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Las fuentes internas engloban todos los recursos y toda la información que hay dentro de la empresa y que puede aprovecharse para obtener información, generar ideas y crear contenido. Cabe destacar que encontramos fuentes internas en todas las áreas del negocio, desde ventas hasta recursos humanos.

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*Información de cliente

*Feedback y comentarios de cliente

*Resultados de cliente

*Experiencia del equipo

*Analítica e informes internos

*Cultura de empresa

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Soloaga, C. D. (2025, 21 febrero). Fuentes internas para crear contenido en tu empresa. Socialmediapymes. https://www.socialmediapymes.com/fuentes-internas-para-crear-contenido-de-marketing/#:~:text=Las%20fuentes%20internas%20engloban%20todos,desde%20ventas%20hasta%20recursos%20humanos.

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Necesidades de la Inteligencia de Negocios

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Necesidades de la Inteligencia de Negocios

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Una fuente de datos es cualquier recurso que proporciona datos para su análisis. En el contexto del BI, estas fuentes pueden variar desde sistemas internos de gestión, como ERP, CRM y SGA, hasta plataformas de ecommerce, bases de datos externas y archivos estructurados o no estructurados.

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El concepto de fuentes de información se refiere a los diversos recursos y medios a través de los cuales se obtiene conocimiento o datos sobre un tema específico. Estas pueden ser:

1. Fuentes primarias: Información original y sin interpretar, como artículos científicos, tesis, patentes, ensayos clínicos, experimentos y testimonios directos.

2. Fuentes secundarias: Análisis, interpretaciones o resúmenes de fuentes primarias, como libros de texto, revisiones sistemáticas y artículos de divulgación.

3. Fuentes terciarias: Compilaciones de información de fuentes primarias y secundarias, como enciclopedias, bases de datos y diccionarios.

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En la terminología de Business Intelligence, una fuente de datos se refiere a un repositorio o zona en la que se almacenan y proporcionan datos útiles para el análisis de procesos de negocio. Estas fuentes pueden provenir de diversas áreas dentro de la organización y también de fuentes externas. El objetivo principal de estas fuentes es ofrecer información relevante que permita una visión completa del entorno de negocio y facilitar la toma de decisiones.

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Es la información proveniente de fuentes fuera de la organización, como investigaciones de mercado, datos gubernamentales, tendencias globales, redes sociales, entre otras.

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Datos de Mercado y Competencia: Informes de la industria, análisis de la competencia, datos económicos.

Redes Sociales y Opinión Pública: Análisis de sentimiento, reseñas y comentarios, tendencias en redes sociales.

Datos Gubernamentales y Públicos: Estadísticas oficiales, informes regulatorios, datos abiertos.

Fuentes de Noticias y Medios: Artículos de noticias, publicaciones especializadas.

Datos de Proveedores y Socios: Información de la cadena de suministro, información de socios comerciales.

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Necesidades de la Inteligencia de Negocios

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Necesidades de la Inteligencia de Negocios

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Las necesidades de inteligencia de negocios suelen variar según la empresa, pero en general se centran en recopilar, analizar y utilizar datos para tomar decisiones estratégicas. Algunas de las principales necesidades incluyen:

1. Centralización de datos: Integrar datos provenientes de diferentes fuentes en una única plataforma accesible.

2. Análisis en tiempo real: Acceso a información actualizada para reaccionar rápidamente ante cambios del mercado o desafíos operativos.

3. Visualización de datos: Presentar información en gráficos, dashboards y reportes claros que faciliten la interpretación.

4. Previsiones y tendencias: Utilizar análisis predictivo para identificar patrones futuros o riesgos potenciales.

5. Toma de decisiones basada en datos: Permitir que las decisiones se basen en hechos concretos en lugar de suposiciones.

6. Identificación de KPIs: Definir e identificar los Indicadores Clave de Desempeño (KPIs) específicos para medir el éxito de las operaciones.

Chaudhuri, S., Dayal, U., & Narasayya, V. (2011). An overview of business intelligence technolog

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Un Almacén de datos (DWH) es una plataforma central para consolidar y almacenar datos de diferentes fuentes y preparar estos datos para análisis e inteligencia comercial posteriores. Piense en ello como un repositorio único que organiza y almacena todos los datos para el análisis de BI. Un almacén de datos de análisis de datos almacena datos históricos y actuales en un formato estructurado optimizado para consultas complejas.

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El proceso ETL (Extract, Transform, Load) se usa para integrar datos desde múltiples fuentes, transformarlos y cargarlos en un sistema destino, como un data warehouse.

Fases del ETL:

1. Extracción: Se obtienen datos de diversas fuentes (bases de datos, APIs, archivos).

2. Transformación: Se limpian, normalizan y aplican reglas de negocio.

3. Carga: Se almacenan los datos en un sistema final (data warehouse, Data Lake).

Herramientas Populares:

Open Source: Apache Nifi, Talend, Pentaho.

Comerciales: Informatica, SSIS, IBM DataStage.

Cloud: AWS Glue, Google Dataflow, Azure Data Factory.

Kimball, R., & Caserta, J. (2011).

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La explotación de la información consiste en analizar y procesar datos para obtener conocimiento útil y mejorar la toma de decisiones.

Fases:

1. Recopilación: Datos de bases de datos, sensores, redes sociales, etc.

2. Análisis: Uso de BI, minería de datos y machine learning.

3. Visualización: Dashboards e informes para decisiones estratégicas.

Herramientas:

BI: Power BI, Tableau.

Big Data: Hadoop, Spark.

IA: Python, TensorFlow.

Clave en negocios, salud y finanzas para optimizar procesos y detectar patrones.

Vassiliadis, P. (2009).

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Las herramientas de inteligencia de negocios recopilan, procesan y analizan grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados procedentes de sistemas internos y externos. Las fuentes de datos pueden incluir documentos, imágenes, correo electrónico, vídeos, revistas, libros, publicaciones en redes sociales, archivos, etc. Las herramientas de BI encuentran esta información a través de consultas, que pueden presentar los datos en formatos fáciles de usar, como informes, cuadros de mando, tablas y gráficos.

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Las herramientas pueden realizar funciones como minería de datos, visualización de datos, gestión del rendimiento, análisis, informes, minería de textos, análisis predictivo y mucho más. Como resultado, los empleados pueden aprovechar esta información para tomar mejores decisiones basadas en predicciones, tendencias de mercado e indicadores clave de rendimiento (key performance indicator o KPI).

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La minería de datos es una técnica asistida por computadora que se utiliza en los análisis para procesar y explorar grandes conjuntos de datos. Gracias a las herramientas y métodos de minería de datos, las organizaciones pueden descubrir patrones y relaciones ocultas en sus datos. La minería de datos transforma datos en bruto en conocimiento práctico. Las compañías utilizan dicho conocimiento para resolver problemas, analizar las consecuencias en el futuro de decisiones empresariales y aumentar sus márgenes de beneficio.

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La minería de datos constituye un elemento crucial para cualquier iniciativa de análisis exitosa. Las empresas pueden utilizar el proceso de descubrimiento de conocimientos para aumentar la confianza de los clientes, encontrar nuevas fuentes de ingresos y lograr que los clientes regresen. Una minería de datos eficaz resulta de gran utilidad para diversos aspectos de la planificación empresarial y la administración de las operaciones.