Las aplicaciones de las herramientas de visualización son tan distintas y diversas como los posibles fines a los que puede servir la información que aportan los datos que se visualizan. Concebidas y desarrolladas principalmente en el ámbito de la inteligencia de negocios, los beneficios que reportan son hoy aprovechadas por un gran abanico de campos y especialidades.

En poco tiempo hemos asistido a una mutación profunda del panorama empresarial en lo que a gestión de datos se refiere. Si hace apenas dos décadas, la gestión de datos en los términos que hoy la planteamos ni siquiera aparecían entre las prioridades corporativas, en escasos años los datos no solo han cobrado una importancia mucho mayor, sino que han devenido el valor, el activo más celosamente guardado por compañías de todo tipo y sector.

Entre los conceptos más en auge hoy día en el ámbito de los sistemas de gestión de datos e información empresariales, sin duda alguna destaca el de CRM, o lo que es lo mismo, sistemas de gestión de la relación con el cliente/consumidor (Customer Relationship Management).

Los indicadores de rendimiento (o KPI) y, por extensión, los indicadores de calidad son elementos clave del Cuadro de Mando Integral (CMI), el centro neurálgico de cualquier proyecto Business Intelligence.

A nadie se le escapa que la llegada de Internet de las Cosas al ámbito de lo cotidiano transformará para siempre el modo de relacionarnos con nuestro entorno. El cambio, aunque modular y progresivo, no será más leve ni menos rotundo.

Los procesos ETL han sido siempre una parte importante, aunque lamentablemente poco reconocida, del mundo del almacenamiento de datos. Parece imposible concebir un data warehouse sin pensar en los procesos ETL. Pero hay varias razones por las que su papel es más relevante y más difícil en estos días, motivos que exceden los desafíos que las migraciones de datos planteaban hasta ahora.

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A pesar de que al pensar en un cubo se piensa en tres dimensiones, un cubo OLAP es un método de almacenamiento de datos multidimensional donde cada dimensión puede acceder de forma individual o en conjunto. En los cubos OLAP, los datos se clasifican por dimensiones que buscan reducir el tiempo de consulta de las bases de datos relacionales.

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MTBF son las siglas que corresponden a la expresión en inglés: Medium Time Between Failure, tiempo medio entre fallos, un indicador que representa en tiempo medio transcurrido entre la aparición de un fallo y la generación del siguiente, o lo que es lo mismo, la frecuencia de error de un sistema.