Términos comunes de Analistas de datos

Apr 19, 2023
Términos comunes de Analistas de datos

Artículo por datdata

Los analistas de datos utilizan una amplia variedad de términos comunes. 

Hoy te compartimos algunos de los términos más utilizados: 

Aprende más sobre este tema tan importante deslizando esta página.

👇👇👇

  • Big Data: Refiere a grandes conjuntos de datos, estructurados o no estructurados, que son difíciles de procesar con herramientas de bases de datos tradicionales.
  • Business Intelligence: Es el conjunto de herramientas, tecnologías y prácticas para la recopilación, integración, análisis y presentación de información empresarial.
  • Artificial Intelligence: Es un conjunto de tecnologías y técnicas que permiten a las máquinas realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como la percepción, el razonamiento y el aprendizaje.
  • Machine Learning: Es un tipo de inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender y mejorar automáticamente a través de la experiencia.
  • KPI: Key Performance Indicators o Indicadores Clave de Rendimiento, son medidas cuantificables que se utilizan para evaluar el éxito o fracaso de una empresa o un proyecto.
  • Dashboard: Es una representación visual de la información de un negocio o un proyecto, generalmente presentada en una sola página.
  • ETL: Extract, Transform and Load, son las tres etapas de integración de datos para mover y transformar datos desde múltiples fuentes a una base de datos.
  • SQL: Structured Query Language, es un lenguaje de programación utilizado para administrar bases de datos relacionales.
  • NoSQL: Es un enfoque alternativo al modelo relacional de bases de datos, diseñado para manejar grandes conjuntos de datos no estructurados o semi-estructurados.
  • Analytics: Es el proceso de examinar datos utilizando herramientas y técnicas para obtener información y conocimiento para la toma de decisiones.
  • Predictive Analytics: Es el uso de datos, estadísticas y técnicas de modelado para predecir el comportamiento futuro de un evento o sistema.
  • Descriptive Analytics: Es el análisis de los datos históricos para entender y describir los patrones y tendencias en los datos.
  • Business Analytics: Es el uso de herramientas y técnicas analíticas para evaluar y optimizar los procesos empresariales y tomar decisiones basadas en datos.
  • Data Visualization: Es la representación gráfica de datos y resultados.
  • Data Quality: Es la evaluación y el mantenimiento de la calidad de los datos empresariales, asegurando que los datos sean precisos, completos y consistentes.
  • Data Science: Es el campo interdisciplinario que utiliza métodos científicos, procesos, algoritmos y sistemas para extraer conocimiento y comprensión de datos estructurados y no estructurados.
  • Data Governance: Es la gestión de los datos empresariales, incluyendo la definición de políticas, estándares y procesos para garantizar la calidad, la seguridad y la privacidad de los datos.
  • Data Warehouse: Es una base de datos centralizada que se utiliza para almacenar y analizar grandes conjuntos de datos empresariales.
  • Data Wrangling: Es el proceso de limpieza, transformación y preparación de datos para el análisis.
  • Data Mining: Es el proceso de descubrir patrones y relaciones en grandes conjuntos de datos.
  • Data Mart: Es una base de datos departamental que se utiliza para almacenar datos específicos de un área de negocio.
  • Data Modeling: Es el proceso de diseñar y crear modelos de datos para representar la estructura y relaciones de los datos empresariales.
  • Data Integration: Es el proceso de combinar datos de diferentes fuentes para crear una vista unificada y completa de los datos.
  • Data-driven: Es una metodología que implica tomar decisiones basadas en los datos y la evidencia, en lugar de basarse en la intuición o suposiciones.

 

 
 
 
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