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Capitulo 1, :red_cross: - Coggle Diagram
Capitulo 1
1.3 Las limitaciones del data warehouse
¿Que es warehouse?
«Se entiende por data?warehouse el repositorio de datos que proporciona una visión global, común e integrada de los datos de la organización, independiente de cómo se vayan a utilizar posteriormente por los consumidores o usuarios, con las propiedades siguientes: estable, coherente, fiable y con información histórica»
¿Que es business inteligence?
«Se entiende por business?intelligence el conjunto de metodologías, aplicaciones, prácticas y capacidades enfocadas a la creación y administración de información que permite tomar mejores decisiones a los usuarios de una organización».
Ejemplos de casos de uso de
Warehouse
1.2.1. Las magnitudes físicas del dato
El dato tiene tres magnitudes físicas principales: volumen (cantidad de datos generados), velocidad (rapidez de procesamiento y latencia) y variedad (tipos y fuentes de datos). A ellas pueden añadirse otras características como veracidad (calidad e incertidumbre), variabilidad (cambios en los flujos de datos) y vinculación (dificultad para relacionar fuentes diversas).
Las unidades de medida de información digital van desde el gigabyte (GB) hasta el yottabyte (YB).
El valor de los datos se refleja en 3 aspectos principales:
Mejora en la toma de decisiones más rápidas e informadas.
Incremento de ingresos, ya sea optimizando o creando nuevos negocios.
Reducción de costes, al optimizar procesos y recursos.
El nuevo contexto de negocio
El uso de datos para tomar mejores decisiones no es nuevo. De hecho, desde hace tiempo las organizaciones se han estado apalancando en estrategias como la inteligencia de negocio y/o la analítica de negocio para ello. Pero una serie de condiciones en el mercado han propiciado que sea necesaria una nueva estrategia para el análisis de datos: big data.
Es este primer apartado nos centraremos en comprender cuáles son estas nue- vas condiciones del mercado, qué ha cambiado de la naturaleza del dato y, por último, discutiremos por qué los sistemas anteriores no son suficiente.
Qué ha cambiado desde el punto de vista de negocio
En las últimas décadas, las tecnologías de la información poco a poco han ido asumiendo mayor relevancia en las organizaciones. Por un lado, se han trans- formado en un componente básico para las operaciones automatizando parte o incluso todo el proceso y, por otro, proporcionan soporte a las diferentes necesidades departamentales (desde finanzas hasta marketing).
factores tecnológicos:
• Cloud: hace referencia a tecnologías que permiten consumir recursos TI (desde almacenamiento hasta un CRM) gestionados por terceros y cuyo uso frecuentemente se comparte.
• Social: hace referencia a las tecnologías que permiten facilitar las interac- ciones sociales.
• Movilidad: hace referencia a las tecnologías que habilitan el acceso a in- formación e interacciones con independencia de la localización.
• Analítica: hace referencia a aquellas tecnologías que maximizan la utili- dad del dato.
1.2 La naturaleza del dato
Estamos ante una creciente complejidad del dato, que se entiende al analizar su naturaleza, las magnitudes físicas (volumen, velocidad, variedad), la ubicación de los datos relevantes para una organización y el papel clave de los metadatos.
1.2.2. ¿Dónde se encuentran los datos relevantes para el negocio?
El aspecto más importante del dato es su relevancia para el negocio. En el contexto actual, las organizaciones deben ampliar su visión y considerar fuentes externas de información, no solo las internas.
Datos internos
Son propios de la organización.
Provienen de sistemas como ERP o CRM.
También se generan automáticamente mediante sensores, dispositivos de monitoreo o estrategias como el crowdsourcing.
Datos externos
Provienen de terceros y deben ser adquiridos.
Pueden comprarse o accederse libremente.
Los de libre acceso incluyen:
-- Datos obtenidos por crowdsourcing.
-- Información de redes sociales (Facebook, Twitter, LinkedIn).
-- Datos abiertos (open data).
1.2.3. Más allá del valor del dato
Aunque suelen considerarse parte de los datos internos, los metadatos son frecuentemente ignorados por las organizaciones, a pesar de su gran valor.
Los metadatos son datos estructurados y codificados que describen características de un objeto, dato o proceso de negocio.
No basta con analizar los datos; también es esencial extraer valor de los metadatos asociados, ya que permiten una comprensión más profunda del funcionamiento interno de la organización.
Tipos de metadatos
Técnicos: describen aspectos técnicos del dato (por ejemplo, magnitudes o derechos de propiedad).
Operacionales: detallan los procesos relacionados con el dato (captura, transformación, almacenamiento, análisis, visualización).
De atributos: enriquecen el dato con información adicional (como el dispositivo usado para tomar una foto).
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