“La limpieza de datos, también conocida como Data Cleaning o Data Cleansing, es el proceso de identificar y corregir errores e inconsistencias en un conjunto de datos para mejorar su calidad y prepararlo para su uso en análisis, modelado y en la toma de decisiones. Este proceso implica eliminar o modificar datos incorrectos, incompletos,
“En términos generales, los datos contextuales son información adicional que ayuda a entender el significado y la importancia de un evento, situación o dato principal. En lugar de analizar datos de forma aislada, los datos contextuales ofrecen un contexto más amplio, incluyendo factores como la ubicación, el momento, el entorno y las interacciones previas.
“Big Data se refiere a conjuntos de datos extremadamente grandes y complejos que superan la capacidad de las herramientas tradicionales de procesamiento de datos para ser gestionados y analizados de manera eficiente. Estos datos pueden provenir de diversas fuentes, como Redes Sociales, dispositivos IoT, transacciones comerciales, entre otros. El análisis de Big Data permite
“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
“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 Inteligencia Artificial (IA) en el análisis predictivo está revolucionando el mundo empresarial, ofreciendo perspectivas y ventajas competitivas sin precedentes. Este artículo explora el impacto transformador de la IA en el análisis predictivo y sus aplicaciones prácticas en diversos ámbitos y sectores inmersos en su transformación empresarial”. ¿Qué es el análisis predictivo basado
“En el último análisis Embedded BI Grid® de G2, Sisense lidera la categoría en satisfacción del cliente, superando a docenas de proveedores, entre ellos, sus principales competidores (Power BI, Qlik, MicroStrategy y ThoughtSpot). En este análisis independiente podrás descubrir por qué los desarrolladores, los equipos de producto y los líderes empresariales utilizan Sisense para
“La analítica está en constante evolución. A medida que los conjuntos de datos se hacen más grandes y complejos, solo la Inteligencia Artificial (IA), las vistas materializadas y los lenguajes de codificación más sofisticados podrán extraer información de ellos. En Next-Level Moves, nos adentramos en las formas en que la analítica avanzada está allanando