Inteligencia de Negocios y Análisis de Negocios
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Questions and Answers

¿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?

  • 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?

  • 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?

    <p>Business intelligence proporciona datos, mientras que business analytics los analiza para decisiones futuras.</p> Signup and view all the answers

    En el contexto de Business Intelligence, ¿cuál de las siguientes afirmaciones es incorrecta?

    <p>Se basa únicamente en datos cuantitativos y no cualitativos.</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe mejor los datos estructurados?

    <p>Son datos con una estructura definida que se mantienen constantes a pesar de su origen.</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál de las siguientes opciones es un ejemplo de datos no estructurados?

    <p>Fotografías almacenadas en una galería digital.</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué tipo de datos se refiere a aquellos generados por la propia empresa?

    <p>Creados.</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál de los siguientes tipos de datos no corresponde a los generados a partir de otras grandes bases de datos?

    <p>Creados.</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué ejemplo corresponde a datos que son generados por simulaciones o pruebas?

    <p>Datos experimentales de un modelo matemático.</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál de las siguientes afirmaciones es característica de los datos en Internet y medios sociales?

    <p>Son la fuente más grande de big data utilizada actualmente.</p> Signup and view all the answers

    En la categorización de datos, ¿cuál de los siguientes ejemplos representa un dato estructurado?

    <p>Un registro de base de datos sobre ventas.</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué afirmación es incorrecta sobre los datos no estructurados?

    <p>Son fáciles de analizar por sus características organizadas.</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué aspecto del big data se refiere a la incertidumbre sobre la fiabilidad de los datos?

    <p>Veracidad</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es la cuarta dimensión de big data, además del volumen, velocidad y veracidad?

    <p>Variedad</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué variable de big data plantea, en muchos sentidos, el mayor problema para el análisis?

    <p>Variedad</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué se necesita para solventar el problema de la veracidad en los datos?

    <p>Obtener datos de calidad</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué mide la velocidad en el contexto de big data?

    <p>La frecuencia con la que se actualizan los datos</p> Signup and view all the answers

    ¿Cómo se define el término 'variedad' en el análisis de big data?

    <p>La diversidad de fuentes y estructuras de los datos</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre el volumen de big data es correcta?

    <p>Es un aspecto que cambia con el tiempo.</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué es necesario para que una computadora procese datos de manera válida y significativa?

    <p>Aplicar un valor semántico a cada elemento de datos</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué tipo de datos se emplea principalmente en business analytics?

    <p>Datos tanto estructurados como no estructurados.</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué función tiene el business analytics en el ciclo de toma de decisiones?

    <p>Predecir y recomendar decisiones basadas en datos pasados.</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe mejor el uso de big data?

    <p>Permite análisis en tiempo real utilizando datos estructurados y no estructurados.</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es un beneficio clave del uso de business analytics en las organizaciones?

    <p>Facilita la automatización y optimización de procesos.</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué herramientas son típicamente utilizadas en business intelligence?

    <p>Consultas, reportes y tableros de mando.</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe mejor el enfoque del business analytics?

    <p>Incorpora análisis estadísticos para comprender datos pasados y prever futuros.</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué describe mejor el tipo de enfoque usado en business intelligence?

    <p>Reactivo y basado en datos históricos.</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es el primer paso en el proceso de business analytics según el contenido?

    <p>Aplicación de análisis descriptivos</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué tipo de datos son caracterizados por tener agrupamientos basados en una o más características?

    <p>Datos categóricos</p> Signup and view all the answers

    En el proceso mencionado, ¿qué se debe hacer cuando las fuentes de datos son complejas y confusas?

    <p>Clasificar los datos en grupos</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué representan los datos ordinales en el contexto del contenido?

    <p>Clasificaciones que muestran preferencia relacional</p> Signup and view all the answers

    En el contenido, ¿qué ejemplos se dan para los datos categóricos?

    <p>Gender, estado civil y afiliación política</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe mejor los datos categóricos?

    <p>Agrupan información en categorías o grupos definidos</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué desafío se menciona en relación con el manejo de algunas fuentes de datos?

    <p>Su tamaño y complejidad</p> Signup and view all the answers

    En el análisis descriptivo, ¿qué se busca extraer de los datos?

    <p>Información valiosa y significativa</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué metodología se menciona como comúnmente utilizada en el análisis predictivo dentro del proceso de business analytics?

    <p>Regresión múltiple</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es el objetivo principal del paso 2 en el proceso de business analytics?

    <p>Determinar tendencias futuras</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué tipo de preguntas se busca responder en el paso de análisis predictivo?

    <p>¿Qué está sucediendo actualmente y por qué?</p> Signup and view all the answers

    En el análisis predictivo, ¿qué se utiliza para verificar las variables predictivas?

    <p>Procedimientos estadísticos avanzados</p> Signup and view all the answers

    Si la regresión no proporciona información útil, ¿qué métodos alternativos se pueden emplear?

    <p>Exponential smoothing y smoothing averages</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es una variable que puede ser analizada para encontrar patrones de comportamiento en los datos de ventas?

    <p>Publicidad</p> Signup and view all the answers

    La regresión múltiple ayuda a establecer relaciones entre variables bajo qué condiciones?

    <p>Cuando hay múltiples variables independientes</p> Signup and view all the answers

    El paso 1 del proceso implica comprender qué aspecto de los datos?

    <p>Las tendencias observadas</p> Signup and view all the answers

    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.

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