Proceso de Toma de Decisiones en Business Intelligence
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Questions and Answers

¿Cuál es el nivel de datos que mantiene únicamente datos operacionales y transaccionales?

  • Nivel departamental
  • Nivel operacional (correct)
  • Nivel individual
  • Nivel de data warehouse

    • ¿Cuál es el nivel de datos que contiene datos históricos e integrados que no pueden actualizarse?

  • Nivel individual
  • Nivel operacional
  • Nivel departamental
  • Nivel de data warehouse (correct)

    • ¿Cuál es el nivel de datos que contiene datos derivados y formateados especialmente para los requerimientos de análisis de un departamento en particular?

  • Nivel de data warehouse
  • Nivel operacional
  • Nivel departamental (correct)
  • Nivel individual

    • ¿Cuál es el nivel de datos donde se realiza el mayor análisis heurístico?

    <p>Nivel individual</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es el nivel de datos que típicamente procesan los sistemas de información ejecutivos (EIS) y corren sobre una PC?

    <p>Nivel individual</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es el nivel de datos que forma parte del concepto de corporate information factory (CIF)?

    <p>Todos los niveles (operacional, data warehouse, departamental e individual)</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es uno de los ejemplos mencionados como sistemas de gestión de recursos humanos?

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

    ¿Qué tipo de bases de datos son mencionadas como fuentes de información departamentales?

    <p>Bases de datos basadas en planillas de cálculo Excel</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es la función principal de las fuentes de información externas mencionadas?

    <p>Enriquecer la información existente sobre los clientes</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué tipo de información se extrae de las fuentes de datos correspondientes a bases de datos externas a la empresa?

    <p>Datos sobre la competencia</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué significan las siglas 'CRM' y 'ERP' según el texto?

    <p>Customer Relationship Management y Enterprise Resource Planning</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué tipo de sistemas corporativos son mencionados como fuentes de información primarias?

    <p>Sistemas de gestión financiera</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es la principal diferencia entre los datos discretos categorizados como ordinales y nominales?

    <p>Los datos ordinales tienen un orden significativo, mientras que los nominales no tienen un orden establecido.</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es el objetivo principal del clustering en el análisis de datos?

    <p>Dividir la base de datos en diferentes grupos que sean muy diferentes entre sí y cuyos miembros sean muy similares.</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es la diferencia entre el descubrimiento de asociación y el descubrimiento de secuencia en el análisis de relaciones?

    <p>El descubrimiento de asociación encuentra reglas sobre ítems que aparecen conjuntamente, mientras que el descubrimiento de secuencia encuentra patrones temporales.</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es un ejemplo conocido de descubrimiento de asociación?

    <p>El análisis de la canasta de mercado, también conocido como 'análisis del changuito'.</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es una de las principales limitaciones del clustering en comparación con la clasificación?

    <p>En el clustering no se conocen los grupos a priori ni los atributos por los que se segmentarán los datos.</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es una de las principales diferencias entre el descubrimiento de asociación y el descubrimiento de secuencia en el análisis de relaciones?

    <p>El descubrimiento de asociación se enfoca en encontrar reglas sobre ítems que aparecen conjuntamente, mientras que el descubrimiento de secuencia se enfoca en encontrar patrones temporales.</p> Signup and view all the answers

    Según el texto, ¿cuál de las siguientes afirmaciones es FALSA sobre la fase de inteligencia en el proceso de toma de decisiones?

    <p>En esta fase se generan posibles soluciones para los problemas identificados.</p> Signup and view all the answers

    De acuerdo con el texto, ¿cuál de las siguientes afirmaciones describe correctamente la fase de diseño en el proceso de toma de decisiones?

    <p>Consiste en generar posibles soluciones para los problemas utilizando DSS pequeños y modelos sencillos.</p> Signup and view all the answers

    Según el texto, ¿cuál de las siguientes afirmaciones describe correctamente la fase de selección en el proceso de toma de decisiones?

    <p>Consiste en elegir entre las alternativas de solución generadas en la fase de diseño.</p> Signup and view all the answers

    De acuerdo con Josep Lluís Cano, ¿cuál de las siguientes afirmaciones es FALSA sobre los proyectos de Business Intelligence?

    <p>Generan un bajo retorno de inversión en comparación con otros proyectos.</p> Signup and view all the answers

    Según el texto, ¿cuál de las siguientes afirmaciones es VERDADERA sobre el proceso de toma de decisiones?

    <p>La fase de implementación es la última etapa del proceso.</p> Signup and view all the answers

    De acuerdo con el texto, ¿cuál de las siguientes afirmaciones describe INCORRECTAMENTE el uso de los DSS (Sistemas de Soporte a las Decisiones) en el proceso de toma de decisiones?

    <p>Los DSS se utilizan en la fase de inteligencia para identificar problemas.</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué tipo de operaciones se pueden realizar con algoritmos de minería de datos?

    <p>Análisis de relaciones, segmentación de clientes, detección de fraudes, minería de textos.</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué tipo de resúmenes numéricos se utilizan al iniciar el proceso de minería de datos para llegar a una comprensión de los datos?

    <p>Promedios, desviaciones estándar, medianas, modas.</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué herramienta es deseable utilizar para datos multidimensionales en el proceso de minería de datos?

    <p>Pivot tables, gráficas circulares, diagramas de caja, histogramas.</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué tipo de datos pueden ser continuos según la descripción del texto?

    <p>Datos numéricos y discretos.</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué función cumplen las técnicas de minería en el ámbito asegurador según el texto?

    <p>Dividir a los clientes en grupos con riesgos asociados a cada grupo para tratarlos diferenciadamente.</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué aspecto es esencial antes de diseñar buenos modelos predictivos según el texto?

    <p>Comprender a la perfección la distribución de los datos.</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es la característica más importante de un data warehouse según el texto?

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

    ¿Qué se hace con los datos antes de insertarse en el data warehouse?

    <p>Se convierten, reformatean y pueden sumarizarse</p> Signup and view all the answers

    ¿Cómo se relacionan las tablas en el data warehouse para el Área de Clientes?

    <p>Todas las tablas están relacionadas por el ID del cliente</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es una de las dos áreas principales de interés mencionadas en el texto?

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

    ¿De dónde provienen los datos que se integran en el data warehouse?

    <p>De múltiples orígenes</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es la principal diferencia entre los sistemas transaccionales y el data warehouse mencionada en el texto?

    <p>Los sistemas transaccionales se organizan alrededor de aplicaciones funcionales, mientras que el data warehouse se organiza por áreas de interés</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál de los siguientes problemas menciona el texto como consecuencia de la inexistencia de una solución de Business Intelligence (BI)?

    <p>Falta de credibilidad en los datos</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál de los siguientes factores puede causar diferencias en la información entre departamentos, según el texto?

    <p>Distinta base de cálculo, algoritmos, niveles de extracción o fuentes de datos</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es el principal efecto que puede tener la falta de credibilidad en los datos, según el texto?

    <p>Imposibilidad de tomar decisiones de manera racional</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es la principal consecuencia de la falta de un único origen de información, según el texto?

    <p>Dificultad para conciliar la información de diferentes departamentos</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál de los siguientes problemas NO se menciona en el texto como consecuencia de la inexistencia de una solución de Business Intelligence (BI)?

    <p>Dificultad para predecir tendencias de mercado</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe CORRECTAMENTE cómo puede afectar la falta de credibilidad en los datos a la toma de decisiones, según el texto?

    <p>Impide que la gerencia pueda tomar decisiones de manera racional</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es el objetivo primario de un exploration warehouse?

    <p>Crear afirmaciones, hipótesis y observaciones</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es la principal diferencia entre un exploration warehouse y un data mining warehouse?

    <p>El <em>exploration warehouse</em> está optimizado en amplitud de información, mientras que el <em>data mining warehouse</em> está optimizado en profundidad de información</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es el objetivo principal de un data mining warehouse?

    <p>Probar hipótesis</p> Signup and view all the answers

    ¿Cómo se relacionan un exploration warehouse y un data mining warehouse?

    <p>El <em>exploration warehouse</em> está asociado con el <em>data mining warehouse</em></p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es la principal función de un data mining warehouse?

    <p>Probar hipótesis</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es una de las principales diferencias entre un exploration warehouse y un data mining warehouse?

    <p>El <em>exploration warehouse</em> está optimizado en amplitud de información, mientras que el <em>data mining warehouse</em> está optimizado en profundidad de información</p> Signup and view all the answers

    Según el texto, ¿cuál es la principal ventaja del modelo relacional en comparación con el modelo multidimensional?

    <p>El modelo relacional es más flexible a cambios en los requerimientos de los usuarios.</p> Signup and view all the answers

    De acuerdo con el texto, ¿cuál es la recomendación de William Inmon sobre el diseño de un data warehouse?

    <p>Utilizar el modelo relacional, ya que es el más flexible y puede adaptarse mejor a los requerimientos cambiantes.</p> Signup and view all the answers

    Según el texto, ¿cuál es la principal diferencia entre un data warehouse y un data mart?

    <p>Un data warehouse se diseña para satisfacer los requerimientos de toda la organización, mientras que un data mart se diseña para satisfacer los requerimientos de un departamento en particular.</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es una de las principales ventajas del modelo relacional mencionadas en el texto?

    <p>El modelo relacional permite agregar nuevas tablas sumarizadas sin afectar la estructura base.</p> Signup and view all the answers

    Según el texto, ¿cuál es la principal desventaja del modelo multidimensional en comparación con el modelo relacional?

    <p>El modelo multidimensional es menos flexible a los cambios en los requerimientos de los usuarios.</p> Signup and view all the answers

    De acuerdo con el texto, ¿cuál es la razón por la que William Inmon recomienda utilizar el modelo relacional en lugar del modelo multidimensional para el diseño de un data warehouse?

    <p>El modelo relacional es más flexible a cambios en los requerimientos de los usuarios que el modelo multidimensional.</p> Signup and view all the answers

    Según el texto, ¿cuál es la principal ventaja del modelo multidimensional sobre el modelo relacional?

    <p>Está optimizado para el rendimiento y la eficiencia en el acceso directo a los datos.</p> Signup and view all the answers

    Según el texto, ¿cuál es la principal desventaja del modelo relacional en comparación con el modelo multidimensional?

    <p>No está optimizado para un conjunto específico de requerimientos de usuarios.</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe correctamente la diferencia entre el modelo relacional y el modelo multidimensional en términos de alcance?

    <p>El modelo relacional tiene un alcance mayor, orientado a un modelo empresarial, mientras que el modelo multidimensional tiene un alcance más limitado.</p> Signup and view all the answers

    Según el texto, ¿cuál de las siguientes afirmaciones describe correctamente la base del diseño de los modelos relacional y multidimensional?

    <p>El modelo relacional se basa en un modelo de datos corporativo, mientras que el modelo multidimensional se basa en los requerimientos de procesamiento de los usuarios.</p> Signup and view all the answers

    De acuerdo con el texto, ¿cuál de las siguientes afirmaciones describe correctamente la capacidad de acceso a los datos del modelo relacional?

    <p>El modelo relacional no es óptimo en rendimiento para el acceso directo a los datos, pero puede generar estructuras especiales para un acceso indirecto más óptimo.</p> Signup and view all the answers

    Según el texto, ¿cuál de las siguientes afirmaciones describe correctamente el rendimiento del modelo multidimensional en comparación con el modelo relacional?

    <p>El modelo multidimensional ofrece un rendimiento similar al modelo relacional con un acceso directo a los datos.</p> Signup and view all the answers

    Study Notes

    Niveles de Datos

    • El nivel que mantiene solo datos operacionales y transaccionales es conocido como datos operacionales.
    • El nivel que contiene datos históricos e integrados, que no se pueden actualizar, se refiere a los data warehouses.
    • Los datos derivados y formateados para requerimientos específicos de análisis pertenecen a los sistemas de soporte a decisiones (DSS).
    • Mayor análisis heurístico se realiza en los data mining warehouses.
    • Los sistemas de información ejecutivos (EIS) procesan datos en PC y son utilizados para decisiones estratégicas.
    • El concepto de corporate information factory (CIF) incluye una arquitectura para integrar datos de múltiples fuentes.

    Sistemas y Fuentes de Información

    • Ejemplos de sistemas de gestión de recursos humanos incluyen aplicaciones de nómina y seguimiento de desempeño.
    • Bases de datos departamentales son referidas como sistemas transaccionales, como CRM (Customer Relationship Management) y ERP (Enterprise Resource Planning).
    • La función principal de fuentes de información externas es proporcionar datos de mercado y competencia.
    • Fuentes externas a la empresa extraen datos como tendencias de mercado, informes de investigación y estadísticas.

    Análisis de Datos

    • 'CRM' se traduce como Gestión de Relaciones con Clientes y 'ERP' como Planificación de Recursos Empresariales.
    • Sistemas corporativos mencionados como fuentes primarias incluyen aplicaciones ERP y CRM.
    • Datos discretos se categorizan en ordinales (se pueden ordenar) y nominales (sin orden).
    • El objetivo principal del clustering es identificar agrupaciones naturales en los datos.

    Descubrimiento de Datos

    • La diferencia entre descubrimiento de asociación y descubrimiento de secuencia radica en que el primero identifica relaciones entre variables, mientras que el segundo estudia patrones secuenciales en el tiempo.
    • Un ejemplo conocido de descubrimiento de asociación es el análisis de cestas de compra.
    • Clustering presenta limitaciones en comparación con la clasificación, como la falta de etiquetas de clase.
    • La afirmación falsa sobre la fase de inteligencia en la toma de decisiones puede incluir confusiones sobre la definición o uso de datos.

    Minería de Datos y Modelos Predictivos

    • Algoritmos de minería de datos permiten realizar predicciones y descubrir patrones.
    • Resúmenes numéricos iniciales incluyen medidas como promedios, medianas y frecuencias.
    • Herramienta deseable para datos multidimensionales en minería es OLAP (procesamiento analítico en línea).
    • Datos continuos incluyen variables como ingresos y temperaturas.

    Data Warehouse y Comparaciones de Modelos

    • Carácter más importante de un data warehouse es la integración y centralización de datos.
    • Los datos se limpian y se transforman antes de ser insertados en un data warehouse.
    • Tablas en el data warehouse se relacionan a través de claves primarias y foráneas para el área de clientes.
    • Diferencia principal entre sistemas transaccionales y data warehouses: los primeros son dinámicos y actualizan datos, mientras los segundos son estáticos y almacenan datos históricos.

    Impacto de la falta de BI y Credibilidad en Datos

    • Consecuencias de no tener una solución de BI incluyen decisiones mal informadas y pérdida de oportunidades de negocio.
    • Factores que causan diferencias de información entre departamentos incluyen mala comunicación y sistemas desactualizados.
    • Falta de credibilidad en los datos puede llevar a decisiones erróneas y desconfianza en los procesos de gestión.
    • Principal consecuencia de una falta de un único origen de información es la duplicación de esfuerzos y errores.

    Almacenamiento de Datos y Diferencias de Modelos

    • Objetivo primario de un exploration warehouse es descubrir patrones y relaciones en datos brutos.
    • Diferencia entre exploration warehouse y data mining warehouse radica en el enfoque: uno explora datos, el otro utiliza modelos para extraer conocimiento.
    • Modelos relacionales son recomendados por William Inmon por su estructura flexible y eficiente.
    • Principal ventaja del modelo multidimensional es su rendimiento superior en consultas analíticas.

    Pros y Contras de Modelos

    • Desventaja del modelo relacional en comparación con el multidimensional es su menor velocidad en consultas complejas.
    • La diferencia de alcance entre estos modelos radica en que el relacional se centra en relaciones de datos, mientras que el multidimensional en análisis multidimensional.
    • Capacidad de acceso a los datos en el modelo relacional es alta, pero su rendimiento puede ser inferior al multidimensional en ciertas situaciones.
    • Rendimiento del modelo multidimensional supera al relacional en consultas específicas de análisis de datos.

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