Big Data y Segmentación de Mercado

Big Data y Procesamiento de Datos

• Big Data: Se refiere a conjuntos de datos extremadamente grandes que requieren técnicas de procesamiento especializadas.
• Características de los datos grandes: volumen, variedad y velocidad.
• ETL (Extracción, Transformación y Carga): Proceso crucial para mover datos desde su origen hacia las bases de datos.

Visualización y Análisis de Datos

• Dashboards: Interfaces visuales que muestran métricas e indicadores clave de manera resumida.
• Visualización de datos: Representación gráfica de datos para facilitar su comprensión.
• Heatmap: Representación visual que utiliza colores para mostrar la densidad de ciertas variables.

Segmentación y Análisis de Clientes

• Segmentación de mercado: Proceso de dividir clientes en grupos homogéneos con características similares.
• Customer Segmentation: Estrategia para agrupar clientes según comportamientos o características.
• Customer Lifetime Value (CLV): Valor neto que un cliente aporta a lo largo de su relación con una empresa.

Ciencia de Datos y Modelado

• Data Science (Ciencia de los datos): Campo interdisciplinario que utiliza métodos científicos para extraer conocimiento de los datos.
• Data Modeling (Modelado de Datos): Creación de modelos para estructurar datos en bases de datos.
• Data Mart (Mercado de Datos): Subconjunto de un almacén de datos enfocado en un departamento o función específica.

Métodos de Análisis

• Machine Learning: Algoritmos que permiten a computadoras aprender patrones sin intervención humana.
• Predictive Analytics: Uso de datos y técnicas estadísticas para prever eventos futuros.
• Descriptive Analytics (Análisis descriptivo): Resumen y visualización de datos históricos para identificar patrones y tendencias.

Datos y Estructuras

• Base de datos: Colección estructurada de datos que se pueden gestionar y acceder fácilmente.
• Data Warehouse (Almacén de Datos): Repositorio central de datos integrados para apoyar el análisis y la generación de informes.
• Correlación: Medida que describe la asociación entre dos variables.

Procesos Clave en Manipulación de Datos

• Data Cleansing (Limpieza de Datos): Proceso para identificar y corregir errores e inconsistencias en los datos.
• Data Migration (Migración de datos): Transferencia de datos de un sistema a otro, asegurando su integridad.
• Data Transformation (Transformación de datos): Conversión de datos de un formato a otro, incluyendo limpieza y enriquecimiento.

Tecnologías y Tendencias

• IoT (Internet de las cosas): Red de dispositivos físicos equipados para recopilar e intercambiar datos.
• In-memory Computing: Almacenamiento de datos en la memoria principal para mejorar la velocidad de acceso y análisis.
• Funnel Analysis: Evaluación de la eficiencia de un proceso mediante el análisis de las etapas que recorren los usuarios.

Medición y Evaluación

• Retorno de inversión (ROI): Indicador que mide la rentabilidad financiera de una inversión.
• Insights (Información clave): Hallazgos valiosos obtenidos del análisis de datos que pueden influir en decisiones estratégicas.

Modelos y Estructuras Avanzadas

• Decision Trees (Árboles de Decisión): Utilizados en modelado predictivo para la clasificación y regresión a través de una representación gráfica.
• Grain (Granularity): Nivel de detalle de los datos almacenados, esencial para un análisis efectivo.
• Dimension (DIM): Estructura que categoriza y segmenta datos en un almacén de datos.

Explora el concepto de Big Data y su importancia en el análisis de datos. Aprende sobre las características que lo definen, como el volumen, la variedad y la velocidad. También se abordará la segmentación de mercado y cómo se utilizan los dashboards para visualizar métricas clave.