Parte 2 - Tema 46 Flashcards
Sistemas de inteligencia de negocio
¿Qué es la Inteligencia de Negocio (BI)?
La Inteligencia de Negocio (BI) es un conjunto de procesos, herramientas y tecnologías que permiten recolectar, almacenar, analizar y visualizar datos empresariales para tomar decisiones más informadas y estratégicas.
¿Cuál es el objetivo principal del BI?
El objetivo principal del BI es transformar datos en información útil para mejorar el rendimiento de una organización, identificar tendencias, optimizar procesos y descubrir nuevas oportunidades de negocio.
¿Cuáles son los componentes clave de un sistema BI?
Los componentes clave incluyen:
* Recopilación de datos: Integración de datos de diversas fuentes (bases de datos, hojas de cálculo, etc.).
* Almacenamiento de datos: Creación de un almacén de datos para centralizar y organizar la información.
* Procesamiento de datos: Limpieza, transformación y agregación de datos.
* Análisis de datos: Aplicación de técnicas estadísticas y de minería de datos para descubrir patrones y tendencias.
* Visualización de datos: Presentación de los resultados del análisis en forma de gráficos, tablas e informes interactivos.
¿Qué tipos de análisis se realizan en BI?
- Análisis descriptivo: Responde a la pregunta “¿Qué sucedió?”.
- Análisis diagnóstico: Responde a la pregunta “¿Por qué sucedió?”.
- Análisis predictivo: Responde a la pregunta “¿Qué sucederá?”.
- Análisis prescriptivo: Responde a la pregunta “¿Qué debemos hacer?”.
¿Cuáles son los beneficios de implementar un sistema BI?
- Mejora en la toma de decisiones.
- Mayor eficiencia operativa.
- Identificación de nuevas oportunidades de negocio.
- Mejor comprensión del cliente.
- Aumento de la competitividad.
¿Qué es un cuadro de mando integral (dashboard)?
Un cuadro de mando integral es una visualización de datos que presenta de forma concisa y clara la información más relevante para la toma de decisiones en un área específica de la empresa.
¿Cuáles son algunas herramientas de BI populares?
- Tableau: Conocida por sus capacidades de visualización.
- Power BI: Integrada en la suite de Microsoft Office.
- Qlik: Destaca por su motor de asociación de datos.
- SAP Business Objects: Una solución empresarial completa.
¿Qué diferencia hay entre BI y Big Data?
El BI se enfoca en el análisis de datos empresariales para tomar decisiones, mientras que el Big Data se refiere a grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados que requieren tecnologías y herramientas específicas para su procesamiento y análisis.
¿Qué es la arquitectura de un sistema BI?
Es la estructura y organización de los componentes que conforman un sistema BI, incluyendo cómo interactúan entre sí.
¿Cuáles son los componentes principales de una arquitectura BI?
Fuente de datos, ETL (Extract, Transform, Load), almacén de datos, capa semántica, herramientas de análisis y visualización.
¿Qué es un almacén de datos (data warehouse)?
Un almacén de datos es un repositorio centralizado de datos históricos y actuales, organizados de forma temática y orientado a la toma de decisiones.
¿Qué es la capa semántica?
La capa semántica proporciona un significado común a los datos, facilitando la comprensión y el análisis por parte de los usuarios.
¿Qué son los procesos ETL?
Son un conjunto de procesos secuenciales que permiten extraer datos de diversas fuentes, transformarlos y cargarlos en un almacén de datos.
¿Cuál es la importancia de los procesos ETL en BI?
Garantizan la calidad y consistencia de los datos en el almacén de datos, permitiendo realizar análisis precisos y confiables.
¿Cuáles son las fases de un proceso ETL?
- Extracción: Obtener los datos de las fuentes.
- Transformación: Limpiar, transformar y unificar los datos.
- Carga: Cargar los datos transformados en el almacén de datos.
¿Qué es un data mart?
Un data mart es un subconjunto de un almacén de datos, enfocado en un área de negocio específica.
¿Cuál es la diferencia entre un data warehouse y un data lake?
Un data warehouse almacena datos estructurados y procesados, mientras que un data lake almacena grandes volúmenes de datos en bruto, estructurados y no estructurados.
¿Qué es la gobernanza de datos en BI?
Es el conjunto de políticas, procesos y controles que aseguran la calidad, seguridad y accesibilidad de los datos en una organización.
¿Qué es un modelo dimensional?
Es una representación simplificada de los datos, organizada en torno a hechos (ventas, costos) y dimensiones (tiempo, producto, cliente).
¿Cuáles son los componentes principales de un modelo dimensional?
- Hechos: Medidas numéricas (ventas, costos).
- Dimensiones: Atributos que describen los hechos (tiempo, producto, cliente).
¿Cuáles son los tipos de modelos dimensionales más comunes?
Estrella, copo de nieve.
¿Cuál es la ventaja de utilizar un modelo dimensional en BI?
Optimiza el rendimiento de las consultas analíticas y facilita la comprensión de los datos.
¿Qué significa unificar datos en BI?
Es el proceso de integrar datos de diversas fuentes en un único modelo dimensional, asegurando la coherencia y la integridad de la información.
¿Por qué es importante la historización de datos en BI?
Permite realizar análisis de tendencias a lo largo del tiempo y realizar comparaciones históricas.
¿Cuáles son los desafíos de la unificación e historización de datos?
Calidad de los datos, diferencias en los formatos, inconsistencias en los nombres de las variables.
¿Qué es el análisis OLAP (Online Analytical Processing)?
Es un conjunto de tecnologías y herramientas que permiten realizar consultas interactivas sobre grandes volúmenes de datos multidimensionales.
¿Qué es la minería de datos?
Es el proceso de descubrir patrones y relaciones ocultas en grandes conjuntos de datos, utilizando técnicas estadísticas y de aprendizaje automático.
¿Cuáles son algunas técnicas de minería de datos?
Clasificación, regresión, agrupamiento, asociación.
¿Qué es un dashboard?
Es una interfaz visual que presenta de forma concisa y clara los indicadores clave de rendimiento (KPIs) de un negocio.
¿Qué son las herramientas de BI?
Son aplicaciones de software diseñadas para transformar datos en información útil para la toma de decisiones.
¿Cuáles son las principales funcionalidades de una herramienta BI?
Conexión a diversas fuentes de datos, limpieza y transformación de datos, creación de cubos OLAP, generación de informes y dashboards, análisis estadístico y predictivo.
¿Cuáles son los tipos de herramientas BI?
Herramientas de autoservicio, herramientas empresariales, plataformas en la nube.
¿Qué es la visualización de datos?
Es la representación gráfica de datos para facilitar su comprensión y análisis.
¿Cuáles son los tipos de visualizaciones más comunes?
Gráficos de barras, gráficos de línea, mapas, diagramas de dispersión, etc.
¿Qué herramientas de visualización son populares?
Tableau, Power BI, Qlik Sense.
¿Qué son las herramientas ETL?
Son aplicaciones que automatizan los procesos de extracción, transformación y carga de datos en un almacén de datos.
¿Cuáles son las principales funcionalidades de una herramienta ETL?
Conexión a diversas fuentes de datos, limpieza y transformación de datos, carga de datos en un almacén de datos.
¿Cuáles son algunas herramientas ETL populares?
Informatica PowerCenter, Talend, SSIS.
¿Qué es el análisis predictivo?
Es un conjunto de técnicas estadísticas y de machine learning que permiten predecir futuros resultados.
¿Cuáles son algunas técnicas de análisis predictivo utilizadas en BI?
Regresión lineal, árboles de decisión, redes neuronales.
¿Qué herramientas son útiles para el análisis predictivo?
R, Python, SAS, herramientas de BI con capacidades de machine learning integradas.
¿Qué es un cuadro de mando integral?
Es una herramienta de gestión estratégica que permite a las organizaciones alinear sus objetivos estratégicos con indicadores clave de rendimiento (KPIs) en cuatro perspectivas: financiera, clientes, procesos internos y aprendizaje y crecimiento.
¿Cuáles son las cuatro perspectivas de un cuadro de mando integral?
- Financiera: resultados financieros de la empresa.
- Clientes: percepción de los clientes y satisfacción.
- Procesos internos: eficiencia y eficacia de los procesos internos.
- Aprendizaje y crecimiento: capacidad de la empresa para innovar y mejorar.
¿Cuál es el objetivo de un cuadro de mando integral?
Traducir la estrategia en acciones concretas, monitorear el progreso y comunicar la visión estratégica a toda la organización.
¿Qué es un Indicadores Clave de Rendimiento (KPI)?
Es una medida cuantitativa que refleja el desempeño de una organización en relación con un objetivo estratégico específico.
¿Cómo se seleccionan los KPIs?
Los KPIs deben ser relevantes para la estrategia de la organización, medibles, alcanzables, relevantes y oportunos (SMART).
¿Cuál es la diferencia entre un KPI y una métrica?
Un KPI está directamente ligado a un objetivo estratégico, mientras que una métrica es una medida cuantitativa de cualquier aspecto del negocio.
¿Cómo se utilizan los cuadros de mando y los KPIs para la toma de decisiones?
Permiten monitorear el desempeño de la organización en tiempo real, identificar desviaciones de los objetivos y tomar acciones correctivas.
¿Qué otros elementos son importantes para un sistema de toma de decisiones basado en datos?
Análisis de datos, visualización de datos, herramientas de colaboración.
¿Cuáles son los beneficios de utilizar un sistema de toma de decisiones basado en datos?
Mejora en la calidad de las decisiones, mayor agilidad, reducción de riesgos.
