Entorno de Business Intelligence

El Ecosistema del Business Intelligence (BI)

• BI integra tecnología, herramientas y procesos para transformar datos en información útil.
• Permite a las empresas tomar decisiones informadas basadas en análisis de datos.
• Los componentes clave incluyen: bases de datos, ETL (extract, transform, load), análisis y visualización de datos.

El marco de trabajo de BI

• Se basa en un ciclo de vida que incluye la recolección, el almacenamiento, el análisis y la visualización de datos.
• Abarca diversas etapas de descubrimiento de datos, preparación de datos y distribución de informes.
• Facilita la integración de datos de diferentes fuentes para un análisis coherente.

Estrategias de implementación de BI

• Definir objetivos claros y expectativas alineadas con las necesidades del negocio.
• Involucrar a todos los niveles de la organización para asegurar la adopción de la herramienta BI.
• Escoger tecnologías adecuadas y realizar un análisis de impacto para medir el éxito de la implementación.

Roles: Analista de datos, Ingeniero de datos y Científico de datos

• Analista de datos: Se enfoca en la interpretación y visualización de datos, creando informes y dashboards.
• Ingeniero de datos: Se encarga del diseño y construcción de infraestructuras para el almacenamiento y procesamiento de datos.
• Científico de datos: Usa técnicas de estadística, aprendizaje automático y programación para extraer información valiosa de grandes conjuntos de datos.

Principales Herramientas utilizadas en BI

• Herramientas de visualización como Tableau y Power BI, que permiten crear dashboards interactivos.
• Software de análisis estadístico como R y Python, que ayudan en la manipulación y análisis avanzado de datos.
• Plataformas de almacenamiento y procesamiento de datos como SQL Server y Hadoop, que soportan el almacenamiento y la consulta de grandes volúmenes de datos.

Este cuestionario abarca los aspectos fundamentales del ecosistema de Business Intelligence (BI). Explora el marco de trabajo, estrategias de implementación y los roles clave como analista de datos, ingeniero de datos y científico de datos. También se destacan las herramientas más utilizadas en BI.