Glosario de Tecnología

Security Information and Event Management. Sistema que recopila, correlaciona y analiza eventos de seguridad en tiempo real desde múltiples fuentes para detectar amenazas y cumplir regulaciones.

Security Orchestration, Automation and Response. Plataforma que automatiza la respuesta a incidentes de seguridad mediante playbooks predefinidos, reduciendo el tiempo de remediación.

Endpoint Detection and Response. Solución de seguridad que monitorea endpoints (computadores, servidores, dispositivos móviles) en tiempo real para detectar y responder a amenazas avanzadas.

Identity Threat Detection and Response. Tecnología que detecta y responde a amenazas basadas en identidad, como robo de credenciales, escalación de privilegios y ataques a Active Directory.

Metodología de Splunk que asigna puntuaciones de riesgo a usuarios y activos en lugar de generar alertas individuales. Reduce el ruido hasta 90% al consolidar eventos relacionados en una sola historia de riesgo.

Security Operations Center. Centro de operaciones de seguridad que monitorea, detecta, investiga y responde a incidentes de ciberseguridad 24/7.

Acceso, Rectificación, Cancelación, Oposición y Portabilidad. Conjunto de derechos que las leyes de protección de datos otorgan a los titulares sobre sus datos personales.

General Data Protection Regulation. Regulación de la Unión Europea que establece normas para la recopilación y procesamiento de datos personales. Referencia global para leyes de privacidad.

Ley chilena de protección de datos personales que actualiza el marco regulatorio nacional. Establece la Agencia Nacional de Protección de Datos, derechos ARCO+ y sanciones de hasta 20.000 UTM.

Mecanismo de seguridad en bases de datos que restringe el acceso a filas individuales basándose en políticas. Cada usuario solo ve los datos que le corresponden.

Retrieval-Augmented Generation. Técnica que combina búsqueda de información con generación de texto AI. Permite que modelos de lenguaje respondan con datos actualizados y específicos del negocio.

Large Language Model. Modelo de inteligencia artificial entrenado con grandes volúmenes de texto que puede entender y generar lenguaje natural. Ejemplos: GPT-4, Gemini, Claude.

Capacidad de un LLM para invocar funciones o APIs externas durante una conversación. Permite que chatbots ejecuten acciones reales: agendar reuniones, buscar información, crear tickets.

Rama de la IA que permite a las máquinas interpretar y procesar imágenes y video. Aplicaciones: control de calidad, reconocimiento facial, análisis de documentos, OCR.

Evaluación de madurez organizacional en 6 dimensiones para determinar la preparación de una empresa para adoptar inteligencia artificial: datos, infraestructura, talento, cultura, gobierno y estrategia.

Tasa de abandono de clientes. Métrica que indica el porcentaje de clientes que dejan de usar un servicio en un período determinado. Clave para estrategias de retención.

Panel visual interactivo que consolida KPIs y métricas clave del negocio en tiempo real. Permite tomar decisiones basadas en datos sin necesidad de consultar múltiples sistemas.

Uso de datos históricos, algoritmos estadísticos y machine learning para identificar la probabilidad de resultados futuros. Aplicaciones: pronóstico de demanda, detección de fraude, churn prediction.

Proceso de dividir la base de clientes en grupos homogéneos basándose en comportamiento, demografía, valor o necesidades. Permite personalizar estrategias de marketing y retención.

Repositorio centralizado que almacena datos en su formato nativo (estructurados, semi-estructurados y no estructurados) a cualquier escala. Base para analytics avanzado e IA.

Arquitectura que combina las ventajas del Data Lake (flexibilidad, costo) con las del Data Warehouse (rendimiento, ACID). Implementada con tecnologías como Delta Lake, Apache Iceberg.

Conjunto de políticas, estándares y procesos que aseguran la calidad, seguridad, disponibilidad y uso responsable de los datos en una organización. Incluye catálogo, linaje y control de acceso.

Metodología ágil que aplica principios de DevOps a la gestión de datos. Automatiza pipelines, pruebas de calidad y despliegues para entregar datos confiables de forma continua.

Extract, Transform, Load (o Extract, Load, Transform). Procesos para mover datos desde fuentes operacionales hacia plataformas analíticas. ELT es preferido en arquitecturas modernas cloud.

Application Performance Monitoring. Monitoreo del rendimiento de aplicaciones en tiempo real: latencia, errores, throughput, dependencias. Permite identificar cuellos de botella antes de que afecten a usuarios.

Estándar abierto de la CNCF para instrumentación de observabilidad. Proporciona SDKs y un Collector para recopilar métricas, trazas y logs de forma agnóstica al vendor.

IT Service Intelligence. Capa de AIOps de Splunk que usa machine learning para correlacionar alertas automáticamente, agrupándolas en episodios con contexto. Reduce ruido de alertas hasta 90%.

Real User Monitoring. Monitoreo de la experiencia real de usuarios finales: tiempos de carga, errores JavaScript, Core Web Vitals, sesiones. Datos desde el navegador del usuario real.

Service Level Objective (meta interna), Service Level Indicator (métrica medida), Service Level Agreement (contrato). Juntos definen y miden la confiabilidad de un servicio.

Captura del 100% de las trazas de una aplicación, sin muestreo estadístico. Diferenciador clave de Splunk APM frente a competidores que solo analizan un porcentaje de las trazas.

Experiencia web personalizada para cada empresa prospecto con branding propio, contenido adaptado por rol (CEO ve ROI, CTO ve integraciones), paneles interactivos y lead scoring automático.

Sistema de puntuación que clasifica leads según su probabilidad de conversión, basándose en comportamiento (páginas visitadas, emails abiertos) y datos demográficos (industria, cargo, tamaño empresa).

Plataforma AI que cubre todo el ciclo de revenue: generación de contenido, conversión de leads, soporte post-venta y retención. Múltiples IAs orquestadas en una sola herramienta.

Mean Time To Resolution. Tiempo promedio para resolver un incidente desde su detección. Métrica clave en operaciones de TI y seguridad. Menor MTTR = menor impacto al negocio.