Glosario de Business Intelligence

Proceso de generar, actualizar y distribuir reportes sin intervención manual. Incluye extracción automática de datos, transformación, creación de visualizaciones y envío programado a destinatarios.

Interfaz que permite a diferentes sistemas de software comunicarse entre sí. Las APIs REST son el estándar actual para intercambio de datos. Fundamentales para integración de sistemas y automatización.

Tipo de análisis que responde '¿qué pasó?' usando datos históricos. Incluye reportes, dashboards y estadísticas básicas. Es el primer nivel de madurez analítica en las organizaciones.

Tipo de análisis que responde '¿qué podría pasar?' usando modelos estadísticos y machine learning sobre datos históricos. Ejemplos: predicción de ventas, riesgo de rotación, demanda de inventario.

Nivel más avanzado de analytics que responde '¿qué deberíamos hacer?'. Combina análisis predictivo con optimización para recomendar acciones específicas. Requiere madurez en datos y algoritmos.

Conjunto de estrategias, tecnologías y prácticas para recopilar, integrar, analizar y presentar datos empresariales. El objetivo del BI es transformar datos crudos en información accionable que apoye la toma de decisiones estratégicas.

Punto de referencia o estándar contra el cual se compara el rendimiento. Puede ser interno (histórico), competitivo (industria) o aspiracional (mejores prácticas). Fundamental para contextualizar métricas.

Gasto total asociado a la salida de un empleado y contratación de su reemplazo. Incluye costos directos (reclutamiento, capacitación) e indirectos (pérdida de productividad, conocimiento). Puede alcanzar 50-200% del salario anual.

Grado en que los datos son precisos, completos, consistentes, oportunos y relevantes para su uso previsto. La mala calidad de datos lleva a decisiones incorrectas. 'Garbage in, garbage out'.

Modelo de computación que proporciona recursos (servidores, almacenamiento, bases de datos) a través de internet bajo demanda. Principales proveedores: AWS, Azure, Google Cloud. Elimina necesidad de infraestructura propia.

Panel visual interactivo que presenta métricas e indicadores clave de negocio (KPIs) en un solo lugar. Los dashboards permiten monitorear el rendimiento empresarial en tiempo real y facilitan la identificación de tendencias y anomalías.

Proceso de examinar conjuntos de datos para extraer conclusiones útiles. Incluye técnicas estadísticas, algoritmos y herramientas para descubrir patrones, correlaciones y tendencias que informan decisiones de negocio.

Almacén de datos centralizado que integra información de múltiples fuentes para análisis y reportería. Está optimizado para consultas analíticas (OLAP) en lugar de transacciones operacionales (OLTP).

Repositorio centralizado que almacena datos en su formato nativo (estructurados, semi-estructurados y no estructurados) a cualquier escala. A diferencia del data warehouse, no requiere estructurar los datos antes de almacenarlos.

Técnica de análisis que permite navegar desde datos agregados hacia niveles más detallados. Por ejemplo, desde ventas totales anuales hacia ventas mensuales, semanales o por producto específico.

Lenguaje de fórmulas usado en Power BI, Power Pivot y Analysis Services para crear cálculos personalizados y medidas. Similar a las fórmulas de Excel pero optimizado para modelos de datos relacionales.

Serie de procesos que mueven datos desde una fuente hacia un destino, aplicando transformaciones en el camino. Los pipelines modernos son automatizados, monitoreados y escalables.

Arte de comunicar insights de datos mediante narrativas convincentes. Combina datos, visualizaciones y contexto para influir en decisiones. Va más allá de mostrar números hacia explicar su significado.

Marco de políticas, procesos y estándares que aseguran la gestión efectiva de datos en una organización. Incluye calidad, seguridad, privacidad y cumplimiento normativo de los datos.

Proceso de detectar y corregir (o eliminar) registros incorrectos, incompletos o duplicados en un conjunto de datos. Paso crítico antes de cualquier análisis. También llamado data cleansing o data scrubbing.

Información organizada en formato predefinido, típicamente en tablas con filas y columnas. Ejemplos: bases de datos relacionales, hojas de cálculo. Fáciles de buscar y analizar.

Información sin formato predefinido: emails, documentos, imágenes, videos, posts de redes sociales. Representan ~80% de los datos empresariales y requieren técnicas especiales para análisis.

Proceso de extracción de datos desde múltiples fuentes, transformación para limpieza y estandarización, y carga en un sistema destino como un data warehouse. Es fundamental para la integración de datos empresariales.

Modelo de datos donde una tabla de hechos central se conecta a múltiples tablas de dimensiones. Es el patrón recomendado en Power BI por su simplicidad y rendimiento óptimo en consultas analíticas.

Suma de todas las interacciones que un empleado tiene con su organización, desde el reclutamiento hasta la salida. Incluye cultura, ambiente físico, tecnología y relaciones laborales.

Métrica que mide la probabilidad de que los empleados recomienden su empresa como lugar de trabajo. Se calcula restando el porcentaje de detractores al de promotores. Escala típica: -100 a +100.

Equivalente a tiempo completo. Unidad que representa las horas trabajadas por un empleado a tiempo completo. Permite comparar cargas de trabajo normalizando empleados part-time y contractors.

Puente que permite a Power BI Service conectarse de forma segura a fuentes de datos on-premise. Permite actualizaciones programadas de datos sin exponer bases de datos internas a internet.

También llamado People Analytics. Aplicación de técnicas analíticas a datos de recursos humanos para mejorar decisiones sobre talento: contratación, retención, desarrollo y compensaciones. Transforma datos de RRHH en insights accionables.

Número total de empleados en una organización en un momento específico. Puede medirse como headcount físico (personas) o FTE (equivalente a tiempo completo). Base para muchas métricas de RRHH.

Indicador Clave de Rendimiento. Métrica cuantificable que mide el progreso hacia objetivos empresariales específicos. Los KPIs efectivos son específicos, medibles, alcanzables, relevantes y temporales (SMART).

Plataforma de Business Intelligence de Google Cloud. Se diferencia por su capa semántica (LookML) que define métricas de forma centralizada, asegurando consistencia en toda la organización.

En Power BI, cálculo dinámico definido con DAX que se evalúa en tiempo de consulta según el contexto de filtro. A diferencia de las columnas calculadas, las medidas no ocupan espacio en el modelo de datos.

Estructura que define las relaciones entre tablas en Power BI. Un modelo bien diseñado (típicamente estrella o copo de nieve) es fundamental para el rendimiento y la precisión de los cálculos.

Medida cuantitativa que representa un aspecto del negocio. A diferencia de los KPIs, las métricas no necesariamente están vinculadas a objetivos estratégicos. Ejemplos: número de ventas, visitas web, tickets cerrados.

Datos fundamentales y consistentes sobre entidades clave del negocio: clientes, productos, empleados, proveedores. La gestión de master data (MDM) asegura una 'única versión de la verdad'.

Rama de la inteligencia artificial donde los sistemas aprenden patrones de los datos sin ser programados explícitamente. Aplicaciones en BI: predicción de ventas, segmentación de clientes, detección de anomalías.

Tecnología para análisis multidimensional de datos empresariales. Permite a los usuarios analizar información desde múltiples perspectivas mediante operaciones como drill-down, roll-up, slice y dice.

Plataforma de Business Intelligence de Microsoft que permite crear dashboards interactivos, reportes y análisis de datos. Incluye Power BI Desktop (desarrollo), Power BI Service (nube) y Power BI Mobile (móvil).

Motor de transformación y preparación de datos en Power BI y Excel. Permite conectar, combinar y refinar datos de múltiples fuentes mediante una interfaz visual o código M.

Disciplina que usa datos, análisis estadístico y modelado predictivo para entender y mejorar el desempeño del capital humano. Incluye métricas de productividad, engagement, retención y desarrollo organizacional.

Lenguaje de programación versátil y popular en análisis de datos, automatización y machine learning. Librerías clave: Pandas (datos), NumPy (cálculos), Matplotlib (visualización), Scikit-learn (ML).

Seguridad a nivel de fila en Power BI que restringe el acceso a datos según el usuario. Permite que diferentes usuarios vean solo los datos que les corresponden usando un mismo reporte.

Tecnología que usa robots de software para automatizar tareas repetitivas basadas en reglas. Los bots RPA imitan acciones humanas en interfaces de usuario: clicks, escritura, copiar/pegar datos entre sistemas.

Enfoque de Business Intelligence que permite a usuarios no técnicos crear sus propios reportes y análisis sin depender del departamento de TI. Herramientas como Power BI y Tableau facilitan este modelo.

Número de reportes directos que tiene un manager. Un span amplio (muchos reportes) puede indicar eficiencia pero también riesgo de supervisión insuficiente. El óptimo depende del tipo de trabajo.

Actualización programada de datos en herramientas de BI. Permite que dashboards y reportes se actualicen automáticamente en horarios definidos sin intervención manual.

Lenguaje estándar para gestionar y consultar bases de datos relacionales. Comandos básicos: SELECT (consultar), INSERT (agregar), UPDATE (modificar), DELETE (eliminar). Esencial para cualquier profesional de datos.

Framework de Python para crear aplicaciones web de datos de forma rápida. Permite a analistas sin experiencia web construir dashboards interactivos y herramientas de datos con código Python puro.

Porcentaje de empleados que dejan una organización en un período determinado. Se calcula dividiendo el número de salidas entre el promedio de empleados, multiplicado por 100. Incluye rotación voluntaria e involuntaria.

Tiempo promedio desde que se publica una vacante hasta que el candidato acepta la oferta. Métrica clave de eficiencia del proceso de reclutamiento. El benchmark varía por industria y nivel del puesto.

Representación gráfica de información para facilitar su comprensión. Incluye gráficos, mapas, tablas e infografías. Una buena visualización comunica insights de forma clara y memorable.

Técnica para extraer datos de sitios web de forma automatizada. Se usa para monitoreo de precios, análisis de competencia, y recopilación de información pública. Requiere consideraciones legales y éticas.

Secuencia de pasos o tareas que forman un proceso de negocio. La automatización de workflows elimina tareas manuales, reduce errores y acelera la ejecución de procesos empresariales.