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A

Agilidad: La capacidad de adaptarse rápidamente a los cambios. Almacén de datos: Un repositorio central de datos de diferentes fuentes. Análisis de la competencia: El proceso de recopilar y analizar información sobre los competidores. Análisis de la industria: El proceso de recopilar y analizar información sobre una industria en particular. Análisis del mercado: El proceso de recopilar y analizar información sobre un mercado en particular. Análisis del riesgo: El proceso de identificar, evaluar y mitigar los riesgos. Análisis predictivo: El uso de datos y análisis para predecir lo que podría pasar en el futuro. Análisis prescriptivo: El uso de datos y análisis para recomendar acciones para mejorar el futuro del negocio. Aprendizaje automático: Un campo de la inteligencia artificial que permite que las computadoras aprendan sin ser programadas explícitamente. Arquitectura de datos: La estructura y organización de los datos en un sistema de información. B

Big data: Un conjunto de datos que es demasiado grande y complejo para ser procesado por herramientas tradicionales. Business Analytics (BA): El uso de datos y análisis para tomar mejores decisiones de negocio. Business Intelligence (BI): El uso de tecnologías y procesos para convertir datos en bruto en información útil. C

Cadena de valor: Una serie de actividades que crean valor para un cliente. Cuadro de mando: Una visualización que muestra información clave sobre el rendimiento de un negocio. Ciencia de datos: Un campo interdisciplinario que utiliza métodos científicos, procesos, algoritmos y sistemas para extraer conocimiento y valor de los datos. D

Dashboard: Un cuadro de mando que muestra información clave sobre el rendimiento de un negocio. Dato: Un hecho o una medida. Dimensión: Una característica de un dato, como el producto, el cliente o la fecha. Data mining: El proceso de extraer conocimiento de grandes conjuntos de datos. Data warehouse: Un almacén de datos. E

Eficiencia: La capacidad de hacer algo de la mejor manera posible. Eficacia: La capacidad de lograr un objetivo. Entorno de datos: El conjunto de herramientas, tecnologías y procesos que se utilizan para gestionar y analizar datos. Estrategia de datos: Un plan para el uso de datos en una organización. G

Gobernanza de datos: El conjunto de políticas, procesos y estructuras que se utilizan para gestionar datos. I

Inteligencia artificial (IA): Un campo de la informática que se ocupa de la creación de agentes inteligentes, que son sistemas que pueden razonar, aprender y actuar de forma autónoma. Información: Datos que han sido procesados para darles un significado. Inteligencia de negocios: Un término general que abarca BA y BI. K

Key Performance Indicator (KPI): Una medida del rendimiento de un negocio. L

Lago de datos: Un repositorio central de datos sin procesar de diferentes fuentes. Learning and development: El proceso de adquirir nuevos conocimientos y habilidades. M

Modelo: Una representación simplificada de la realidad. Minería de datos: El proceso de extraer conocimiento de grandes conjuntos de datos. O

Open data: Datos que son gratuitos y accesibles para todos. P

Predicción: La estimación de lo que podría pasar en el futuro. Prescripción: La recomendación de acciones para mejorar el futuro del negocio. Proceso de negocio: Una serie de actividades que se llevan a cabo para lograr un objetivo. R

Rentabilidad: La capacidad de generar beneficios. T

Tecnología de la información (TI): El hardware, software y redes que se utilizan para almacenar, procesar y transmitir datos. Toma de decisiones basada en datos: El proceso de tomar decisiones utilizando datos y análisis. V

Visualización: Una representación gráfica de datos.