“Una gobernanza de datos (Data Governance) eficaz es esencial para democratizar los datos y la Inteligencia artificial (IA) en la era de los LLM y Gen AI. Las empresas se enfrentan a retos derivados de la fragmentación de la gobernanza entre bases de datos, Data Warehouses y Data Lakes, lo que complica el descubrimiento,
“Data Transformation o transformación de datos es uno de los pilares más sólidos para que las empresas puedan convertir sus datos en un activo valioso que impulse decisiones, acelere la innovación, optimice sus procesos y obtenga ventajas competitivas. Estratégicamente, no solo se trata de procesar datos, sino de alinear la transformación con los objetivos
“Data Quality o calidad de los datos, se refiere a la medida en que un conjunto de datos cumple con los estándares y requisitos establecidos para su uso. Implica que los datos sean precisos, completos, consistentes y relevantes para el propósito con el que se utilizan. La calidad de los datos es crucial para la toma
“Data Mesh (o malla de datos en español), es un enfoque de arquitectura para la gestión de datos, que fomenta la gestión descentralizada y la propiedad de los datos por parte de equipos, áreas o dominios específicos de negocio dentro de una organización. Básicamente, en lugar de disponer de un equipo centralizado que gestiona
“Una Data-driven Enterprise (DDE) no es simplemente una empresa que tiene datos ni que cuenta con un potente equipo de científicos, ingenieros y analistas de datos: es una organización que convierte esos datos en decisiones inteligentes, ágiles y escalables. En otras palabras: no se guía por corazonadas, sino por evidencias sustentadas por datos”.
“Embedded Analytics o analítica embebida, consiste en integrar capacidades analíticas directamente dentro de las aplicaciones, los flujos de trabajo o productos digitales que los clientes finales ya utilizan. En lugar de forzar a los usuarios a salir de sus herramientas operativas para ir a un cuadro de mando aislado, la inteligencia y los análisis
“Una arquitectura Data Warehouse (DWA) moderna es un modelo operativo que determina cómo fluye la información dentro de una organización, desde las fuentes de datos hasta la toma de decisiones. Si está bien diseñada, multiplica el valor de los datos y lo convierte en una herramienta de transformación empresarial: como activo estratégico alinea tecnología,
“Data maturity, o madurez de datos representa la capacidad organizacional para gestionar, gobernar, analizar y aprovechar los datos como un activo estratégico. Medir el nivel de madurez permite identificar brechas críticas y ayuda a definir una hoja de ruta clara una correcta orientación de la organización a datos (Data-driven). En síntesis, es el termómetro
“Una organización decision-centric se caracteriza fundamentalmente por su enfoque en la toma de decisiones basada en datos y analíticas, desplegando un proceso de mejora continua y una gran adaptabilidad y resiliencia. En lugar de basarse en intuiciones o suposiciones, utilizan la analítica como herramienta estratégica para mejorar sus decisiones en todos los niveles de
“La deduplicación de datos (Data Deduplication) es una técnica que se emplea en soluciones analíticas para eliminar datos duplicados dentro de un conjunto de información, optimizando así recursos, espacio de almacenamiento y eficiencia en los procesos analíticos. El proceso automatizado identifica bloques o registros redundantes y los elimina, reemplazando las duplicidades con referencias al
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