresa, como ventas, marketing, finanzas o producción, y suelen visualizarse en cuadros de mando o informes para que los responsables de la toma de decisiones puedan supervisar el rendimiento de forma rápida y sencilla.

10. análisis de datos

El análisis de datos es el proceso de analizar sistemáticamente los datos para obtener información y conocimientos útiles. Desde los análisis descriptivos, que describen sucesos pasados, a los de diagnóstico, que te ayudan a identificar las causas de los sucesos, a los predictivos, que predicen sucesos futuros, y a los prescriptivos, que proporcionan recomendaciones para la acción, los sistemas de BI pueden permitir una amplia gama de análisis. Puedes encontrar información detallada sobre los distintos tipos de análisis aquí.

Conclusión

La inteligencia empresarial mejora la toma de decisiones basada en datos en las empresas mediante el uso de diversos conceptos y tecnologías. El conocimiento de términos como base de datos, SQL, ETL/ELT, clave primaria, almacén de datos/lago de datos, OLAP, minería de datos, cuadro de mando, KPI y análisis de datos es útil para utilizar eficazmente el software de BI. Estos términos constituyen la base para la recopilación, integración, análisis y visualización de datos, lo que ayuda a las empresas a obtener información valiosa y tomar decisiones bien fundadas.
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