Comprender los conceptos fundamentales detrás de Rootstack Insight te permitirá aprovechar al máximo sus capacidades impulsadas por inteligencia artificial. Este glosario resume los principales términos técnicos que encontrarás al conectar fuentes de datos, generar insights y gestionar la información dentro de tu organización.
- MCP (Multi-Connector Pipeline): Framework que permite conectar Rootstack Insight con múltiples fuentes de datos (SQL, NoSQL, APIs, CRMs) para analizarlas en un solo lugar.
- Data Source (Origen de la información): Puede ser una base de datos relacional (como PostgreSQL o MySQL), un archivo CSV o una API de negocio.
- SQL (Structured Query Language): Lenguaje utilizado para consultar y manipular datos estructurados en bases de datos relacionales.
- NoSQL: Tipo de base de datos no relacional que almacena información en estructuras flexibles (documentos, grafos, pares clave-valor). Ejemplo: MongoDB.
- RAG (Retrieval-Augmented Generation): Técnica de IA que combina búsqueda de información actualizada con generación de texto, garantizando respuestas más precisas y basadas en datos reales.
- Fine-Tuning: Entrenamiento adicional de un modelo de IA para especializarlo en un dominio o formato específico, como reportes financieros o diagnósticos médicos.
- Query Natural Language: Funcionalidad de Rootstack Insight que permite consultar datos usando lenguaje natural (ej. “¿Cómo fueron las ventas en octubre?”) sin escribir SQL.
- AI Assistant: Motor conversacional que interpreta preguntas, genera análisis, y presenta insights basados en los datos conectados.
- Data Governance: Conjunto de políticas que aseguran que los datos sean seguros, consistentes y accesibles solo para los usuarios autorizados dentro de la organización.