El glosario de datos definitivo para líderes empresariales

La cantidad de datos generados a nivel mundial se duplicará cada 12 horas para 2025. Con tal volumen, un glosario de datos nos ayudará a poner las cosas en su sitio. Todos tus empleados tendrán que estar capacitados para gestionarlos, no solo los expertos en datos.

La inteligencia artificial (IA) ayudará a los equipos a pescar la información práctica para la empresa del vasto océano de información disponible pero, para aprender y mejorar las decisiones que toma, la IA, a su vez, también necesita datos.

Por eso hemos creado este glosario de términos relativos a los datos, para que todos los empleados de tu organización, desde los líderes sénior hasta profesionales individuales, puedan convertirse en expertos en datos. 

Familiarizarte con estos términos esenciales te ayudará tanto a ti como a tus equipos, con independencia de las habilidades técnicas, a hablar con seguridad sobre los datos y comprender cómo usarlos para crear valor empresarial.

Términos relacionados con datos por tema

Procesamiento de lotes

El procesamiento de lotes es cuando un ordenador ejecuta automáticamente una tarea o un grupo de tareas repetitivas que utilizan un gran volumen de datos, y los procesa como una sola unidad, en lugar de una serie de trabajos individuales.

Puede ser muy ineficiente ejecutar individualmente las tareas que hacen un uso intensivo del procesador, de modo que, con el procesamiento de lotes, los trabajos de datos se ejecutan juntos y, normalmente, en horas valle para conservar los recursos informáticos.

• ¿Qué implica para los clientes? Cuando ciertos trabajos, como el procesamiento de pedidos, se ejecutan como un lote, los clientes se benefician de unos tiempos de respuesta más cortos que las tareas que se gestionan individualmente, así como de unos resultados más coherentes y precisos. 
• ¿Qué implica para los equipos internos? Ahorrarán tiempo al minimizar la sobrecarga que se necesita para las tareas individuales y el control de calidad será más uniforme, ya que se usarán reglas empresariales estándar en todo el proceso en lote.

Análisis de datos

El análisis de negocio es la práctica de utilizar los datos para probar hipótesis, realizar predicciones o tomar decisiones mejor fundamentadas, normalmente en torno al rendimiento futuro. Estos análisis son predictivos, lo que significa que puedes modelar y analizar los datos para identificar información práctica nueva y anticiparte a las tendencias.

• ¿Qué implica para los clientes? Su experiencia mejorará en todos los ámbitos, obtendrán recomendaciones de productos personalizadas y los mensajes de marketing adecuados para ellos en el momento preciso.
• ¿Qué implica para los equipos? Se situarán a la vanguardia gracias a los análisis de negocio, que podrán usar para crear predicciones más precisas y tomar decisiones más inteligentes sobre planificación de recursos, previsiones de demanda, gestión de riesgos, etc. 

Inteligencia empresarial

La inteligencia empresarial es la práctica de unificar grandes volúmenes de datos para ver el panorama actual del rendimiento y extraer información práctica para basar en ella las decisiones. La inteligencia empresarial es descriptiva, lo que significa que “describe” lo que ocurre en un momento determinado.

• ¿Qué implica para los clientes? Cuando las organizaciones pueden ver si han surtido efecto (o no) los esfuerzos invertidos tanto actualmente como en el pasado, y utilizar esta información para mejorar, puede prestar un servicio mejor a sus clientes, lo que lleva al aumento de su satisfacción y de la lealtad. 
• ¿Qué implica para los equipos? Los equipos usan la inteligencia empresarial para tareas internas, como llevar un seguimiento de los indicadores clave de rendimiento (KPI), y externas, como detectar riesgos de negocio dentro de los departamentos o equipos (por ejemplo, supervisar los resultados de satisfacción del cliente (CSAT). 

Plataforma de datos de clientes (CDP)

Las CDP ayudan a las empresas a recopilar, organizar y utilizar los datos de los clientes obtenidos de fuentes como sitios web, aplicaciones móviles, correos electrónicos y redes sociales para crear perfiles de clientes unificados.

• ¿Qué implica para los clientes? Con las CDP, las empresas pueden anticipar mejor las necesidades de los clientes y que, de esta forma, las interacciones con la marca sean más significativas y ayuden a resolver sus problemas.
• ¿Qué implica para los equipos? Al contar con una vista unificada de los clientes, los equipos pueden crear experiencias, campañas y productos más valiosos y focalizados. También mejorarán los seguimientos, las mediciones y el resto de procesos a medida que vayan incorporando más datos.

Panel de control

Un panel de control muestra visualmente los datos que se usan para supervisar las condiciones o comprender mejor lo que ocurre. Por lo general, incluyen varios gráficos interactivos donde se describen importantes procesos empresariales y KPI.

• ¿Qué implica para los clientes? Las organizaciones que pueden supervisar sus procesos eficazmente producen información práctica focalizada que se adapta mejor a las necesidades de los clientes. 
• ¿Qué implica para los equipos? Al supervisar el progreso de los objetivos empresariales clave en los paneles de control, se pueden observar tendencias positivas y negativas, y ahondar en los motivos que las producen, por lo que podrán tomar medidas.

Datos y Big Data

Los datos son los hechos, cifras y otra información sin procesar, como los nombres de los clientes y sus detalles de contacto, que las organizaciones recopilan, almacenan y analizan. Proceden de diversas fuentes, como las interacciones con los clientes, encuestas, sensores y redes sociales. Big data se refiere a grandes y complejas cantidades de información.

Las cinco V del big data —volumen, velocidad, veracidad, valor y variedad— describen los retos que suponen almacenarlos, gobernarlos y analizarlos de manera estructurada, no estructurada y semiestructurada.

• ¿Qué implica para los clientes? Cuando las empresas utilizan big data, los clientes no solo reciben mensajes más relevantes y personalizados, sino que también disfrutan de una mejor seguridad y confianza, ya que los análisis de big data detectan patrones que identifican comportamientos fraudulentos.
• ¿Qué implica para los equipos? Pueden utilizar los datos para crear mejores interacciones con los clientes. Recopilan y analizan datos relacionados con compras anteriores, comportamientos de navegación y otros aspectos para recomendar productos o servicios específicos. De esta forma, mejora la experiencia del cliente y es más probable que se produzca una compra.

Análisis de datos

Los análisis de datos son la ciencia de examinar datos sin procesar para extraer conclusiones. Incluye herramientas y tecnologías que facilitan las tareas de comprender, agregar y visualizar datos. 

• ¿Qué implica para los clientes? Los clientes disfrutan de las ventajas de los análisis de datos al obtener productos y servicios mejorados.
• ¿Qué implica para los equipos? Los equipos se sirven de los análisis de datos para mejorar continuamente en funciones clave, como el servicio de atención al cliente, el desarrollo de productos y marketing, entre otras.

Cultura de datos

La cultura de datos consiste en los comportamientos y creencias que comparten las personas que abogan por el uso de los datos y lo priorizan para mejorar la toma de decisiones. La cultura de datos permite que cualquier empleado, no solo los analistas de datos, promueva y cree valor empresarial mediante los datos. 

• ¿Qué implica para los clientes? Cuando cada persona de la organización tiene la capacidad de utilizar los datos, todos pueden tomar decisiones más inteligentes sobre lo que necesita el cliente.
• ¿Qué implica para los equipos? Pueden resolver los problemas más rápido. Como los datos son una prioridad, pueden adelantarse a las tendencias, crear ofertas más personalizadas, mejorar las previsiones, etc.  

Gestión de datos

La gestión de datos es el marco del que se valen las organizaciones para definir las normas y responsabilidades del tratamiento eficaz de los datos en todo su ciclo de vida para garantizar su fiabilidad y relevancia.

Estas normas establecen los procesos y protocolos necesarios para mantener la usabilidad, la calidad, el cumplimiento de políticas, la privacidad y la seguridad.

• ¿Qué implica para los clientes? Contar con datos fiables y relevantes es esencial para crear experiencias del cliente de calidad. Además, es más probable que los clientes confíen en una organización que muestre respeto por sus derechos de privacidad e información confidencial. 
• ¿Qué implica para los equipos? Pueden estar más tranquilos al saber que los datos son fiables y relevantes, y que existen estándares y prácticas para proteger los datos y así reducir la probabilidad de que se produzca una filtración. 

Armonización de datos

La armonización de datos es el proceso de unificar los datos de diversas fuentes para crear un conjunto de datos que funcione como si fuese una única fuente de datos. Requiere alinear los elementos, formatos y estructuras de datos para eliminar las incoherencias y que los datos sean más fáciles de comparar y analizar. 

• ¿Qué implica para los clientes? Disfrutan de una experiencia uniforme en todos los departamentos porque las organizaciones pueden acceder a los datos, como las preferencias y el historial de compra de los clientes, desde diversas fuentes como si fueran una sola. 
• ¿Qué implica para los equipos? Tienen una visión más completa de los clientes y pueden acceder a información y analizarla más rápido, sin tener que consultarla en varios sistemas.

Información práctica sobre datos y en tiempo real

La información práctica sobre datos son conclusiones clave, como patrones y tendencias, que se obtienen a partir del análisis de datos. La información en tiempo real es aquella inmediata y actualizada que aparece en cuanto se produce un evento, como una venta en un sitio de comercio electrónico.

Esta información se puede utilizar para guiar las estrategias y la toma de decisiones. 

• ¿Qué implica para los clientes? Con la información práctica sobre datos se obtienen ventajas clave en todas las interacciones con la marca, por ejemplo, productos y servicios más personalizados y asistencia proactiva.
• Al contar con información en tiempo real, las organizaciones pueden crear personalizaciones en tiempo real, focalizar más sus estrategias de marketing y responder a los problemas casi inmediatamente. 
• ¿Qué implica para los equipos? Se crea una ventaja competitiva en el mercado y se usa la información práctica de datos para comprender mejor a los clientes, mejorar los procesos y tomar decisiones inteligentes. 

Lago de datos

Un lago de datos es un repositorio centralizado para almacenar datos sin procesar. Se trata de un sistema de almacenamiento amplio, flexible y de bajo coste del que se valen las organizaciones para recopilar y guardar grandes volúmenes de datos estructurados, no estructurados y semiestructurados en su formato original.

Los lagos de datos albergan multitud de datos no estructurados, como publicaciones en redes sociales, registros de sensores y datos de ubicación.

• ¿Qué implica para los clientes? Con la inmensa información disponible en un lago de datos, las marcas pueden anticiparse a las necesidades de los clientes.
• ¿Qué implica para los equipos? Pueden acceder a una enorme cantidad de datos en un único lugar, lo que les permite moverse más rápido y seguir el ritmo (o adelantar) a la competencia. 

Almacén de lago de datos

Un almacén de lago de datos ofrece la escalabilidad y flexibilidad de un lago de datos, y la estructura y la gestión de un almacén de datos: lo mejor de los dos mundos.

Gracias a la calidad que ofrece este sistema híbrido, las organizaciones pueden extraer información práctica rápida y fácilmente de todos sus datos, independientemente del tamaño o formato. 

• ¿Qué implica para los clientes? Disfrutan de una experiencia unificada en todos los canales, tiempos de respuesta más rápidos y mejor seguridad para sus datos. 
• ¿Qué implica para los equipos? Se elimina la necesidad de contar con almacenamiento de datos y estructuras de procesamiento independientes, y podrán unificar los datos históricos con aquellos en tiempo real en un solo lugar.

Competencias en datos

Las competencias en datos son la capacidad de explorar, comprender y comunicarse gracias a los datos.

• ¿Qué implican para los clientes? Los clientes quieren saber que las marcas los comprenden y pueden ayudarles a solucionar sus problemas. Las organizaciones que adoptan las competencias en datos pueden contar con este tipo de conocimientos profundos en todos los puntos de contacto con los clientes.
• ¿Qué implican para los equipos? Los equipos que cuentan con sólidas competencias en datos crecen de manera personal, profesional y organizativa, aumentan el pensamiento crítico, disfrutan de mejores oportunidades de desarrollo profesional alcanzan el éxito basándose en los datos. 

Enmascaramiento de datos

El enmascaramiento de datos es el proceso de sustituir los datos confidenciales por datos ficticios o anonimizados para proteger información confidencial o privada, y así cumplir los requisitos de seguridad.

Se utiliza en entornos de pruebas o entrenamiento, en los que no se necesitan datos reales, o al compartir datos con terceros. También se puede usar para asegurarse de se han eliminado todos los datos personales al generar instrucciones para IA o al entrenar un modelo de IA.

• ¿Qué implica para los clientes? Confiarán más en las empresas que protegen la información confidencial y de identificación personal.
• ¿Qué implica para los equipos? Pueden seguir fácilmente los requisitos de privacidad y disponer de datos funcionales para usarlos en pruebas, entrenamiento o desarrollo. 

Minería de datos

La minería de datos es el proceso de identificar patrones en grandes conjuntos de datos. Se sirve de técnicas como el aprendizaje automático, estadísticas y sistemas de bases de datos para convertir los datos sin procesar en información útil. 

• ¿Qué implica para los clientes? Disfrutarán de recomendaciones predictivas según sus necesidades, normalmente antes de que sepan lo que necesitan. Las recomendaciones personalizadas, los recordatorios y las ofertas de productos complementarios se sirven de la tecnología de la minería de datos.
• ¿Qué implica para los equipos? Al comprender mejor el comportamiento del cliente, las estrategias de marketing y ventas son más eficientes y eficaces. 

Ciencia de datos

La ciencia de datos es un campo que combina métodos científicos, estadísticas, algoritmos y técnicas de minería de datos para generar información práctica a partir de datos estructurados y no estructurados.

• ¿Qué implica para los clientes? Disfrutarán de un servicio más rápido y de una personalización mejorada gracias a las herramientas de la ciencia de datos, como los algoritmos de recomendaciones, que ofrecen sugerencias adaptadas, y los algoritmos de aprendizaje automático, que automatizan tareas de asistencia específicas.  
• ¿Qué implica para los equipos? Utilizan la ciencia de datos para mejorar continuamente y repetir las ofertas de servicios y productos para crear una experiencia del cliente más relevante, eficiente y satisfactoria. 

Seguridad de datos

La seguridad de datos se refiere a las medidas y prácticas que se usan para proteger los datos de una organización, como los permisos de los usuarios y el acceso basado en funciones, para asegurarse de que solo las personas autorizadas acceden a determinados datos.

• ¿Qué implica para los clientes? La confianza del cliente lo es todo. Cuando los clientes saben que una organización se preocupa en gran medida por proteger sus datos y su privacidad, se crean relaciones y se fomenta la lealtad. 
• ¿Qué implica para los equipos? Cuando hay medidas de seguridad de datos en marcha, los equipos se defienden ante filtraciones de datos, mantienen la confianza del cliente y la reputación, se aseguran de que cumplen las normativas e incluso protegen la propiedad intelectual.

Narrativas con datos

La narrativa de datos consiste en el uso de datos y visualizaciones para comunicar información práctica y contar una historia atractiva al público.

Puedes crear historias para contar una narrativa de datos, proporcionar contexto, demostrar la relación entre las decisiones que se tomen y los resultados que se obtienen, o simplemente exponer un caso convincente.

• ¿Qué implica para los clientes? Las organizaciones se sirven de las narrativas de datos para comprender de manera más profunda y significativa a sus clientes. 
• ¿Qué implica para los equipos? Utilizan las narrativas de datos para simplificar información compleja y compartirla de manera interesante en toda la organización. Así se mejora la comprensión y la aceptación de conceptos de datos clave y proyectos relacionados con estos.

Visualización de datos

La visualización de datos es la práctica de crear gráficos y mapas detallados para que la información sea fácil de entender, Lo que ayuda a las organizaciones a detectar mejor las tendencias y patrones de los datos, y permite que el personal no técnico comprenda los datos y les encuentre sentido. 

• ¿Qué implica para los clientes? Los clientes tienen interacciones más conectadas con una marca cuando las organizaciones están en sintonía sobre la información práctica relativa a los datos. 
• ¿Qué implica para los equipos? Comprenden mejor los datos y desvelan información práctica oculta gracias a las completas visualizaciones.

Almacén de datos

Un almacén de datos es un espacio de almacenamiento grande y organizado para datos procesados, donde una organización recopila y guarda información procedente de diversas fuentes de manera estructurada. 

• ¿Qué implica para los clientes? Esperan que sus interacciones con una marca se produzcan sin problemas. Las organizaciones cumplen esta expectativa mejor cuando tienen todos sus datos organizados en un único lugar.
• ¿Qué implica para los equipos? Disponen de un centro de recursos para los datos, al que podrán acceder rápidamente cuando lo necesiten para elaborar informes, tomar decisiones, etc. 

Análisis predictivos

Los análisis predictivos usan técnicas estadísticas (como el aprendizaje automático) para predecir eventos o resultados futuros basándose en datos históricos. En el contexto de CRM, pueden implicar predecir qué clientes tienen más probabilidades de abandonar o cuáles tienen más probabilidades de responder a una promoción determinada.

• ¿Qué implican para los clientes? Con los análisis predictivos, los clientes reciben la información y las promociones más interesantes y relevantes para ellos.
• ¿Qué implican para los equipos? Pueden utilizar los análisis predictivos para prever la demanda, identificar tendencias, tomar decisiones proactivas y fundamentar las estrategias empresariales.

Recuperación segura de datos

En el campo de la IA generativa, la recuperación de datos segura significa que, para cada instrucción generativa, por ejemplo, “¿Cuál es nuestro pronóstico de ventas?”, los datos y los resultados se proporcionan de manera que se mantengan los niveles de permiso y las políticas de gestión, así que los usuarios solo vean la información que están autorizados a ver.

• ¿Qué implica para los clientes? Podrán confiar más en un sistema de IA que mantenga la seguridad de los datos durante todo el proceso.
• ¿Qué implica para los equipos? Pueden evitar acceso no autorizado a los datos con total confianza porque se mantienen los permisos en cada fase.

Datos estructurados, no estructurados y semiestructurados

Los datos estructurados son datos bien definidos en un formato fijo, como hojas de cálculo o bases de datos de clientes, con filas para cada cliente y columnas para el nombre, la dirección, el número de teléfono y el correo electrónico. Las herramientas de análisis tradicionales pueden entender, buscar y leer fácilmente los datos estructurados. 

Los datos no estructurados son información que no tiene un formato predefinido ni un modelo de datos específico, y necesita de herramientas especializadas para crear información práctica.

Ejemplos de datos no estructurados son los correos electrónicos, publicaciones en redes sociales, grabaciones de audio y vídeo, imágenes y páginas web. Como los datos no estructurados crecen a un ritmo mucho mayor que los estructurados, las tecnologías de big data que pueden analizarlos sin problemas serán cruciales para las empresas. 

Los datos semiestructurados tienen cierta estructura organizativa, pero no son fáciles de analizar tal cual están, sino que hay que organizarlos o limpiarlos para importarlos en una base de datos relacional como datos estructurados.

• ¿Qué implican para los clientes? Las marcas que aprovechan los distintos tipos de datos prestan un mejor servicio a sus clientes, ya que obtienen la información práctica a partir de datos estructurados más cuantitativos y datos no estructurados más cualitativos.
• ¿Qué implican para los equipos? Pueden utilizar los tres tipos de datos para realizar análisis, con una combinación de soluciones, como Hadoop, para recopilar datos no estructurados, y Tableau, para analizar y visualizar datos estructurados y semiestructurados.

Da el siguiente paso valiéndote de los datos

Los datos son ahora más importantes que nunca, y su flujo, que no deja de crecer, plantea una enorme responsabilidad de gestión. Los datos encierran un gran poder.

Cuanto más amplíes el acceso a los datos y hagas que todos los usuarios de tu organización sean expertos en datos, mayor será el potencial de la información práctica empresarial para guiar la toma de decisiones y crear experiencias del cliente increíbles.

Cuando se combinan los datos útiles en tiempo real con la IA y CRM, se llevan a cabo acciones inteligentes y se ofrecen experiencias personalizadas a escala.

Por eso es importante comprender los aspectos básicos sobre los datos. Cuando incorpores los conocimientos de datos en la cultura de empresa, cualquiera podrá obtener información práctica gracias a los datos y podrá crear valor.