¿En qué consiste tener una solución de BI?
Lo más importante en la implementación de BI exitosa es sin duda la experiencia y saber identificar los pequeños grandes detalles a considerar dentro del proceso de desarrollo.
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Lo más importante en la implementación de BI exitosa es sin duda la experiencia y saber identificar los pequeños grandes detalles a considerar dentro del proceso de desarrollo.
Las principales diferencias entre Data Science y Data Analytics.
Un Data Lake es el encargado de guardar todos los datos crudos, no tienen ningún organización o jerarquización y solamente se encuentran etiquetados.
Gobernanza de datos se refiere a un sistema de derechos de decisión y responsabilidad para los procesos relacionados con la información de una organización.
Data Analytics se centra en procesar y realizar análisis estadísticos en conjuntos de datos existentes dentro de una organización con el fin de conocerla desde cualquier perspectiva.
Data Science es un campo multidisciplinario enfocado en encontrar información procesable a partir de grandes conjuntos de datos brutos y estructurados.
Subconjunto de la inteligencia artificial donde las redes neuronales artificiales, aprenden de grandes cantidades de datos.
Un Data Warehouse es un proceso para recopilar y administrar datos de diversas fuentes para proporcionar información comercial significativa.
Machine Learning es la piedra angular cuando se trata de inteligencia artificial y análisis del Big Data.
Big Data se define como una cantidad gigantesca de información que podrá estar estructurada, semiestructurada y no estructurada.