Glosario básico para entender el Business Intelligence
Big Data: Gran cantidad de datos, estructurados o no, disponibles en la red. Su gran volumen y dinamismo imposibilita su análisis y gestión manual. La información que puede extraerse del Big Data es extremadamente relevante para las empresas. En compañías que operan online por ejemplo, el análisis del Big Data puede extraer informaciones sobre los puntos de venta, productos, marcas, fabricantes, competidores, categorías, perfil de comprador..
Inteligencia Artificial: La IA es la ciencia que consigue que máquinas y computadoras realicen tareas para las que tradicionalmente se requeriría el pensamiento humano. Tareas como la percepción visual, el reconocimiento de voz, la toma de decisiones y la traducción entre idiomas. Otra de sus aplicaciones es, por ejemplo, extraer valor del Big Data, darle sentido y poder incluso predecir tendencias de mercado.
El proveedor de software PEGA realizó un estudio sobre la percepción de la gente sobre las capacidades de la inteligencia artificial. Lo que es cierto hoy en día es que la IA puede ayudar a las empresas a aprovechar la información detallada y en tiempo real sobre su mercado, competidores y los clientes actuales y potenciales.
Machine Learning: ML (aprendizaje automático) es el conjunto de algoritmos que permite a las máquinas y ordenadores aprender de los datos sin estar programados explícitamente para hacerlo. A base de repeticiones supervisadas, los algoritmos aprenden por ellos mismos, siendo cada vez más potentes y precisos.
Deep Learning: DL es un enfoque de aprendizaje automático basado en los procesos de aprendizaje de los patrones del cerebro. El deep learning es el conjunto de técnicas de aprendizaje más recientemente desarrollado para analizar enormes cantidades de datos.
Crawling: Procesos de rastreo, exploración y detección de páginas web.
Scraping: proceso de extracción, procesado, estructuración de la información de las url (productos, precios, descripciones, imágenes...) y creación de una base de datos con toda la información.
Product Matching: Reconocimiento de productos idénticos y similares mediante técnicas de relación de texto e imágenes y machine learning (aprendizaje automático). Los algoritmos de Plyzer Intelligence recorren millones de datos e identifican patrones complejos con exactitud.
Geolocalización: Detección de la ubicación del punto de venta asociado a cada web. Esto permite a los usuarios situar a los puntos de ventas en el área geográfica y a las empresas definir acciones específicas en cada zona.
Deep Learning: DL es un enfoque de aprendizaje automático basado en los procesos de aprendizaje de los patrones del cerebro. El deep learning es el conjunto de técnicas de aprendizaje más recientemente desarrollado para analizar enormes cantidades de datos.
Crawling: Procesos de rastreo, exploración y detección de páginas web.
Scraping: proceso de extracción, procesado, estructuración de la información de las url (productos, precios, descripciones, imágenes...) y creación de una base de datos con toda la información.
Product Matching: Reconocimiento de productos idénticos y similares mediante técnicas de relación de texto e imágenes y machine learning (aprendizaje automático). Los algoritmos de Plyzer Intelligence recorren millones de datos e identifican patrones complejos con exactitud.
Geolocalización: Detección de la ubicación del punto de venta asociado a cada web. Esto permite a los usuarios situar a los puntos de ventas en el área geográfica y a las empresas definir acciones específicas en cada zona.
