1. Tipos de datos :
- Datos Estructurados: Datos organizados en un formato bien definido, como filas y columnas en una base de datos o una hoja de cálculo.
- Datos no estructurados :datos que no encajan en una estructura predefinida, como documentos de texto, correos electrónicos, imágenes, archivos de audio y video.
- Datos semiestructurados :datos que tienen alguna estructura pero no en un formato rígidamente definido, como archivos JSON o XML.
2. Fuentes de datos :
- Datos Internos :datos generados dentro de una organización, como información de clientes, registros de ventas o datos de empleados.
- Datos externos :datos obtenidos de fuentes externas a una organización, como bases de datos públicas, redes sociales, sensores o web scraping.
3. Calidad de los datos :
- Precisión: El grado en que los datos son correctos, confiables y libres de errores.
- Integridad :La medida en que todos los datos necesarios están disponibles y no faltan.
- Consistencia: El grado en que los datos son consistentes dentro de un conjunto de registros o entre diferentes fuentes.
4. Análisis de datos:
- El análisis de datos implica examinar, limpiar y transformar datos sin procesar para extraer información y patrones significativos. Las técnicas incluyen:
- Análisis Descriptivo: Resumir datos para comprender las tendencias y patrones actuales.
- Análisis predictivo: Usar datos para predecir resultados o tendencias futuros.
- Análisis prescriptivo: Usar datos para hacer recomendaciones para una toma de decisiones óptima.
5. Privacidad y seguridad de datos :
- La privacidad y la seguridad de los datos son preocupaciones cruciales a medida que la recopilación de datos se vuelve más frecuente. Las organizaciones deben proteger la información personal confidencial y cumplir con las normas de privacidad para evitar accesos no autorizados o infracciones.
6. Grandes datos:
- Big data se refiere a conjuntos de datos extremadamente grandes que son difíciles de procesar con técnicas tradicionales de procesamiento de datos. A menudo requiere computación distribuida y herramientas especializadas para el análisis.
7. Toma de decisiones basada en datos :
- La toma de decisiones basada en datos implica el uso de datos para respaldar los procesos de toma de decisiones y tomar decisiones informadas basadas en evidencia y no únicamente en la intuición.
8. Ética de los datos :
- Las consideraciones éticas en torno a la recopilación, el almacenamiento y el uso de datos se vuelven cada vez más importantes, especialmente en el contexto de la toma de decisiones algorítmica y el posible sesgo.
Recuerde, este conocimiento se basa en mis datos de capacitación y el campo de la gestión de datos está en constante evolución. Es posible que desee consultar recursos actualizados o expertos en el área específica de datos que le interesa.