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parcial1 Flashcards

(61 cards)

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1
Q

¿Qué es la inteligencia de negocios (BI)?

A

La inteligencia de negocios es el proceso de recopilar, analizar y transformar datos en conocimientos prácticos para apoyar la toma de decisiones estratégicas y operativas, combinando análisis descriptivo, predictivo y prescriptivo.

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2
Q

¿Cuáles son los pilares fundamentales de la inteligencia de negocios?

A

Los pilares de BI incluyen la integración y gestión de datos, procesos de análisis (ETL/ELT), almacenamiento de datos (datawarehouse, data marts, data lakes, ODS), herramientas de análisis y visualización, y una capa de gobernanza que garantiza la calidad, seguridad y uso adecuado de los datos.

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3
Q

¿Qué papel juegan las fuentes de datos en la arquitectura de BI?

A

Las fuentes de datos (internas y externas) proporcionan el origen de información necesaria para analizar el rendimiento, permitiendo combinar datos estructurados y no estructurados y obtener una visión holística del negocio.

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4
Q

¿Por qué son esenciales los procesos ETL en una solución de BI?

A

Los procesos ETL (Extracción, Transformación y Carga) limpian, integran y estandarizan los datos provenientes de múltiples fuentes, asegurando que la información sea precisa y homogénea para un análisis confiable.

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5
Q

¿Qué tipos de almacenamiento de datos se utilizan en BI y para qué sirven?

A

Se utilizan datawarehouses para consolidar datos históricos, data marts para análisis específicos por área, data lakes para almacenar grandes volúmenes en su formato nativo y ODS para datos operativos, permitiendo distintas necesidades analíticas.

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6
Q

¿Cómo facilitan las herramientas de análisis el uso de BI?

A

Estas herramientas permiten consultas, generación de informes, análisis OLAP, minería de datos, visualización interactiva y autoservicio, haciendo accesible el análisis incluso para usuarios sin conocimientos técnicos avanzados.

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7
Q

¿Qué es la gobernanza de datos y por qué es importante en BI?

A

La gobernanza de datos establece políticas, controles y estándares que aseguran la calidad, seguridad y consistencia de los datos, lo cual es fundamental para generar insights precisos y confiables.

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8
Q

¿Qué ventajas ofrece la integración de múltiples fuentes de datos en BI?

A

Permite una visión completa del negocio al combinar información interna y externa, identificar tendencias de mercado, mejorar la toma de decisiones y evitar perspectivas limitadas basadas únicamente en datos internos.

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9
Q

¿Cuáles son los principales beneficios de implementar BI en una organización?

A

BI mejora la toma de decisiones basada en datos, optimiza procesos, identifica oportunidades de crecimiento, mejora la satisfacción del cliente, reduce ineficiencias y proporciona una ventaja competitiva.

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10
Q

¿Cómo ha evolucionado la inteligencia de negocios a lo largo del tiempo?

A

Inicialmente centrada en informes estáticos y tecnología de TI, BI ha evolucionado hacia herramientas interactivas, autoservicio y análisis avanzados, democratizando el acceso a datos y empoderando a usuarios de todos los niveles.

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11
Q

¿Qué es un Sistema de Soporte a la Decisión (DSS) y qué permite?

A

Un DSS es un sistema interactivo que ayuda a los tomadores de decisiones a analizar información compleja mediante modelos, simulaciones y análisis estructurados, facilitando la resolución de problemas específicos.

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12
Q

¿En qué se diferencia un DSS de una solución de BI completa?

A

Mientras una solución completa de BI integra todos los procesos y herramientas de análisis de datos para toda la organización, el DSS se centra en soportar decisiones puntuales y específicas a través de modelos y simulaciones.

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13
Q

¿Qué herramientas y características hacen a un DSS efectivo?

A

Un DSS efectivo ofrece extracción y manipulación flexible de datos, soporte para decisiones no estructuradas, interfaces interactivas, herramientas de simulación y la posibilidad de combinar información interna y externa.

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14
Q

¿Qué es un Sistema de Soporte a los Datos (DSD) y cómo se relaciona con el DSS?

A

Aunque el término DSD es menos común, se entiende como un sistema enfocado en proporcionar acceso a datos fiables y en integrarlos para el análisis; a menudo se superpone con el concepto de DSS basado en datos.

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15
Q

¿Cuáles son las funciones principales de un DSD?

A

Facilitar el acceso, la integración, limpieza y calidad de datos para que los DSS y otras herramientas analíticas puedan operar de forma precisa y eficiente.

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16
Q

¿Qué es un Sistema de Información Ejecutiva (EIS) y cuál es su función?

A

Un EIS es una herramienta diseñada para los altos ejecutivos que resume información crítica del negocio de forma visual y resumida, facilitando la toma de decisiones estratégicas mediante dashboards e informes de alto nivel.

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17
Q

¿Cómo se diferencia un EIS de otros sistemas de soporte a la decisión?

A

El EIS se centra en la presentación visual y resumida de información para ejecutivos, mientras que otros sistemas, como los DSS, permiten un análisis más detallado y específico de problemas operativos o tácticos.

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18
Q

¿Qué características hacen a un EIS adecuado para ejecutivos?

A

Interfaces intuitivas, gráficos de alta calidad, datos resumidos y personalizables, alertas basadas en excepciones y la capacidad de consolidar información de diversas fuentes para una rápida visión del desempeño.

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19
Q

¿Qué es un Sistema de Información de Gerencia (GIS) y qué permite?

A

Un GIS (o MIS – Sistema de Información de Gestión) es un sistema que proporciona a la gerencia información estructurada y resumida sobre las operaciones diarias, ayudando en la planificación, control y seguimiento del rendimiento.

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20
Q

¿Cómo contribuye un GIS a la planificación y control de una organización?

A

Permite la generación de informes predefinidos y respuestas a consultas ad hoc, facilitando la supervisión de indicadores clave, la comparación con objetivos y la toma de decisiones rutinarias.

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21
Q

¿Qué tipo de información se espera obtener a través de un GIS?

A

Información operativa y de gestión que abarca datos financieros, de inventario, ventas, producción y otros indicadores necesarios para el control y la planificación de la empresa.

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22
Q

¿Qué es un Dashboard en inteligencia de negocios y para qué se utiliza?

A

Es una herramienta visual que consolida información clave mediante gráficos, tablas y métricas, permitiendo una rápida evaluación del rendimiento y facilitando la identificación de tendencias y áreas de mejora.

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23
Q

¿Cuáles son las características clave de un Dashboard eficaz?

A

Interactividad, personalización, actualización casi en tiempo real, integración de múltiples fuentes de datos y una presentación clara y concisa de indicadores clave de rendimiento (KPI).

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24
Q

¿Cómo se relacionan los Dashboards con la visualización de datos?

A

Los dashboards son una forma de visualización que traduce datos complejos en formatos gráficos intuitivos, facilitando la comprensión y el análisis rápido de la información para usuarios de todos los niveles.

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25
¿Qué es una solución de inteligencia de negocios completa y qué funcionalidades debe incluir?
Es una plataforma integrada que abarca desde la conexión e integración de datos, su limpieza y almacenamiento, hasta el análisis, visualización, informes en tiempo real y colaboración, permitiendo decisiones proactivas en toda la organización.
26
¿Cuáles son los beneficios de contar con una solución de BI completa?
Mejora la precisión y rapidez en la toma de decisiones, aumenta la visibilidad de datos financieros y operativos, identifica y reduce ineficiencias y fomenta la colaboración y el autoservicio en el análisis de datos.
27
¿Qué ventajas ofrece el análisis en tiempo real en una solución de BI?
Permite obtener información actualizada al instante, facilitando la detección de problemas o oportunidades en el momento y permitiendo una respuesta rápida y efectiva en la toma de decisiones.
28
¿Cómo facilita BI la colaboración entre equipos dentro de una organización?
A través de herramientas de compartición de informes, dashboards colaborativos y funciones de autoservicio, que permiten a distintos departamentos acceder, analizar y discutir la información de manera conjunta.
29
¿Qué papel juega el autoservicio en las herramientas de BI?
Empodera a los usuarios no técnicos para que puedan acceder y analizar datos por sí mismos, reduciendo la dependencia de especialistas y acelerando la toma de decisiones basadas en datos.
30
¿Cuáles son las principales aplicaciones de BI en el sector minorista?
Se utiliza para analizar el comportamiento del cliente, optimizar la gestión de inventarios, personalizar campañas de marketing, implementar precios dinámicos y predecir la demanda y las ventas.
31
¿Cómo se aplica BI en el sector de la salud para mejorar la atención al paciente?
BI ayuda a detectar enfermedades de forma temprana, personalizar tratamientos, optimizar la asignación de recursos hospitalarios, prevenir brotes y reducir rehospitalizaciones mediante el análisis de datos clínicos y operativos.
32
¿Qué aplicaciones tiene BI en el sector financiero y bancario?
En finanzas se utiliza para detectar fraudes, gestionar riesgos, analizar la rentabilidad del cliente, optimizar operaciones y mejorar la previsión financiera, lo que resulta en decisiones de inversión y servicio más informadas.
33
¿Cómo puede la inteligencia de negocios optimizar los procesos en la manufactura?
BI permite monitorear la producción, gestionar inventarios, predecir cuellos de botella y reducir tiempos de inactividad, mejorando la eficiencia operativa y reduciendo costos.
34
¿Qué aplicaciones tiene BI en el sector de las telecomunicaciones?
Se utiliza para analizar el uso de servicios, personalizar ofertas, optimizar la infraestructura de red y predecir la rotación de clientes, lo que permite mejorar la calidad del servicio y la satisfacción del cliente.
35
¿Qué ejemplos de aplicaciones de BI existen en marketing?
BI ayuda a analizar el rendimiento de campañas, segmentar clientes, medir el ROI y adaptar estrategias de publicidad basadas en el análisis de datos de comportamiento y tendencias de consumo.
36
¿Qué es Business Analytics y en qué se diferencia de la inteligencia de negocios tradicional?
Business Analytics se centra en el análisis predictivo y prescriptivo, utilizando modelos estadísticos y técnicas de aprendizaje automático para predecir tendencias y recomendar acciones, mientras que BI suele enfocarse en el análisis descriptivo del pasado.
37
¿Cómo se aplican las técnicas predictivas en Business Analytics?
Se utilizan modelos estadísticos y algoritmos de machine learning para analizar datos históricos, identificar patrones y predecir comportamientos futuros, facilitando la toma de decisiones proactivas.
38
¿Qué es Big Data y cómo se relaciona con las aplicaciones de BI?
Big Data se refiere al manejo de conjuntos de datos extremadamente grandes y variados que requieren tecnologías avanzadas para su procesamiento; su análisis permite descubrir patrones y tendencias que enriquecen las capacidades de BI.
39
¿Cuáles son los desafíos y oportunidades que presenta Big Data en BI?
Entre los desafíos se encuentran el volumen, velocidad y variedad de datos; las oportunidades incluyen análisis más profundos, innovación en servicios personalizados y la detección de tendencias complejas en tiempo real.
40
¿Qué es un Indicador Clave de Rendimiento (KPI) y cuál es su función?
Un KPI es una métrica cuantificable que mide el progreso hacia objetivos estratégicos, facilitando el seguimiento, evaluación y ajuste de estrategias para mejorar el rendimiento del negocio.
41
¿Cómo se seleccionan los KPI adecuados para una organización?
Se eligen según los objetivos estratégicos, relevancia para cada área y capacidad para reflejar el desempeño real, permitiendo a los equipos enfocar sus esfuerzos en lo que realmente impacta el negocio.
42
¿Qué es el Cuadro de Mando Integral (CMI) y qué beneficios aporta?
El CMI es una herramienta de gestión estratégica que traduce la estrategia en objetivos medibles a través de diferentes perspectivas (financiera, cliente, procesos internos y aprendizaje) y facilita la alineación y seguimiento de las iniciativas.
43
¿Cuáles son las cuatro perspectivas del Cuadro de Mando Integral?
Las perspectivas son: financiera, del cliente, de procesos internos y de aprendizaje y crecimiento, lo que permite una visión equilibrada del desempeño organizacional.
44
¿Cómo ayuda el CMI a alinear la estrategia con la ejecución operativa?
El CMI vincula objetivos estratégicos con indicadores y planes de acción concretos, facilitando la comunicación de la visión, la priorización de iniciativas y el seguimiento del progreso en todos los niveles de la organización.
45
¿Qué componentes estructurales integran un CMI?
Un CMI incluye la misión y visión, mapas estratégicos, objetivos interrelacionados, indicadores clave de rendimiento, metas específicas y planes de acción para alcanzar los objetivos.
46
¿Qué es un Datamart y cuál es su función dentro de la arquitectura de BI?
Un Datamart es una versión especializada de un almacén de datos, orientada a un área o departamento específico, que facilita el análisis focalizado y rápido de datos relevantes para ese sector.
47
¿En qué se diferencia un Datamart de un Datawarehouse?
Mientras que un Datawarehouse integra datos de toda la organización para un análisis global e histórico, un Datamart se centra en una parte específica del negocio, permitiendo respuestas más ágiles y especializadas.
48
¿Qué ventajas ofrece el uso de Datamarts para unidades de negocio específicas?
Permiten obtener información relevante y de alta calidad para áreas específicas, acelerando el análisis, mejorando la toma de decisiones y adaptándose a las necesidades particulares de cada departamento.
49
¿Cómo se realiza el mapeo de datos en un proceso ETL y por qué es importante?
El mapeo de datos identifica y relaciona campos entre diferentes fuentes, facilitando la transformación y estandarización de la información, lo que asegura que los datos sean consistentes y correctamente integrados para el análisis.
50
¿Cuál es la importancia de la calidad de los datos en un sistema de BI?
La calidad de los datos es fundamental porque datos inexactos o inconsistentes pueden llevar a decisiones equivocadas; por ello, la limpieza, validación y gobernanza de los datos son procesos críticos.
51
¿Qué papel juega la visualización de datos en la transformación de datos brutos en conocimiento?
La visualización de datos convierte información compleja en gráficos y dashboards intuitivos, facilitando la identificación de patrones, tendencias y áreas de mejora, y haciendo la información accesible para todos los niveles de la organización.
52
¿Cómo se integra la visualización interactiva en el análisis de BI?
La visualización interactiva transforma datos complejos en gráficos y dashboards dinámicos que permiten explorar, filtrar y profundizar en la información para descubrir tendencias y patrones de forma intuitiva.
53
¿Qué beneficios aporta la inteligencia de negocios de autoservicio?
Empodera a usuarios no técnicos al permitirles generar sus propios informes y análisis, reduciendo la dependencia de expertos en TI y acelerando la toma de decisiones basadas en datos.
54
¿Qué papel juega la seguridad y privacidad de los datos en BI?
Es fundamental para proteger la integridad y confidencialidad de la información, asegurando que solo usuarios autorizados accedan a datos sensibles y cumpliendo con normativas y estándares de protección.
55
¿Cómo se relacionan la minería de datos y el análisis predictivo en BI?
La minería de datos descubre patrones ocultos en grandes volúmenes de información, mientras que el análisis predictivo utiliza esos patrones para prever tendencias futuras y facilitar decisiones proactivas.
56
¿Qué consideraciones éticas deben tenerse en cuenta al implementar BI?
Es esencial garantizar la transparencia en los algoritmos, proteger la privacidad de los usuarios y evitar sesgos en los modelos analíticos para asegurar un uso responsable y justo de los datos.
57
¿Cómo influye la democratización de datos en la cultura empresarial?
La democratización de datos promueve el acceso libre a la información en todos los niveles de la organización, fomentando una cultura basada en evidencia, colaboración y toma de decisiones informada.
58
¿Qué papel juegan los modelos de simulación en un DSS?
Los modelos de simulación permiten experimentar con escenarios hipotéticos y evaluar el impacto de diferentes decisiones, proporcionando a los usuarios herramientas para anticipar resultados y seleccionar la opción más adecuada.
59
¿Cómo contribuye BI a la sostenibilidad y eficiencia operativa en una empresa?
BI optimiza el uso de recursos, identifica áreas de mejora y reduce desperdicios, lo que se traduce en procesos más eficientes y en un menor impacto ambiental, apoyando la sostenibilidad empresarial.
60
¿Qué importancia tiene la calidad de los datos para la confiabilidad de BI?
La calidad de los datos es crítica, ya que datos inexactos o inconsistentes pueden generar conclusiones erróneas; por ello, procesos de limpieza, validación y gobernanza aseguran análisis fiables.
61
¿Cómo impacta el uso de inteligencia artificial en la evolución de BI?
La IA potencia el análisis predictivo y prescriptivo, automatiza la identificación de patrones y mejora la personalización de informes, permitiendo a las organizaciones obtener insights más profundos y precisos.

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