Los 10 términos más importantes en BI

1ª base de datos

Una base de datos es un sistema organizado para recopilar, almacenar y gestionar datos. Por lo general, los datos se organizan en campos, registros y tablas de manera 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 gestionar bases de datos se utilizan distintos sistemas de gestión. A estos se les llama DBMS (sistema de gestión de bases de datos). Almacenan los datos en una base de datos y te permiten 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 concretos y no se basan en el modelo relacional.
  Los sistemas de BI suelen basarse en sistemas de bases de datos relacionales.

2. SQL

SQL (Structured Query Language) es un lenguaje de programación específico diseñado para comunicarse con bases de datos relacionales. Permite a los usuarios crear y gestionar bases de datos, así como realizar consultas. Así, el SQL se usa para recuperar, actualizar, insertar y borrar datos, así como para definir y manipular objetos de la base de datos, como tablas, índices y vistas. Con SQL también se pueden formular consultas complejas para seleccionar, filtrar y analizar conjuntos de datos concretos.

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 diferentes 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 incluir la limpieza de datos, la eliminación de duplicados, la adaptación de formatos de datos y la incorporación de cálculos o agregaciones.
• Carga: Los datos transformados se cargan en el sistema de destino, donde se pueden utilizar para análisis y generación de informes. Esto puede hacerse en un almacén de datos, un lago de datos u otra plataforma de base de datos.

Mientras que en un proceso ETL los datos se transforman antes de cargarlos, en un proceso ELT el orden es al revés, de modo que los datos sin procesar se cargan primero en el sistema de destino y no se transforman hasta llegar allí. Esto aprovecha la gran potencia de cálculo de los modernos almacenes de datos y las plataformas de big data.

4. clave primaria

Una clave primaria es una columna o un grupo de columnas de una tabla de base de datos que identifican 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 puede aparecer más de una vez en la tabla. Así se puede identificar de forma única cada elemento de datos.
• Inmutabilidad: el valor de la clave primaria de un elemento de datos no debería cambiar mientras ese elemento exista. Esto garantiza la coherencia de la identificación.

La clave primaria juega un papel importante en la gestión de bases de datos, ya que garantiza la integridad de los datos y sirve como referencia única para los registros. En las bases de datos relacionales, a menudo se crea un índice para la clave primaria, con el fin de que el acceso a los datos sea más eficiente. Así se garantiza que las relaciones entre los registros se mantengan correctas.

5. almacén de datos / lago de datos

Un almacén de datos es una base de datos central diseñada específicamente para el análisis y la elaboración de informes. En ella se almacenan datos procedentes de distintos sistemas operativos y fuentes externas de forma estructurada y coherente. Para ello, el almacén de datos extrae datos de forma regular, que luego se validan, se limpian, se formatean y se cotejan con la información ya existente. Así, permite realizar consultas y análisis complejos, facilita la toma de decisiones y proporciona datos históricos para analizar 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 la BI, ya que es una tecnología que permite a los usuarios analizar grandes cantidades de datos multidimensionales de forma rápida e interactiva. Los sistemas OLAP admiten consultas complejas y te permiten ver los datos desde diferentes perspectivas, ya que los organizan en cubos que contienen distintas dimensiones (por ejemplo, tiempo, geografía o producto). Esta estructura facilita la detección de tendencias, patrones y anomalías, y ayuda a tomar decisiones bien fundamentadas. Las operaciones típicas de OLAP incluyen la agregación (roll-up), el desglose (drill-down), el filtrado (slicing) y la rotación (pivoting) de datos.

7. minería de datos

La minería de datos es un proceso que permite descubrir patrones, tendencias y conclusiones en grandes cantidades de datos mediante 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 a mejorar los procesos de toma de decisiones. Entre las aplicaciones típicas de la minería de datos se incluyen la segmentación de clientes, la predicción de tendencias, la búsqueda de patrones en datos de comportamiento o la detección de anomalías o valores atípicos. La minería de datos se suele utilizar junto con otras técnicas de análisis, como el aprendizaje automático y el análisis estadístico, para extraer información valiosa de los datos.

8. salpicadero

Un panel de control es una interfaz gráfica de usuario que muestra datos consolidados, cifras clave e indicadores de rendimiento, ya sea en tiempo real o con actualizaciones periódicas. Por lo tanto, los paneles de control sirven para visualizar datos y facilitan la toma de decisiones. Por eso, suelen estar diseñados para que los usuarios puedan tener una visión general rápida e intuitiva del estado actual y el rendimiento de una empresa o de una área de negocio concreta. La presentación en gráficos y diagramas hace que sea especialmente fácil identificar relaciones, patrones, tendencias y la evolución a lo largo del tiempo. Al reunir datos de diferentes fuentes, los paneles de control pueden ofrecer a los usuarios una visión general completa. De este modo, los tableros adaptarse a las necesidades de los usuarios.

9. KPI

Un KPI es un indicador medible que cuantifica y evalúa el rendimiento de una empresa, un departamento o un proceso. Los KPI se usan para seguir el progreso hacia los objetivos empresariales, identificar tendencias de rendimiento, detectar puntos fuertes y débiles, y evaluar el éxito de iniciativas o estrategias. Los KPI se pueden aplicar en diferentes áreas de una empresa, como ventas, marketing, finanzas o producción, y suelen visualizarse en paneles de control 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 examinar datos de forma sistemática para obtener información y conclusiones útiles. Desde análisis descriptivos, que te describen lo que ha pasado, pasando por análisis diagnósticos, que te ayudan a identificar las causas de los sucesos, hasta análisis predictivos, que te permiten predecir lo que va a pasar, hasta el análisis prescriptivo, que ofrece recomendaciones de actuación: los sistemas de BI permiten realizar una gran variedad de análisis. Aquí encontrarás información detallada sobre los distintos tipos de análisis.

Conclusión

La inteligencia empresarial mejora la toma de decisiones basada en datos en las empresas mediante el uso de diversos conceptos y tecnologías. Conocer términos como base de datos, SQL, ETL/ELT, clave primaria, data warehouse/data lake, OLAP, minería de datos, panel de control, KPI y análisis de datos te ayuda a usar el software de BI de forma eficaz. 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 a tomar decisiones bien fundamentadas.
Para las empresas que quieran llevar sus capacidades de BI al siguiente nivel, el software de inteligencia empresarial myPARM BI ofrece^actúa Una solución potente y flexible. El software integra distintas fuentes de datos, ofrece amplias funciones de análisis y te permite crear paneles e informes personalizados.