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Questions and Answers
¿Cuál es la principal diferencia entre business intelligence y business analytics?
¿Cuál es la principal diferencia entre business intelligence y business analytics?
- Business intelligence utiliza herramientas de inteligencia artificial, mientras que business analytics utiliza métodos estadísticos.
- Business intelligence se ocupa del análisis futuro, mientras que business analytics analiza datos del pasado.
- Business intelligence se basa en datos del pasado, mientras que business analytics se enfoca en modelar futuros eventuales. (correct)
- Business analytics proporciona información más rápida que business intelligence.
¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre business intelligence es correcta?
¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre business intelligence es correcta?
- Se basa en información precisa y oportuna para la toma de decisiones. (correct)
- Utiliza principalmente algoritmos predictivos para la toma de decisiones.
- Su enfoque principal es la reducción de costos en la organización.
- Es un proceso exclusivo de la información interna de la organización.
¿Qué papel juega el business analytics en el contexto empresarial?
¿Qué papel juega el business analytics en el contexto empresarial?
- Es más importante que el business intelligence para la toma de decisiones.
- Se centra únicamente en la recopilación de datos históricos.
- Utiliza técnicas para predecir eventos futuros basados en datos presentes. (correct)
- Permite mejorar únicamente los procesos internos de la empresa.
¿Cómo se complementan business intelligence y business analytics?
¿Cómo se complementan business intelligence y business analytics?
En el contexto de Business Intelligence, ¿cuál de las siguientes afirmaciones es incorrecta?
En el contexto de Business Intelligence, ¿cuál de las siguientes afirmaciones es incorrecta?
¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe mejor los datos estructurados?
¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe mejor los datos estructurados?
¿Cuál de las siguientes opciones es un ejemplo de datos no estructurados?
¿Cuál de las siguientes opciones es un ejemplo de datos no estructurados?
¿Qué tipo de datos se refiere a aquellos generados por la propia empresa?
¿Qué tipo de datos se refiere a aquellos generados por la propia empresa?
¿Cuál de los siguientes tipos de datos no corresponde a los generados a partir de otras grandes bases de datos?
¿Cuál de los siguientes tipos de datos no corresponde a los generados a partir de otras grandes bases de datos?
¿Qué ejemplo corresponde a datos que son generados por simulaciones o pruebas?
¿Qué ejemplo corresponde a datos que son generados por simulaciones o pruebas?
¿Cuál de las siguientes afirmaciones es característica de los datos en Internet y medios sociales?
¿Cuál de las siguientes afirmaciones es característica de los datos en Internet y medios sociales?
En la categorización de datos, ¿cuál de los siguientes ejemplos representa un dato estructurado?
En la categorización de datos, ¿cuál de los siguientes ejemplos representa un dato estructurado?
¿Qué afirmación es incorrecta sobre los datos no estructurados?
¿Qué afirmación es incorrecta sobre los datos no estructurados?
¿Qué aspecto del big data se refiere a la incertidumbre sobre la fiabilidad de los datos?
¿Qué aspecto del big data se refiere a la incertidumbre sobre la fiabilidad de los datos?
¿Cuál es la cuarta dimensión de big data, además del volumen, velocidad y veracidad?
¿Cuál es la cuarta dimensión de big data, además del volumen, velocidad y veracidad?
¿Qué variable de big data plantea, en muchos sentidos, el mayor problema para el análisis?
¿Qué variable de big data plantea, en muchos sentidos, el mayor problema para el análisis?
¿Qué se necesita para solventar el problema de la veracidad en los datos?
¿Qué se necesita para solventar el problema de la veracidad en los datos?
¿Qué mide la velocidad en el contexto de big data?
¿Qué mide la velocidad en el contexto de big data?
¿Cómo se define el término 'variedad' en el análisis de big data?
¿Cómo se define el término 'variedad' en el análisis de big data?
¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre el volumen de big data es correcta?
¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre el volumen de big data es correcta?
¿Qué es necesario para que una computadora procese datos de manera válida y significativa?
¿Qué es necesario para que una computadora procese datos de manera válida y significativa?
¿Qué tipo de datos se emplea principalmente en business analytics?
¿Qué tipo de datos se emplea principalmente en business analytics?
¿Qué función tiene el business analytics en el ciclo de toma de decisiones?
¿Qué función tiene el business analytics en el ciclo de toma de decisiones?
¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe mejor el uso de big data?
¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe mejor el uso de big data?
¿Cuál es un beneficio clave del uso de business analytics en las organizaciones?
¿Cuál es un beneficio clave del uso de business analytics en las organizaciones?
¿Qué herramientas son típicamente utilizadas en business intelligence?
¿Qué herramientas son típicamente utilizadas en business intelligence?
¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe mejor el enfoque del business analytics?
¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe mejor el enfoque del business analytics?
¿Qué describe mejor el tipo de enfoque usado en business intelligence?
¿Qué describe mejor el tipo de enfoque usado en business intelligence?
¿Cuál es el primer paso en el proceso de business analytics según el contenido?
¿Cuál es el primer paso en el proceso de business analytics según el contenido?
¿Qué tipo de datos son caracterizados por tener agrupamientos basados en una o más características?
¿Qué tipo de datos son caracterizados por tener agrupamientos basados en una o más características?
En el proceso mencionado, ¿qué se debe hacer cuando las fuentes de datos son complejas y confusas?
En el proceso mencionado, ¿qué se debe hacer cuando las fuentes de datos son complejas y confusas?
¿Qué representan los datos ordinales en el contexto del contenido?
¿Qué representan los datos ordinales en el contexto del contenido?
En el contenido, ¿qué ejemplos se dan para los datos categóricos?
En el contenido, ¿qué ejemplos se dan para los datos categóricos?
¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe mejor los datos categóricos?
¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe mejor los datos categóricos?
¿Qué desafío se menciona en relación con el manejo de algunas fuentes de datos?
¿Qué desafío se menciona en relación con el manejo de algunas fuentes de datos?
En el análisis descriptivo, ¿qué se busca extraer de los datos?
En el análisis descriptivo, ¿qué se busca extraer de los datos?
¿Qué metodología se menciona como comúnmente utilizada en el análisis predictivo dentro del proceso de business analytics?
¿Qué metodología se menciona como comúnmente utilizada en el análisis predictivo dentro del proceso de business analytics?
¿Cuál es el objetivo principal del paso 2 en el proceso de business analytics?
¿Cuál es el objetivo principal del paso 2 en el proceso de business analytics?
¿Qué tipo de preguntas se busca responder en el paso de análisis predictivo?
¿Qué tipo de preguntas se busca responder en el paso de análisis predictivo?
En el análisis predictivo, ¿qué se utiliza para verificar las variables predictivas?
En el análisis predictivo, ¿qué se utiliza para verificar las variables predictivas?
Si la regresión no proporciona información útil, ¿qué métodos alternativos se pueden emplear?
Si la regresión no proporciona información útil, ¿qué métodos alternativos se pueden emplear?
¿Cuál es una variable que puede ser analizada para encontrar patrones de comportamiento en los datos de ventas?
¿Cuál es una variable que puede ser analizada para encontrar patrones de comportamiento en los datos de ventas?
La regresión múltiple ayuda a establecer relaciones entre variables bajo qué condiciones?
La regresión múltiple ayuda a establecer relaciones entre variables bajo qué condiciones?
El paso 1 del proceso implica comprender qué aspecto de los datos?
El paso 1 del proceso implica comprender qué aspecto de los datos?
Flashcards
Datos estructurados
Datos estructurados
Los datos estructurados tienen un formato predefinido y son organizados, como registros de bases de datos, datos de sensores o información de Twitter.
Datos no estructurados
Datos no estructurados
Los datos no estructurados carecen de un formato definido y no son organizados. Ejemplos: imágenes, videos, documentos de texto (Word, PDF).
Datos creados
Datos creados
Los datos creados se generan internamente dentro de la empresa, a través de sus sistemas de información.
Datos compilados
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Datos experimentales
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Web (Internet) y medios sociales
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Volumen de datos (Big Data)
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Velocidad de datos (Big Data)
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Veracidad de datos (Big Data)
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Variedad de datos (Big Data)
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Estructura de datos
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Semántica de datos
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Procesamiento de datos
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Análisis de datos
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Business Intelligence (BI)
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Business Analytics
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Big Data
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Analytic Value Escalator
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Complementación de BI y Business Analytics
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Business Intelligence
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Herramientas de Business Intelligence
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Herramientas de Business Analytics
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Beneficios del Business Analytics
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Datos categóricos
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Datos ordinales
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Análisis descriptivo
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Preguntas clave
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Información valiosa
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Fuentes de datos
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Tres pasos del business analytics
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Análisis predictivo
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Regresión múltiple
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Métodos de predicción en Business Analytics
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Tendencias futuras
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Análisis predictivo
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Variables predictivas
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Patrones de comportamiento
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Study Notes
Introducción al Business Intelligence
- El concepto de Business Intelligence (BI) es complejo, incluyendo diversas tecnologías, metodologías y estrategias.
- El ciclo de vida de los sistemas de información BI incrementa la complejidad de la arquitectura y las necesidades tecnológicas.
- Actualmente, la mayoría de las organizaciones necesitan sistemas BI para tomar mejores decisiones y ser más competitivas.
Datos, Información y Conocimiento
- Los datos son elementos sin procesar.
- La información es el resultado procesado de los datos.
- El conocimiento implica una información analizada para aportar valor específico.
Inteligencia de negocios
- Business intelligence (BI) se refiere a la exploración, análisis y toma de decisiones basada en la información.
- BI se apoya en la gestión de datos de una empresa para conocer el estado actual y predecir tendencias.
Business Intelligence vs. Business Analytics (BA)
- El BI se enfoca en analizar datos históricos para apoyar la toma de decisiones.
- BA se enfoca en prever el futuro usando algoritmos y modelos predictivos para la toma de decisiones.
- El BI y el BA se complementan para mejorar la toma de decisiones.
Categorización de Datos
- Datos estructurados: poseen un formato predefinido como tablas de bases de datos.
- Datos no estructurados: carecen de un formato predefinido, como imágenes, documentos de texto y audio.
Tipos de Datos
- Numéricos (valores enteros o reales).
- Fecha/hora (valores en formato de fecha y hora).
- Texto (valores de texto libre).
- Alfanuméricos (combinación de texto y números).
- Booleanos (verdadero o falso).
Beneficios Tangibles del BI
- Reducción de costos de producción.
- Generación de nuevos ingresos.
- Reducción en tiempo de producción.
- Mayor rentabilidad.
- Evitar pérdidas de clientes o materia prima.
Beneficios Intangibles del BI
- Mejora de la atención al cliente.
- Satisfacción del cliente interno y externo.
- Actualización de la información.
- Competitividad mejorada.
Arquitectura del BI
- Sistemas transaccionales: generan los datos (ej. sistemas de ventas).
- Repositorios de datos: almacenamiento, integración y transformación de los datos (ej. data warehouse).
- Herramientas de análisis: se utilizan para analizar los datos y generar información (ej. cubos OLAP, reportes, dashboards).
Herramientas OLAP
- Herramientas para analizar y procesar datos, usualmente en volúmenes grandes.
- Aportan capacidades para pronósticos y análisis de escenarios.
Relación entre BI y Big Data
- Big data se refiere a conjuntos de datos grandes, variados y que cambian rápidamente, mientras que BI es el proceso de transformar datos en conocimiento y es la gestión de negocio gracias a la información.
- BI requiere de soluciones avanzadas para gestionar grandes cantidades de datos, por lo que a veces se relaciona con Big Data.
Beneficios del Business Analytics (BA)
- Automatización y optimización de procesos.
- Análisis estadístico cualitativo y cuantitativo.
- Identificación de patrones y relaciones en los datos.
- Creación de modelos predictivos para pronosticar el futuro.
Pasos del Análisis
- Análisis descriptivo: analiza los datos históricos.
- Análisis predictivo: pronostica las tendencias futuras.
- Análisis prescriptivo: identifica las mejores decisiones.
Proceso de BI
- recopilar datos
- preparar datos
- analizar datos
- visualizar datos
- actuar sobre los datos/insights
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Description
Este cuestionario explora las diferencias y relaciones entre business intelligence y business analytics. A través de diversas preguntas, se examinan conceptos, tipos de datos y su rol en el contexto empresarial. Pon a prueba tus conocimientos y mejora tu comprensión en estas áreas clave.
