{"id":138208,"date":"2022-01-10T18:43:22","date_gmt":"2022-01-10T17:43:22","guid":{"rendered":"https:\/\/multi.liora.io\/?p=138208"},"modified":"2026-02-24T14:35:15","modified_gmt":"2026-02-24T13:35:15","slug":"data-warehouse-que-es-y-como-utilizarlo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/es\/data-warehouse-que-es-y-como-utilizarlo","title":{"rendered":"Data Warehouse: \u00bfqu\u00e9 es y c\u00f3mo utilizarlo?"},"content":{"rendered":"\n<p><strong>Un Data Warehouse permite almacenar datos provenientes de diversas fuentes y analizarlos. Descubra todo lo que debe saber sobre esta tecnolog\u00eda central para la data science: definici\u00f3n, funcionamiento, historia, casos de uso y formaciones.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>El <b>t\u00e9rmino \u201cData Warehousing\u201d<\/b> se refiere al proceso que consiste en recolectar y manipular datos provenientes de diversas fuentes, con el fin de recuperar informaciones valiosas para una empresa. Un Data Warehouse (dep\u00f3sito de datos) es una plataforma utilizada para <b>recolectar y <\/b><a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/trabajo-data-analyst\">analizar datos<\/a> provenientes de m\u00faltiples fuentes heterog\u00e9neas. Ocupa un lugar central dentro de un sistema de <b>Business Intelligence<\/b>.<\/p>\n\n\n\n<p>Esta plataforma re\u00fane diversas tecnolog\u00edas y componentes que permiten explotar los datos. Permite almacenar una gran cantidad de datos, as\u00ed como tambi\u00e9n su tratamiento y an\u00e1lisis. El objetivo es <b>transformar los datos brutos<\/b> en informaciones \u00fatiles, y volverlos disponibles y accesibles para los usuarios. Un Data Warehouse se encuentra <b>generalmente separado de la base de datos<\/b> operacional de la empresa. Permite a sus usuarios apoyarse en datos hist\u00f3ricos y actuales para tomar mejores decisiones.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-la-historia-de-los-data-warehouse\">La historia de los Data Warehouse<\/h2>\n\n\n\n<p>Con el paso del tiempo, las computadoras se fueron volviendo m\u00e1s complejas. El <b>volumen de datos<\/b> a disposici\u00f3n de las empresas tambi\u00e9n aument\u00f3 considerablemente. Por esta raz\u00f3n, los data warehouse se volvieron indispensables.\u00a0En 1970, por primera vez, Nielsen y IRI introducen <b>el concepto de Data Mart dimensional<\/b> para comercios minoristas. En 1983, Teradata lanza un sistema de gesti\u00f3n de bases de datos concebido espec\u00edficamente para asistir la toma de decisiones.<\/p>\n\n\n\n<p>No es sino hasta fines de los a\u00f1os 80 que asistimos a la emergencia de <b>la primera Data Warehouse empresarial<\/b>, desarrollada por Paul Murphy y Barry Devlin de IBM.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe title=\"What Is a Data Warehouse?\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/AHR_7jFCMeY?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-como-funciona-un-data-warehouse\">\u00bfC\u00f3mo funciona un Data Warehouse?<\/h2>\n\n\n\n<p>Un data warehouse funciona <b>como un repertorio central.<\/b> La informaci\u00f3n proviene de una o varias fuentes de datos, como sistemas transaccionales u otras bases de datos relacionales. Los datos pueden ser estructurados, semiestructurados o no estructurados. Una vez que est\u00e1n integrados en el warehouse, son tratados y transformados. Los usuarios pueden luego acceder a ellos con la ayuda de herramientas de Business Intelligence, de clientes <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/sql-vs-nosql-diferencias-usos-ventajas-y-inconvenientes\">SQL<\/a> o de tablas.<\/p>\n\n\n\n<p>Agregando la informaci\u00f3n en el mismo lugar, una empresa <b>logra tener una visi\u00f3n de conjunto<\/b> de su clientela o de otros elementos cruciales. El warehousing permite asegurarse que todas las informaciones han sido revisadas. Adem\u00e1s, los Data Warehouse hacen posible <b>el Data Mining (exploraci\u00f3n de datos)<\/b>. Este procedimiento consiste en buscar tendencias y patrones en los datos y apoyarse sobre estos para argumentar las ventas y las ganancias de la empresa.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe title=\"Database vs Data Warehouse\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/FxQG65OhXAQ?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-diferentes-tipos-de-data-warehouse\">Diferentes tipos de Data Warehouse<\/h2>\n\n\n\n<p>Podemos diferenciar 3 categor\u00edas principales de Data Warehouses. En primer lugar, los <b>\u201cData Warehouse de Empresas\u201d<\/b> (EDW en ingl\u00e9s), son dep\u00f3sitos de datos centralizados que permiten orientar las decisiones de la empresa. Los datos son organizados y <b>presentados de manera uniforme<\/b>. Los EDW tambi\u00e9n permiten clasificar los datos en seg\u00fan su tema.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<p>La segunda categor\u00eda principal de Data Warehouse es la de los <b>Data Stores Operacionales<\/b> (ODS en ingl\u00e9s). Los datos se actualizan en tiempo real, lo que los hace muy \u00fatiles para actividades cotidianas como el registro de informes y de empleados.<\/p>\n\n\n\n<p>Por \u00faltimo, un<b> Data Mart<\/b> es una subcategor\u00eda de Data Warehouse. Est\u00e1 concebida para empresas de sectores de la venta o las finanzas. Los datos pueden ser recolectados desde diversas fuentes.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-estados-de-un-data-warehouse\">Estados de un Data Warehouse<\/h2>\n\n\n\n<p>Un Data Warehouse puede tener diferentes estados. Cuando se encuentra \u201c<b>sin conexi\u00f3n<\/b>\u201d, los datos son copiados desde un sistema operacional hacia otro servidor. La carga, el tratamiento y los informes de datos no afectan el rendimiento del sistema operativo.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Mientras que se encuentra \u201cen l\u00ednea\u201d, los datos se actualizan regularmente desde la base de datos operacional. En el caso de un Data Warehouse en <b>tiempo real<\/b>, los datos se actualizan cada vez que una transacci\u00f3n se realiza en la base de datos operacional. Por ejemplo, podemos mencionar un sistema de reservaci\u00f3n de trenes o aviones.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-diferentes-componentes-de-un-data-warehouse\">Diferentes componentes de un Data Warehouse<\/h2>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\" style=\"margin-top:var(--wp--preset--spacing--columns);margin-bottom:var(--wp--preset--spacing--columns)\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe title=\"Data Warehousing - An Overview\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/zTs5zjSXnvs?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<p>Un Data Warehouse reposa sobre diferentes componentes principales. El \u201c<b>load manager<\/b>\u201d permite todas las operaciones de extracci\u00f3n y carga de datos hacia el dep\u00f3sito. Tambi\u00e9n se encarga de la transformaci\u00f3n de datos.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>El <b>Warehouse manager<\/b>, por su parte, se ocupa de las operaciones relacionadas con la gesti\u00f3n de datos dentro del dep\u00f3sito. Permite a su vez, asegurar la consistencia de los datos, la creaci\u00f3n de index y de visualizaci\u00f3n, la transformaci\u00f3n y la fusi\u00f3n de datos de fuentes diversas y su archivado.<\/p>\n\n\n\n<p>El <b>administrador de b\u00fasquedas<\/b> es el responsable de las operaciones relativas a la gesti\u00f3n de b\u00fasquedas de usuarios para orientarlos hacia las tablas apropiadas. Por \u00faltimo, las herramientas de acceso permiten a los usuarios finales interactuar con el Data Warehouse. Puede tratarse de herramientas de reporting, de b\u00fasqueda, de desarrollo de aplicaciones o incluso de exploraci\u00f3n de datos.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\">\n<div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/liora.io\/es\/nuestros-cursos-de-data\">Aprende a utilizar un Data Warehouse<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"quien-utiliza-un-data-warehouse\">&iquest;Qui&eacute;n utiliza un Data Warehouse?<\/h2>\n\n\n\n<p>Los Data Warehouse son utilizados por todas las empresas que deben <b>tratar grandes vol\u00famenes de datos<\/b> o que recolectan datos de m\u00faltiples fuentes. Son utilizados tambi\u00e9n por empresas que desean acceder con mayor facilidad a sus datos.\u00a0Para cualquier empresa que<b> busque asistencia en la toma de decisiones<\/b>, los Data Warehouse pueden resultar pertinentes. Este es tambi\u00e9n el caso para los usuarios que buscan gestionar informes, gr\u00e1ficos y diagramas a partir de datos.<\/p>\n\n\n\n<p>Los Data Warehouses tienen su lugar <b>en todos los sectores de actividad<\/b>. Sin embargo, son utilizados de formas muy diferentes seg\u00fan la industria. <\/p>\n\n\n\n<p>En <b>el \u00e1rea de la aeron\u00e1utica<\/b>, las compa\u00f1\u00edas a\u00e9reas los utilizan para analizar la rentabilidad de los trayectos, o para proponer promociones personalizadas. Los bancos explotan el Data Warehousing para gestionar recursos, realizar estudios de mercado o para analizar el desempe\u00f1o de sus diferentes productos.<\/p>\n\n\n\n<p>En <b>el campo de la salud<\/b>, los Data Warehouses permiten predecir los resultados de un tratamiento, producir informes sobre pacientes o incluso compartir datos con las compa\u00f1\u00edas de seguros.<\/p>\n\n\n\n<p>El<b> sector p\u00fablico utiliza esta tecnolog\u00eda<\/b> para recolectar datos o analizar los informes sobre los impuestos o las pol\u00edticas de salud. En el campo de las compa\u00f1\u00edas de seguros, se utiliza para analizar las tendencias del mercado o el comportamiento de los clientes.<\/p>\n\n\n\n<p>Las <b>cadenas de negocios<\/b> explotan los Data Warehouses para distribuci\u00f3n, marketing, inventario, log\u00edstica, comprender a los consumidores y optimizar los precios o lanzar campa\u00f1as publicitarias personalizadas.<\/p>\n\n\n\n<p>Lo mismo sucede con <b>el sector de las telecomunicaciones<\/b>, donde las decisiones de venta y distribuci\u00f3n se basan sobre los datos, al igual que las campa\u00f1as publicitarias. Por \u00faltimo, en el \u00e1rea del turismo y la hoteler\u00eda, las campa\u00f1as publicitarias y promocionales pueden estar basadas sobre las preferencias y los h\u00e1bitos de los viajeros.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"ventajas-e-inconvenientes-de-los-data-warehouses\">Ventajas e inconvenientes de los Data Warehouses<\/h2>\n\n\n\n<p>Los Data Warehouses presentan ventajas e inconvenientes. Resultan \u00fatiles para permitir a las empresas <b>acceder de forma r\u00e1pida y f\u00e1cil<\/b> a los datos provenientes de diversas fuentes de forma centralizada.\u00a0Gracias a estas herramientas, se puede <b>acceder a informaciones coherentes y actualizadas<\/b> sobre todas las actividades de la empresa. Permiten tambi\u00e9n generar informes y efectuar b\u00fasquedas con los datos.<\/p>\n\n\n\n<p>En general, un Data Warehouse permite reducir el tiempo necesario para el an\u00e1lisis de datos y la producci\u00f3n de informes y facilita estas tareas. Gracias a los grandes vol\u00famenes de datos hist\u00f3ricos, los usuarios pueden <b>analizar las tendencias sobre diferentes periodos<\/b> temporales para realizar predicciones futuras.<\/p>\n\n\n\n<p>Sin embargo, los Data Warehouses presentan tambi\u00e9n inconvenientes, no es la mejor soluci\u00f3n <b>para los datos no estructurados<\/b>. Adem\u00e1s, la creaci\u00f3n e implementaci\u00f3n de dep\u00f3sitos de datos llevan tiempo y <b>requieren en general mucho trabajo<\/b>. Parad\u00f3jicamente, un Warehouse puede r\u00e1pidamente volverse obsoleto.<\/p>\n\n\n\n<p>Por otro lado, <b>es dif\u00edcil realizar cambios<\/b> en el tipo de datos, los esquemas de fuentes de datos, los index y las b\u00fasquedas. La utilizaci\u00f3n de una plataforma como esta puede resultar demasiado compleja para un usuario promedio. As\u00ed, las empresas invierten <b>muchos recursos<\/b> para formar a sus empleados y para implementar el Warehousing. Es importante entonces sopesar las ventajas y desventajas antes de decidir utilizar este tipo de soluci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\">\n<div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/liora.io\/es\/nuestros-cursos-de-data\">Comenzar una formaci\u00f3n<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"como-aprender-a-usar-un-data-warehouse\">&iquest;C&oacute;mo aprender a usar un Data Warehouse?<\/h2>\n\n\n\n<p>Puedes aprender a utilizar un Data Warehouse gracias a <strong>las formaciones Liora<\/strong>. Podr\u00e1s descubrir c\u00f3mo dominar estas herramientas a trav\u00e9s de nuestros programas: <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/convertirse-en-cientifico-de-datos\">Data Scientist<\/a>, <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/trabajo-data-analyst\">Data Analyst<\/a>, <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/el-sueldo-de-un-data-engineer-cuanto-gana-un-data-engineer\">Data Engineer<\/a>.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<p>Los Data Warehouse son centrales para <strong>los profesionales de las ciencias de datos<\/strong> y nuestros diferentes programas te proponen aprender a manejarlos. Puedes por ejemplo, descubrir <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/snowflake\">Snowflake<\/a>, el Data Warehouse disponible en la nube.<\/p>\n\n\n\n<p>Nuestras formaciones siguen una metodolog\u00eda innovadora, <strong>el Blended Learning<\/strong>. Combinan la formaci\u00f3n presencial y a distancia y pueden realizarse <strong>en formato Bootcamp Intensivo o como formaci\u00f3n En Continuo<\/strong>. Adem\u00e1s te permitir\u00e1n obtener un diploma certificado por la universidad Paris La Sorbonne.<\/p>\n\n\n\n<p>Nuestros diferentes cursos est\u00e1n destinados a individuos o a empresas que desean formar a sus equipos. No esperes m\u00e1s y descubre nuestros diferentes programas!<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe title=\"Todo sobre DataScientest Spain\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/uewWEhOOz6k?start=1&#038;feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\" style=\"margin-top:var(--wp--preset--spacing--columns);margin-bottom:var(--wp--preset--spacing--columns)\">\n<div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/liora.io\/es\/nuestros-cursos-de-data\">Descubre nuestras cursos en Big Data<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<p>Ahora ya sabes todo sobre los Data Warehouses. Descubre todo lo que necesitas saber sobre bases de datos en general y <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/data-science-definicion-problematica-y-casos-de-uso\">nuestra colecci\u00f3n completa de art\u00edculos sobre Data Science<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<script type=\"application\/ld+json\">\n{\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\n  \"@type\": \"FAQPage\",\n  \"mainEntity\": [\n    {\n      \"@type\": \"Question\",\n      \"name\": \"La historia de los Data Warehouse\",\n      \"acceptedAnswer\": {\n        \"@type\": \"Answer\",\n        \"text\": \"1970: Nielsen\/IRI introducen Data Mart dimensional para retail. 1983: Teradata lanza sistema de gesti\u00f3n para toma de decisiones. 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Permite visi\u00f3n de conjunto, datos revisados y Data Mining (b\u00fasqueda de tendencias\/patrones).\"\n      }\n    },\n    {\n      \"@type\": \"Question\",\n      \"name\": \"Diferentes tipos de Data Warehouse\",\n      \"acceptedAnswer\": {\n        \"@type\": \"Answer\",\n        \"text\": \"Tres categor\u00edas: Data Warehouse de Empresas (EDW \u2013 centralizado, datos uniformes por tema), Data Stores Operacionales (ODS \u2013 actualizaci\u00f3n en tiempo real para actividades cotidianas), Data Mart (subcategor\u00eda para sectores espec\u00edficos como ventas\/finanzas).\"\n      }\n    },\n    {\n      \"@type\": \"Question\",\n      \"name\": \"Estados de un Data Warehouse\",\n      \"acceptedAnswer\": {\n        \"@type\": \"Answer\",\n        \"text\": \"Sin conexi\u00f3n: datos copiados a servidor aparte (no afecta rendimiento operativo). En l\u00ednea: actualizaci\u00f3n regular desde base operacional. Tiempo real: actualizaci\u00f3n por cada transacci\u00f3n (ej. reservas de trenes\/avi\u00f3n).\"\n      }\n    },\n    {\n      \"@type\": \"Question\",\n      \"name\": \"Diferentes componentes de un Data Warehouse\",\n      \"acceptedAnswer\": {\n        \"@type\": \"Answer\",\n        \"text\": \"Componentes principales: Load manager (extracci\u00f3n, carga, transformaci\u00f3n), Warehouse manager (gesti\u00f3n interna: consistencia, index, visualizaci\u00f3n, fusi\u00f3n, archivado), Administrador de b\u00fasquedas (orienta usuarios a tablas apropiadas), Herramientas de acceso (reporting, b\u00fasqueda, desarrollo apps, exploraci\u00f3n de datos).\"\n      }\n    },\n    {\n      \"@type\": \"Question\",\n      \"name\": \"\u00bfQui\u00e9n utiliza un Data Warehouse?\",\n      \"acceptedAnswer\": {\n        \"@type\": \"Answer\",\n        \"text\": \"Usado por empresas con grandes vol\u00famenes de datos o m\u00faltiples fuentes. 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Inconvenientes: no \u00f3ptimo para datos no estructurados, creaci\u00f3n lenta y laboriosa, posible obsolescencia r\u00e1pida, cambios complejos en esquemas\/\u00edndices, puede ser demasiado complejo para usuarios promedio, requiere inversi\u00f3n en formaci\u00f3n.\"\n      }\n    },\n    {\n      \"@type\": \"Question\",\n      \"name\": \"\u00bfC\u00f3mo aprender a usar un Data Warehouse?\",\n      \"acceptedAnswer\": {\n        \"@type\": \"Answer\",\n        \"text\": \"Liora ofrece formaciones Data Scientist, Data Analyst, Data Engineer con manejo de Data Warehouses (incluyendo Snowflake en la nube). Metodolog\u00eda Blended Learning (presencial + distancia) como Bootcamp Intensivo o Formaci\u00f3n Continua. Diploma certificado por Universidad Paris La Sorbonne.\"\n      }\n    }\n  ]\n}\n<\/script>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Un Data Warehouse permite almacenar datos provenientes de diversas fuentes y analizarlos. 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