Parcial2 Flashcards

(63 cards)

1
Q

¿Qué es la inteligencia de negocios (BI)?

A

Es un conjunto de estrategias, metodologías, aplicaciones y tecnologías que transforman datos en conocimiento accionable para mejorar la toma de decisiones empresariales.

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2
Q

¿Quién definió el concepto de BI y en qué año?

A

Howard Dresner, en 1989, fue quien conceptualizó la inteligencia de negocios.

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3
Q

¿Cuáles son las características principales de la BI?

A

Accesibilidad a la información, apoyo en la toma de decisiones, orientación al usuario final y estrecha relación con Big Data.

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4
Q

¿Qué tres tipos de análisis componen la capa de análisis de datos en la arquitectura de BI?

A

Analítica descriptiva, analítica predictiva y analítica prescriptiva.

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5
Q

¿Qué es la analítica descriptiva y qué pregunta responde?

A

Analiza datos históricos para entender qué ha pasado; responde a ‘¿Qué ha pasado?’ mediante informes y visualizaciones.

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6
Q

¿Qué es la analítica predictiva y cómo funciona?

A

Utiliza modelos estadísticos y de machine learning para predecir tendencias y eventos futuros a partir de datos históricos.

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7
Q

¿Qué es la analítica prescriptiva y cuál es su objetivo?

A

Sugiere acciones específicas para optimizar el rendimiento futuro, respondiendo a ‘¿Qué debemos hacer?’. Usa algoritmos de optimización.

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8
Q

¿Qué abarca la gestión de datos en la arquitectura de BI?

A

La recopilación, integración, limpieza, transformación y almacenamiento de datos provenientes de fuentes internas y externas.

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9
Q

¿Qué tecnologías componen el componente de tecnología en la arquitectura de BI?

A

Data warehouses, data lakes, herramientas de ETL, plataformas de visualización (Power BI, Tableau), y sistemas de almacenamiento en nube.

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10
Q

¿Qué define a un Data Warehouse según Inmon?

A

Es un repositorio orientado a sujetos, integrado, no volátil y variante en el tiempo, diseñado para análisis y toma de decisiones.

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11
Q

¿Cómo se define un Data Lake y en qué se diferencia de un Data Warehouse?

A

Un Data Lake almacena datos en bruto, estructurados y no estructurados, para uso futuro, mientras que un Data Warehouse almacena datos transformados y preparados para análisis.

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12
Q

¿Qué es un Data Mart y cuál es su función principal?

A

Es un subconjunto del Data Warehouse orientado a un área o departamento específico, que permite consultas más rápidas y segmentadas.

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13
Q

¿Qué es el mapeo de datos y por qué es esencial?

A

Es el proceso que define cómo se transfieren, transforman y utilizan los datos entre diferentes sistemas, asegurando calidad, coherencia y cumplimiento normativo.

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14
Q

¿Qué implican las reglas de transformación en el mapeo de datos?

A

Especifican cómo se convierten valores de una fuente a destino, incluyendo normalización, validación y consistencia de datos.

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15
Q

¿Qué rol cumple la gobernanza de datos en BI?

A

Establece políticas de calidad, seguridad, acceso y cumplimiento normativo, garantizando datos confiables y seguros.

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16
Q

¿Qué es un KPI (Indicador Clave de Rendimiento)?

A

Es una métrica cuantitativa que mide el progreso hacia objetivos estratégicos, proporcionando un marco para la evaluación del desempeño.

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17
Q

¿Qué criterios debe cumplir un KPI eficaz?

A

Debe ser específico, medible, alcanzable, relevante y temporal (SMART).

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18
Q

¿Cómo se relacionan los KPIs con el Cuadro de Mando Integral?

A

Los KPIs sirven para cada perspectiva del CMI (financiera, clientes, procesos internos, aprendizaje) para medir objetivos estratégicos.

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19
Q

¿Qué es el Cuadro de Mando Integral (CMI) y para qué sirve?

A

Es una herramienta de gestión estratégica que traduce la visión y estrategia de la organización en objetivos operativos e indicadores en cuatro perspectivas.

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20
Q

¿Cuáles son las cuatro perspectivas del CMI?

A

Perspectiva financiera, perspectiva de clientes, perspectiva de procesos internos y perspectiva de aprendizaje y crecimiento.

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21
Q

¿Qué beneficio aporta la perspectiva financiera en el CMI?

A

Permite evaluar ingresos, costos y utilidades para medir la viabilidad y rentabilidad de la estrategia.

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22
Q

¿Cómo contribuye la perspectiva de clientes en el CMI?

A

Mide satisfacción, retención y adquisición, asegurando que la estrategia esté centrada en las necesidades del cliente.

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23
Q

¿Cuál es el enfoque de la perspectiva de procesos internos en el CMI?

A

Evalúa la eficiencia y calidad de los procesos operativos que generan valor para clientes y accionistas.

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24
Q

¿Qué mide la perspectiva de aprendizaje y crecimiento en el CMI?

A

Analiza la capacidad de la organización para innovar, mejorar habilidades y tecnologías, y fomentar el desarrollo del personal.

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25
¿Qué es un Dashboard en BI y cómo difiere de un informe tradicional?
Es una interfaz visual e interactiva que muestra KPIs y métricas clave en tiempo real; a diferencia de un informe estático, es dinámico y personalizable.
26
¿Qué ventajas ofrece un dashboard a los usuarios finales?
Ofrece visibilidad inmediata, reducción de tiempos de análisis, permite exploración interactiva y fomenta la cultura de datos.
27
¿Qué herramientas populares se utilizan para crear dashboards?
Microsoft Power BI, Tableau, Qlik Sense, Looker Studio, Domo, Sisense, entre otras.
28
¿Qué es un Sistema de Soporte a la Decisión (DSS)?
Es un sistema interactivo que apoya la toma de decisiones no estructuradas mediante simulaciones, análisis de sensibilidad y modelado.
29
¿Qué componentes básicos conforman un DSS?
Base de datos (o data warehouse), modelos analíticos (estadísticos, de optimización) e interfaz de usuario para interacción y simulaciones.
30
¿Cómo se clasifican los DSS según su uso?
DSS basados en documentos, DSS inteligentes, DSS pasivos, DSS activos, DSS orientados a datos y DSS de escritorio.
31
¿Qué es un Sistema de Información Gerencial (MIS)?
Conjunto de sistemas que recopilan, procesan y reportan información operativa y administrativa para apoyar decisiones tácticas y diarias.
32
¿Qué caracteriza a un MIS en comparación con un DSS?
El MIS se centra en informes regulares y estructurados sobre operaciones, mientras el DSS se enfoca en análisis ad-hoc y decisiones no estructuradas.
33
¿Qué ejemplos de aplicaciones actúan como MIS?
CRM (gestión de relaciones con clientes), ERP (planificación de recursos empresariales), HRIS (gestión de RRHH) y TPS (sistemas de procesamiento de transacciones).
34
¿Qué es un Sistema de Información Ejecutiva (EIS)?
Sistema diseñado para proveer información condensada y relevante a la alta dirección, enfatizando métricas estratégicas y visión global.
35
¿Qué funcionalidades principales ofrece un EIS?
Acceso a información crítica en tiempo real, visualizaciones gráficas de alto nivel, seguimiento de tendencias externas e indicadores clave.
36
¿Qué nivel jerárquico atiende un EIS y qué decisiones apoya?
Se dirige a la alta dirección y apoya decisiones estratégicas de largo plazo mediante información simplificada y enfoque en objetivos corporativos.
37
¿Qué es un GIS (Sistema de Información Geográfica) y cuándo se usa?
Herramienta que gestiona y analiza datos con componente espacial/geo, utilizada para optimizar ubicaciones, rutas logísticas y análisis de mercado local.
38
¿Cómo se relaciona el concepto DSD con BI?
Aunque no es término estándar, DSD se refiere a la infraestructura de soporte a datos (data warehouses, datamarts, mapeo), base para DSS, MIS y EIS.
39
¿Qué papel juega un proceso ETL en la arquitectura de BI?
Extrae datos de diversas fuentes, los transforma para limpieza y normalización, y los carga en data warehouses o datamarts.
40
¿Qué implica la integración de datos en BI?
Combinar datos de múltiples fuentes de manera coherente, usando ETL y mapeo de datos, para crear una vista unificada y confiable.
41
¿Qué es la minería de datos y para qué se utiliza?
Es el análisis avanzado que descubre patrones y relaciones ocultas en grandes volúmenes de datos, proporcionando insights predictivos.
42
¿Cuál es la relación entre OLAP y la minería de datos?
OLAP prepara y agrupa datos en cubos multidimensionales para exploración, mientras que la minería de datos utiliza esos datos preprocesados para extraer patrones.
43
¿Qué es OLAP y en qué se basa su funcionamiento?
Online Analytical Processing; organiza datos en cubos multidimensionales y realiza operaciones como roll-up, drill-down, slice, dice y pivot para análisis rápido.
44
¿Cómo funciona la operación Roll-up en OLAP?
Consolida los datos a niveles superiores, por ejemplo, agregando ventas por ciudad a un nivel de país.
45
¿Qué es Drill-down en OLAP y cuándo se usa?
Permite profundizar en detalles específicos de un nivel superior, como ver ventas anuales detalladas por mes.
46
¿Qué hace la operación Slice en OLAP?
Crea una vista bidimensional seleccionando un solo valor para una dimensión, por ejemplo, productos vs. regiones para un mes específico.
47
¿Qué consiste la operación Dice en OLAP?
Selecciona múltiples dimensiones para crear un subcubo de datos, por ejemplo, ventas de electrónicos en Europa durante un trimestre.
48
¿En qué consiste Pivot en OLAP?
Gira el cubo multidimensional para ver los datos desde otra perspectiva, como cambiar dimensiones de filas a columnas.
49
¿Qué diferencia hay entre MOLAP, ROLAP y HOLAP?
MOLAP usa almacenamientos multidimensionales precalculados, ROLAP opera sobre bases relacionales con SQL, y HOLAP combina ambos enfoques.
50
¿Qué es Big Data y cuáles son sus características definidas por las '5V'?
Conjunto de datos de gran volumen, velocidad, variedad, veracidad y valor, que requieren tecnologías avanzadas para su gestión.
51
¿Qué tecnologías se usan en entornos Big Data?
Apache Hadoop (HDFS, MapReduce), Apache Spark, Google BigQuery, Amazon Redshift, Databricks, SAP HANA, Apache Cassandra, Elasticsearch, MongoDB.
52
¿Por qué Apache Spark es más rápido que Hadoop?
Spark realiza procesamiento en memoria, evitando escrituras frecuentes en disco, lo que acelera el procesamiento hasta 100 veces.
53
¿Qué es Google BigQuery y cómo se utiliza?
Almacén de datos en la nube totalmente gestionado, que permite ejecutar consultas analíticas a gran escala sin servidores.
54
¿Qué diferencia a un Data Lakehouse de un Data Warehouse tradicional?
Un Data Lakehouse combina características de Data Lake (flexibilidad, evaluación de datos brutos) con capacidades ACID y optimización para análisis en tiempo real.
55
¿Qué es Business Analytics y cómo se diferencia de BI?
BA se enfoca en análisis avanzado (diagnóstico, predictivo y prescriptivo) para optimizar procesos, mientras BI genera informes y visualizaciones basadas en datos históricos.
56
¿Qué herramientas destacan en Business Analytics?
QlikView, Board, MicroStrategy, TIBCO Spotfire, Tableau, Thoughtspot, RapidMiner.
57
¿Cómo contribuye la inteligencia artificial en BI y BA?
Incorpora modelado predictivo, análisis aumentados, recomendaciones de visualización y procesamiento de lenguaje natural para facilitar insights.
58
¿Qué ventajas ofrece una solución de BI completa?
Mejora toma de decisiones, optimiza procesos, reduce costos, fomenta colaboración, brinda accesibilidad a usuarios y ofrece capacidades predictivas.
59
¿Cuáles son los beneficios de democratizar los datos en BI?
Permite que usuarios sin conocimientos técnicos creen y compartan dashboards, fomenta cultura de datos, mejora colaboración interdepartamental y eficiencia.
60
¿Qué riesgos existen si no se implementa una arquitectura de BI robusta?
Informes no fiables, errores en decisiones, brechas de seguridad, dificultades para integrar nuevas tecnologías y falta de agilidad organizacional.
61
¿Qué es la integración de sistemas en el contexto de BI?
Proceso de conectar sistemas dispares (ERP, CRM, TPS) para consolidar datos y garantizar una visión única y coherente de la información.
62
¿Cómo se asegura la calidad de datos en un proyecto de BI?
Mediante validaciones en ETL, reglas de calidad, control de duplicados, limpieza de datos y políticas de gobernanza.
63
¿Qué es BIaaS (BI as a Service) y qué beneficios aporta?
Modelo de BI en la nube que ofrece escalabilidad, menor costo de infraestructura, actualizaciones automáticas y acceso remoto a análisis.