Big Data - Parcial 2

¿Cuáles de las siguientes opciones son técnicas que pertenecen a Business Intelligence?. OLAP, cuadros de mando y herramientas de ETL. Data mining, Text mining y Content Analytics. Procesamiento de datos en formato batch y procesamiento de datos en modalidad de streaming.

Pedro quiere analizar la "cuota de cartera" o wallet share del cliente de su empresa, ¿en qué categoría de conocimiento debería centrarse?. Debería centrarse en la rentabilidad. Debería centrarse en el comportamiento. Debería centrarse en lo actitudinal. Debería centrarse en el interés.

Si en tu compañía se deben transformar los datos en conocimiento, ¿a qué modelo deberías recurrir para lograrlo?. Al modelo KDD. Al modelo ELT. Al modelo ETL.

Juan quiere utilizar Customer Analytics para analizar el comportamiento de los clientes de su industria, y para ello, debe explicarle a su equipo las múltiples características que definen este proceso. ¿Cuáles son estas características? Seleccione las 3 (tres) opciones correctas. Una de las características es la granularidad del dato. Una de las características es la multiplataforma. Una de las características es el multisector. Una de las características es que es transversal.

¿Cuántas fases son las que componen la metodología de desarrollo denominada CRISP-DM?. Seis. Cuatro. Tres. Siete.

Una organización que logró desarrollar su estrategia de Customer Analytics hasta la fase de Análisis Predictivo: ¿qué valor genera a partir de los datos de sus clientes?. La organización es capaz de predecir ciertas interacciones de cliente. La organización es capaz de entender qué pasó en las interacciones del cliente. La organización es capaz de entender las razones de las interacciones con los clientes. La organización es capaz de tomar decisiones vinculadas con las interacciones de clientes basadas en escenarios.

¿Cuál es el foco principal del Business Analytics en las organizaciones?. Gestionar con rapidez grandes volúmenes de datos, desarrollar, testar, entrenar y monitorizar modelos predictivos. Permitir que usuarios no técnicos de áreas de negocio se familiaricen con los datos y puedan realizar análisis sencillos en modo autoservicio. La Gobernanza de datos, calidad de datos, orquestación de datos (data hub) y Federación de datos. Capturar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos, de múltiples fuentes y a una gran velocidad.

De las siguientes opciones... ¿Cuál se considera como una ventaja de la aplicación de Big Data en Customer Analytics?. Monitorizar de forma continua los procesos y caminos en tiempo real. Confeccionar reportes analíticos de alta calidad. Analizar tasas de rebote y páginas vistas. Establecer tasas de retención y baja de clientes.

¿Qué departamento de las organizaciones ha liderado tradicionalmente el desarrollo del CRM analítico?. El departamento de Marketing. El departamento de Finanzas. El departamento de Recursos Humanos. El departamento de Logística.

Sofía le dice a su jefe que es necesario desarrollar nuevas metodologías de gestión y almacenamiento para los volúmenes ingentes de datos de la empresa. ¿A qué concepto de analítica de datos hace referencia?. Hace referencia a Big Data. Hace referencia a BI. Hace referencia a datos transaccionales.

Si dispones de una base de datos donde están almacenados rostros de distintas personas, ¿qué utilizarías para que, a partir de un rostro, puedas identificar la imagen almacenada?. Utilizaría reconocimiento facial. Utilizaría compresión de video. Utilizaría biometría lateral.

¿Cuáles son las metodologías de desarrollo más utilizadas en Customer Analytics? Seleccione las 2 (dos) opciones correctas. SEMMA. KDD. CRISP-DM. ERP.

¿Qué tipo de sistema ha sido parte constitutiva de las raíces del Customer Analytics?. CRM. ERP. BPM. TPS.

En función del tipo del conocimiento del cliente que se busca generar ¿cuáles son las diferentes categorías de conocimiento en que se pueden agrupar los análisis?. Comportamiento, rentabilidad, ciclo de vida, fidelización, interés y campañas. Puntualidad, índice de riesgo, patrones de compra, análisis de la afinidad. Segmentación de clientes, adquisición de clientes, beneficio y fidelización de clientes, retención de clientes y eficiencia.

¿Cuál es la metodología de desarrollo más utilizada en Customer Analytics?. KDD. ETL. ELT. CRM.

El análisis de afinidad es el análisis de datos y una técnica de minería de datos que busca relaciones entre actividades realizadas de individuos, grupos u objetos. Verdadero. Falso.

En la empresa de contact center en la cual te encuentras trabajando se está por implementar un CRM para mejorar las gestiones. ¿Cuál es el objetivo del CRM analítico?. El objetivo es comprender el comportamiento del cliente. El objetivo es analizar las compras realizadas por el cliente. El objetivo es identificar características comunes de un grupo de clientes.

Ana está realizando un proyecto de Customer Analytics y debe definir el/los tipo/s de análisis a realizar. ¿De qué va depender su elección?. Va depender de la estrategia y tipo de conocimiento. Va depender del tipo de datos con lo que contemos. Va depender de las variables de tiempo y recursos. Va depender según el tipo de cliente.

Customer Analytics hace referencia a la captura, gestión, análisis y generación de valor estratégico de los datos de cliente de una organización. Verdadero. Falso.

¿Cuál de las siguientes opciones es un CRM?. Operacional. Financiero. Predictivo. Transaccional.

Si tú eres el arquitecto de datos de una compañía en expansión. ¿En qué capas se puede estructurar un sistema de Big Data?. Se puede estructurar en capa de integración, capa de modelado y capa de aplicación. Se puede estructurar en capa de negocio y capa de soporte a la decisión. Se puede estructurar en capa de red y capa de software.

Si eres un consultor encargado de ventas de servicios de BI y debes desarrollar un tablero para la empresa Granos SRL, ¿cuáles son las características esenciales que debe tener ese tablero BI? Seleccione la opción correcta. Deberá mostrar información de calidad, actualizada y confiable de manera visual, que le permita al alto management la toma de decisiones eficiente. Deberá tener la capacidad para consultar datos históricos masivos. Deberá tener la alta capacidad de almacenamiento y procesamiento de datos.

¿Cuáles son los principales proveedores o plataformas de software para visualización y analítica más demandados en el mercado? Seleccione la opción correcta. Tableau, Power BI, Microstrategy. ETL, OLAP y Minería de datos. EDW, BI y OLAP. Business Intelligence, Visual Discovery y Visual Analytics.

El gerente de gobierno de datos, está intentando convencer a un candidato para que ocupe el puesto de visualización de datos. ¿Por qué crees que es importante que obtenga ese puesto?. Porque permite a los responsables de la toma de decisiones ver los análisis presentados visualmente, captar conceptos difíciles o identificar nuevos patrones. Porque permite desarrollar nuevos productos y servicios. Porque permite predecir el comportamiento de los clientes. Porque permite obtener un mejor ROI.

Excel se usa ampliamente como una poderosa herramienta de análisis de datos y productividad personal, sin embargo, comparado con el software de visualización de datos tiene las siguientes desventajas: (seleccione la opción correcta). Restringe la cantidad de fuentes de datos a las que se puede acceder. Utiliza la sintaxis que dificulta la programación y la depuración. Es nula su escalabilidad para múltiples usuarios finales.

¿Qué tipos de datos son entendibles más fácilmente, desde un punto de vista empresarial, a través de la visualización de datos?. Datos matemáticos y estadísticos. Datos funcionales. Datos técnicos.

¿Cuál es la importancia de colocar los datos en un contexto visual mediante software de visualización de datos?. Poder visualizar la información para identificar y analizar tendencias, estacionalidades, datos atípicos (outliers), distribuciones, comportamientos ocultos y/o repetitivos. Se aprovecha el desarrollo y la contratación del personal para la creación de entorno de Business Intelligence. La toma de decisiones se basa en el criterio de las personas que toman las decisiones. Permiten comprender los datos masivos para ordenarlos de una mejor forma.

Cuando un científico de datos está escribiendo avanzados análisis predictivos o algoritmos de aprendizaje automático, ¿Qué función cumple la visualización de los datos?. Está cumpliendo con visualizar los resultados para monitorearlos y garantizar que los modelos funcionen según lo previsto. Está cumpliendo con una etapa previa a la visualización de datos. Está cumpliendo con dejar de visualizar los datos, ya que el científico de datos solo trabaja con herramientas matemáticas y estadísticas.

¿Cuál es la tendencia en las empresas sobre la utilización de software de gestión de datos masivos?. Las empresas suelen contratar software de visualización. Las empresas no necesitan software para visualizar sus datos de forma masiva. Las empresas no desarrollan sus propios entornos porque Business Intelligence no lo permite. La tendencia general es el desarrollo de software propios en base a las necesidades de la empresa.

Carlos está comentando con sus compañeros cuál es su función como reporting en la empresa en la cual acaba de incorporarse y debe explicarles sobre la visualización de datos. ¿Cómo lo explicarías?. Explicaría que es la presentación de datos en un formato gráfico o pictórico. Explicaría que es la presentación de datos en un formato de filas y columnas. Explicaría que es la presentación de datos en un formato de hechos y dimensiones.

La inteligencia empresarial se ve afectada por la falta de: Calidad de datos como valores incorrectos o faltantes. Datos secundarios o de apoyo. Mano de obra de análisis.

¿Qué es la visualización de la información?. Es un término general que describe cualquier esfuerzo para ayudar a las personas a comprender la importancia de los datos, colocándolos en un contexto visual. Es un término general que describe el proceso completo de inteligencia de negocios. Es la presentación de datos en un formato de hechos y dimensiones. Es un término paraguas que engloba conceptos y métodos que ayudan a tomar la mejor decisión de negocios basada en hechos.

¿En qué categorías se engloban los modelos que se crean en el proceso de descubrimiento de datos? Seleccione la opción correcta. Selección de datos, transformación de datos, visualización de la información. Modelos descriptivos, prescriptivos y predictivos. Modelos de negocio y modelos de datos.

¿Qué pueden aportar las técnicas de Inteligencia Artificial (IA) a la visualización de datos? Seleccione la opción correcta. Pueden incluir la captura de capacidades de visualización de conocimiento para facilitar el análisis de datos. Es imposible aplicar IA a la etapa de visualización de los datos. Solo se aplica a las etapas de captura y análisis. Solo hay técnicas de IA en la etapa de análisis automático de los datos, como por ejemplo en la minería de datos.

Te solicitan armar un conjunto de gráficos para mostrar distintas perspectivas de la compañía. ¿Quién demanda un diseño a medida de los gráficos diseñados en big data?. El negocio demanda gráficos diseñados en big data. El vendedor demanda gráficos diseñados en big data. SAP demanda gráficos diseñados en big data. Nadie demanda gráficos diseñados en big data.

¿Qué significa visual analytics?. La visualización de datos junto con el razonamiento analítico. Es razonar analíticamente. Es una forma de descartar datos masivamente.

El análisis visual es un componente del software de inteligencia empresarial que hace hincapié en: Visualizaciones o gráficos como salida. Una interfaz gráfica notablemente fácil. Modelado multidimensional. Internet de las cosas.

Juan, gerente comercial de la empresa Granos SRL, necesita ir monitoreando los movimientos de los productos para ir haciendo ajustes en la operación del negocio. ¿Qué tipo de gráficos se usan para mostrar en tiempo real datos de big data?. Se utiliza cuadros de mando empresariales o dashboards. Se utiliza cubos OLAP. Se utiliza SAP Business Objects Analysis. Se utiliza SAP NetWeaver Business Warehouse.

¿De qué manera novedosa muestran los datos las herramientas de visualización de datos actuales?. Infografías, tacómetros, mapas geográficos, mapas de calor y gráficos detallados de barra o torta con capacidades interactivas. Gráficos y cuadros estándares utilizados en las hojas de cálculo de Microsoft Excel. Videoclips que comunican mejor las ideas a los demás.

¿Cómo se llama el proceso que utiliza tecnologías para presentar de forma gráfica y en tiempo real, información estadística al usuario para tomar decisiones?. Data Discovery. Proceso ETL. Customer Analytics. Visual Basic.