En advanced analytics o analítica avanzada, se emplean técnicas sofisticadas para descubrir insights, identificar patrones, predecir resultados y generar recomendaciones avanzadas.
…¿Puede la IA agéntica tomar decisiones más rápidas, adaptables y resilientes que la automatización tradicional?
…Descubre qué son los flujos de trabajo agénticos, cómo funcionan y cómo combinan automatización, analítica y agentes de IA para optimizar la toma de decisiones y los procesos comerciales.
…Descubre cómo la analítica con IA transforma los datos en insights accionables. Impulsa la toma de decisiones y mantente competitivo en el panorama empresarial actual.
…Explora definiciones claras de términos de gobernanza de IA. Este glosario ayuda a los lectores a entender los conceptos de IA responsable, ética y cumplimiento.
…Descubre qué es un stack tecnológico de IA y cómo su conjunto de componentes tecnológicos en capas forma un ecosistema que permite a las organizaciones operacionalizar la IA a medida.
…Descubre cómo los datos preparados para la IA aumentan el ROI al permitir insights más rápidos, decisiones más inteligentes y resultados más fiables.
…Descubre cómo la analítica automatiza las tareas de datos, potencia los insights e impulsa decisiones más inteligentes con menos esfuerzo manual.
…Aprende qué es un modelo de madurez analítica y cómo evaluar las capacidades de datos y analítica impulsa el rendimiento, la eficiencia y los resultados empresariales.
…La inteligencia artificial (IA) se refiere a cuando las computadoras realizan tareas que, por lo general, requieren pensamiento humano, como identificar patrones, hacer predicciones o automatizar decisiones. Las empresas usan la IA para ahorrar tiempo, trabajar de manera más inteligente y tomar decisiones más rápidas y mejores en muchas industrias.
…La inteligencia artificial para operaciones de TI (AIOps) es un enfoque tecnológico predictivo y proactivo que integra el análisis de datos, la automatización y la inteligencia artificial en entornos de TI complejos. Mejora la forma en que se monitorean, administran y optimizan los sistemas de TI mediante la aplicación de aprendizaje automático (ML) y analítica avanzada...
El AutoML o aprendizaje automático automatizado, hace que el aprendizaje automático (ML) sea accesible para usuarios no expertos, ya que les permite crear, validar, iterar y explorar modelos de ML a través de una experiencia automatizada.
…El sesgo en la IA se refiere a errores sistemáticos en algoritmos o conjuntos de datos que resultan en resultados injustos, inexactos o desequilibrados. Ocurre cuando los sistemas de IA reflejan o amplifican los sesgos encontrados en sus datos de entrenamiento, diseño o entornos de implementación.
…La analítica empresarial es el proceso de utilizar datos para identificar patrones, evaluar el rendimiento y orientar mejores decisiones empresariales. Combina análisis estadístico, visualización de datos y modelado predictivo para convertir información sin procesar en insights accionables.
…Business intelligence o inteligencia empresarial es el resultado acumulado de los datos, el software, la infraestructura, los procesos empresariales y la intuición humana de una organización que proporciona insights accionables.
…La analítica en la nube implica tanto el uso de los datos almacenados en la nube para procesos analíticos como el aprovechamiento de la gran potencia de cómputo de la nube para obtener análisis de datos más rápido.
…Descubre qué es la integración de datos en la nube, cómo funciona y cómo las organizaciones la utilizan para conectar, transformar y administrar datos en entornos híbridos y multinube.
…Descubre qué es la administración de datos en la nube, cómo funciona y cómo las organizaciones de todos los sectores la aplican para romper el aislamiento de datos y reforzar la analítica.
…Descubre cómo las plataformas de datos en la nube aumentan el ROI al optimizar la administración de datos, mejorar la escalabilidad y respaldar los insights impulsados por IA.
…Un almacén de datos en la nube es una base de datos administrada como un servicio y que ofrece un tercero, como Google Cloud Platform (GCP), Amazon Web Services (AWS) o Microsoft Azure. Las arquitecturas de datos en la nube son distintas de las arquitecturas de datos locales, en las que las organizaciones administran su....
La analítica del recorrido del cliente (CJA) es el proceso de analizar las interacciones del cliente en cada canal y punto de contacto para revelar patrones, comportamientos y oportunidades para mejorar la experiencia. Al combinar datos de marketing, ventas, servicio y sistemas digitales, las organizaciones pueden ver dónde...
Aprende qué es la agregación de datos y cómo combinar y resumir datos de múltiples fuentes ayuda a las empresas a mejorar la precisión de la analítica y la generación de informes.
…Explora el poder del análisis de datos para descubrir patrones, tomar decisiones más inteligentes y crear un impacto duradero en los negocios.
…Las aplicaciones de datos son aplicaciones creadas sobre bases de datos que resuelven un problema de datos específico y, mediante una interfaz visual, permiten realizar múltiples consultas al mismo tiempo para explorar e interactuar con esos datos. Las aplicaciones de datos no requieren conocimientos de codificación para adquirir o entender...
La combinación de datos es el proceso de reunir datos desde una amplia variedad de fuentes en un conjunto de datos útil para realizar análisis más profundos y complejos.
…Un catálogo de datos es una colección integral de los activos de datos de una organización, que se compilan para que los profesionales de toda la organización puedan encontrar los datos que necesitan de manera más fácil. Así como los catálogos de libros ayudan a los usuarios a encontrar rápido los libros en las bibliotecas, los catálogos de datos ayudan a los usuarios a buscar con rapidez...
Data cleansing o limpieza de datos, también conocida como depuración, identifica y corrige errores, duplicados y datos irrelevantes de un conjunto de datos sin procesar.
…El cumplimiento de datos garantiza que tu organización cumpla con todos los requisitos legales, regulatorios e industriales para la recopilación, el almacenamiento, el procesamiento y la protección de datos personales y confidenciales, al tiempo que mantiene las operaciones comerciales.
…Un conector de datos es un componente de software o una herramienta de integración que permite que diferentes sistemas, aplicaciones o bases de datos intercambien datos sin problemas. Actúa como un puente entre fuentes como CRM, almacenamiento en la nube, API o plataformas de analítica y permite que los datos fluyan automáticamente sin exportaciones manuales, ...
La democratización de datos consiste en eliminar las barreras para que todos, no solo los responsables de TI o los científicos de datos, puedan acceder, comprender y actuar sobre los datos. Las organizaciones la buscan para acelerar la toma de decisiones, aumentar la agilidad y crear una cultura en la que los insights impulsen cada función. En la práctica, la democratización de datos ...
El enriquecimiento de datos es un proceso de administración de datos que mejora los conjuntos de datos existentes al agregar información relevante de fuentes internas o externas para hacerlos más robustos, precisos y valiosos. Se extiende más allá de la simple recopilación de datos para agregar contexto, atributos y significado que ayuden a las organizaciones a ...
La exploración de datos es uno de los primeros pasos en el proceso de análisis que se usa para comenzar a explorar y determinar qué patrones y tendencias se encuentran en el conjunto de datos. Por lo general, un analista comenzará la exploración de datos usando técnicas de visualización y otras herramientas para describir las características...
Aprende qué es la extracción de datos y cómo automatizar la recopilación de datos de múltiples fuentes mejora la precisión, ahorra tiempo y potencia una mejor analítica.
…La gobernanza de datos es el conjunto de reglas, procesos y responsabilidades que garantizan que los datos de una organización sean precisos, seguros, utilizables y que cumplan con las normativas. Proporciona las directrices que permiten a las organizaciones proteger sus datos, mientras que, al mismo tiempo, los equipos pueden usarlos con confianza para la toma de decisiones.
…La obtención de datos es el proceso de recopilar datos desde su fuente y trasladarlos a un entorno objetivo en el que se pueda acceder a estos, usarlos o analizarlos.
…La integridad de los datos se refiere a la precisión y coherencia de los datos a lo largo de todo su ciclo de vida, así como al cumplimiento de las restricciones de permisos necesarias y otras medidas de seguridad. En definitiva, es la confiabilidad de tus datos.
…Un data lakehouse es una arquitectura de administración de datos que busca combinar las fortalezas de los lagos de datos con las de los almacenes de datos.
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Realiza un seguimiento de la procedencia de los datos de una organización y el recorrido que realizan a través del sistema, y mantén la exactitud y el cumplimiento de los datos empresariales.
…Una malla de datos es un enfoque nuevo para diseñar arquitecturas de datos. Adopta un enfoque descentralizado para el almacenamiento y la administración de datos, donde los dominios de negocio individuales conservan la propiedad de sus conjuntos de datos en lugar de que todos los datos de una organización vayan a un lago de datos centralizado. Los datos son...
Descubre cómo el modelado de datos estructura la información para lograr claridad, consistencia y una mejor toma de decisiones en toda tu organización.
…La depuración de datos es el proceso de limpieza de datos manual antes del análisis. Es un proceso que consume mucho tiempo que, a menudo, se interpone en el camino de extraer valor real y potencial de los datos. En muchas organizaciones, el 80 % del tiempo que se dedica al análisis de datos se destina a la depuración de datos, donde TI limpia manualmente...
La observabilidad de datos se refiere a la capacidad de una organización para monitorear, rastrear y hacer recomendaciones sobre lo que sucede dentro de sus sistemas de datos con el fin de mantener el sistema en buenas condiciones y reducir el tiempo de inactividad. Su objetivo es garantizar que los pipelines de datos sean productivos y puedan seguir funcionando...
La incorporación de datos es el proceso de preparar y cargar datos de clientes en un entorno en línea. Permite a las organizaciones llevar los registros de clientes recopilados a través de medios fuera de línea a sistemas en línea, como los CRM. La incorporación de datos requiere una importante limpieza de datos para corregir errores y...
Un pipeline de datos es una secuencia de pasos que recopila, procesa y mueve datos entre fuentes para almacenamiento, analítica, aprendizaje automático u otros usos. Por ejemplo, los pipelines de datos se utilizan a menudo para enviar datos desde aplicaciones a dispositivos de almacenamiento...
La preparación de datos, también conocida como “preprocesamiento”, es el acto de limpiar y consolidar los datos sin procesar antes de utilizarlos para realizar el análisis de negocio y aprendizaje automático.
…El data profiling o perfilado de datos permite descubrir, comprender y organizar datos mediante la identificación de sus características y la evaluación de su calidad.
…Aprende qué es la calidad de los datos, por qué es importante para la analítica y la IA, y cómo las organizaciones evalúan, mejoran y mantienen la confiabilidad de su información.
…La ciencia de datos es una forma de estadística aplicada que incorpora elementos de las ciencias informáticas y las matemáticas para extraer insights de datos cuantitativos y cualitativos.
…La ciencia de datos y el aprendizaje automático son expresiones de moda en el mundo de la tecnología. Ambas apuntan a mejorar las operaciones de IA en todo el espectro industrial. Pero ¿cuál es la mejor?
…La seguridad de los datos protege la información confidencial mediante políticas, tecnologías y controles que previenen filtraciones y uso indebido. También ayuda a las organizaciones a reducir riesgos, generar confianza y cumplir con normativas como el GDPR y la HIPAA.
…Una fuente de datos es el lugar digital o físico donde los datos se originan o se almacenan, lo que influye en la forma en que se almacenan según su ubicación (por ejemplo, tabla de datos u objeto de datos) y sus propiedades de conectividad.
…La estandarización de datos resume todas las semánticas complejas sobre cómo se capturan, estandarizan y combinan los datos para proporcionar a las empresas una analítica más rápida y exacta.
…Un administrador de datos o data steward es el profesional responsable de garantizar que los activos de datos de una organización sean precisos, consistentes, seguros y que estén alineados con las políticas de gobernanza establecidas. Su trabajo une las necesidades comerciales y la entrega técnica para ayudar a los equipos a confiar y usar de manera efectiva los datos empresariales.
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Aprende qué es una estructura de datos y cómo la organización y el almacenamiento eficiente de datos mejoran el rendimiento de la analítica, la integridad de los datos y aceleran las decisiones empresariales.
…La transformación de datos es el proceso de convertir datos a un formato diferente que sea más útil para una organización. Se usa para estandarizar los datos entre conjuntos de datos o para hacer que los datos sean más útiles para el análisis y el aprendizaje automático. Las transformaciones de datos más comunes implican convertir datos sin procesar...
La validación de datos es el proceso de garantizar que tus datos sean precisos y estén limpios. La validación de datos es fundamental en cada etapa de la vida de un proyecto de datos, desde el desarrollo de aplicaciones hasta la transferencia de archivos y la manipulación de datos (data wrangling), con el fin de garantizar que estén correctos. Sin validación de datos desde el inicio hasta...
La visualización de datos es la representación visual de los datos mediante el uso de tablas, gráficos, diagramas o infografías.
…Descubre qué es el data wrangling y cómo limpiar, estructurar y enriquecer datos de múltiples fuentes mejora la analítica y el insight empresarial.
…La inteligencia de decisiones es el proceso de aplicar analítica, IA y automatización a las decisiones que Impacto
El pronóstico de la demanda estima la demanda futura de productos y servicios, lo que ayuda a tomar decisiones comerciales fundamentadas. El pronóstico de la demanda incluye datos detallados, datos históricos de ventas, cuestionarios y mucho más.
…La analítica descriptiva responde la pregunta “¿Qué sucedió?” a través de conclusiones extraídas de grandes conjuntos de datos sin procesar. A continuación, los hallazgos se visualizan en accesibles gráficos lineales, tablas, gráficos circulares y de barras, y descripciones generadas.
…Aprende qué son realmente los datos sucios, cómo ocurren y, lo más importante, cómo prevenirlos para que tu organización pueda operar a la máxima velocidad con agilidad.
…La analítica integrada es la incorporación del análisis de datos y las capacidades de visualización de datos directamente en aplicaciones empresariales, sistemas o flujos de trabajo existentes. En lugar de cambiar entre plataformas para acceder a insights, los usuarios pueden ver e interactuar con la analítica dentro de las herramientas que ya usan ...
Un desarrollador de ETL es un especialista de TI que diseña, desarrolla, automatiza y da soporte a aplicaciones complejas para extraer, transformar y cargar datos. Un desarrollador de ETL desempeña un rol importante en la determinación de las necesidades de almacenamiento de datos de su organización.
…IA explicable (XAI) se refiere a técnicas y métodos que hacen comprensibles para los humanos los procesos de toma de decisiones de los sistemas de IA. Su objetivo es revelar cómo los modelos llegan a los resultados para que usuarios, reguladores y organizaciones puedan confiar, verificar y gobernar esas decisiones.
…El proceso de extracción, transformación, carga (ETL) es un proceso central de integración de datos que permite a las organizaciones recopilar datos de múltiples fuentes, limpiarlos y organizarlos, y cargarlos en una ubicación central de almacenamiento de datos, como un almacén de datos o un lago de datos, para su análisis. ETL garantiza que los datos sean precisos, consistentes ...
Con la ingeniería de características, las organizaciones pueden comprender sus datos y convertirlos en algo beneficioso.
…La IA generativa (GenAI) ayuda a las organizaciones a convertir rápidamente los datos en resultados útiles como informes, insights o incluso sugerencias de flujos de trabajo. Al aprender de los datos existentes, reduce el esfuerzo manual y hace que la analítica avanzada sea más accesible.
…Descubre qué es un modelo de lenguaje grande y cómo apoya a los equipos B2B con herramientas e insights impulsados por IA.
…El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que permite a las computadoras identificar patrones, hacer predicciones y mejorar el rendimiento sin ser programadas explícitamente. Ayuda a las organizaciones a descubrir insights, automatizar tareas complejas y respaldar una toma de decisiones más rápida y precisa.
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La administración de datos maestros o Master Data Management (MDM) es la práctica de crear una visión confiable y consolidada de los datos cruciales de una organización, tales como clientes, productos, proveedores y empleados, a través de todos los sistemas y equipos. Proporciona la estructura y la gobernanza necesarias para que los datos fundamentales sean precisos y coherentes...
Los modelos de aprendizaje automático (MLOps) proporcionan insights valiosos al negocio, pero solo si esos modelos pueden acceder a los datos de la organización de forma continua y analizarlos. MLOps es el proceso fundamental que lo hace posible.
…Los objetivos y resultados clave (OKR) son un marco para establecer metas que ayuda a las organizaciones a definir resultados claros y medibles, y a hacer un seguimiento del progreso hacia las prioridades estratégicas. En las organizaciones de analítica y basadas en datos, los OKR alinean a los equipos en torno a resultados empresariales específicos, convirtiendo los insights de datos en ...
La IA predictiva usa datos históricos y en tiempo real, modelos de aprendizaje automático y técnicas estadísticas para hacer previsiones sobre resultados futuros y apoyar la toma de decisiones basada en datos.
…La analítica predictiva es un tipo de análisis de datos que utiliza estadísticas, ciencia de datos, aprendizaje automático y otras técnicas para predecir lo que ocurrirá en el futuro.
…Descubre cómo la analítica prescriptiva ayuda a las empresas a optimizar la estrategia, predecir resultados y tomar medidas basadas en datos para el crecimiento.
…Comprende qué significan los datos cuantitativos y cómo impulsan estrategias comerciales más inteligentes a través de insights medibles.
…Una RegEx (abreviatura de expresión regular) es una secuencia de caracteres que se usa para especificar un patrón de búsqueda. Permite a los usuarios realizar búsquedas fácilmente que coincidan con criterios muy específicos, ahorrando una gran cantidad de tiempo a quienes trabajan con texto o analizan grandes volúmenes de datos de forma regular. Un ejemplo de una Re...
Descubre cómo la generación aumentada por recuperación (RAG) mejora la precisión de la IA al combinar la búsqueda y la generación para obtener resultados más inteligentes y rápidos.
…La analítica de ventas es la práctica de generar insights a partir de datos y se utiliza para establecer objetivos, métricas y una estrategia más amplia.
…La analítica de autoservicio es un enfoque moderno de la inteligencia empresarial que permite a los usuarios no técnicos acceder, analizar y visualizar datos de forma independiente sin depender de especialistas de TI o de datos. Al democratizar los datos y automatizar el acceso mediante herramientas de analítica reguladas, permite ...
El mapeo de fuente a objetivo es un conjunto de instrucciones de transformación de datos que determinan cómo convertir la estructura y el contenido de los datos del sistema de origen a la estructura y el contenido necesarios en el sistema objetivo.
…El análisis espacial (o spatial analysis en inglés) modela los problemas de forma geográfica, lo que permite que una empresa analice las ubicaciones, las relaciones, los atributos y las proximidades en los datos geoespaciales para responder a preguntas y desarrollar insight.
…La analítica espacial ayuda a las organizaciones a comprender sus datos en relación con la ubicación física. En lugar de mirar solo lo que está sucediendo, la analítica espacial agrega el contexto de dónde está sucediendo, y revela patrones geográficos y relaciones que conducen a decisiones comerciales más inteligentes y rápidas ...
Hay una diferencia clave entre el aprendizaje supervisado y no supervisado. El aprendizaje supervisado utiliza conjuntos de datos etiquetados, mientras que el aprendizaje no supervisado usa conjuntos de datos no etiquetados.
…Los sistemas de inteligencia ayudan a las organizaciones a extraer valor de su stack tecnológico al crear una única fuente muy accesible de insights basados en datos de sus sistemas de registro a fin de respaldar una toma de decisiones más estratégica.
…Una función definida por el usuario (UDF) es una función de programación personalizada que les permite a los usuarios reutilizar procesos sin tener que volver a escribir el código. Por ejemplo, se puede programar un cálculo complejo utilizando SQL y, luego, se puede guardar como una UDF. Cuando este cálculo necesite usarse en el futuro en un conjunto de datos diferente...
