glosario BI

Glosario de términos BI (segunda parte)

Con el fin de poder tener una comprensión adecuada de las herramientas, áreas y aspecto que conforma la llamada inteligencia de negocios (BI), continuamos aquí con la segunda entrega de un breve glosario de términos con sus significados básicos.

En la primera parte de este glosario ya habíamos visto el significado de términos tales como Data Warehousing, datos contextuales, Data Broker, Key Performance Indicator y demás, y en esta oportunidad continuamos con algunos de los conceptos más importantes del Business Intelligence.

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Multidimensional Analysis o análisis multidimensional: Se trata de un método que brinda la posibilidad de visualizar la información corporativa desde diferentes aspectos, y al mismo tiempo muestra las relaciones que existe entre dicha información, con lo cual los analistas pueden tener diferentes perspectivas de los datos.

Decision Tree o árbol de decisión: Básicamente podríamos decir que se trata de un modelo en el que los datos son organizados en distintos grupos, y debido a su conformación es una herramienta analítica similar a la llamada tabla de decisiones.

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Multidimensional Database o Base de Datos Multidimensional: Como su nombre lo indica se trata de una base de datos con forma multidimensional, es decir que en ella se almacenan todos los datos existentes en una base de datos global que permite generar las más diversas y variadas combinaciones de dicha información, y debido a ello suelen ser mucho más inmediatas en las respuestas a las consultas que los grandes almacenes de datos.

Operational Database o Base de Datos Operacional: Esta es también una base de datos, pero en este caso aquí se almacena toda la información referida a las operaciones diarias de la empresa. Por lo general, las bases de datos operacionales suelen ser sistemas OLTP.

Relational Database o Base de Datos Relacional: Dentro de este tipo de base de datos toda la información es almacenada en formatos especiales de tablas de dos dimensiones, relacionando el contenido de dichas dimensiones entre sí, es decir mostrando los enlaces que existe entre toda la información almacenada.

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Benchmark: Se trata de un tipo de medida que es utilizada para llevar a cabo comparaciones, siendo una de las más frecuentes la contrapartida precio-ganancia.

Cube o Cubo: En líneas generales, se llama Cube a la estructura de datos multidimensional que representa la intersección de una combinación única de dimensiones. Para cada intersección hay una celda que contiene un valor.

Drill Down o Rastreo Minucioso: Se trata del método implementado para poder visualizar de forma analítica los números de una empresa, con el objetivo de acceder a mayor información de vital importancia para su normal desenvolvimiento y alcanzar la competitividad planificada.

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Wordkflow: Su traducción al español es flujo de trabajo, y precisamente se refiere a los volúmenes de información referidos al flujo de trabajo en la empresa, es decir que engloba a las herramientas que permiten el flujo de documentos entre los usuarios, para de esta forma poder llevar a cabo los procesos propios del negocio.

Forecasting: Se trata de los pronósticos que se pueden obtener del análisis de la información contenida en las bases de datos de la empresa, un aspecto más que importante para poder tomar decisiones correctas a futuro.

Hybrid Online Analytical Processing (HOLAP): Se refiere a un tipo de herramienta OLAP híbrida que brinda la posibilidad de almacenar los datos recolectados en bases de datos relacionales, y al mismo tiempo en bases de datos multidimensionales.

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Modeling o Modelado: Este término se refiere básicamente a las distintas acciones que tienen lugar para poder representar en un modelo el funcionamiento de una empresa, con el objetivo de que pueda ser utilizado para simular el mundo real y el desempeño de la organización dentro de este. Es por ello que en la actualidad los analistas, planificadores y ejecutivos de las compañías suelen utilizar el Modeling a menudo, ya que les permite a través de la simulación, llevar a cabo un análisis concreto sobre las realidades operacionales y financieras de la empresa, con lo cual se vuelve una herramienta imprescindible para la toma de decisiones.

Multidimensional Online Analytical Processing (MOLAP o MOLA): Se trata de una base de datos del tipo OLAP Multidimensional, dentro de la cual la información es almacenada en estructuras especiales, para luego ser transferidas a servidor central.

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Online Analytical Processing (OLAP): En su traducción al español significa Procesamiento Analítico Online, y consiste en un tipo de herramientas de software que brinda acceso rápido y sencillo a todos los datos que puedan llegar a necesitar los analistas, administradores y ejecutivos de una organización. Esto se realiza a través de una interfaz amigable que concentra datos corporativos, incluyendo datos históricos y proyecciones. Dentro del universo OLAP se congregan distintas aplicaciones destinadas a las diferentes áreas de la empresa. Cabe destacar que los sistemas OLAP trabajan a través de técnicas especializadas de indexación y optimización de datos, con el fin de poder estructurar bases multidimensionales de información, y así poder manejar grandes volúmenes de datos de forma rápida y sencilla.

Online Transaction Processing (OLTP): Como su nombre lo indica, se refiere al procesamiento de las transacciones en línea, es decir que se trata de un sistema que permite procesar las transacciones apenas son ingresadas al mismo, con lo cual es posible actualizar de manera inmediata los archivos que se encuentran dentro del sistema de administración de bases de datos. Por lo general suele ser muy utilizado en el ámbito del seguimiento de inventarios.

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Operational System o Sistema Operacional: Es un sistema de información cuya función se centra en el registro de las transacciones diarias de negocio, las cuales se encuentran categorizadas de acuerdo a determinados eventos, procesos o actividades propias del negocio.

Budgeting o Planificación Presupuestaria: Se refiere al proceso de realización de un presupuesto anual en el que se basa el plan operativo de la compañía.

Relational Database Management System (RDBMS): Denominada en español como Sistema Gestor de Bases de Datos Relacionales, consiste en un conjunto de programas, procedimientos y lenguajes que brindan acceso a diferentes herramientas que son necesarias para poder trabajar con una base de datos.

Relational Online Analytical Processing (ROLAP): La llamada base de datos ROLAP es a grandes rasgos un modo de almacenamiento OLAP, en el cual los datos son almacenados en bases de datos relacionales.

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Return On Investment (ROI): Las conocidas siglas ROI en el mundo empresarial, que se refieren al retorno de la inversión, consiste en el lapso de tiempo que demora en que el coste total de la inversión se superado por el beneficio o el recorte de gastos derivados directamente de dicha inversión.

Transactional System o Sistema Transaccional: Se trata del sistema que ha sido creado y diseñado para almacenar información empresarial de manera diaria, por lo cual esta información suele estar categorizada de acuerdo a su relación con eventos, procesos o actividades de negocio. Si bien este tipo de sistemas no permite el análisis de la información almacenada, lo cierto es que brindan la posibilidad de almacenar grandes volúmenes de datos.

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.

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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.