Glosario de datos para quien decide y no vive de esto

Las definiciones están agrupadas según el camino que recorre un dato: dónde nace, cómo viaja, cómo se ordena, cómo se mira y qué cuidados exige. Cada una se entiende sola, así que puede ir directo al término que busca.

Dónde nacen los datos

• Fuente de datos. Cualquier sistema o archivo donde se registra algo que pasa en la empresa: el sistema de ventas, el banco, el SII, la contabilidad, un marketplace o una planilla.
• Sistema de gestión o ERP. El programa donde la empresa registra su operación diaria, como ventas, compras, inventario o facturación. Es la fuente principal, pero casi nunca la única.
• API. Una puerta que un sistema deja abierta para que otro programa le pida datos de forma ordenada y autorizada, sin que nadie tenga que descargar archivos a mano.
• Base de datos. Donde los datos se guardan de forma estructurada para consultarlos después. La que alimenta sus paneles conviene que sea suya, no del proveedor de un sistema.
• Fuente de verdad. El lugar que se acuerda como oficial para una cifra. Si la venta del mes tiene dos versiones, hay que decidir cuál manda y dejarlo por escrito.

Cómo viajan de un sistema a otro

• Integración de datos. Traer la información de varias fuentes a un mismo lugar y hacerla calzar entre sí. Es lo que hacemos en integración de datos, y el paso que suele faltar antes de cualquier panel.
• ETL. Sigla en inglés de extraer, transformar y cargar: sacar los datos de cada fuente, limpiarlos y dejarlos en la base de datos. Es el proceso que reemplaza al copiar y pegar.
• Proceso programado. Una tarea que corre sola a una hora fija, por ejemplo cada madrugada, y avisa si algo falla. Es la diferencia entre un reporte que alguien arma y uno que ya está listo.
• Automatización. Que una tarea repetitiva la haga un sistema en vez de una persona. Vale la pena cuando la tarea se repite, sigue reglas claras y hoy consume horas; más en automatización.
• Conciliación. Comparar dos registros que deberían coincidir, como las ventas con los abonos del banco, y explicar cada diferencia. Es buena parte del cierre de mes.

Cómo se ordenan para que sirvan

• Modelo de datos. El orden que se le da a la información para que las preguntas se respondan igual todos los meses: qué es una venta, qué es un cliente, cómo se relaciona una cosa con la otra.
• Maestro de productos o de clientes. La lista única y oficial de productos o clientes, con un código para cada uno. Sin ella, el mismo producto aparece con tres nombres y los totales no cuadran.
• SKU. El código interno que identifica cada producto. Cuando vende en varios canales, hay que acordar que el SKU propio y el código de cada canal son el mismo producto, como explicamos en la nota sobre marketplaces.
• Histórico. Los datos de meses y años anteriores guardados con el mismo criterio que los de hoy. Sin histórico no hay comparación, y sin comparación una cifra dice poco.
• Calidad de datos. Qué tan completos, correctos y consistentes están los registros. Un panel no corrige datos malos: los muestra más rápido.

Cómo se miran y se deciden

• Indicador o KPI. Una cifra que resume cómo va algo que importa, calculada siempre igual, como el margen del mes o los días promedio de cobro. Pocos y bien definidos valen más que muchos.
• Panel de gestión o dashboard. Una pantalla que reúne los indicadores clave, se actualiza sola y permite filtrar. Lo que hacemos en Business Intelligence.
• Reporte. Un documento con cifras de un período, normalmente fijo. La diferencia con un panel está en quién lo arma y cada cuánto: cuándo basta un Excel lo tratamos en la nota panel o Excel.
• Business Intelligence. El conjunto de prácticas y herramientas para convertir los datos de la empresa en información para decidir. En la práctica, datos ordenados más paneles que la gerencia usa.
• Data Studio. La herramienta gratuita de Google para armar paneles. Para muchas pymes alcanza, y no obliga a pagar licencias por usuario.
• Filtro o segmentación. Mirar la misma cifra por partes: por sucursal, vendedor, canal o mes. Es donde suelen aparecer las respuestas.

Inteligencia artificial, sin exageraciones

• Modelo de lenguaje. El tipo de inteligencia artificial que entiende y redacta texto, como los asistentes de conversación. Es bueno para redactar, resumir y clasificar, no para inventar cifras.
• Alucinación. Cuando un modelo de lenguaje responde con seguridad algo falso. Con datos de empresa se evita haciendo que calcule sobre la base real y muestre de dónde sale cada número, como explicamos en preguntarle a sus datos.
• Consulta en lenguaje natural. Hacerle una pregunta a los datos en español, sin fórmulas, y recibir la cifra. Funciona bien cuando detrás hay datos ordenados; ver inteligencia artificial aplicada.
• Clasificación automática. Que un sistema asigne una categoría a cada registro, como el tipo de gasto de una factura o el motivo de un reclamo, y deje a una persona revisar solo los casos dudosos.

Datos personales y cuidados

• Dato personal. Cualquier información que identifica o permite identificar a una persona: nombre, RUT, correo, teléfono o dirección.
• Responsable y encargado. El responsable decide para qué se usan los datos personales, normalmente su empresa; el encargado los procesa por cuenta de ella, como quien le arma un panel. Qué cambia con la ley 21.719 lo tratamos en la nota sobre lo que debe hacer una pyme.
• Minimización. Usar solo los datos personales que la tarea necesita. Un panel de gestión casi nunca necesita el nombre de nadie.
• Anonimización. Quitar de los datos todo lo que permita saber a quién se refieren, de forma que no se pueda revertir. Permite analizar sin exponer a sus clientes.