Datos: La base de BI, que abarca datos estructurados y no estructurados de diversas fuentes internas y externas.

Data Warehousing (Almacén de Datos): Repositorio centralizado de datos integrados de una o más fuentes dispares, facilitando el análisis y la generación de informes.

ETL (Extract, Transform, Load): Procesos que extraen datos de diversas fuentes, los transforman en un formato adecuado y los cargan en el almacén de datos.

Herramientas de BI: Software y aplicaciones que permiten a los usuarios analizar datos y presentar informes. Ejemplos incluyen Tableau, Power BI y QlikView.

Análisis de Datos: Incluye análisis descriptivo, diagnóstico, predictivo y prescriptivo para obtener conocimientos de los datos.

Informes y Paneles (Dashboards): Visualización de datos en formatos interactivos para facilitar la comprensión y la toma de decisiones.

Data Mining (Minería de Datos): Proceso de descubrir patrones y relaciones en grandes conjuntos de datos mediante técnicas estadísticas y de aprendizaje automático.

KPI (Key Performance Indicators): Indicadores clave de rendimiento que miden el éxito de una organización en alcanzar sus objetivos.

Minería de datos: Uso de bases de datos, estadísticas y aprendizaje automático para descubrir tendencias en grandes conjuntos de datos.

Generación de informes: Compartir el análisis de datos con las partes interesadas para que puedan sacar conclusiones y tomar decisiones.

Valores de referencia y métricas y de rendimiento: Comparar los datos de rendimiento actuales con los datos históricos para realizar un seguimiento del rendimiento en función de los objetivos, normalmente utilizando dashboards personalizados.

Análisis descriptivo: Uso de análisis de datos preliminares para averiguar qué sucedió.

Generación de consultas: Para extraer las respuestas de los conjuntos de datos, la BI hace preguntas específicas sobre los datos.

Análisis estadístico: Tomar los resultados de análisis descriptivos y explorar aún más los datos utilizando estadísticas para determinar cómo sucedió esta tendencia y por qué.

Visualización de datos: Convertir el análisis de datos en representaciones visuales como cuadros, gráficos e histogramas para consumir datos con mayor facilidad.

Análisis visual: Explorar datos a través de la narración visual para comunicar ideas sobre la marcha y mantenerte dentro del flujo de análisis.

Preparación de datos: Compilar múltiples fuentes de datos, identificando las dimensiones y medidas, preparándolos para el análisis de datos.

Mejora en la Toma de Decisiones: Proporciona datos precisos y en tiempo real para apoyar decisiones estratégicas y operativas.

Identificación de Oportunidades de Negocio: Ayuda a descubrir nuevas oportunidades de mercado y optimizar estrategias de marketing.

Eficiencia Operacional: Permite identificar ineficiencias y áreas de mejora en los procesos internos.

Análisis del Comportamiento del Cliente: Ofrece insights sobre las preferencias y comportamientos de los clientes, mejorando la personalización y retención.

Gestión del Rendimiento: Monitorea y evalúa el rendimiento de la organización mediante KPIs y métricas específicas.

Prevención de Fraudes: Detecta patrones inusuales y posibles fraudes en tiempo real.