Datos Maestros™

Glosario de ciencia de datos y análisis de datos

Vea nuestro glosario de términos comunes de ciencia de datos y  análisis de análisis con mejores prácticas, ejemplos del mundo real, plantillas para comenzar y recursos adicionales.

Glosario

Aumente el valor de sus datos con nuestros Servicios Datos Maestros™

Glosario de integración y análisis de datos de DatosMaestro. Descubra los términos y características que conforman las soluciones de análisis y integración modernas de hoy.

Enriquecimiento de datos

Depuración
de Datos

La depuración de datos es una forma de compresión o limpieza que elimina los datos redundantes a nivel de subarchivo, lo que mejora la utilización del almacenamiento. En este proceso, solo se almacena una copia de los datos; todos los datos redundantes serán eliminados, quedando sólo un puntero a la copia anterior de los datos.



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CRM
Que es un CRM?

La gestión de la relación con el cliente (CRM, por sus siglas en inglés) es un término utilizado para describir una serie de estrategias y tecnologías que las empresas utilizan para gestionar las interacciones con los clientes y clientes potenciales.






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Calidad
de Datos

La calidad de datos se refiere a la medida en que los datos cumplen con los requisitos de precisión, completitud, consistencia, integridad, actualidad y relevancia para un propósito específico.








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Preparación
de Datos

Los datos son la sangre vital de los negocios modernos. Es la clave para tomar decisiones informadas, comprender a los clientes, optimizar operaciones y mantenerse por delante de la competencia. Sin embargo, los datos en su forma cruda a menudo son no estructurados, inconsistentes e incompletos, lo que dificulta su uso de manera efectiva. Ahí es donde entra en juego la preparación de datos.


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Migración
de Datos

La migración de datos se define como la transferencia de datos de un sistema preexistente a otro, procedimiento necesario cuando se está cambiando el sistema de almacenamiento donde se encuentran esos datos o cuando se requiere modificar la base de datos o la aplicación que los gobierna, esto aplica también a diferentes formatos de datos, o entre distintos sistemas informáticos.



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Gobierno
de datos

El Gobierno de datoses una colección de componentes, datos, roles, procesos, comunicaciones, métricas y herramientas – que ayudan a las organizaciones a administrar formalmente y obtener un mejor control sobre los activos de datos. Como resultado, las organizaciones pueden equilibrar mejor la seguridad con la accesibilidad y cumplir con los estándares y las reglamentaciones al tiempo que garantizan que los activos de datos vayan a donde la empresa más los necesita.
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Gestión de bases
de Datos

La gestión de bases de datos permite a una persona organizar, almacenar y recuperar datos de una computadora. La gestión de bases de datos también puede describir el almacenamiento de datos, las operaciones y las prácticas de seguridad de un administrador de base de datos(DBA) a lo largo del ciclo de vida de los datos. Administrar una base de datos implica diseñar, implementar y respaldar los datos almacenados para maximizar su valor.
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Modelado
de datos

Documento de modelos de datos, Arquitectura de datos, alineando las reglas comerciales básicas con las definiciones de datos. Además, los modelos de datos brindan a las empresas y sus clientes una visión interna de las estructuras de datos, las relaciones y cómo fluyen los datos entre diferentes entidades, como tablas, aplicaciones o almacenes de datos.




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ERP (planificación de recursos empresariales)

ERP (planificación de recursos empresariales, por sus siglas en inglés) se define como la capacidad de ofrecer un conjunto integrado de aplicaciones empresariales. Las herramientas ERP comparten un proceso común y un modelo de datos, que cubre procesos operativos integrales amplios y profundos, como los que se encuentran en finanzas, recursos humanos, distribución, fabricación, servicio y la cadena de suministro.
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PII (La información de identificación personal)

La información de identificación personal (PII) es cualquier dato que podría identificar potencialmente a un individuo específico.

Cualquier información que puede ser utilizada para distinguir una persona de otra, y que puede ser usada para quitarle el anonimato a los datos anónimos puede ser considerada PII. PII puede ser sensible o no sensible.

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Open Data
(datos abiertos)

Los datos abiertos son información o contenido disponible libremente para su uso y redistribución, sujeto únicamente al requisito de atribuirlo a la fuente. El término también puede usarse de manera más casual para describir cualquier dato que se comparte fuera de la organización y más allá de su uso previsto original, por ejemplo, con socios comerciales, clientes o asociaciones industriales.

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Real Time
(Tiempo real)

La descripción de un sistema operativo que responde a un evento externo dentro de un marco de tiempo corto y predecible. A diferencia de un sistema operativo por lotes o de tiempo compartido, un sistema operativo en tiempo real brinda servicios o control a procesos físicos independientes en curso.






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SaaS (Software como servicio)

El software como servicio (SaaS) es un software que pertenece, se entrega y se administra de forma remota por uno o más proveedores. El proveedor ofrece software basado en un conjunto de códigos comunes y definiciones de datos que todos los clientes contratados consumen en un modelo de uno a muchos en cualquier momento mediante pago por uso o como una suscripción basada en métricas de uso.


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Transformación
Digital

La transformación digital es el proceso continuo, disruptivo, estratégico y de cambio cultural que se sustenta explotar las tecnologías digitales y las capacidades de soporte para crear un nuevo modelo de negocio digital sólido.








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Integración de Aplicaciones

La integración de aplicaciones, en un contexto general, es el proceso de llevar recursos de una aplicación a otra y, a menudo, utiliza middleware.












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Limpieza
de datos

La limpieza de datos es el proceso de identificar y corregir registros incorrectos, duplicados o inexactos de una lista o base de datos. DatosMaetros™ ofrece una gama de soluciones de limpieza de datos asequibles que han sido diseñadas para que cualquiera las use. Las herramientas de limpieza de datos normalmente tienen opciones para eliminar duplicados y esto es por medio de un software de deduplicación.

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Fuzzy
Matching

El Fuzzy Matching se utiliza para establecer probabilidades y estimaciones determinando similitudes y diferencias en los registros de clientes a través de un algoritmo de coincidencia de datos. Esta técnica se hace con respecto a una correspondencia de datos determinista usando por ejemplo campos de nombre y fecha de nacimiento.





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Vision
Cliente 360

Las perspectivas en pasado, presente y futuro de las interacciones de clientes con la organización convergen en una sola, informando todo lo que ocurre cada vez que un cliente se pone en contacto con la organización de alguna manera. Estos datos se actualizan con regularidad, para aconsejar y dirigir los procedimientos que ayudarán a mejorar la experiencia del cliente, para que la interacción sea lo más adecuada y eficaz posible.

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Health
Tech

Healthtech es el sector de mayor crecimiento dentro del sector de la salud. Incluye cualquier producto y servicio de atención médica habilitado por tecnología que pueda entregarse o consumirse fuera de un hospital o consultorio médico; una excepción notable es el software de administración de consultorios y hospitales.





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MLOPs
Qué es MLOps?

MLOps es un conjunto de prácticas y herramientas que ayudan a las organizaciones a simplificar la implementación y gestión de modelos de aprendizaje automático (ML). Es una extensión de la filosofía DevOps y tiene como objetivo mejorar la eficiencia, confiabilidad y escalabilidad del flujo de trabajo de ML.






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Analítico
Prescriptivo

El análisis prescriptivo es una rama del análisis avanzado que utiliza modelos predictivos para proporcionar recomendaciones para la toma de decisiones óptimas.
A diferencia del análisis descriptivo, que proporciona información sobre datos históricos, o el análisis predictivo, que pronostica los resultados futuros, el análisis prescriptivo adopta un enfoque proactivo al recomendar acciones que probablemente produzcan los mejores resultados.
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Perfil
de datos

El perfilado de datos es el proceso de examinar y analizar datos de diversas fuentes para obtener información sobre su calidad, precisión, integridad y consistencia. Implica identificar patrones, anomalías y tendencias en los datos para ayudar con la integración de datos, el mapeo de datos y la evaluación de la calidad de los datos. Las empresas pueden aprovechar el perfilado de datos para comprender mejor los datos y asegurarse de que sean adecuados para su propósito.
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Ciencia
de los datos

La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que implica el uso de métodos científicos, procesos, algoritmos y sistemas para extraer ideas y conocimiento de datos estructurados y no estructurados.

Emplea técnicas de una variedad de campos, incluyendo estadística, informática y aprendizaje automático, para identificar patrones y hacer predicciones basadas en datos.

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Automl
Qué es AutoML?

AutoML, o Aprendizaje Automático Automatizado, es una poderosa herramienta que permite a cualquier persona construir y entrenar modelos de aprendizaje automático sofisticados sin necesidad de habilidades avanzadas en programación o ciencia de datos. Con AutoML, los usuarios pueden cargar fácilmente datos, seleccionar una variable objetivo y dejar que el algoritmo maneje automáticamente la ingeniería de características, la selección ..

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Exploración
de datos

La exploración de datos se refiere al proceso de analizar y comprender conjuntos de datos para identificar patrones, relaciones e información valiosa. Incluye técnicas como la visualización, el análisis estadístico y el clustering para extraer información significativa de grandes volúmenes de datos. El objetivo de la exploración de datos es obtener una comprensión más profunda de los datos y descubrir información oculta que pueda informar la toma de decisiones e impulsar los resultados comerciales.


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Análisis
de negocio

El análisis empresarial es el proceso de utilizar métodos estadísticos y cuantitativos para explorar y analizar grandes conjuntos de datos relacionados con las operaciones de una organización, las tendencias del mercado y el comportamiento del cliente. El objetivo final del análisis empresarial es proporcionar a las organizaciones información valiosa que se puede utilizar para tomar decisiones informadas y mejorar el rendimiento empresarial.



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Estandarización
de datos

La estandarización de datos es el proceso de transformar datos de diferentes fuentes en un formato consistente que sea fácil de analizar y comparar. Esta técnica implica establecer un conjunto de reglas y pautas para la recolección y formato de datos, asegurando que los datos sean precisos, completos y uniformes. La estandarización de datos es un paso crítico en la preparación de datos que permite a las organizaciones eliminar inconsistencias en los datos y mejorar la calidad de los mismos, lo que facilita la obtención de información y conclusiones significativas a partir de los datos.
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Analítico
avanzado

La analítica avanzada se refiere al uso de técnicas estadísticas y matemáticas complejas para analizar y obtener información de los datos. Esto incluye el aprendizaje automático, la modelización predictiva, la minería de datos y otras metodologías que van más allá del análisis estadístico tradicional. La analítica avanzada puede ayudar a las organizaciones a tomar mejores decisiones, identificar tendencias y patrones, y obtener una comprensión más profunda de sus datos.



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Data
Wrangling

El Data Wrangling, también conocido como limpieza de datos, es el proceso de limpiar, transformar y organizar datos crudos en un formato utilizable para su análisis. Esto implica una serie de tareas, como eliminar datos irrelevantes, manejar valores faltantes o inconsistentes, formatear tipos de datos y fusionar múltiples conjuntos de datos. El objetivo del Data Wrangling es asegurar que los datos sean precisos, completos y estén correctamente estructurados para que puedan ser fácilmente analizados y utilizados para ..


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Analítica
en la nube

El análisis en la nube se refiere al uso de tecnologías de computación en la nube para realizar análisis de datos y obtener información a partir de conjuntos de datos grandes y complejos. Las soluciones de análisis en la nube suelen implicar el almacenamiento de datos en la nube y el uso de herramientas y plataformas basadas en la nube para procesar y analizar los datos.







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Inteligencia
de negocio

Business intelligence (BI) se refiere al uso de software y servicios para transformar datos en bruto en conocimientos significativos que informan las decisiones empresariales. Incluye la recopilación, el análisis y la visualización de datos para ayudar a las organizaciones a tomar decisiones basadas en datos que mejoren el rendimiento y impulsen el crecimiento. Las herramientas de BI típicamente incluyen paneles de control, informes y visualizaciones de datos que permiten a las empresas monitorear ..

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Analítico
descriptivo

El análisis descriptivo es un tipo de análisis de datos que se centra en resumir y describir datos históricos para obtener información y comprender patrones y tendencias. Implica recolectar, procesar y presentar datos de una manera que proporcione una imagen clara y completa de lo que ha sucedido en el pasado.

El análisis descriptivo puede ayudar a empresas y organizaciones a identificar áreas de mejora, tomar decisiones informadas y optimizar procesos.


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Aprendizaje
automático

El aprendizaje automático es un tipo de inteligencia artificial (IA) que permite a las computadoras aprender y mejorar a partir de la experiencia sin ser programadas explícitamente.

Involucra el desarrollo de algoritmos y modelos estadísticos que permiten a los sistemas informáticos reconocer patrones e ideas dentro de los datos, hacer predicciones y decisiones basadas en esos datos y mejorar con el tiempo a través de la iteración y la retroalimentación.

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ETL
Qué es ETL

ETL significa Extract, Transform y Load, que es un proceso utilizado para integrar datos de múltiples fuentes en una sola base de datos o almacén de datos. El proceso ETL implica extraer datos de diversas fuentes, transformar los datos en un formato estándar y cargar los datos en un sistema de destino como un almacén de datos. El proceso ETL es un componente crítico de la integración de datos y se utiliza comúnmente en inteligencia empresarial, análisis de datos y otras aplicaciones en las que es necesario combinar y analizar datos de múltiples fuentes.

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Mezcla
de datos

La mezcla de datos es un proceso de combinar datos de múltiples fuentes, como diferentes bases de datos o sistemas de software, en una sola vista o conjunto de datos. El objetivo de la mezcla de datos es crear un conjunto de datos integral y unificado que proporcione una imagen más completa de los datos, que luego se pueden analizar y utilizar para la toma de decisiones. La mezcla de datos a menudo implica el uso de herramientas de integración de datos, que automatizan el proceso de combinar ...


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Analítico
de datos

La analítica de datos es el proceso de examinar conjuntos grandes y variados de datos para descubrir conocimientos, tendencias y patrones significativos. Implica el uso de técnicas matemáticas y estadísticas para analizar, transformar y organizar datos para que sean más comprensibles y útiles para fines de toma de decisiones. La analítica de datos se puede aplicar a muchas áreas diferentes, como negocios, salud, finanzas y gobierno, por nombrar algunas.



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Análisis
espacial

El análisis espacial es un tipo de análisis de datos que se enfoca en las relaciones entre diferentes ubicaciones geográficas o datos espaciales. Implica el uso de sistemas de información geográfica (GIS) y otras herramientas para analizar, visualizar e interpretar datos espaciales.

El análisis espacial es importante porque permite a las organizaciones obtener información sobre patrones y relaciones espaciales que no son visibles a través de técnicas tradicionales de análisis de datos.

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Catálogo
de datos

Los metadatos son datos que proporcionan información sobre otros datos. Incluyen información sobre las características, estructura y gestión de los datos, como el tipo de datos, formato, creador y fecha de creación. Los metadatos ayudan a organizar, encontrar, comprender y utilizar los datos, y son un componente esencial de la gestión y el análisis de datos.

Las organizaciones enfrentan varios desafíos en cuanto a la gestión y utilización de sus activos de datos.


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Enriquecimiento
de datos

El enriquecimiento de datos es el proceso de mejorar o mejorar los datos existentes agregando información adicional o conocimientos a ellos. Esta información adicional puede provenir de una variedad de fuentes, como bases de datos externas, redes sociales, web scraping o contenido generado por el usuario.

El enriquecimiento de datos puede implicar agregar nuevos campos de datos a registros existentes, como información demográfica, comportamiento de compra o información de contacto.

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Coincidencia
de datos

El emparejamiento de datos es un proceso utilizado para identificar y comparar registros de diferentes fuentes de datos para determinar si representan la misma entidad o evento. Esto implica comparar campos como nombre, dirección, número de teléfono y otra información de identificación para determinar si hay una coincidencia entre los registros.

El emparejamiento de datos funciona comparando registros de diferentes fuentes de datos para determinar si representan la misma entidad o evento.


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Jaro
Winkler

Jaro-Winkler es un algoritmo de comparación de cadenas utilizado para medir la similitud entre dos cadenas. Fue desarrollado por William E. Winkler en 1990 y es una extensión del algoritmo de distancia de Jaro. El algoritmo de Jaro-Winkler tiene en cuenta el prefijo de dos cadenas y asigna una puntuación más alta si las cadenas comparten un prefijo común. A menudo se utiliza en aplicaciones de vinculación de registros, como en la identificación de duplicados en grandes bases de datos o en la coincidencia de nombres..

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Distancia
de levenshtein

La distancia de Levenshtein, también conocida como distancia de edición, es una medida de la similitud entre dos cadenas de caracteres. Se define como el número mínimo de ediciones de un solo carácter necesarias para transformar una cadena en la otra. Las ediciones pueden incluir la inserción, eliminación o sustitución de un solo carácter.


La distancia de Levenshtein se utiliza comúnmente en aplicaciones como la corrección ortográfica, la detección de plagio y el análisis de secuencias de ADN.

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Los contenedores ayudan a modernizar las aplicaciones más rápido al reunir todo lo que una organización necesita para funcionar de manera más eficiente, incluidos productos, servicios y aplicaciones de terceros. Las organizaciones pueden aprovechar los servicios en la nube avanzados, como DevOps y el marco API, para mejorar la escalabilidad, la confiabilidad y la y rentabilidad al agregar nuevas capacidades a su software de misión crítica. Nuestras soluciones permiten una mayor agilidad, una innovación más rápida, un acceso rápido y fácil a los datos que conducen a mejores decisiones y valor para los clientes.

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