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¿Qué es la investigación online?

La investigación online es un método de recolección de datos que se realiza a través de Internet.

A través de este método, las empresas pueden recopilar una gran cantidad de datos cualitativos y cuantitativos, gracias a las diferentes herramientas con las que cuenta.

Con el creciente uso de Internet, la investigación online se ha convertido en una herramienta popular entre las empresas, ya que permite evaluar el rendimiento de un producto o servicio y obtener información sobre el comportamiento de compra del consumidor.

Además, proporciona información adicional sobre un cliente, como su historial de compras anterior. Los proyectos de investigación online pueden ser realizados por una empresa o por una empresa de investigación de mercados independiente.

Ventajas de realizar una investigación online

Sin duda, uno de los factores de vital importancia para la rentabilidad de cualquier negocio es la calidad de sus productos o servicios. La calidad, junto a la satisfacción del cliente traen grandes beneficios en una empresa, y no sólo beneficios económicos o de ventas.

Realizar una investigación de mercados online puede ser muy beneficioso para las organizaciones. A continuación, te mencionamos algunas de sus ventajas:

El alcance de una investigación online puede ser global.

El tiempo para realizar el proceso de recolección de datos es mucho menor que en la investigación tradicional.

Las herramientas para recolectar información son variadas y permiten obtener información precisa.

Los costos del proceso son mucho más bajos que con la investigación tradicional.

Los investigadores pueden recolectar información y visualizarla en tiempo real.

Puedes acceder a una gran variedad de herramientas para realizar un análisis de datos profundo.

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¿Qué es la Teoría del color?

Se conoce como Teoría del color a un conjunto de reglas básicas que rigen la mezcla de colores para conseguir efectos deseados, mediante la combinación de colores o pigmentos. Es un principio de gran importancia en el diseño gráfico, la pintura, la fotografía, la imprenta y la televisión, entre otras áreas visuales.

Pause

No existe una única Teoría del color, sin embargo, sino un conjunto de aproximaciones al color y a sus dinámicas. Muchas de ellas forman parte de la historia del arte o de la física (óptica), y poseen diferentes autores.

Por ejemplo, el poeta y científico alemán prerromántico Johann Wolfgang von Goethe (1749-1832) en su libro Teoría de los colores de 1810 proponía ya un círculo de color, basándose en los estudios de la materia del propio Isaac Newton. Otro caso conocido es el de Wilhelm Ostwald (1853-1932), químico y filósofo alemán.

Uno de los principales insumos de toda Teoría del color es el círculo cromático. Se trata de una representación circular de todos los colores del espectro visual, organizados de manera tal que los colores contrarios se enfrenten y los colores complementarios estén próximos el uno al otro.

El círculo cromático permite identificar los colores primarios o puros, y aquellos que se consideran derivados, o sea, fruto de la mezcla de colores.

De acuerdo a este tipo de estudios del color, a cada uno se le pueden atribuir distintas propiedades, como son:

Matiz. También llamado “croma”, alude al color en sí mismo, lo que nos permite distinguir un color de otro diferente.

Luminosidad. También llamada “valor”, se refiere a la cantidad de luz presente en el color, o sea, si es más claro o más oscuro, lo que equivale a decir si está más cerca del negro o del blanco.

Saturación. Básicamente se refiere a la pureza del color, o sea, la concentración de gris presente en un color en un momento determinado. Mientras más gris posea, menos puro será y menor será su saturación, viéndose como si estuviera sucio, opaco.

Ver además: Arcoíris

El modelo de color RGB

El modelo RGB es aditivo mientras que el modelo CMYK es sustractivo.

El modelo de color RGB se llama así debido a sus colores primarios: rojo, verde y azul (Red, Green, Blue, en inglés), a partir de los cuales se compone el resto. Es un sistema de color aditivo, en el que los colores deben sumarse para producir uno nuevo.

Las excepciones son el negro, que se produce en ausencia de luz (y por ende, de color) y el blanco que se produce en presencia de todos los colores, recomponiendo el espectro. Este sistema es el empleado en la mayoría de los televisores, monitores de computador, proyectores de video, etc.

El modelo de color CMYK

El modelo CMYK es distinto al anterior, pero su nombre también es la unión de las iniciales de los colores que toma como referencia: cyan, magenta, amarillo (en inglés: yellow), con el añadido del negro (llamado Key en inglés para evitar la confusión con la B del blue del RGB).

Este modelo comprende el color a partir de la absorción de la luz, de modo que a diferencia del RGB, es de tipo sustractivo, de resta de luz: la mezcla de todos los colores puros (azul, rojo, amarillo) da negro, la ausencia total de luz.

Aparte, los diversos colores secundarios pueden formarse de esta matriz, variando las combinaciones posibles de los tres: cian y magenta construye púrpura, cian y amarillo construye el verde, amarillo y magenta construye el rojo.

Este modelo del color es empleado en las diversas técnicas de impresión en tinta, ya que el papel carece de las propiedades lumínicas de los monitores o proyectores. Por esta razón, cuando se trabaja en un programa digital de diseño, se

Fuente:https://concepto.de/teoria-del-color/#ixzz8Z6TzAh5f

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Importancia de las herramientas digitales

Ofrecen la opción de mejorar la forma en la que los responsables o profesores transmiten conocimientos a sus equipos o alumnos.

Convierte el proceso de enseñanza, dado que lo transforma en algo dinámico y versátil, elevando el interés de los estudiantes.

Colabora en que la educación sea a medida, debido a que con el uso de diversas aplicaciones como Canva se puede ser el propio administrador del conocimiento.

Favorece las tareas en equipo entre personas potenciando la colaboración y la interacción con el docente.

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COLORIMETRÍA. Teoría del Color. Explicación Fácil y Corta

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🖍️🌈 TEORÍA del COLOR en el DISEÑO GRÁFICO

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Tipos de herramientas digitales

Las herramientas digitales son recursos que cuentan con características y funciones afines que colaboran en resolver diferentes problemas y optimizan procesos comerciales y educativos. Existen varios tipos de herramientas digitales dedicadas a atender sectores específicos y otras con muchas funciones. Veamos algunas de las principales para áreas de negocios e instituciones.

WhatsApp Business

Esta aplicación de mensajería instantánea es una de las favoritas en opción de usuarios y marcas para la atención al cliente, que se cuentan por millones. Una herramienta digital con variadas opciones como perfil de empresas, llamadas de voz y video, envío de mensajes con archivos, creación de grupos, listas de difusión y etiquetas.

Google Workspace

Una de las herramientas digitales más usadas y que periódicamente suma más permitiendo atender diferentes aspectos de manera más eficiente. Brinda diversas aplicaciones básicas que son soporte para los usuarios. Las más importantes son: reunión de Google, Agenda de contactos, Gmail profesional, Calendario, Documentos y gráficos. Además, Google Drive, Analytics, My Business, Fotos y Mapas.

CRM

Este gestor de relaciones con el cliente es una de las herramientas más útiles y completas para negocios y área educativa, porque favorece el ahorro de tiempos y esfuerzos. Se ocupa de ayudar a organizar, planear y desarrollar ciertas tareas de manera práctica. La plataforma incluye la automatización, lo que ahorra tiempos y tareas repetitivas como los correos, mensajes, segmentación y publicaciones.

Utilizar CRM eleva la gestión de potenciales, lo que colabora al acompañar el funnel de ventas desde un comienzo.

Hootsuite

Actualmente las redes sociales son claves para estimular y viralizar la identidad de marca, y Hootsuite es una herramienta poderosa que ayuda en su gestión de manera práctica, ahorrando tiempo en apertura y respuestas a mensajes. Sus grandes beneficios son la creación y programación, el monitoreo de cuentas, la interacción, el acceso a la analítica y el soporte. Además, se pueden crear campañas en Ads.

Canva

Ideal para emprendedores, negocios y áreas educativas que buscan potenciar su imagen a través de logos, posts y artística, ofrece recursos clave para sumarlos a mails, aulas y publicaciones. Su función es el diseño de imagen, ideal en campañas de marketing y creatividad, para hacer en minutos y sin estudios de diseño. Ya prediseñado en plantillas según temáticas, sus principales ventajas son la variedad de tipografías y galería, la opción de personalizar medidas y los fondos pre armados para edición, así como la carga propia y su versión móvil.

Zoom

Son muchas las herramientas digitales de comunicación buenas, una de estas es Zoom, una app de videoconferencia perfecta y de calidad para reuniones online que ofrece la posibilidad de contacto permanente entre equipos, estudiantes y alumnos.

Permite una demostración comercial con más de 400 personas a la vez, ideal para cursos en línea, lanzamientos, aulas online y webinars. Admite también los enlaces a medida, las herramientas para compartir pantalla, la integración con más aplicaciones y la opción de grabar.

Beneficios

Más productividad: las herramientas digitales colaboran con las empresas en subir la productividad en sus procesos de negocios. Las herramientas de automatización de procesos ayudan a achicar tiempos en tareas manuales y repetitivas, posibilitando el enfoque en temas estratégicos y de equipo.

Mejor experiencia del cliente: las herramientas digitales igualmente pueden optimizar la experiencia del usuario. A modo de ejemplo, los chatbots ayudan a brindar respuestas veloces a las consultas, reduciendo el tiempo de espera y dando más satisfacción. Las de análisis de datos a su vez colaboran en entender mejor las necesidades y deseos del cliente, adecuando productos y servicios a las demandas.

Mayor visibilidad y alcance: las herramientas digitales además ayudan a las empresas a potenciar su llegada. El marketing digital es un claro ejemplo que permite a los negocios enfocarse en audiencias más amplias y enfocadas mediante canales como las redes y el email. El SEO es otro que puede mejorar el posicionamiento en los resultados de Google.

Más eficiencia y menos costos: las herramientas digitales igualmente potencian la eficiencia en los procesos de negocio. Las de colaboración en línea son las principales ya que permiten a la plantilla operar de forma remota, lo que reduce los gastos físicos. Las de automatización a su vez, achican los costos de mano de obra y elevan la productividad. Las de gestión de inventario y planificación reducen los costos de almacenamiento y suben la eficiencia.

Favorece el trabajo remoto: las herramientas digitales permiten que el personal cumpla tareas desde cualquier sitio, algo que puede ser muy beneficioso en casos necesarios. Las de videoconferencia, mensajes y colaboración en línea consiguen simplificar los equipos de tareas, aun cuando se encuentran lejanos.

Mejor gestión del talento: las herramientas digitales también mejoran en buen grado la gestión del talento empresarial. Como ejemplo, los sistemas de seguimiento de perfiles colaboran con los reclutadores en arribar a los más adecuados para el puesto, y las de evaluación a analizar el rendimiento de los empleados de forma objetiva y eficaz. Las de aprendizaje online a potenciar sus habilidades y saberes.

Promociona la innovación: las herramientas digitales ayudan a potenciar la innovación en los negocios. Las de colaboración en línea, como las virtuales y de diseño, ayudan a que los equipos operen juntos de forma más creativa y a generar soluciones innovadoras.

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Ecosistema de Recursos Educativos Digitales SENA 

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PAEC (programa aula , escuela y comunidad)

March 15, 2024

Según el Anexo del Acuerdo número 09/08/23 por el que se establece y regula el Marco Curricular Común de la Educación Media Superior (MCCEMS), el Programa Aula, Escuela y Comunidad (PAEC) es una estrategia para articular a las y los actores participantes en la construcción de los aprendizajes significativos y contextualizados del estudiantado de educación media superior con base en el programa de estudios y necesidades o problemáticas de la comunidad, mediante el desarrollo de Proyectos Escolares Comunitarios (PEC) en los que se verá reflejada la participación coordinada de agentes de distintos ambientes de aprendizaje, teniendo como referente la autonomía en la didáctica para el abordaje transversal de las progresiones de las Unidades de Aprendizaje Curricular (UAC) correspondientes a los Recursos Sociocognitivos, Áreas de Conocimiento, Recursos y Ámbitos de Formación Socioemocional, y la participación del estudiantado como potenciales agentes de transformación social en sus comunidades.

El PAEC tiene el objetivo de lograr que los planteles se transformen en escuelas abiertas y orientadoras, de esta forma el esfuerzo coordinado entre la escuela y la comunidad promoverá, a corto plazo, un aprendizaje contextualizado y significativo en el estudiantado de educación media superior, y a largo plazo favorecerá una nueva cultura educativa basada en el trabajo colaborativo y la integración de un conjunto social articulado desde el aula, la escuela y la comunidad, logrando así, la transformación propuesta en la Nueva Escuela Mexicana (NEM).

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Programa Aula, Escuela y Comunidad (PAEC) - NEMNMS Parte 1 "Presentación"

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HERRAMIENTAS Y METODOS EN LINEA DE INVESTIGACION 

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HERRAMIENTAS Y METODOS EN LINEA DE INVESTIGACION 

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LAS HERRAMIENTAS DIGITALES Y SUS METODOS SON EFICASES PRA NUESTRO ENTORNO YA QUE NOS AYUDAN Y FACILITAN MAS LAS COSAS ,TAREAS O HASTA TRABAJOS

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LA COLORIMETRIA DEL COLOR ES EFICAS YA QUE CON ELLA PODEMOS LOGRAR HACER MUCHAS COSAS

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LAS HERRAMIENTAS DIGITALES SON BUENAS YA QUENOS AYUDA A HACER TRABAJOS,TAREAS ENTRE OTROS

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EL PROYECTO PAEC ES BUENO YA QUE ES UN PROYECTO PARA EVITAR O BUENO DISMINUIR LA CONTAMINACION

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Inicio Investigación de mercado

Investigación online. Qué es y herramientas para realizarla

Para asegurar el éxito de un negocio, es necesario que cuenten con productos y servicios que cubran las necesidades del cliente, y además, ofrezcan una experiencia increíble durante el tiempo que interactúa con la marca. ¿Pero cómo puedes saber si lo estás logrando? Lo puedes hacer de forma rápida y efectiva a través de una investigación online.

En este artículo, te daremos algunas recomendaciones para hacer uso de herramientas para realizar una investigación online de calidad, que te permita conocer las preferencias, necesidades y mejorar la experiencia de los clientes.

¿Qué es la investigación online?

La investigación online es un método de recolección de datos que se realiza a través de Internet.

A través de este método, las empresas pueden recopilar una gran cantidad de datos cualitativos y cuantitativos, gracias a las diferentes herramientas con las que cuenta.

Con el creciente uso de Internet, la investigación online se ha convertido en una herramienta popular entre las empresas, ya que permite evaluar el rendimiento de un producto o servicio y obtener información sobre el comportamiento de compra del consumidor.

Además, proporciona información adicional sobre un cliente, como su historial de compras anterior. Los proyectos de investigación online pueden ser realizados por una empresa o por una empresa de investigación de mercados independiente.

Ventajas de realizar una investigación online

Sin duda, uno de los factores de vital importancia para la rentabilidad de cualquier negocio es la calidad de sus productos o servicios. La calidad, junto a la satisfacción del cliente traen grandes beneficios en una empresa, y no sólo beneficios económicos o de ventas.

Realizar una investigación de mercados online puede ser muy beneficioso para las organizaciones. A continuación, te mencionamos algunas de sus ventajas:

El alcance de una investigación online puede ser global.

El tiempo para realizar el proceso de recolección de datos es mucho menor que en la investigación tradicional.

Las herramientas para recolectar información son variadas y permiten obtener información precisa.

Los costos del proceso son mucho más bajos que con la investigación tradicional.

Los investigadores pueden recolectar información y visualizarla en tiempo real.

Puedes acceder a una gran variedad de herramientas para realizar un análisis de datos profundo.

Tenemos para ti más beneficios de hacer investigación online.

Herramientas para realizar una investigación online

A continuación, tenemos para ti las mejores herramientas que te ayudarán a cuidar la calidad en tu investigación online:

Focus group online

Un focus group es un método de recolección de datos donde los investigadores reúnen a un grupo de 6 a 10 participantes, que con ayuda de un moderador, realizan un debate sobre sus opiniones y percepciones sobre una marca, como los precios de sus productos, calidad, empaque, nombre, etc.

Actualmente, este proceso de recolección de datos es posible realizarlo a través de diferentes herramientas online de videoconferencia o chats online, es decir, que las personas no necesariamente deben encontrarse en el mismo lugar para participar en el debate.

Tenemos para ti las razones por las que debes hacer un Focus Group Online.

Entrevistas a profundidad

Las entrevistas a profundidad son otra herramienta para realizar una investigación online y recolectar información a detalle de los participantes.

Con esta herramienta, los investigadores recolectan una gran cantidad de datos cualitativos y encuentran elementos relevantes que de otra forma no podrían conseguir, y así, tomen mejores decisiones para el negocio.

Hoy en día existen diversas herramientas en línea donde nos podemos conectar de manera virtual con las personas para hacerles una video llamada o vía telefónica y entablar una conversación a distancia

Comunidades online

Las comunidades online son utilizadas por las organizaciones para realizar una investigación online, ya que es un proceso completo, que fomenta la participación de los consumidores y el acercamiento entre las marcas para asegurar su éxito.

Con QuestionPro Communities, puedes realizar, en un mismo espacio virtual, diferentes métodos de investigación, desde encuestas, sondeos de opinión o foros de discusión online donde los usuarios interactúan y de esta forma, obtienes los mejores insights para tu marca.

Encuestas online

Las encuestas online son el método sumamente popular para realizar una investigación online, ya que permiten que las organizaciones realicen un proceso de recolección de datos eficiente, profesional, en el que se obtienen datos de calidad.

Cuando cuentas con el software adecuado, puedes aprovechar de las diferentes funciones, tipos de preguntas, herramientas para el análisis de datos y tomar mejores decisiones para tu negocio.

6 consejos para realizar una investigación online

Tenemos para ti, algunos consejos que debes de considerar para realizar una investigación online eficiente y obtener la información que necesitas:

1.La muestra seleccionada es un factor de vital importancia para nuestra investigación.

Recuerda que en una investigación online es más frecuente utilizar un mayor número de variables y el margen de representatividad es más amplio.

El diseño de tu muestra debe ser el indicado para tener calidad en investigación online,  evita tener un sesgo que te lleve por otro rumbo.

Independientemente de que hayas hecho una muestra por cuotas que te permita tener el número de participantes deseados debes buscar una mayor tasa de respuesta en todos los segmentos.

2.Cuida los detalles de la invitación que envíes para participar en tu encuesta.

Esta invitación debe ser clara, contener información oficial de la empresa, como un logotipo o certificado, debe estar redactada de tal manera de que las personas que leen el contenido deseen participar en la investigación, y a la vez contenga la información necesaria para brindarle toda la seguridad a los participantes de que tu estudio es serio y que buscas la excelencia.

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¿QUE ES UN SITIO WEB?

Un sitio web es un espacio virtual que contiene toda la información que una persona o empresa quiere difundir a través de internet. Los sitios web están compuestos por páginas que suelen estar enlazadas a un menú general y su contenido gira en torno a un tema central. Google, Instagram y la página del SAT son ejemplos de sitios web que visitamos frecuentemente.

Si nos detenemos a pensar en el contenido de cada uno y la razón por la que los navegamos, podemos concluir que las páginas web pueden ser buscadores, portales de noticias, redes sociales y sitios institucionales.

¿Cuál es la diferencia entre un sitio web y una página web?

Una página web es un documento electrónico donde podemos encontrar texto, videos, imágenes, entre otros elementos audiovisuales, mientras que un sitio web es la colección de esas páginas relacionadas entre sí.

Entonces, mientras lees este contenido estás accediendo a la página web con la siguiente URL: www.tiendanube.com/blog/mx/sitios-web y, a su vez, esta página pertenece al sitio web llamado www.tiendanube.com/blog/mx/

Si sigues navegando en el sitio web del blog de Tiendanube, encontrarás otras páginas como la home o la Guía para vender por Instagram.

Como ves, hay una diferencia técnica, sin embargo, en la cotidianidad solemos referirnos al sitio web y a la página web como sinónimos.

Tipos de sitios web

Existen distintos tipos de sitios web que podemos encontrar en internet. A continuación describiremos los más conocidos:

1. Institucionales

2. Portales de noticias

3. Buscadores

4. Redes sociales

5. Tiendas online

6. Marketplaces

7. Blogs

8. Foros

9. Micrositios

10. Portafolios

11. Landing pages

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Componentes del sitio web

Conocer los elementos esenciales de un sitio web te ayudará a comprender mejor su tecnología. Además, es crucial a la hora de crear el tuyo propio, ya que te ayudará a ahorrar tiempo y dinero.

Alojamiento web

En pocas palabras, la definición de hosting refiere a un proveedor de alojamiento web que proporciona a los propietarios de sitios web la infraestructura que necesitan para almacenar, mantener y publicar sus sitios en línea. Esencialmente, tu sitio web y sus archivos deben estar físicamente almacenados en un ordenador de alta potencia llamado servidor web para ser accesibles a través de Internet.

Aparte de la infraestructura, la mayoría de los proveedores de alojamiento web se ocupan de todos los aspectos técnicos del mantenimiento de un sitio web, como aplicar medidas de seguridad, mantener los servidores web en funcionamiento y garantizar que los usuarios puedan visitar tu sitio web sin problemas.

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Un sitio web es indispensable para tu presencia en internet. Conoce sus elementos básicos.

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¿Qué es una herramienta de gestión de datos?

Las herramientas de gestión de datos son aquellas que te ayudan a gestionar los datos que adquieres a lo largo de tu estudio y negocio. Se utilizan para desarrollar y supervisar prácticas y organizar, procesar y analizar datos.

Estas herramientas se pueden personalizar en una variedad de áreas, incluyendo:

Gestión de datos de investigación

Gestión de datos académicos

Gestión de datos de proyectos

Gestión de datos de clientes

Gestión de datos de productos

Gestión de datos multimedia

Gestión de datos operativos y financieros

Las herramientas de gestión de datos también ayudan a proteger la privacidad y la seguridad y a eliminar los datos duplicados. Una gestión de datos eficaz controla y organiza los datos mediante una combinación de herramientas de software y buenas prácticas.

Las mejores prácticas de gestión de datos requieren soluciones de alta calidad debido al crecimiento del volumen de datos. Las herramientas de gestión de datos abarcan una amplia gama de aplicaciones. Estas herramientas pueden dividirse en cuatro grandes categorías:

Herramientas de gestión de datos en la nube:Estas tecnologías basadas en la nube pueden integrar varias fuentes de datos a través de API, Webhooks o conexiones directas a bases de datos.

Herramientas ETL y de integración de datos: Estas herramientas permiten a los investigadores y organizaciones especificar transformaciones de datos complicadas, cargar datos de muchas fuentes y cargar datos constantemente en una base de datos de destino.

Herramientas de gestión de datos maestros (MDM): Estas herramientas de gestión de datos permiten visualizar datos maestros complicados en toda la organización.

Herramientas de visualización y análisis de datos: Estas herramientas ayudan a la visualización, análisis y exploración de grandes conjuntos de datos, así como a la generación de informes y cuadros de mando integral para extraer ideas e impulsar decisiones críticas.

Características de las herramientas de gestión de datos

La automatización es una parte importante de una herramienta de gestión de datos, ya que puede ayudar a disminuir los errores en la base de datos y, al mismo tiempo, ahorrar tiempo y dinero. Examinemos varias de las características de las herramientas de gestión de datos:

Flexibilidad: Las herramientas de gestión de datos deben ser capaces de manejar una cantidad ilimitada de datos y campos fácilmente, sin importar lo grande que se vuelva tu base de datos.

Instalaciones basadas en la nube: La funcionalidad basada en la nube sincroniza los datos en todo el mundo para los distintos equipos a las demandas de los usuarios que operan de forma remota.

Optimización de datos: Esta función ayudará a encontrar datos concretos y precisos, añadirlos a la Base de Datos central y exportarlos en cualquier formato para compartirlos con terceros ahorrará tiempo.

Seguridad: Las herramientas de gestión de datos deben tener un alto nivel de seguridad, privacidad y eficacia. También deben ser capaces de crear copias de seguridad y ofrecer opciones para recuperar datos históricos.

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Conoce las características de un software de gestión de datos.

15 herramientas de gestión de datos para la investigación

Ahora que sabemos qué son las herramientas de gestión de datos y sus características. Veamos cuáles son las mejores herramientas que deberías tener en cuenta para tu empresa o investigación.

1. QuestionPro InsightHub

QuestionPro InsightsHub es uno de los software de gestión de datos más convenientes y beneficiosos del mercado. Es una herramienta fácil de usar que facilita la mejora de la investigación al facilitar una mayor organización y adaptabilidad para los equipos de insights. Actúa de forma similar a un CRM pero para insights.

Cuenta con una interfaz fácil de usar que facilita la navegación por la base de datos del proyecto y permite el acceso ilimitado de los espectadores. Algunas de sus principales características son:

Ver y gestionar proyectos con una única plataforma para organizar, analizar, buscar y descubrir datos de investigación.

Crear cuadros de mando de informes en tiempo real para las principales partes interesadas.

Accede a los datos y compréndelos sin obstáculos para la toma de decisiones, e identifica nuevas perspectivas para tu organización.

Te permite integrarte con los ecosistemas y tecnologías de investigación existentes.

Es compatible con más de 50 idiomas, incluidos los conjuntos de caracteres de derecha a izquierda y de doble byte.

2. Google Cloud Platform

Google Cloud ofrece una amplia variedad de servicios para la gestión de datos basada en la nube. Es muy práctico, ya que viene acompañado de un gestor de flujos de trabajo que une los distintos componentes.

Google Cloud proporciona los siguientes servicios principales:

Google Data Studio para el análisis de la interfaz gráfica de usuario y la creación de cuadros de mando.

Google BigQuery para almacenar datos tabulares.

Machine Learning y análisis impulsados por IA.

3. Informatica PowerCenter

Informatica PowerCenter ayuda en gran medida al movimiento de datos de una fuente a otra. También puede ayudar con la visualización de datos mostrándolos de forma gráfica.

Informatica PowerCenter incluye las siguientes funciones esenciales:

Interfaces listas para usar que permiten una integración perfecta con cualquier fuente de datos.

Validación de datos sin scripts

Transformaciones de datos avanzadas para datos no relacionales, XML, JSON, PDF, Microsoft Office e IoT.

La gestión basada en metadatos muestra gráficamente los flujos de datos, el impacto y el linaje.

4. Dell Boomi

Dell Boomi es una de las herramientas de gestión de datos de primer nivel que maximiza el uso de la nube. Permite a las empresas gestionar una amplia gama de aplicaciones y fuentes de datos a través de infraestructuras de nube híbrida.

Entre sus principales características se incluyen las siguientes:

Dell Boomi gestiona los datos en tiempo real.

Define modelos utilizando una interfaz visual de bajo código.

Establece los sistemas de origen que pueden comunicarse con los modelos de datos antes de desplegarlos.

Permite la administración de datos. Notifica a los equipos sobre duplicados y errores de entrada de datos.

5. Tableau

Tableau es una de las herramientas de gestión de datos más conocidas y accesibles. Se trata de una herramienta de inteligencia empresarial que permite visualizar y comprender los datos.

Estas son las características significativas de Tableau:

Tableau hace que las visualizaciones sean accesibles y cómodas.

Permite crear mapas interactivos de forma automática.

Es sencillo conectarse a varias fuentes de datos.

6. Amazon Web Services

Amazon Web Services (AWS) ofrece una creciente variedad de soluciones para la gestión de datos en la nube. La filial de Amazon proporciona plataformas de Cloud Computing de pago por uso y API.

Amazon Web Services ofrece varios servicios notables:

Amazon Glacier almacena y realiza copias de seguridad de datos durante mucho tiempo.

Amazon Athena para análisis basados en SQL

Amazon QuickSight se utiliza para crear cuadros de mando y mostrar datos.

Amazon Redshift se utiliza para almacenar datos

Facturación separada para cada nuevo servicio

6. Amazon Web Services

Amazon Web Services (AWS) ofrece una creciente variedad de soluciones para la gestión de datos en la nube. La filial de Amazon proporciona plataformas de Cloud Computing de pago por uso y API.

Amazon Web Services ofrece varios servicios notables:

Amazon Glacier almacena y realiza copias de seguridad de datos durante mucho tiempo.

Amazon Athena para análisis basados en SQL

Amazon QuickSight se utiliza para crear cuadros de mando y mostrar datos.

Amazon Redshift se utiliza para almacenar datos

Facturación separada para cada nuevo servicio

7. Talend

Talend es una plataforma abierta en la nube y local para la integración de datos, gestión de datos, integración de aplicaciones corporativas, calidad de datos, almacenamiento en la nube y Big Data. Ayuda a transformar los datos en inteligencia empresarial y a tomar decisiones en tiempo real.

A continuación se enumeran algunas de las características más destacadas de Talend:

Una interfaz gráfica de usuario facilita la gestión de varios sistemas de origen a través de conectores estándar del sector.

Capacidades para la gestión de datos maestros.

Una instantánea precisa y unificada de todos los datos empresariales relevantes.

8. Profisee

Profisee es un software de gestión de datos maestros que crea y proporciona datos fiables y pertinentes para su uso tanto en los negocios como en la investigación. Gracias a la retroalimentación basada en análisis, como la gobernanza en tiempo real y las mediciones de progreso, puede imponer procedimientos empresariales y otorgar a los administradores de datos la autoridad sobre los datos maestros.

Entre las características clave se incluyen:

Profisee realiza toda la limpieza, correspondencia y normalización de los datos brutos sin necesidad de programación.

Funciona como integrador porque reúne datos maestros de empresas globales procedentes de distintas fuentes.

También permite la integración en ambas direcciones en tiempo real.

Es posible integrar aplicaciones personalizadas.

9. Looker

Looker es una aplicación de análisis de grandes datos e inteligencia empresarial con excelentes capacidades de generación de informes y visualización. Puedes ver, analizar y distribuir informes en varios formatos para satisfacer diversas necesidades.

Estas son algunas cualidades distintivas de Looker:

Fácil de leer y manejar.

Se conecta directamente a las bases de datos sin necesidad de descargar ningún software o extractos.

Excelentes funciones de cuadros de mando, informes y análisis.

Se integra con herramientas adicionales para proporcionar información útil.

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10. Panoply

Panoply es una de las herramientas de gestión de datos útiles construidas para la nube que facilita la gestión e integración de datos. Es fácil de usar y puede ser utilizado por equipos con diferentes niveles de habilidad, incluidos los usuarios de negocios.

Algunos aspectos importantes son:

Panel de gestión fácil de usar

Permite recopilar datos, gestionar almacenes de datos, mejorar el rendimiento de las consultas, etc.

Se conecta con aplicaciones de inteligencia empresarial, análisis de datos y visualización como Looker, Tableau y otras.

11. Stitch Data

Stitch Data es una plataforma en la nube que ofrece muchos servicios, como integrar y replicar datos. Te permite mover datos de muchas fuentes diferentes a un Data Warehouse, que te proporciona datos listos para analizar.

Las partes más importantes de Stitch Data son:

Simplifica la programación de la Replicación de Datos.

Con la resolución automatizada, se ocupa de los fallos y las notificaciones.

Puede introducir datos de forma programática en un almacén de datos mediante API y el marco JSON.

12. Microsoft Power BI

Microsoft Power BI ofrece visualizaciones interactivas y capacidades de Business Intelligence a través de una interfaz sencilla que está pensada para ser utilizada tanto por analistas como por científicos de datos.

Estos son algunos de los aspectos más destacados de Microsoft Power BI:

Interfaz de arrastrar y soltar y similar a MS Excel.

Los clientes de escritorio y en línea de Power BI no necesitan código.

Biblioteca de conectores.

13. Ataccama ONE

Ataccama ONE es una herramienta de gestión de datos automatizada que se puede utilizar en las instalaciones, en la nube o en una configuración híbrida. Esta plataforma impulsada por IA es adecuada para implementaciones de misión crítica

Entre sus características clave se incluyen:

Descubrimiento y perfilado de datos.

Curación, limpieza y clasificación de datos mediante aprendizaje automático.

Configuración automatizada de proyectos y descubrimiento de metadatos.

Conectores para una gran variedad de fuentes y tipos de datos.

14. Blendo

Blendo proporciona integración de datos basada en la nube y funciona conectándose a muchas fuentes para recopilar y almacenar datos de forma eficiente. Encuentra y prepara los datos relevantes utilizando una técnica de gestión de datos basada en el comportamiento.

Entre sus características clave se incluyen:

Se conecta con unos pocos clics a numerosas fuentes de datos.

Transfiere datos a diversas bases de datos, como MS SQL Server, PostgreSQL, Panoply y Amazon Redshift, entre otras.

Los datos históricos de los servicios en la nube se cargan y sincronizan.

Recopilación, identificación y preparación automatizadas de datos utilizando el mejor modelo relacional.

15. Microsoft Azure

Microsoft Azure ofrece numerosas opciones de configuración para sistemas de gestión de datos basados en la nube. También incluye numerosas herramientas de análisis que pueden aplicarse a los datos guardados en Azure.

Los servicios clave consisten en:

Servidores SQL que se ejecutan en máquinas virtuales y bases de datos SQL comunes

Almacenamiento en paquetes

Despliegues de nubes privadas

Azure Data Explorer para el examen en tiempo real de datos brutos en streaming de gran tamaño.

Integración sencilla de Panoply para servicios ELT/ETL

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¿Qué es una recolección de datos?

La recolección de datos se refiere al enfoque sistemático de reunir y medir información de diversas fuentes a fin de obtener un panorama completo y preciso de una zona de interés.

La recopilación de datos permite a un individuo o empresa responder a preguntas relevantes, evaluar los resultados y anticipar mejor las probabilidades y tendencias futuras.

La exactitud en la reunión de datos es esencial para garantizar la integridad de un estudio, las decisiones comerciales acertadas y la garantía de calidad.

Por ejemplo, puedes hacer una recolección de datos a través de aplicaciones móviles, las visitas a sitios web, los programas de fidelización y las encuestas en línea para saber más sobre los clientes.

¿Cómo realizar una recolección de datos correctamente?

Existen diferentes métodos de recolección de datosque te pueden ser de utilidad. La elección del método depende de la estrategia, el tipo de variable, la precisión deseada, el punto de recolección y las habilidades del encuestador.

La entrevista para investigación

Las entrevistas es uno de los métodos más comunes. Si te decides a hacerla, pon especial atención en las preguntas que realizarás, que también dependen de si harás una entrevista cara a cara, vía telefónica e incluso si es por correo electrónico.

Conoce los tipos de entrevista y selecciona la adecuada para tu investigación.

Toma en cuenta que por lo regular se necesitan más recursos, tanto económicos, como de personal para la realización de entrevistas. Sobre todo si decides realizar entrevistas en campo, o vía telefónica.

Echa mano de toda la información que tengas al alcance. Quizá existan archivos de entrevistas de años anteriores que te puedan servir de referencia para tu investigación.

Conocer el comportamiento pasado de tus consumidores es de gran importancia al momento de analizar cómo han cambiado los hábitos de consumo.

Entrevistas telefónicas

Las entrevistas telefónicas permiten que los investigadores recolectan más información en una menor cantidad de tiempo y ahorrando en gastos como el traslado y el material de las encuestas. Una ventaja de esta herramienta es que los participantes se sienten más confiados al momento de contestar porque no están siendo observados.

Entre las ventajas de esta herramienta se encuentra el gran alcance que tiene y la fácil administración de los datos obtenidos. Sin embargo, en muchas ocasiones, el investigador no tiene el control de la entrevista, además, debe procurar que sea un proceso corto para que no provoque que el participante no lo abandone.

El cuestionario para la recolección de datos

Los cuestionarios son una herramienta útil para la recolección de datos. Para obtener los resultados esperados, es necesario que se realicen cuidadosamente. Es por eso que antes de redactarlo, es importante que el investigador defina los objetivos de su investigación.

Existen dos formatos de cuestionarios: los cuestionarios abiertos, los cuales se aplican cuando se quiere conocer la opinión de las personas, sus experiencias y sentimientos sobre un tema específico.

En cambio, en el cuestionario cerrado los investigadores tienen el control de lo que preguntan y desean saber, lo que puede provocar que la respuesta de los participantes estén forzadas y limitadas.

Método de observación

Si lo que prefieres es hacer observación in situ para conocer el comportamiento de tus clientes, te recuerdo que puedes realizarla haciendo uso otras metodologías.

¿Se puede combinar encuestas online con otras metodologías?

Qué te parecería estar haciendo observación y tener a la mano una plataforma como QuestionPro, por ejemplo, en un dispositivo móvil, donde tengas acceso al cuestionario que hayas creado con los puntos a investigar, e irlo llenando al instante con la información obtenida durante tu observación. Recuerda que puedes tener acceso a nuestra herramienta de manera online y offline.

Toma en cuenta que la manera en que registres la información te será de gran ayuda al momento de analizarla. Poder medir y presentar informes con datos precisos y reales es muy importante para la correcta toma de decisiones.

Utiliza encuestas online para la recolección de datos

Hacer recolección de datos a través de encuestas online tiene grandes ventajas. Si utilizas plataformas como QuestionPro, tienes al alcance diversos tipos de preguntas, el uso de variables personalizadas y lógicas que te permiten obtener mejores resultados y te ayudan a conocer a profundidad a tus clientes.

A través de nuestra plataforma tienes los resultados al instante, los puedes ver en tiempo real para darle seguimiento a tu investigación; Además de generar reportes en diversos formatos.

Considera también que el hacer recolección de datos a través de encuestas online, tiene un costo menor que, por ejemplo, hacerlo a través de entrevistas presenciales, sin olvidar que puedes tener tus resultados en menor tiempo, en lugar de días, semanas, e incluso meses que es el tiempo que se podría llevar una recolección de datos a través de entrevistas o el método de observación.

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Las 6 etapas del procesamiento y análisis de datos que mejorarán tu productividad

De forma general, el procesamiento y análisis de datos consiste en la recolección de datos en bruto paratransformarlos en información entendible como gráficas, tablas, documentos, etc.

Entonces, dicha información pasa de la computadora a manos de los empleados que la usarán según sus necesidades.

A continuación, te explicamos a detalle las 6 etapas del procesamiento y análisis de datos que te ayudarán a entender cómo funcionan las herramientas de BI.

1.  Recopilación de datos

El procesamiento y análisis de datosparte recopilando los datos de las fuentes de almacenamiento que estén disponibles y que contengan información de calidad. Por lo que deberán estar en óptimas condiciones y actualizadas.

Estas fuentes pueden estar compuestas por ejemplo de un almacén de datos o de un data lake. El primero debe estar nutrido con los datos arrojados por los departamentos de ventas, de servicios, de marketing, finanzas, etc.

El segundo, es un almacén centralizado de información del big data de diversas fuentes que pueden estar o no estructuradas, con almacenamiento en la nube y con etiquetas de búsqueda.

2.  Preparación de datos

En este punto comienza la preparación para su organización, la detección de errores y el descarte de información repetitiva e incompleta. De este modo, pasa a seleccionar la información necesaria y puntual con la que se trabajará para el procesamiento y análisis de datos.

3.  Introducción de datos

Los datos ya seleccionados ahora son enviados a sus destinos correspondientes, traducidos a un lenguaje entendible.

A partir de aquí, los datos en bruto comienzan a tomar forma como información útil, que podrá visualizarse, por ejemplo, en un CRM o en un almacén de datos. Por ello también se define como el “pre-procesamiento”.

4.  Procesamiento / limpieza de datos

En esta etapa, los datos procesados por la etapa anterior son finalmente preparados y optimizados para su uso final. Esto ocurre a través de algoritmos por medio de una técnica de programación denominada machine learning.

Lo que ayuda a tu computadora a aprender de forma autónoma sobre todos los datos e información que está recibiendo para que actúe como corresponda. Así podrá realizar la actividad prevista de diagnóstico o estudio de la interpretación realizada.

5.  Interpretación de datos

¿Recuerdas las gráficas, tablas, documentos y demás que tendrías para trabajar óptimamente? Es en este punto será cuando finalmente tendrás todo el resultado de las etapas previas. De una forma totalmente entendible para ti y los miembros que la requieran.

Ahora tus proyectos de analítica necesarios para la optimización de tu empresa podrán ser realizados con mayor facilidad, rapidez y eficacia. Mejorando así la productividad del trabajo de todos de forma considerable.

6.  Almacenamiento de datos

Finalmente, queda la última etapa de este proceso que consiste en el almacenamiento de toda esta información útil resultante del procesamiento y análisis de datos.

Para su uso inmediato o posterior según convenga, con la tranquilidad de que estarán conservados bajo la legislación de protección de datos.

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La gestión de datos es un conjunto completo de prácticas, conceptos, procedimientos, procesos y sistemas relacionados que, en conjunto, permiten a una organización controlar sus recursos en forma de datos.

Las prácticas comunes de gestión de datos abarcan todo el ciclo de vida de los datos, desde su creación hasta su eliminación, incluyendo todas las etapas de procesamiento y movimiento a través de los flujos de datos internos (y a veces externos) de una organización. Para alcanzar las metas y objetivos de la gestión de datos, una organización identifica una unidad de negocio de datos responsable (oficina de datos) y asigna las funciones adecuadas a los profesionales de la gestión de datos en todos los departamentos que trabajan con ellos.

Definición de la gestión de datos y del profesional de la gestión de datos

Según DAMA International y las recomendaciones del Data Management Body of Knowledge (DMBoK), se define como:

El desarrollo, la aplicación y el control de planes, políticas, programas y prácticas que aseguran, controlan, protegen y mejoran el valor de los datos y los activos de información a lo largo de su ciclo de vida.

El profesional es:

Empleado de una organización que trabaja en cualquiera de las áreas de gestión de datos... y desempeña hasta una serie de funciones: desde las puramente técnicas (administrador de bases de datos, administrador de redes, programador) hasta las funciones empresariales estratégicas (administrador de datos, estratega de datos, CDO).

Prácticas y conceptos de gestión de datos

En la práctica, abarca una extensa lista de áreas interrelacionadas que engloban el proceso de gestión y uso de datos a todos los niveles.

Una breve lista de prácticas y conceptos:

Gestión de datos

Arquitectura de datos

Modelado de datos

Calidad de los datos

Integración de datos

Gestión de datos maestros y de referencia

Almacenamiento de datos

Almacenamiento de datos y Big Data

Inteligencia empresarial y análisis

Gestión de metadatos

Seguridad de la información (seguridad de los datos)

Gestión de documentos y contenidos

La organización DAMA es la gestión de datos como una rueda, de la que la gestión de datos es el núcleo central.

Beneficios de la implementación de la gestión de datos

Un sistema bien desarrollado en una organización puede tener un impacto positivo en los cambios en la administración y el uso de los activos de datos a todos los niveles y en todas las unidades organizativas y líneas de productos empresariales.

Los beneficios de la implementación incluyen:

Mejora de las operaciones y de la gestión del riesgo operativo

Marketing y ventas más eficientes

Mejora de la gestión de los controles y el cumplimiento de la normativa

Mejora de la seguridad de la información y la privacidad de los datos

Reducción del riesgo en todas las líneas de negocio

Desarrollo acelerado de sistemas y aplicaciones

Mejora de la toma de decisiones y de los informes

Crecimiento empresarial sostenido

Alineación de las funciones empresariales y la arquitectura del sistema (técnica y tecnológica)

Operaciones automatizadas y/u optimizadas

Aumento de la colaboración interfuncional y crecimiento de los ingresos (capacidad de monetizar los datos)

Mayor coherencia de los procesos corporativos

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La gestión de datos es un conjunto de prácticas, que en total permite controlar el flujo de información en una compañía.

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El procesamiento efectivo de datos es un aspecto crítico para que las empresas obtengan acceso a información valiosa y mantengan una ventaja competitiva. Por lo tanto, comprender la importancia de procesar datos según las mejores prácticas puede ayudar a desbloquear nuevas oportunidades de crecimiento y éxito.

¿Qué es el procesamiento de datos?

El procesamiento de datos implica transformar datos sin procesar en información valiosa para las empresas. En general, los científicos de datos procesan datos, lo que incluye recopilarlos, organizarlos, limpiarlos, verificarlos, analizarlos y convertirlos en formatos legibles, como gráficos o documentos. El procesamiento de datos se puede realizar utilizando tres métodos, es decir, manual, mecánico y electrónico.

El objetivo es aumentar el valor de la información y facilitar la toma de decisiones. Esto permite a las empresas mejorar sus operaciones y tomar decisiones estratégicas oportunas. Las soluciones automatizadas de procesamiento de datos, como la programación de software de computadora, juegan un papel importante en esto. Puede ayudar a convertir grandes cantidades de datos, incluidos big data, en conocimientos significativos para la gestión de calidad y la toma de decisiones.

Seis etapas del ciclo de procesamiento de datos

El ciclo de procesamiento de datos describe los pasos que se deben realizar con los datos sin procesar para convertirlos en información valiosa y útil. Este proceso consta de las siguientes seis etapas:

Recolectar Datos

Los datos se recopilan de fuentes confiables, incluidas bases de datos como lagos de datos y almacenes de datos. Es crucial que las fuentes de datos sean precisas, confiables y bien construidas para garantizar que los datos recopilados y la información recopilada sean de calidad y funcionalidad superiores.

Preparación de datos

Luego se preparan y limpian los datos recopilados en la primera etapa. En esta etapa, también conocida como "preprocesamiento", los datos sin procesar se organizan para ayudar en la implementación de etapas posteriores. Limpieza de datos o preparación de datos Implica eliminar errores, eliminar ruido y eliminar datos incorrectos (datos inexactos o incorrectos) para clasificarlos en datos de alta calidad.

Los datos de entrada

Esta es la etapa en la que los datos sin procesar comienzan a tomar forma informativa. Durante esta etapa, los datos limpios se ingresan en un sistema o destino (como un almacén de datos como Astera Creador de almacenes de datos o CRM como Salesforce). Esto se hace traduciéndolo a un idioma que el sistema pueda entender, ya sea manualmente o a través de dispositivos de entrada configurados para recopilar datos estructurados o no estructurados.

Procesamiento de datos

Esta etapa implica el procesamiento de datos para su interpretación utilizando algoritmos de aprendizaje automático y algoritmos de inteligencia artificial. El proceso real puede diferir según la fuente de los datos (lagos de datos, redes sociales, dispositivos conectados) y su uso previsto o propósito (derivación de patrones y tendencias, determinación de soluciones o estrategias y optimización).

Salida de datos

En la etapa de salida de datos, también conocida como etapa de interpretación de datos, el procesador traduce y presenta los datos en un formato de datos legible, como documentos, gráficos, imágenes, etc. Ahora todos los miembros de la organización pueden utilizar los datos, y no solo los datos. científicos, para ayudarlos en sus respectivos proyectos de análisis de datos.

Almacenamiento de datos

Esta etapa final del ciclo implica almacenar los datos procesados ​​para uso futuro. Este paso se lleva a cabo después de usar la información requerida para implementaciones y conocimientos inmediatos. En esta etapa, las organizaciones almacenan datos con fines de referencia o para permitir un acceso fácil y rápido a los miembros de la organización para uso futuro.

Tipos

Los siguientes tipos se diferencian en función de la fuente de datos y los pasos realizados por el procesador. Cada tipo tiene un propósito diferente y su implementación depende en gran medida de los datos sin procesar disponibles.

Procesamiento por lotes: El sistema descompone una gran cantidad de datos en unidades/lotes más pequeños antes de recopilarlos y procesarlos.

Procesamiento en tiempo real: Por lo general, implica el procesamiento y la transferencia de datos tan pronto como el sistema los obtiene, para ayudar en la toma rápida de decisiones.

Procesamiento en línea: Implica el procesamiento automático de datos al ingresarlos automáticamente a través de una interfaz tan pronto como estén disponibles.

Multiprocesamiento: Dividir un sistema informático en procesadores más pequeños para distribuir el procesamiento de datos entre ellos, al tiempo que garantiza una ejecución coherente. Los ingenieros de datos también se refieren a esto como procesamiento paralelo.

Tiempo compartido: Permitiendo que múltiples usuarios accedan al sistema informático simultáneamente, para ejecutar el proceso.

El futuro del procesamiento

El futuro de esta innovación gira en torno al concepto de nube. La tecnología en la nube permite métodos electrónicos de procesamiento de datos que aceleran su velocidad, eficiencia y eficacia. Por lo tanto, ayuda a generar análisis oportunos y de mayor calidad. Esto significa que cada organización ahora tiene más datos para utilizar y aumenta la cantidad de información valiosa extraída.

La computación en la nube permite que las empresas no solo implementen estas etapas, sino que también las actualicen incorporando cambios innovadores y actualizaciones. Las tecnologías de nube de big data permiten a las empresas combinar todas sus plataformas en un sistema fácilmente adaptable.

Las grandes corporaciones no son las únicas que se benefician de la tecnología en la nube. De hecho, las pequeñas empresas pueden obtener grandes beneficios por sí mismas. Ofrece una inmensa escalabilidad a las empresas sin incurrir en precios elevados.

Las innovaciones de TI exactas que crearon big data y sus desafíos asociados también nos han brindado las soluciones. La nube puede manejar grandes cargas de trabajo que son una característica importante de las operaciones de big data.

Iniciar procesamiento de datos con Astera Centerprise

El procesamiento de datos automatizado es el camino a seguir, ya que su contraparte manual se ha vuelto redundante debido a la innovación en tecnología. Permite soluciones sostenibles con posibilidades reducidas de errores, tiempo de ejecución e inversión.

Las empresas ahora dependen más de los datos de calidad. Con el paso del tiempo, esta necesidad de datos de calidad seguirá aumentando. Automatización de datos agiliza las operaciones de su negocio al eliminar las tareas manuales repetitivas y le permite concentrarse en el crecimiento del negocio. El procesamiento de datos automatizado ayuda aún más a los usuarios comerciales a tomar decisiones comerciales críticas rápidamente en tiempo real.

Astera Centerprise utiliza tecnología que prepara, limpia, valida y almacena datos de manera precisa y eficiente. Permite una innovación más rápida y la disponibilidad de datos confiables en cada paso. Centerprise permite la automatización de datos a través de la programación de trabajos al crear mapas de datos y automatizarlos en activadores o acciones.

Con un Centerprise, los usuarios ahorran tiempo y recursos al permitir que nuestro software automatice todas sus tareas repetitivas. Le permite configurar flujos de datos que transforman y migran datos de un origen al destino deseado. Descubra cómo esta solución automatizada puede ayudarlo a extraer información de calidad para mejorar su negocio.

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¿Qué es el procesamiento de datos? Definición y Etapas

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El procesamiento efectivo de datos es un aspecto crítico para que las empresas obtengan acceso a información valiosa y mantengan una ventaja competitiva. Por lo tanto, comprender la importancia de procesar datos según las mejores prácticas puede ayudar a desbloquear nuevas oportunidades de crecimiento y éxito. ¿Qué es el procesamiento de datos?

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Ecosistema de Recursos Educativos Digitales SENA 

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Etapas del procesamiento de datos y métodos estadísticos  Introducción

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Análisis de la información: Qué es, etapas, tipos y ejemplos

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Explora qué es el análisis de la información, desde la recopilación hasta la toma de decisiones. Descubre los tipos y etapas del análisis.