“En la era digital, la gran cantidad de datos generados por diversas fuentes hace que la estandarización sea un proceso crucial para la gestión eficiente de la información. Al implementar estándares, las organizaciones pueden mejorar la calidad de sus datos, optimizar sus procesos, tomar decisiones más informadas y obtener una ventaja competitiva”. La
“Una base de datos analítica (Analytical Database) es un sistema diseñado para almacenar, gestionar, procesar y consultar grandes volúmenes de datos, enfocándose en el análisis y la generación de informes. A diferencia de las bases de datos operacionales, que están optimizadas para transacciones rápidas, las bases de datos analíticas están diseñadas para realizar análisis complejos
“La analítica avanzada (Advanced Analytics) se refiere a un conjunto de técnicas sofisticadas de análisis de datos que van más allá de la analítica descriptiva y de los informes tradicionales. Utiliza métodos estadísticos, algoritmos de aprendizaje automático, minería de datos y técnicas de visualización para descubrir patrones ocultos, predecir resultados futuros y generar información procesable
“El análisis ad hoc, en el ámbito de la inteligencia empresarial (BI), se refiere a la exploración de datos para responder a preguntas específicas e inmediatas, a menudo de manera no rutinaria o predefinida. Se trata de una metodología flexible que permite a los usuarios analizar datos de forma personalizada para obtener información relevante para
“El análisis predictivo, o Predictive Analytics, es una rama del análisis de datos que utiliza datos históricos y modelos estadísticos, de machine learning y de Inteligencia Artificial (IA), para identificar patrones y predecir resultados futuros. En esencia, busca ir más allá de la descripción de lo que ha sucedido para anticipar lo que podría suceder”.
“La Ciencia de Datos (Data Science) y el Análisis de Datos (Data Analytics) son campos estrechamente relacionados, pero con enfoques y objetivos distintos. Mientras que el primero se centra en el estudio de los datos para obtener conocimientos y construir modelos predictivos, el análisis de datos se enfoca en la exploración y comprensión de
“La ciencia de datos (Data Science) es un campo multidisciplinar que utiliza métodos científicos, algoritmos, sistemas y procesos para extraer conocimiento y perspectivas valiosas a partir de datos estructurados y no estructurados. Se trata de analizar grandes conjuntos de datos para identificar patrones, tendencias y relaciones que puedan ayudar a la toma de decisiones
“La conectividad de datos (Data Connectivity) es el proceso de integración de información proveniente de múltiples fuentes y destinos, incluyendo diferentes dispositivos, sistemas y aplicaciones. Crear una visión global de todo el universo de información disponible es la base de una analítica eficaz. Después vendrán otros procesos, pero este es el primer paso; y
“De acuerdo con todos los analistas de la industria, AnPaaS es la forma más inteligente de pensar en la analítica embebida, tal y como ha afirmado recientemente S&P Global Market Intelligence que confirma nuestra visión: las soluciones tradicionales de BI ya no son suficientes para las actuales necesidades empresariales. Este nuevo modelo de plataforma,
“El modelado de datos (Data Modeling) es el proceso de crear una representación visual y estructurada de los datos dentro de un sistema, definiendo cómo se almacenan y relacionan. Su principal objetivo es diseñar la estructura de los datos para que sea eficiente, consistente y pueda ser utilizada para diferentes propósitos. Por tanto, es