January 3, 2025
Integración de Datos: Herramientas para Unificar Fuentes Diversas en Tiempo Record.
La integración de datos mejora la calidad, eficiencia y cumplimiento normativo, mientras evita duplicados y altos costos, ¡lee más!
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Glosario de integración y análisis de datos de DatosMaestro. Descubra los términos y características que conforman las soluciones de análisis y integración modernas de hoy.
La depuración de datos es una forma de compresión o limpieza que elimina los datos redundantes a nivel de subarchivo, lo que mejora la utilización del almacenamiento. En este proceso, solo se almacena una copia de los datos; todos los datos redundantes serán eliminados, quedando sólo un puntero a la copia anterior de los datos.
La gestión de la relación con el cliente (CRM) es un término utilizado para describir una serie de estrategias y tecnologias que las empresas utilizan para gestionar las interacciones con los clientes y clientes potenciales.
La calidad de datos se refiere a la medida en que los datos cumplen con los requisitos de precisión, completitud, consistencia, integridad, actualidad y relevancia para un propósito específico
Los datos son la sangre vital de los negocios modernos. Es la clave para tomar decisiones informadas, comprender a los clientes, optimizar operaciones y mantenerse por delante de la competencia. Sin embargo, los datos en su forma cruda a menudo son no estructurados, inconsistentes e incompletos, lo que dificulta su uso de manera efectiva. Ahí es donde entra en juego la preparación de datos.
La migración de datos se define como la transferencia de datos de un sistema preexistente a otro, procedimiento necesario cuando se está cambiando el sistema de almacenamiento donde se encuentran esos datos o cuando se requiere modificar la base de datos o la aplicación que los gobierno, esto aplica también a diferentes formatos de datos, o entre distintos sistemas informáticos
El Gobierno de datos es una colección de componentes, datos, roles, procesos, comunicaciones, métricas y herramientas – que ayudan a las organizaciones a administrar formalmente y obtener un mejor control sobre los activos de datos. Como resultado, las organizaciones pueden equilibrar mejor la seguridad con la accesibilidad y cumplir con los estándares y las reglamentaciones al tiempo que garantizan que los activos de datos vayan a donde la empresa más los necesita.
La gestión de bases de datos permite a una persona organiza, almacenar y recuperar datos de una computadora. La gestión de bases de datos también puede describir el almacenamiento de datos, las operaciones y las prácticas de seguridad de un administrador de base de datos a lo largo del ciclo de vida de los datos. Administrar una base de datos implica diseñar, implementar y respaldar los datos almacenados para maximizar su valor.
Documento de modelos de datos, arquitectura de datos, alineando las reglas comerciales básicas con las definiciones de datos. Además, los modelos de datos brindan a las empresas y sus clientes una visión interna de las estructuras de datos, las relaciones y cómo fluyen los datos entre diferentes entidades, como tablas, aplicaciones o almacenes de datos.
ERP (planificación de recursos empresariales, por sus siglas en inglés) se define como la capacidad de ofrecer un conjunto integrado de aplicaciones empresariales. Las herramientas ERP comparten un proceso común y un modelo de datos, que cubre procesos operativos integrales amplios y profundos, como los que se encuentran en finanzas, recursos humanos, distribución, fabricación, servicio y la cadena de suministro.
La información de identificación personal (PII) es cualquier dato que podría identificar pontencialmente a un individuo específico. Cualquier información que puede ser utilizada para distinguir una persona de otra, y que puede ser usada para quitarle el anonimato a los datos anónimos puede ser considerada PII. Puede ser sensible o no sensible.
Los datos abiertos son información o contenido disponible libremente para su uso y redistribución, sujeto únicamente al requisito de atribuirlo a la fuente. El término también puede usarse de manera más casual para describir cuaquier dato que se comparte fuera de la organización y más allá de su uso previsto original, por ejemplo, con socios comerciales, clientes o asociaciones industriales.
La descripcion de un sistema operativo que responde a un evento externo dentro de un marco de tiempo corto y predecible, A diferencia de un sistema operativo por lotes o de tiempo compartido, un sistema operativo en tiempo real brinda servicios o control a procesos físicos independientes en curso.
El software como servicio (SaaS) es un software que pertenece, se entrega y se administra de forma remota por uno o más proveedores. El proveedor ofrece software basado en un conjunto de códigos comunes y definiciones de datos que todos los clientes contratados consumen en un modelo de uno a muchos en cualquier momento mediante pago por uso o como una suscripción basada en métricas de uso.
La transformación digital es el proceso continuo, disruptivo, estratégico y de cambio cultural que se sustenta explotar las tecnologías digitales y las capacidades de soporte para crear un nuevo modelo de negocio digital sólido.
La integración de aplicaciones en un contexto general, es el proceso de llevar recursos de una aplicación a otra, y a menudo, utiliza middleware.
La limpieza de datos es el proceso de identificar y corregir registros incorrectos, duplicados o inexactos de una lista o base de datos. DatosMaetros™ ofrece una gama de soluciones de limpieza de datos asequibles que han sido diseñadas para que cualquiera las use. Las herramientas de limpieza de datos normalmente tienen opciones para eliminar duplicados y esto es por medio de un software de deduplicación.
El Fuzzy Matching se utiliza para establecer probabilidades y estimaciones determinando similitudes y diferencias en los registros de clientes a través de un algoritmo de coincidencia de datos. Esta técnica se hace con respecto a una correspondencia de datos determinista usando por ejemplo campos de nombre y fecha de nacimiento.
Las perspectivas en pasado, presente y futuro de las interacciones de clientes con la organización convergen en una sola, informando todo lo que ocurre cada vez que un cliente se pone en contacto con la organización de alguna manera. Estos datos se actualizan con regularidad, para aconsejar y dirigir los procedimientos que ayudaran a mejorar la experiencia del cliente, para que la interacción sea lo más adecuado y eficaz posible.
Health Tech es el sector de mayor crecimiento dentro del sector de la salud. Incluye cualquier producto y servicio de atención médica habilitado por tecnología que pueda entregarse o consumirse fuera de un hospital o consultorio médico; una excepción notable es el software de administración de consultorios y hospitales.
MLOPs es un conjunto de prácticas y herramientas que ayudan a las organizaciones a simplificar la implementación y gestión de modelos de aprendizaje automático (ML). Es una extensión de la filosofía DevOps y tiene como objetivo mejorar la eficiencia, confiabilidad y escalabilidad del flujo de trabajo de ML.
El análisis prescriptivo es una rama avanzada que, a diferencia del análisis descriptivo y predictivo, ofrece recomendaciones para tomar decisiones óptimas al sugerir acciones con los mejores resultados posibles.
El perfilado de datos examina y analiza datos de diversas fuentes para evauar su calidad, precisión, integridad y consistencia. Ayuda a detectar patrones, anomalías y tendencias, facilitando la integración, mapeo y evaluación de la calidad de los datos, lo que permite a las empresas asegurar su adecuación para diferentes fines.
La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que utiliza métodos científicos, procesos y algoritmos para extraer conocimiento de datos estructurados y no estructurados, combinando técnicas de estadística, informática y aprendizaje automático para identificar patrones y hacer predicciones.
AutoML (Aprendizaje Automático Automatizado) permite crear y entrenar modelos de aprendizaje automático sin necesidad de conocimientos avanzados en programación o ciencia de datos. Los usuarios solo deben cargar datos, elegir una variable objetivo y el algoritmo se ecnarga del resto, incluyendo la ingienería de características y la selección.
La exploración de datos es el proceso de analizar conjuntos de datos para identificar patrones y relaciones valiosas mediante técnicas como visualización, análisis estadístico y clustering. Su objetivo es comprender mejor los datos y descubrir información oculta que ayude en la toma de decisiones y mejore los resultados comerciales.
El análisis empresarial utiliza métodos estadísticos y cuantitativos para explorar grandes conjuntos de datos sobre operaciones, tendencias de mercado y comportamiento del cliente, con el fin de proporcionar información valiosa para tomar decisiones informadas y mejorar el rendimiento empresarial.
La estandarización de datos transforma datos de distintas fuentes en un formato uniforme, estableciendo reglas para su recolección y formato. Esto asegura precisión y consistencia, eliminando inconsistencias y mejorando la calidad de los datos, lo que facilita su análisis y la obtención de conclusiones valiosas.
La analítica avanzada utiliza técnicas estadísticas y matemáticas complejas, como aprendizaje automático y modelización predictiva, para extraer información profunda de los datos. Permite a las organizaciones tomar mejores decisiones, identificar patrones y entender mejor sus datos, superando el análisis tradicional.
El Data Wrangling, o limpieza de datos, consiste en limpiar, transformar y organizar datos crudos para su análisis. Implica tareas como eliminar datos irrelevantes, manejar valores faltantes y formatear tipos de datos. Su objetivo es garantizar que los datos sean precisos, completos y estructurados para un análisis eficiente.
El análisis en la nube utiliza tecnologías de computación en la nube para analizar grandes y complejos conjuntos de datos. Implica almacenar datos en la nube y usar herramientas basadas en la nube para su procesamiento y análisis.
El Business Intelligence (BI) utiliza software y servicios para transformar datos en conocimientos que guían las decisiones empresariales. Incluye la recopilación, análisis y visualización de datos para mejorar el rendimiento y fomentar el crecimiento, con herramientas como paneles, informes y visualizaciones para monitorear el desempeño.
El análisis decriptivo resume y decribe datos históricos para entender patrones y tendencias pasadas. Ayuda a identificar áreas de mejora, tomar decisiones infomadas y optimizar procesos.
El aprendizaje automático, una rama de la inteligencia artificial, permite a las computadoras aprender de la experiencia sin programación explícita. Utiliza algoritmos y modelos estadísticos para reconocer patrones, hacer predicciones y mejorar con el tiempo mediante retroalimentación.
ETL (Extract, Transform, Load) es un proceso que integra datos de diversas fuentes en una base de datos unificada. Consiste en extraer, transformar y cargar los datos en un sistema de destino, y se utiliza en inteligencia empresarial y análisis de datos.
La mezcla de datos combina datos de múltiples fuentes en un solo conjunto unificado para obtener una visión más completa y facilitar su análisis y uso en la toma de decisiones. Utiliza herramientas de integración para automatizar este proceso
La análitica de datos examina grandes conjuntos de datos para descubrir conocimientos, tendencias y patrones significativos, utilizando técnicas matemáticas y estadísticas. Facilita la comprensión y toma de decisiones y se aplica en áreas como negocios, salud, finanzas y gobierno.
El análisis espacial estudia las relaciones entre ubicaciones geográficas utilizando GIS y otras herramientas para analizar y visualizar datos espaciales, revelando patrones que las técnicas tradicionales no detectan.
Los metadatos son datos que describen otros datos, proporcionando detalles sobre su estructura, tipo, formato y creación. Ayudan a organizar, encontrar y usar los datos, siendo esenciales para su gestión y análisis.
El enriquecimiento de datos mejora los datos existentes al agregar información adicional de fuentes externas, como bases de datos y redes sociales. Esto puede incluir campos como datos demográficos, comportamiento de compra o información de contacto
El emparejamiento de datos identifica y compara registros de distintas fuentes para determinar si representan la misma entidad o evento, analizando campos como nombre, dirección y otros datos de identificación.
Jaro-Wrinkler es un algoritmo de comparación de cadenas asignando una puntuación más alta si comparten un prefijo común. Desarrollado en 1990, se usa en la vinculación de registros para identificar duplicados y coincidencias de nombres en grandes bases de datos.
La distancia de levenshtein mide la similitud entre dos cadenas, definiéndose como el número mínimo de ediciones (inserción, eliminación o sustitución) necesarias para transformar una cadena en otra. Se usa en corrección ortográfica, detección de plagio y análisis de secuencias de ADN.
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