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Data Analytics: Glosario 23 términos imprescindibles

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Este glosario data analytics es solo un pequeño vistazo a la terminología utilizada en el mundo del análisis de datos. Sin embargo, para convertirte en un verdadero experto en el campo, es necesario obtener una formación más completa. Si estás interesado en profundizar en su comprensión de los conceptos y herramientas de análisis de datos, te recomendamos que consideres nuestro programa de máster en data analytics. Ofrecemos una educación 100% práctica donde aplicarás todo lo aprendido en proyectos reales.

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Data analytics

Un data analytics es una persona que se encarga de recolectar, procesar y analizar datos para obtener información útil y relevante para tomar decisiones en una empresa u organización. Utilizan técnicas estadísticas, herramientas de análisis y visualización de datos para identificar patrones y tendencias en los datos, y presentan sus hallazgos de manera clara y concisa a los gerentes y otros tomadores de decisiones en la empresa. El objetivo principal de un analista de datos es ayudar a la empresa a tomar decisiones informadas y mejorar su rendimiento.

A.P.I.  (Application Programming Interface).

Las A.P.I. Son un conjunto de reglas y protocolos que permiten a diferentes programas o sistemas interactuar entre sí. Una API específica cómo los programas deben solicitar servicios y cómo deben ser proporcionados esos servicios. Una API es como una interfaz de programación de aplicaciones que permite que los desarrolladores creen aplicaciones que se integran con otros servicios o sistemas.

Arquitectura de datos

La arquitectura de datos es el diseño y planificación de cómo se organizan, almacenan, protegen y acceden los datos en un sistema o en una organización. La arquitectura de datos se refiere tanto a la estructura lógica como a la física de los datos, y abarca desde la planificación de la estructura de las tablas de una base de datos hasta la elección de la tecnología de almacenamiento.

Azure

Microsoft Azure es una plataforma en la nube que ofrece una amplia gama de servicios de infraestructura, plataforma y software como servicio (SaaS) para desarrolladores y organizaciones. Con Azure, los usuarios pueden crear, desplegar y administrar aplicaciones y servicios en la nube de manera eficiente y escalable.

Ofrece una amplia gama de servicios, incluyendo almacenamiento en la nube, bases de datos, inteligencia artificial y análisis de datos, desarrollo y entrega de aplicaciones, y mucho más. Azure también ofrece opciones de integración con otros servicios y tecnologías, lo que permite a los usuarios construir soluciones de tecnología de la información complejas y personalizadas. En resumen, es una plataforma en la nube completa y versátil que permite a los usuarios mejorar la eficiencia y la escalabilidad de sus soluciones tecnológicas.

Base de datos

Una base de datos es una herramienta para recopilar y organizar información. Las bases de datos pueden almacenar información sobre personas, productos, pedidos u otras cosas. Muchas bases de datos comienzan como una lista en una hoja de cálculo o en un programa de procesamiento de texto.

Hay varios tipos de bases de datos, como las bases de datos relacionales, las bases de datos no relacionales, las bases de datos en memoria, las bases de datos distribuidas, entre otros. Cada tipo de base de datos tiene sus propias características y ventajas, y se utilizan para diferentes propósitos. Por ejemplo, las bases de datos relacionales se utilizan comúnmente en sistemas de gestión de inventarios, mientras que las bases de datos no relacionales se utilizan para manejar grandes cantidades de datos no estructurados en aplicaciones web y de análisis de datos.

Big Data

El Big Data (datos masivos) es el término que describe un gran volumen de datos, el cual crece de manera exponencial con el paso del tiempo. En pocas palabras, es un conjunto de datos tan grande y complejo que ninguna de las herramientas tradicionales de datos es capaz de almacenarlos y procesarlos de manera eficiente.

No obstante, este volumen de datos se puede utilizar para abordar problemas empresariales que no hubieras podido enfrentar antes.

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Data Mining

Es el proceso de descubrimiento automático de patrones y conocimiento oculto en grandes volúmenes de datos. Se utiliza para analizar datos de diferentes fuentes y extraer información valiosa que puede ser utilizada para mejorar la toma de decisiones y el rendimiento de los negocios.Estas técnicas de estadísticas, aprendizaje automático y minería de datos es para analizar grandes cantidades de datos y encontrar patrones y relaciones que pueden ser utilizados para mejorar la eficiencia, reducir costos, aumentar las ventas y mejorar el servicio al cliente.

Algunas de las técnicas comunes utilizadas en el data mining incluyen:

  • Análisis de cluster: Agrupa los datos en grupos similares (clusters) basados en patrones y características similares.
  • Análisis de asociación: Encuentra patrones de compra y relaciones entre diferentes productos o servicios.
  • Análisis de regresión: Utilizado para predecir valores futuros y entender cómo diferentes variables están relacionadas entre sí.
  • Análisis de series temporales: Utilizado para analizar patrones en datos que varían con el tiempo.
  • Aprendizaje automático: Utilizado para construir modelos predictivos que pueden ser utilizados para clasificar, predecir o identificar patrones en los datos
JTT Top 11 Data Mining Techniques of 2021 1 1 https://www.pontia.tech/glosario-de-data-analytics/

Data Warehouse

Un Data Warehouse (almacén de datos) es un sistema de almacenamiento de datos diseñado para recopilar, integrar, almacenar y gestionar grandes cantidades de datos procedentes de diversas fuentes. Los Data Warehouses son utilizados para apoyar las necesidades de análisis de negocios y estadísticas, permitiendo a los usuarios obtener información valiosa y relevante a través de consultas y análisis.

Un Data Warehouse es diferente de una base de datos tradicional, ya que está diseñado para manejar grandes cantidades de datos históricos, y para proporcionar una vista única y coherente de los datos, independientemente de las fuentes de las que provengan. Los Data Warehouses utilizan tecnologías y herramientas específicas, como el modelado dimensional, la indexación y la optimización de consultas, para mejorar la velocidad y la eficiencia en el análisis de datos.

Datos

Los datos son una representación numérica, alfanumérica o simbólica de un hecho, un objeto o una entidad. Pueden ser recolectados, almacenados y procesados ​​para su uso en una variedad de aplicaciones, como el análisis estadístico, la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, la investigación científica, la toma de decisiones empresariales, entre otras. Los datos pueden ser estructurados o no estructurados, y pueden provenir de una variedad de fuentes, como sensores, dispositivos, transacciones comerciales, registros médicos, encuestas, entre otros.

E.T.L.(Extract, Transform, Load)

Significa Extraer, Transformar y Cargar. Se refiere a un proceso de integración de datos que incluye la extracción de datos de fuentes diversas, la transformación de los datos para su limpieza, normalización y enriquecimiento, y su posterior carga en un sistema de almacenamiento centralizado para su uso en análisis y toma de decisiones. El objetivo de ETL es facilitar el acceso a una visión integrada y actualizada de los datos para una mejor comprensión y análisis de los mismos.

Granularidad

Se refiere a la medida en la que los datos están divididos en pequeñas partes o «gruesos». La granularidad puede ser utilizada para describir tanto el nivel de detalle en los datos como la cantidad de datos que se están analizando.


En el contexto de los datos, la granularidad se refiere a cómo se dividen los datos en diferentes niveles de detalle. Por ejemplo, los datos pueden estar agrupados a nivel de día, semana, mes o año. A medida que la granularidad disminuye, el nivel de detalle aumenta.


En el contexto de los análisis, la granularidad se refiere a la cantidad de datos que se están analizando. Por ejemplo, un análisis de granularidad baja podría utilizar datos agregados a nivel de país, mientras que un análisis de granularidad alta podría utilizar datos individuales a nivel de persona.

Ingeniería de datos

La ingeniería de datos es el proceso de recopilación, integración, limpieza, transformación, análisis y modelado de datos con el objetivo de extraer información valiosa y relevante para apoyar la toma de decisiones en una organización. La ingeniería de datos combina elementos de la informática, la estadística, la inteligencia artificial y la ciencia de datos para ayudar a las organizaciones a transformar sus datos en conocimiento.

La ingeniería de datos se divide en varias etapas, como la recopilación de datos, la integración de datos, la limpieza de datos, la transformación de datos y el análisis de datos. En cada una de estas etapas, se utilizan herramientas y técnicas específicas para garantizar que los datos sean precisos, completos y consistentes, y para preparar los datos para su análisis y uso.

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