Glosario de términos de BI (Primera parte)




Debido a la realidad del comercio mundial actual, que en definitiva impacta de forma directa no sólo en las grandes empresa, sino también en PyMEs y microemprendimientos regionales y locales, cualquier organización que precie su futuro sabe que es fundamental el poder manejar la información, ya que hoy el valor que posee la información es superior a cualquier buena idea que podamos tener para establecer estrategias comerciales.

Glosario BI

Es por ello que la llamada inteligencia de negocios, conocida por sus siglas del concepto en ingles BI, incluye como aspecto fundamental el análisis de los datos que se recaban de cada una de las áreas que se encuentran involucradas en los procesos de las organizaciones comerciales.

Este análisis de la información permite a quienes están al mando de una empresa poder tomar decisiones correctas, y de esta forma cumplir los objetivos plateados, y si bien la inteligencia de negocios debe ser un aspecto ya incorporado en aquellos que dirigen las organizaciones, lo cierto es que muchos desconocen aún ciertos términos fundamentales en este ámbito.

Es por ello que aquí te explicamos cuál es el significado de algunos de los principales términos de la BI y el análisis de la información, ya que al conocer el concepto podremos manejar mejor la puesta en práctica de las herramientas utilizadas en el proceso.

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Ad Hoc Query: Se trata de la capacidad de poder crear un informe rápido de BI bajo demanda, donde se incluye el análisis del software, con el fin de poder responde a una inquietud inmediata de un negocio específico.

Anonymization o Anonimización: Básicamente se refiere a la eliminación de aquellos vínculos que existen entre las personas (clientes) y los registros de cada una de ellas dentro de la base de datos, con el fin de poder prevenir el filtrado de información en manos de terceros, y poder así mantener la privacidad y la confidencialidad.

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Análisis de comportamiento: Se refiere al uso de la información recolectada en torno al comportamiento de los clientes, a fin de poder entender su punto de vista actual y predecir las acciones futuras que tendrán en el mercado.

Cuadro de mando integral: Básicamente se trata de una herramienta de gestión del rendimiento, que permite capturar de manera integral el desempeño de una organización desde varios puntos de vista en un simple cuadro analítico, como puede ser por ejemplo los resultados de las ventas en comparación con los niveles del inventario.

Datos contextuales: Aspecto fundamental para mejorar la relación con los clientes, ya que se trata de la estructuración de grandes volúmenes de datos, los cuales se unen a los clientes a través de contextos situacionales, con el fin de enriquecer la información desde el punto de vista empresarial. Un claro ejemplo de datos contextuales son aquellos que apuntan a los registros de los clientes en los que se almacena información acerca de direcciones, edades, preferencias y demás, los cuales se adjuntan a cada cliente individual, y permiten a la empresa poder disponer de una evaluación con mayor comprensión en torno al cliente, para generar también grupos etarios, en base a los que se diseñarán las estrategias de venta.

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Database o Base de datos: Como su nombre lo indica, una base de datos es a grandes rasgos una colección de datos organizados, que se encuentran siempre disponibles para la búsqueda rápida y conveniente de información precisa sobre un aspecto que necesitamos resolver o tomar una decisión.

Data Broker o Corredor de datos: Los corredores de datos son aquellas empresas que se dedican a recopila información personal sobre los consumidores, y luego vender dicha información a otras organizaciones.

Data Mart o Mercado de datos: Se trata de un pequeño depósito de datos, el cual se enfoca en información de un tema específico de la compañía, como por ejemplo las áreas de ventas, finanzas o marketing.

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Data Model o Modelo de datos: Dentro del modelo de datos se establece cuáles son los datos que necesita la empresa para poder llevar a cabo sus distintas funciones de manera eficaz, y a la vez cómo esos datos deben conectarse entre sí, como así también cómo deben ser ordenados y estructurados dichos datos. En función del modelo de datos se diseñará la base de datos técnica, el almacenamiento y seguridad de dicha información, y la posibilidad de en el futuro desarrollar aplicaciones y herramientas informáticas para la utilización de dichos datos, que son los que luego se usarán en los informes analíticos.

 

Visualización de datos: Se trata de los métodos que se utilizan para incorporar los datos de forma visual, es decir en un contexto pictórico como puede ser una infografía, con el objetivo de brindar una ayuda a los usuarios de los sistemas para entender mejor el significado de la información que se expone.

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Data Warehouse o Almacén de datos: Se refiere al repositorio de datos en el cual se incluyen las múltiples áreas temáticas donde se almacena la información.

Análisis de las deficiencias: Se trata de una evaluación que realizan todas las empresas en base a los datos que posee, con el fin de detectar errores en todo el proceso que lleva a cabo la organización, y de esta forma también es posible detectar la faltante de datos dentro del repositorio.

Key performance indicator (KPI) o Indicador clave de rendimiento: Básicamente es un informe gráfico en el cual se expone el análisis de diferentes datos que permiten discernir si una empresa está o no cumpliendo con los objetivos planteados, y el mismo permite a los ejecutivos, gerentes y empleados evaluar el rendimiento.

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Metadata o Metadatos: Se trata de datos que proporcionan información extra acerca de los datos primarios, como por ejemplo en una fotografía, los metadatos pueden ser aquellos que indican su resolución.

Metrics o Métrica: Son aquellas medidas de rendimiento que permiten observar el progreso de la empresa, y al mismo tiempo evaluar las tendencias dentro de la organización.