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Actualización de datos. a actividad de actualizar continuamente el contenido de los datos del data Warehouse a partir de las fuentes de datos después de terminar la carga inicial. Este es un proceso donde las operaciones de datos de hoy se convierten en los datos históricos de mañana

Agregar. Incorporar múltiples fuentes de datos o dimensiones para crear una dimensión nueva, tales como la suma de balances de cuentas de cheques y cuentas de ahorros para determinar el efectivo neto disponible

Agrupamiento, agrupar. Agrupar tablas es el acto de requerir que las tablas físicas de una base de datos residan físicamente juntas en el medio de almacenamiento. Las búsquedas secuencias previas producen espectaculares mejoras en el desempeño cuando se accesa una gran cantidad de filas o reglones

Ambiente Administrativo de consultas. Capacidad de procesamiento informático donde las herramientas esconden la complejidad de las estructuras de datos como una "capa semántica" de términos y reglas empresariales

Análisis de datos estáticos. Comparar un dato de valor estático con otro

Análisis de regresión. Operaciones estadísticas que ayudan a predecir el valor de una variable dependiente a partir de los valores de una o más variables independientes

Análisis dinámico de datos. Comparar valores de datos de diferentes fuentes y de dimensiones distintas

Análisis multidimensional de datos. Análisis simultaneo de múltiples dimensiones de datos

ANOVA. Siglas de Analisys of Variance (análisis de varianza) para probar si un valor o conjunto de valores, en un conjunto de datos, está dentro del rango normalmente esperado

Base de datos multidimensional. Una base de datos diseñada alrededor de un conjunto de dimensiones; se usa en el análisis multidimensional

Base de datos operacional. Una base de datos que apoya sistemas de software que están soportando normalmente a las operaciones empresariales de una organización. También llamada base de datos OLP

Bloqueo de acceso y uso. El componente que maneja las opciones para acceso y uso de la información. Estas opciones incluyen herramientas para consulta, generación de reportes y examen

Bloque de data warehouse. El componente de la arquitectura del data warehouse que presenta actividades relacionadas directamente con operaciones del data warehouse

Bloque de fuente de datos. El componente de la arquitectura de referencia del data warehouse que presenta las actividades que tratan con las bases de datos operacionales y las fuentes externas que aportan datos para cargarlos

Ciclo Business Intelligence. Es un marco de referencia para la administración del desempeño; un ciclo en marcha por medio del cual las compañías definen sus objetivos, analizan sus procesos, ganan en conocimiento, actúan, miden sus éxitos y vuelven a empezar.

Clasificación. Es una tarea en un data mining (minería de datos) que pronostica qué registros están asignados a una categoría específica de acuerdo a las reglas definidas en el modelo del data mining.

Clustering. Es una tarea en una data mining (minería de datos) que divide los datos en pequeños grupos basado en su semejanza sin predefinición de los grupos de datos.

Cubo. Es una estructura de datos multidimensional que representa la intersección de una combinación única de dimensiones. Para cada intersección hay una celda que contiene un valor.

Custom Aggregation. Es una forma de resumir los datos desde su nivel más bajo en las cuales las medidas son agregadas en forma distinta a través de diferentes niveles de una dimensión.

Data Mart. Es un conjunto de datos que son estructurados de una forma que facilite su posterior análisis. Un data mart contiene información referente a un área en particular, con datos relevantes que provienen de las diferentes aplicaciones operacionales. Los data mart pueden ser de diversas bases de datos relacionales o de diversas bases de datos OLAP dependiendo del tipo de análisis que se quiera desarrollar.

Data mining de pronóstico. Es un data mining que produce un modelo para ser usado con nuevos datos para pronosticar un valor o predecir un probable resultado basado en patrones en la data histórica.

Data mining descriptivo. Es un tipo de data mining (minería de datos) que produce un modelo para describir patrones de los datos históricos y requiere interacción humana para determinar la significación y el significado de estos patrones.

Datos no depurados. Datos que son ambiguos o que carecen de validez por ser inexistentes, ausentes, incorrectos o duplicados.

Data Warehouse. Es un almacén o repositorio para los datos. Muchos expertos definen el data warehouse como un almacén de datos centralizados que introduce datos en un almacén de datos específico llamado data mart. Otros aceptan una amplia definición de data warehouse, como un conjunto integrado de data marts.

Descendiente. Algún miembro de algún nivel inferior en relación a otro miembro específico.

Desktop online analytical processing (DOLAP). Es un tipo de almacenamiento OLAP que mantiene los datos en una máquina cliente y suministra análisis multidimensional de forma local.

Dimensión. Es una vista de datos categóricamente consistente. Todos los miembros de una dimensión pertenecen a un mismo grupo.

DOLAP. Véase Desktop online analytical processing.

EDI (Electronic Data Interchange). Véase intercambio electrónico de datos.

Enterprise resource planning (ERP). Acercamiento a la administración de la información empresarial que reside en un software de aplicaciones integradas para suministrar datos en todos los aspectos de la empresa, como la fabricación, finanzas, inventario, recursos humanos, ventas y similares. El objetivo del software para la planificación de los recursos empresariales es suministrar datos, cuando son necesarios, para permitir a la empresa monitorizar y controlar las operaciones de forma general.

Estimación, Valoración (Estimation). Es una tarea de predicción de un data mining usada para asignar a un nuevo registro un valor pronosticado según las reglas del modelo de data mining.

ETL (Extract, Transform, and Load). Acrónimo de extract, transform, and load. Véase Procesos ETL.

Extensible Markup Language for Analysis (XML/A). Acrónimo de Extensible Markup Language for Analysis, es un protocolo estándar que permite que los clientes OLAP pueden conectarse y <> con los servidores OLAP. XML/A está basado en el ampliamente adoptado estándar XML y utiliza el lenguaje de programación MDX.

Frecuencia de actualización (Refresh rate). Es la frecuencia en la cual la data es actualizada. Comúnmente la tasa de refresco corresponde al nivel más bajo de detalle de una dimensión de tiempo requerida por un grupo de medidas.

Herramienta de usuario final (Front-end tool). Es un tipo de software que recolecta los datos almacenados en un data warehouse y los presenta a los usuarios en forma de informes o vistas interactivas.

Hijo (Child). Es un miembro que está directamente subordinado a otro miembro de una jerarquía.

HOLAP. Véase Base de datos OLAP Híbrida.

Indicadores estratégicos (Key perfomance Indicator - KPI). Una medida que figura como una de las más importantes métricas en una organización. Los KPI sirven de guía a la dirección de una compañía para la toma de decisiones que afectan a una unidad de negocio en particular, así como también a la compañía completa.

Informes y análisis de procesos (Business reporting and analysis process). Es un subconjunto de procesos responsable de extraer datos de un sistema Business Intelligence; tal como una data warehouse,, se encuentra configurado dentro de un formato amigable para los usuarios de negocio.

Instalación cero (Zero client footprint). Es una herramienta que no requiere ningún software de instalación en el escritorio del usuario; de esta forma la aplicación cliente es más fácil para distribuir a más usuarios.

Intercambio electrónico de datos (EDI). Acrónimo de Electronic data interchange. Un conjunto de estándares para el control de la transferencia de los documentos de negocios entre computadoras, tales como órdenes de compra y facturas. El objetivo de EDI es la eliminación de la burocracia y del alto tiempo de respuesta, Para que EDI sea efectivo, los usuarios deben acordar ciertos estándares de formateo en intercambio de la información, tal como el protocolo X400.

Interoperabilidad (Interoperability). Es la propiedad o la capacidad de un producto para trabajar juntos e interactuar con otros productos.

Jerarquía (Hierarchy). Es la organización de los niveles en una dimensión que: (1) refleja cómo los datos están agrupados desde un nivel de detalle hasta niveles sumarizados y (2) sirve como ruta de acceso para <> en análisis <> del negocio.

Jerarquía alterna (Alternate hierarchy). Un agrupamiento diferente de niveles en una dimensión. Una dimensión puede tener varias jerarquías alternas para satisfacer diversas necesidades de análisis.

Jerarquía desigual o no balanceada (Ragged hierarchy). Es una jerarquía que tiene un número inconsistente de niveles para drill-down.

KPI. Véase Indicadores estratégicos.

Lenguaje Estructurado de consultas (SQL). Es un lenguaje estándar de la industria para acceder a los datos en un sistema de base de datos relacionales (RDBMS).

Materialización (Materiality). Es un criterio usado para calificar la importancia de una oportunidad de Business Intelligence en el área fundamentada sobre cuán financieramente significante es la oportunidad. La materialización se clasifica en alta, media y baja.

Medida (Measure). Un valor numérico que es de interés para el análisis del negocio.

Medida base (Base measure). Es una medida que es obtenida en el nivel de transacción de un sistema de operaciones.

Medida calculada (Calculated Measure). Es una medida que es calculada o deducida desde una combinación de medidas de base.

Metadatos (Metadata). Datos sobre datos. Por ejemplo, el título, tema, autor y tamaño de un archivo, constituyen meta datos sobre el archivo. Información acerca de las propiedades de datos tales como lógica de negocios que definen la estructura y contenido de dimensiones y medidas.

Métrica (Metric). Una medida que permite a los negociadores tomar decisiones que afectan a una unidad de negocios en particular, así como a la compañía completa. Métrica es usado indiferentemente con el término KPI.

Miembro (Member). Un ítem en una dimensión que representa una o más ocurrencias de datos.

Miembro hoja o de nivel cero (Leaf member). Son los miembros de los niveles inferiores en una dimensión.

Miembros hermanos (Sibling). Es un miembro que está al mismo nivel de uno o más miembros compartiendo el mismo padre.

Minería de datos (Data Mining). Es un proceso automatizado que usa diversas herramientas de análisis y técnicas estadísticas para identificar patrones y relaciones en grandes conjuntos de datos complejos.

Modelador de datos (Data modelers). Son especialistas que trabajan con la gente de negocios y los expertos técnicos durante la puesta en marcha de una solución Business Intelligence. Los modeladores de datos son los responsables de identificar las necesidades del negocio y traducir estas necesidades en un diseño razonable de medidas y dimensiones.

Modelo mental (Mental model). Un conjunto de todo lo que creemos que conocemos acerca de cómo son las cosas (nuestro negocio). Esta denominación de nuestro entendimiento se aplica no sólo a personas sino también a organizaciones. Algunas personas se refieren al modelo mental de la compañía como <>.

MOLAP. Es el acrónimo de Multidimensional Online Analitical Processing. Véase Base de datos MOLAP.

OLE DB. Es una interfce de programación (API) para tener acceso a los datos. OLE DB permite tener acceso a datos almacenados en cualquier formato (base de datos, hojas de cálculo, archivos de texto, y otros) para el cual un proveedor OLE DB esté disponible.

OLE DB para OLAP. Antiguamente eran las diferentes especificaciones que se referían a las extensiones OLAP para OLE DB. Comenzando con OLE DB 2.0 las extensiones OLAP están incorporados en las especificaciones OLE DB.

Online transaction processing (OLTP). Sistema para procesar transacciones tan pronto como son recibidas en la computadora, actualizando de inmediato los archivos maestros en un sistema de administración de base de datos. OLTP resulta útil en el mantenimiento de registros financieros y el seguimiento de inventarios. Los sistemas basados en OLTP frecuentemente ofrecen poca o ninguna capacidad de análisis.

Open database connectivity (ODBC). Es una interface (API) de acceso a datos que permite tener acceso a cualquier frente de datos para la cual un controlador ODBC esté disponible. ODBC está avalado por ANSI (American National Standar Institute) y por ISO (International Organization for Standardization).

Padre (Parent). Un miembro que está directamente encima de otro miembro en una jerarquía.

Procesos ETL (Extract, TRansform, and Load - ETL). Son los procesos responsables del transporte e integración de datos de uno o más sistemas fuentes a uno o más sistemas de destino.

Proyecto de prueba de concepto (Proof-of-concept project). Es un proyecto Business Intelligence que evalúa y selecciona las tecnologías que pueden ser usadas para hospedar un data mart.

Proyecto piloto (Pilot project). Es un proyecto de Business Intelligence de corta duración que evalúa la viabilidad de dedicarse a un área de oportunidad.

Ratio. Es una medida donde el resultado es calculado específicamente desde la división de una media por otra.

Regla 80/20 (80/20 rule). Es una regla desarrollada por Vilfredo Pareto en los finales del año 1800, también conocida como principio de Pareto; la regla mide el porcentaje de desequilibrio entre la entrada y la salida. El principio de Pareto no es una ley, sino una regla genérica que puede aplicarse para muchos aspectos de la vida. Uno de los ejemplos en negocios más usado comúnmente es cuando el 80 por 100 de beneficio de una compañía es generado por el 20 por 100 de sus clientes.

Roll-up. Son las agregaciones jerárquicas de datos en las estructuras multidimensionales.

Rotar y anidar (Pivot and nest). Son manipulaciones de apuntar-y-seleccionar (point and click) que facilitan el análisis multidimensional. Pivoting significa la rotación de filas a columnas y columnas a filas en una tabla. Nesting significa anidar múltiples dimensiones de filas y columnas de un explorador.

Segmentación. Es una técnica de data mining que analiza los datos para descubrir colecciones exclusivas de registros que comparten propiedades o atributos similares. Un algoritmo de segmentación puede usar unas técnicas de aprendizaje no supervisado tales como clustering o aprendizaje supervisado para una predicción de campo específica.

Sistema de administración de base de datos relacionales (Relational Database Management System RDBMS). Es un conjunto de programas que les permite a los usuarios crear, actualizar y administrar los datos que están almacenados en tablas relacionadas en una base de datos.

Slice and dice. Son dos métodos complementarios para interactuar con los datos. Slicing <> significa aislar un miembro específico de una dimensión para hacer análisis. Dicing significa dividir o romper un conjunto de datos en pequeñas piezas para examinar cómo las medidas intersectan múltiples dimensiones.

Slowly changing dimensión. Es un término que describe cómo las dimensiones reflejan los cambios de los datos en el tiempo.

Solución Business Intelligence (Solution BI). Un mecanismo que reúne gente, tecnología y datos, para proporcionar información valiosa a los usuarios.

Tasa de refresco (Refresh rate). Es la frecuencia en la cual la data es actualizada. Comúnmente la tasa de refresco corresponde al nivel más bajo de detalle de una dimensión de tiempo requerida por un grupo de medidas.

Unidad de negocio (Business Unit). Es una estructura organizacional en la cual un coherente conjunto de actividades funcionales se ejecutan en una línea de negocios.

Usuarios de información (Information user). Es un grupo de usuarios de negocios que generalmente requieren informes estándar sin la necesidad de analizar datos.

Visualización (Visualization). Es una representación gráfica de datos que algunas veces muestra o descubre patrones que son más aparentes al ojo humano.

Write back. Es la habilidad de los usuarios para actualizar los datos en un data mart.