Big Data - Segundo parcial

Juan les dice a sus empleados que la empresa busca comprender la relación del cliente y la organización a largo plazo. ¿A qué categoría de conocimiento hace referencia?. Hace referencia al ciclo de vida. Hace referencia al enfoque estratégico de la gestión empresarial. Se relaciona con la gestión de relaciones con el cliente (CRM). Está vinculado al conocimiento sobre la fidelización de clientes. Indica un interés en entender la retención a largo plazo de los clientes.

¿Cuáles de las siguientes son fases por las que atraviesa la empresa que van incrementando el valor que se genera a partir de dichos datos? Seleccione las 2 (dos) opciones correctas: Análisis predictivo. Análisis de diagnóstico. Análisis de tendencias. Visualización de datos. Segmentación de datos.

Una empresa de seguridad física está desarrollando un sistema de reconocimiento facial para aumentar la seguridad de la compañía. ¿Qué tecnología utilizarías para desarrollar el reconocimiento facial?. Utilizaría inteligencia artificial. Utilizaría algoritmos de aprendizaje profundo. Emplearía redes neuronales convolucionales (CNN) para el reconocimiento facial. Se utilizarían cámaras de alta resolución y sensores infrarrojos para capturar los rostros. Implementaría técnicas de procesamiento de imágenes para preprocesar y mejorar la calidad de las imágenes faciales capturadas.

¿Cuáles son las distintas fases que constituyen la metodología de desarrollo denominada SEMMA? Seleccione las 4 opciones correctas. Modify. Model. Explore. Simple. Assess.

¿Cuáles son las distintas fases que constituyen la metodología de desarrollo denominada CRISPDM? Seleccione las 4 (cuatro) opciones correctas. Comprensión del negocio. Comprensión de los datos. Preparación de los datos. Transformación. Modelado.

De acuerdo a las múltiples características que definen a Customer Analytics, estas son: seleccione las 4 (cuatro) opciones correctas. Multisector. La granularidad del dato. Longitudinal. Multiplataforma. Modelo.

¿Qué tipo de sistema ha sido parte constitutiva de las raíces del Customer Analytics?. CRM. ERP. BI. DMP. CEM.

Desde el área de fidelización te solicitan crear una estrategia para retener clientes y se te ocurre hacerlo a través de un análisis de cesta de compra. ¿Cómo puede lograrse la retención de clientes mediante ese análisis?. Puede lograrse creando argumentos con productos interesantes para evitar la fuga del cliente. Identificando productos complementarios que puedan ser promocionados junto con las compras existentes de los clientes. Creando descuentos escalonados basados en la frecuencia de compra de un cliente. Utilizando el análisis de la cesta de compra para predecir el ciclo de vida del cliente y personalizar las interacciones en consecuencia. Implementando programas de lealtad que recompensen a los clientes por cada compra que realicen, acumulando puntos que puedan canjear por futuros productos o beneficios exclusivos.

¿Cuáles son los tipos de CRM que podemos encontrar? Seleccione las 2 (dos) opciones correctas. Operacional. Analítico. Colaborativo. Estratégico. Social.

¿Qué departamento de las organizaciones ha liderado tradicionalmente el desarrollo del CRM analítico?. El departamento de marketing. El departamento de ventas. El departamento de inteligencia de negocios (BI). El departamento de tecnología de la información (TI). El departamento de análisis de datos.

¿Cuál es el objetivo del CRM analítico?. Garantizar la correcta explotación de la información de clientes. Ayudar a tomar decisiones estratégicas basadas en el análisis de datos y la información de clientes. Mejorar la comprensión de los comportamientos y necesidades de los clientes para personalizar las interacciones y aumentar la retención. Optimizar las estrategias de marketing y ventas al identificar oportunidades y tendencias a través del análisis de datos de clientes. Facilitar la segmentación de clientes y la elaboración de perfiles para dirigir esfuerzos de manera más efectiva.

¿Qué son capaces de simular los departamentos de recursos humanos utilizando big data y analítica avanzada?. Son capaces de simular la rotación estimada, los costes laborales, las bajas laborales y la plantilla estimada. Evaluación de la satisfacción de los empleados. Identificación de talento interno. Gestión de la diversidad e inclusión. Optimización de la capacitación y el desarrollo.

Considerando las distintas fases en la evolución del entendimiento del cliente a partir de los datos: seleccione las 4 (cuatro) opciones correctas. Análisis descriptivo. Análisis prescriptivo. Análisis diagnóstico. Análisis predictivo. Análisis estratégico.

Una organización que logró desarrollar su estrategia de Customer Analytics hasta la fase de Análisis Descriptivo, ¿qué valor genera a partir de los datos de sus clientes?. La organización es capaz de entender qué pasó en las interacciones del cliente. La organización puede identificar patrones de comportamiento de sus clientes y segmentarlos en grupos para una personalización efectiva. La organización puede predecir el futuro comportamiento de sus clientes y anticipar sus necesidades. La organización puede evaluar la eficacia de sus estrategias de marketing y mejorar la retención de clientes. La organización puede analizar el impacto de sus acciones pasadas en las interacciones del cliente y tomar decisiones informadas.

Mediante el análisis de datos de sus clientes, ¿Qué ventajas obtienen empresas como Google?. Pueden identificar potenciales necesidades y preferencias de los usuarios y ajustar el tipo de publicidades que son... Pueden personalizar la publicidad según los intereses de los usuarios y mejorar la efectividad de las campañas de marketing. Pueden aumentar la retención de clientes al ofrecer productos y servicios adaptados a las preferencias de los usuarios. Pueden optimizar sus estrategias de publicidad y maximizar los ingresos publicitarios. Pueden mejorar la satisfacción del usuario al reducir la exposición a anuncios no relevantes.

Considerando las distintas fases que constituyen la metodología de desarrollo denominada SEMMA: seleccione las 4 opciones correctas. Explore. Modify. Model. Simple. Open.

¿Quién define las métricas para la interpretación de datos?. El área de analítica de datos-Customer Analytics. El equipo de gestión de datos y analítica. El departamento de investigación de mercado. Los analistas de datos y científicos de datos. Los responsables de marketing y ventas.

¿Mediante qué tipo de análisis se puede mejorar la colocación de los productos en un supermercado, ¿catálogo o web de comercio electrónico?. Análisis de cesta de compras. Análisis de correlación de productos. Estudio de la ubicación de estanterías y estantes en la tienda. Evaluación de datos de calor y seguimiento de clics en un sitio web de comercio electrónico. Análisis de patrones de navegación y comportamiento del usuario en línea.

¿Qué metodología de desarrollo para Costumer Analytics fue creada por la empresa SAS?. SEMMA. CRISP-DM. KDD. CART. RFM.

En cuanto a metodologías, el desarrollo de iniciativas de Costumer Analytics ¿Con qué otro tipo de proyecto se vinculan?. Con el desarrollo de proyectos de minería de datos. Con proyectos de análisis de datos avanzados. Con proyectos de inteligencia de negocios (BI). Con proyectos de gestión de la relación con el cliente (CRM). Con proyectos de marketing digital y publicidad en línea.

¿Cuántas fases son las que componen la metodología de desarrollo denominado CRISP-DM?. Seis. Uno. Dos. Tres. Cuatro.

De acuerdo a las múltiples características que definen a Customer Analytics, estas son: Selecciones las 4 (cuatro) opciones correctas. La granularidad del dato. Multi sector. Multiplataforma. Longitudinal. Transversal.

Te solicitan que des una breve explicación de sobre el cesto de compra para el gerente general del supermercado. ¿Qué le explicarías sobre en análisis de la cesta de compra?. Le explicaría que es un análisis de afinidad que busca comprender las asociaciones entre productos comprados. El análisis de la cesta de compra es un enfoque estadístico que evalúa las preferencias de los clientes y las tendencias de compra en función de las asociaciones entre productos adquiridos. El análisis de la cesta de compra se enfoca en examinar el costo total de los productos que un cliente adquiere en una sola visita al supermercado. El análisis de la cesta de compra es una técnica que se utiliza para rastrear la ubicación de los productos en las estanterías del supermercado y su influencia en las decisiones de compra. El análisis de la cesta de compra es un proceso que involucra la revisión de los datos de ventas de productos individuales sin tener en cuenta las interacciones entre ellos.

La minería de datos es una de las partes constitutivas del proceso de descubrimiento del conocimiento (KDD). Verdadero. Falso.

Qué le permite a una iniciativa de Customer Analytics el hecho de utilizar y Dominar Big Data?. Lidiar con múltiples fuentes y formatos de datos, Trabajar con grandes volúmenes de datos, Capturar y extraer datos a alta velocidad y Poner el foco en la calidad del dato y de los modelos de análisis. El dominio de Big Data permite a una iniciativa de Customer Analytics manejar eficazmente múltiples fuentes y formatos de datos, trabajar con grandes volúmenes de datos, capturar y extraer datos a alta velocidad, y centrarse en la calidad de los datos y los modelos de análisis. Utilizar Big Data en una iniciativa de Customer Analytics facilita la automatización de tareas administrativas, mejora la experiencia del cliente, optimiza los recursos de marketing y permite una comunicación más efectiva con los clientes. El uso de Big Data en Customer Analytics ayuda principalmente en la creación de estrategias de precios competitivos, en la mejora de la gestión de inventario, en la toma de decisiones de marketing basadas en datos y en la predicción de tendencias de compra. Dominar Big Data en Customer Analytics es esencial para reducir los costos operativos, mejorar la eficiencia en la cadena de suministro y personalizar las ofertas y promociones para satisfacer las necesidades individuales de los clientes.

¿Cuál es el foco principal del Business Intelligence en las organizaciones?. Permitir que usuarios no técnicos de áreas de negocio se familiaricen con los datos y puedan realizar análisis sencillos en modo autoservicio. El principal enfoque del Business Intelligence en las organizaciones es desarrollar software personalizado para la gestión de datos empresariales. El foco central del Business Intelligence en las organizaciones es automatizar todos los procesos de negocio para aumentar la eficiencia. La función principal del Business Intelligence en las organizaciones es supervisar la seguridad de la información y proteger los datos confidenciales. El objetivo principal del Business Intelligence en las organizaciones es permitir que los usuarios no técnicos de áreas de negocio se familiaricen con los datos y puedan realizar análisis sencillos en modo autoservicio.

En cuanto a tecnologías ¿qué técnicas utiliza Customer Analytics?. Técnicas de Business Intelligence, de Business Analytics, de Big Data y de la Gestión de Datos. Customer Analytics se basa principalmente en técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Customer Analytics utiliza principalmente técnicas de análisis de redes sociales y minería de datos. Las técnicas principales utilizadas en Customer Analytics incluyen Business Intelligence, Business Analytics, Big Data y Gestión de Datos. Customer Analytics se centra en el análisis de datos demográficos y no utiliza tecnologías específicas.

¿Cuáles de las siguientes son algunas de las técnicas que pertenecen a Business Intelligence?. OLAP, Cuadros de mando y Herramientas de ETL. Algoritmos de aprendizaje automático, análisis de regresión y procesamiento de lenguaje natural. Herramientas de visualización de datos, análisis de tendencias y clasificación de datos. Business Intelligence incluye técnicas como OLAP, Cuadros de mando y Herramientas de ETL. Business Intelligence se centra en la recopilación de datos en tiempo real y no utiliza técnicas específicas.

Carlos está haciendo un análisis de cesta de compra en su empresa. ¿A qué tipo de análisis pertenece el análisis de la cesta de compra?. Pertenece al análisis de afinidad. El análisis de la cesta de compra pertenece al análisis de mercado. El análisis de la cesta de compra se clasifica dentro del análisis financiero. El análisis de la cesta de compra forma parte del análisis de costos. El análisis de la cesta de compra pertenece al análisis de afinidad.

Si decimos que es necesario desarrollar nuevas metodologías de gestión y almacenamiento para volúmenes ingentes de datos… ¿A qué concepto de la analítica de datos hacemos referencia?. Big data. Nos referimos a la inteligencia artificial. Estamos hablando de la minería de datos. Hacemos referencia a la analítica de negocios. El concepto al que nos referimos es el de Big Data.

¿Cuáles son las metodologías de desarrollo más utilizadas en Customer Analytics? Seleccione las 3 tres correctas: KDD. CRISP-DM. SEMMA. RFM. ABCD.

Carlos va a utilizar un análisis de afinidad para hacer minería de datos en la empresa en la cual está trabajando. ¿Qué es el análisis de afinidad?. Es un análisis de datos y una técnica de minería de datos que busca relaciones entre actividades realizadas (o registradas) de individuos, grupos u objetos. El análisis de afinidad es una técnica de análisis estadístico que se utiliza para medir la correlación entre variables en un conjunto de datos. El análisis de afinidad es un proceso que evalúa la satisfacción del cliente y su lealtad hacia la empresa. El análisis de afinidad se enfoca en la optimización de los procesos de producción en una organización. El análisis de afinidad es una técnica que se utiliza para identificar las preferencias de los clientes y las asociaciones entre productos comprados en un contexto de minería de datos.

Juan propone como objetivo a su equipo conocer la probabilidad de que sus clientes respondan ante estímulos de marketing. ¿Qué categoría de conocimiento quiere analizar?. Quiere analizar el interés. Juan quiere analizar la satisfacción del cliente. Juan quiere analizar la rentabilidad de sus clientes. Juan quiere analizar la probabilidad de respuesta del cliente a estímulos de marketing, lo que cae en la categoría de comportamiento del cliente. Juan quiere analizar la demografía de sus clientes.

Si analizamos la "cuota de cartera" o wallet share del cliente… ¿A qué categoría de conocimiento pertenece?. Rentabilidad. La cuota de cartera del cliente pertenece a la categoría de conocimiento de la satisfacción del cliente. La cuota de cartera del cliente pertenece a la categoría de conocimiento de la demografía del cliente. La cuota de cartera del cliente pertenece a la categoría de conocimiento de la retención de clientes. La cuota de cartera del cliente pertenece a la categoría de conocimiento de la rentabilidad.

Si decimos que: "se busca comprender la relación del cliente y la organización a largo plazo."... ¿A qué categoría de conocimiento hacemos referencia?. Ciclo de vida. Cuando buscamos comprender la relación a largo plazo entre el cliente y la organización, nos referimos a la categoría de conocimiento de la demografía del cliente. Cuando buscamos comprender la relación a largo plazo entre el cliente y la organización, estamos hablando de la categoría de conocimiento de la satisfacción del cliente. Cuando buscamos comprender la relación a largo plazo entre el cliente y la organización, nos encontramos en la categoría de conocimiento del ciclo de vida del cliente. Cuando buscamos comprender la relación a largo plazo entre el cliente y la organización, nos referimos a la categoría de conocimiento de la rentabilidad del cliente.

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 correctas. Una de las características es la granularidad del dato. Una de las características es el multisector. Una de las características es la multiplataforma. Una de las características es la temporalidad de los datos, es decir, la capacidad de analizar tendencias a lo largo del tiempo. Una de las características es la diversidad de fuentes de datos, lo que implica la integración de información de diversas fuentes para un análisis más completo.

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 la satisfacción del cliente, ya que la cuota de cartera del cliente puede estar influenciada por la satisfacción y lealtad del cliente. Debería centrarse en la demografía del cliente, ya que conocer la composición de su base de clientes puede ser relevante para analizar la cuota de cartera. Debería centrarse en el ciclo de vida del cliente, ya que entender cómo evoluciona la relación con el cliente a lo largo del tiempo puede afectar la cuota de cartera. Debería centrarse en el comportamiento del cliente, ya que las acciones y decisiones de compra de los clientes pueden influir en la cuota de cartera.

Si decimos que: "se busca conocer la probabilidad de que los clientes respondan ante estímulos de marketing" ... ¿A qué categoría de conocimiento hacemos referencia?. Interés. Cuando buscamos conocer la probabilidad de que los clientes respondan ante estímulos de marketing, nos referimos a la categoría de conocimiento de la rentabilidad. Cuando buscamos conocer la probabilidad de que los clientes respondan ante estímulos de marketing, estamos hablando de la categoría de conocimiento de la satisfacción del cliente. Cuando buscamos conocer la probabilidad de que los clientes respondan ante estímulos de marketing, nos encontramos en la categoría de conocimiento del comportamiento del cliente. Cuando buscamos conocer la probabilidad de que los clientes respondan ante estímulos de marketing, nos referimos a la categoría de conocimiento de la demografía del cliente.

En un proyecto de Customer Analytics... ¿De qué depende el/los tipos de análisis a realizar?. Estrategia y tipo de conocimiento. El tipo de análisis a realizar en un proyecto de Customer Analytics depende de la tecnología y el presupuesto disponible. El tipo de análisis a realizar en un proyecto de Customer Analytics depende exclusivamente de la disponibilidad de datos. El tipo de análisis a realizar en un proyecto de Customer Analytics depende de la ubicación geográfica de los clientes. El tipo de análisis a realizar en un proyecto de Customer Analytics depende de la cantidad de empleados en la empresa.

En el call center se están aplicando distintas funcionalidades del CRM ¿Cuáles son los tipos de CRM que podemos encontrar?. Operacional. Los tipos de CRM que podemos encontrar incluyen el CRM Analítico y el CRM Colaborativo. Los tipos de CRM que podemos encontrar son el CRM Basado en la Nube y el CRM de Código Abierto. Los tipos de CRM que podemos encontrar son el CRM de Software Propietario y el CRM de Software Libre. Los tipos de CRM que podemos encontrar son el CRM Social y el CRM Móvil.

Si en tu compañía se debe transformar los datos en conocimiento, ¿A qué modelos debieras recurrir para lograrlo?. Al Modelo KDD. Deberías recurrir al Modelo SEMMA para transformar los datos en conocimiento. Deberías recurrir al Modelo CRM para transformar los datos en conocimiento. Deberías recurrir al Modelo OLAP para transformar los datos en conocimiento. Deberías recurrir al Modelo PNL (Procesamiento de Lenguaje Natural) para transformar los datos en conocimiento.

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. Deberías recurrir al Modelo SEMMA para transformar los datos en conocimiento. Deberías recurrir al Modelo CRM para transformar los datos en conocimiento. Deberías recurrir al Modelo OLAP para transformar los datos en conocimiento. Deberías recurrir al Modelo PNL (Procesamiento de Lenguaje Natural) para transformar los datos en conocimiento.

¿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. Gestionar con rapidez grandes volúmenes de datos, desarrollar, testar, entrenar y monitorizar modelos predictivos se relaciona con el uso de técnicas de Aprendizaje Automático (Machine Learning). Gestionar con rapidez grandes volúmenes de datos, desarrollar, testar, entrenar y monitorizar modelos predictivos está relacionado con el uso de técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP). Gestionar con rapidez grandes volúmenes de datos, desarrollar, testar, entrenar y monitorizar modelos predictivos se refiere a la metodología CRISP-DM. Gestionar con rapidez grandes volúmenes de datos, desarrollar, testar, entrenar y monitorizar modelos predictivos se asocia con el análisis de la satisfacción del cliente.

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

¿Cómo puede lograrse la retención de clientes mediante el análisis de cesta de compra?. Creando argumentos con productos interesantes para evitar la fuga del cliente. Identificando patrones de compra y ofreciendo descuentos personalizados en productos que el cliente suele comprar. Lanzando promociones generales para todos los clientes sin tener en cuenta su historial de compras. Realizando encuestas a los clientes para entender sus preferencias y luego ajustando la oferta en consecuencia. Aumentando los precios de los productos para aumentar los ingresos y, por lo tanto, la retención de clientes.

¿Mediante qué tipo de análisis se puede mejorar la colocación de los productos en un supermercado, catálogo o web de comercio electrónico?. Análisis de cesta de compras. Análisis de segmentación de clientes. Análisis de precios y promociones. Análisis de la competencia en el mercado. Análisis de la logística de distribución.

¿Qué es el análisis de afinidad?. Es un análisis de datos y una técnica de minería de datos que busca relaciones entre actividades realizadas (o registradas) de individuos, grupos u objetos. El análisis de afinidad se centra en la evaluación de la rentabilidad de los clientes. El análisis de afinidad busca comprender la demografía de los consumidores. El análisis de afinidad es una técnica para predecir el comportamiento futuro de los clientes. El análisis de afinidad se enfoca en la optimización de los procesos internos de la empresa.

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

¿Cuál es la metodología de desarrollo más utilizada en Customer Analytics?. KDD. SEMMA. CRISP-DM. ABCD. RFM.

¿A qué tipo de análisis pertenece el análisis de la cesta de compra?. Análisis de afinidad (mira que más compraron). El análisis de la cesta de compra pertenece al análisis de mercado y competencia. El análisis de la cesta de compra pertenece al análisis financiero de la empresa. El análisis de la cesta de compra pertenece al análisis de la satisfacción del cliente. El análisis de la cesta de compra pertenece al análisis de la distribución y logística de productos.

Ana está realizando un proyecto de Customer Analytics y debe definir el/los tipo/s de análisis a realizar. ¿De qué va a depender su elección?. Va a depender de la estrategia y tipo de conocimiento. La elección del tipo de análisis va a depender de la disponibilidad de recursos financieros. La elección del tipo de análisis va a depender de la ubicación geográfica de los clientes. La elección del tipo de análisis va a depender de la cantidad de empleados en la empresa. La elección del tipo de análisis va a depender de la tecnología utilizada en la empresa.

Customer Analytics hace referencia a la captura, gestión, y generación de valor estratégico de los datos de cliente de una organización. 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 del CRM analítico es optimizar la gestión de recursos humanos en el contact center. El objetivo del CRM analítico es mejorar la infraestructura de tecnología de la empresa. El objetivo del CRM analítico es automatizar los procesos de ventas en el contact center. El objetivo del CRM analítico es medir la eficiencia operativa en el contact center.

En una empresa, ¿qué son capaces de simular los departamentos de Recursos Humanos utilizando Big Data y Analítica avanzada?. Rotación estimada, costes laborales, bajas laborales y plantilla estimada. Los departamentos de Recursos Humanos utilizando Big Data y Analítica avanzada son capaces de simular el flujo de efectivo de la empresa. Los departamentos de Recursos Humanos utilizando Big Data y Analítica avanzada pueden simular el rendimiento de los productos de la empresa. Los departamentos de Recursos Humanos utilizando Big Data y Analítica avanzada pueden simular las estrategias de marketing de la empresa. Los departamentos de Recursos Humanos utilizando Big Data y Analítica avanzada pueden simular la cadena de suministro de la empresa.

¿Quién define las métricas para la interpretación de datos?. Las métricas son personalizadas y definidas por el cliente. Las métricas son definidas por el departamento de Recursos Humanos de la empresa. Las métricas son definidas por los analistas de datos de la empresa. Las métricas son definidas por el gobierno federal o local. Las métricas son definidas por la industria en la que opera la empresa.

Algunas de las ventajas de los informes clásicos reutilizables son. Producen un excelente resultado para consultas rutinarias. Facilitan la personalización de informes para cada situación única. Proporcionan una presentación visual atractiva de los datos. Permiten la automatización completa de la generación de informes. Son especialmente útiles para el análisis de datos en tiempo real.

Algunas de las ventajas de los informes clásicos reutilizables son. Seleccione las 2 (dos) correctas. Producen un excelente resultado para consultas rutinarias. Ofrecen resultados confiables y consistentes porque los informes son cuidadosamente desarrollados y probados. Proporcionan presentaciones visuales atractivas. Facilitan la personalización de informes. Ofrecen resultados confiables y consistentes porque los informes son cuidadosamente desarrollados y probados.

Julia debe mostrarle la información de las tendencias que le interesan a la empresa al gerente de marketing. ¿Cuáles son los gráficos de Big Data que debería usar Julia? Seleccione las 2 correctas: Debería utilizar nubes de palabras. Debería utilizar mapas de calor. Debería utilizar gráficos de dispersión. Debería utilizar diagramas de barras. Debería utilizar gráficos de líneas.

¿Qué nos permite es uso de la visualización de datos? Selecciones las 4 opciones correctas. Disponer de información de manera gráfica y visual. Descubrir estacionalidades en los datos. Identificar visualmente la distribución de un set de datos. Identificar con mayor facilidad comportamientos atípicos en los datos (valores atÌpicos). Facilitar la comunicación de información compleja de manera más comprensible y efectiva.

¿Qué ventajas ofrecen las herramientas de data de visualización actual? Selecciones las 3 (tres) opciones correctas. Incorporar analítica en tiempo real y mostrar los resultados gráficamente. Costo bajo o casi nulo por ser open source. Disponibilidad de información del negocio en tiempo real. Facilitar la identificación de patrones y tendencias en los datos. Mejorar la toma de decisiones al proporcionar una representación visual de los datos.

En un entorno de trabajo Business Intelligence, ¿Cuáles son las dos capas en las que se engloban sus acciones estratégicas? Selecciones la opción correcta. Las acciones estratégicas se engloban en la capa de negocio y en la capa de soporte. Las acciones estratégicas se engloban en la capa de visualización y en la capa de procesamiento. Las acciones estratégicas se engloban en la capa de usuario y en la capa de infraestructura. Las acciones estratégicas se engloban en la capa de análisis y en la capa de almacenamiento. Las acciones estratégicas se engloban en la capa de presentación y en la capa de integración.

¿Qué nos permite el uso de la visualización de datos? Seleccione las 4 (cuatro) Correctas: Descubrir estacionalidades en los datos. Identificar con mayor facilidad comportamientos atípicos en los datos (Valores atípicos). Identificar visualmente la distribución de un set de datos. Disponer de información de manera gráfica y visual. Facilitar la comunicación efectiva de insights y hallazgos a partes interesadas no técnicas.

¿Qué es la visualización de datos?. Es la presentación de datos en un formato gráfico o pictórico. La visualización de datos es el proceso de crear representaciones visuales de información para facilitar su comprensión y análisis. La visualización de datos es una técnica que utiliza diagramas y gráficos para resumir y presentar información de manera visual. La visualización de datos es una herramienta que convierte datos numéricos en imágenes o gráficos para ayudar a las personas a comprender patrones y tendencias. La visualización de datos es una forma de comunicar información de manera efectiva a través de elementos visuales como gráficos, mapas y diagramas.

¿En qué tipos de empresas se usa la visualización de datos?. En todo tipo de empresa, independientemente de la industria o el tamaño. La visualización de datos se utiliza principalmente en empresas de tecnología y software. La visualización de datos es común en empresas de análisis de mercado y consultoría. La visualización de datos es esencial en empresas de investigación científica y académica. La visualización de datos se encuentra en su mayoría en empresas de manufactura y producción.

¿Cuál es el objetivo principal de la visualización de datos?. Representar visualmente información relevante para la toma de decisiones Tácticas y Estratégicas. El objetivo principal de la visualización de datos es simplificar la presentación de datos complejos para que sean más comprensibles. El objetivo principal de la visualización de datos es proporcionar un formato estético y atractivo para la información empresarial. El objetivo principal de la visualización de datos es generar gráficos y diagramas atractivos para presentaciones ejecutivas. El objetivo principal de la visualización de datos es presentar información de manera accesible y efectiva para la toma de decisiones tácticas y estratégicas en una organización.

¿Por qué es importante la visualización de datos?. Porque permite a los responsables de la toma de decisiones ver los análisis presentados visualmente, para que puedan captar conceptos difíciles o identificar nuevos patrones. La visualización de datos es importante porque mejora la estética de los informes empresariales. La visualización de datos es importante porque agiliza la entrada de datos en sistemas de gestión. La visualización de datos es importante porque reduce la necesidad de análisis cualitativo. La visualización de datos es importante porque permite una comprensión más rápida y efectiva de los análisis, lo que facilita la toma de decisiones y la identificación de patrones clave.

Big data, con sus vastos volúmenes de datos, es en gran medida inútil sin la funcionalidad de análisis y presentación de datos que se encuentra en las herramientas de análisis visual. Verdadero. Falso.

¿Qué es un dashboard o tablero de control?. Es una herramienta de visualización de datos que muestra el estado actual de las métricas y los indicadores claves de rendimiento (KPI) para una empresa. Un dashboard o tablero de control es un sistema de alerta temprana para problemas en la producción. Un dashboard o tablero de control es un tipo de software de análisis de datos. Un dashboard o tablero de control es un archivo de registro de actividades de la empresa. Un dashboard o tablero de control es un conjunto de indicadores de desempeño utilizados para evaluar el rendimiento de los empleados.

¿Qué es Business Intelligence o BI?. Conjunto de estrategias, aplicaciones, datos, productos, tecnologías y arquitectura técnicas, los cuales están enfocados a la administración y creación de conocimiento sobre el medio, a través del análisis de los datos existentes en una organización o empresa. Business Intelligence (BI) es un software de gestión de proyectos utilizado en la industria de la construcción. Business Intelligence (BI) es una técnica de análisis de mercado para evaluar la competencia. Business Intelligence (BI) es una metodología para optimizar la cadena de suministro en la industria manufacturera. Business Intelligence (BI) es un conjunto de estrategias y tecnologías centradas en la administración y generación de conocimiento a través del análisis de datos en una organización o empresa.

¿Es necesario tener un perfil técnico para la visualización de datos?. Es innecesario tener perfil técnico para entender la visualización de datos, pero es importante contar con herramientas tales como el análisis predictivo, la ingeniería de datos, el análisis estadístico, etc. Es esencial tener un perfil técnico para comprender y utilizar la visualización de datos de manera efectiva. No es necesario tener un perfil técnico para utilizar herramientas de visualización de datos, ya que muchas de ellas son intuitivas y fáciles de usar. La visualización de datos es exclusivamente para personas con formación técnica y no es accesible para quienes no tienen experiencia en tecnología. Aunque no es imprescindible tener un perfil técnico, contar con habilidades en análisis predictivo, ingeniería de datos, análisis estadístico y otras áreas relacionadas puede mejorar significativamente la comprensión y el uso de la visualización de datos.

El análisis visual es un componente del software de inteligencia empresarial que hace hincapié en: (seleccione las dos correctas). Una interfaz gráfica notablemente fácil. Visualizaciones o gráficos como salida. Representaciones visuales de datos en lugar de tablas de números. La comunicación efectiva de información a través de elementos visuales. Facilitar la toma de decisiones mediante la presentación de información de manera visual y comprensible.

¿Cómo se llaman los sistemas que pueden definirse como un conjunto de técnicas y herramientas para la transformación de grandes cantidades de datos, sin procesar en información visual coherente y útil para el análisis de los negocios en cuestión de segundos?. Data minning. Business Analytics. Adobe Analytics.

Damián está armando un reporte para visualizar la información del área contable para llevar a cabo varios procesos dentro de la empresa. ¿Con qué objetivo está realizando la visualización de datos?. Con el objetivo de representar visualmente información relevante para la toma de decisiones tácticas y Estratégicas. Con el objetivo de simplificar la presentación de datos financieros complejos. Con el objetivo de mejorar la comunicación de métricas financieras clave a los responsables de la toma de decisiones. Con el objetivo de facilitar la identificación de tendencias y patrones en los datos contables. Con el objetivo de agilizar la comprensión de la información financiera por parte de los empleados del área contable.

¿Qué aspectos deben considerarse fundamentales al momento de realizar reportes de visualización de datos en una organización? Seleccione las 3 (Tres) respuestas correctas. La calidad de los datos. La necesidad por parte del negocio o un área determinada de la organización. • La disponibilidad de los datos en un almacén de datos. La adecuada selección de las herramientas de visualización de datos. La seguridad y privacidad de los datos utilizados en los informes de visualización.

¿Qué aspectos deben considerarse fundamentales al momento de realizar reportes de visualización de datos en una organización? Seleccione 1 (una) respuestas correcta. La necesidad por parte del negocio o un área determinada de la organización. La comprensión de los indicadores clave de rendimiento (KPI) relevantes para el informe. La experiencia y habilidades del equipo encargado de crear y utilizar los informes de visualización de datos. La capacidad de actualizar y mantener los informes de manera periódica para reflejar cambios en los datos y las necesidades de la organización. La alineación de los informes de visualización de datos con los objetivos estratégicos de la organización.

Los datos en sí mismos aportan valor. Esto es precisamente lo que hace el business intelligence. Falso. Verdadero.

¿Que factures influyen en el éxito de implementar BI en una compañía? Seleccione las 4 (cuatro) opciones correctas: Apertura organizacional. Datos secundarios de apoyo. Mano de obra de análisis. Calidad de datos como valores incorrectos o faltantes. Mano de obra de datos.

La visualización de datos utiliza gráficos, generalmente interactivos, para exponer grandes cantidades de números de manera artística, haciendo más fácil su comprensión. Verdadero. Falso.

¿Cuál es el objetivo principal de las herramientas de visualización?. Disponibilidad gráfica y visual de la información analítica para la toma de decisiones. Facilitar la creación de informes financieros. Optimizar el proceso de entrada de datos. Agilizar la comunicación interna en la organización. Realizar análisis predictivos de mercado.

¿En qué capas se puede estructurar un sistema de Big Data?. Capa de Integración, capa de modelado, capa de explotación. Capa de adquisición de datos, capa de procesamiento, capa de almacenamiento. Capa de desarrollo, capa de análisis, capa de visualización. Capa de seguridad, capa de auditoría, capa de administración. Capa de hardware, capa de software, capa de redes.

Juan se está desempeñando como ingeniero de datos en una compañía y tiene que aplicar Big Data para dar solución a una problemática de la compañía. ¿Qué técnicas y tecnologías asociadas a Big Data puede utilizar? Seleccione la correcta: Puede utilizar la captura, procesamiento, análisis y visualización de los datos. Puede utilizar solamente la captura de datos sin necesidad de procesamiento, análisis ni visualización. Puede utilizar solo el análisis de datos sin necesidad de captura, procesamiento ni visualización. Puede utilizar solo la visualización de datos sin necesidad de captura, procesamiento ni análisis. Puede utilizar la captura, procesamiento, análisis y visualización de datos, pero también debe considerar la gestión de datos y la escalabilidad en un entorno de Big Data.

¿Cuál es hoy en día el uso más común de las herramientas de visualización?. Como una herramienta de informes de BI, para generar cuadros de mando automáticos que realicen un seguimiento del rendimiento de la empresa a través de indicadores clave o KPI. Como una herramienta de diseño gráfico para crear logotipos y material publicitario. Como una herramienta de edición de imágenes y fotos. Como una herramienta de comunicación interna en la empresa. Como una herramienta de programación para desarrollar aplicaciones móviles.

¿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 (outlliers), distribuciones, comportamientos ocultos y/o repetitivos. Facilitar la entrada de datos en sistemas de gestión. Agilizar la comunicación interna en la organización. Mejorar la presentación de informes a clientes. Facilitar la automatización de tareas administrativas.

¿Qué tipos de datos son entendibles más fácilmente, desde el punto de vista empresarial, a través de la visualización de datos?. Datos matemáticos y estadísticos. Datos geográficos y mapas. Datos financieros y económicos. Datos de encuestas y opiniones de clientes. Datos de seguimiento de ventas y marketing.

¿Qué idea sustenta la necesidad de la visualización de datos en un entorno big data?. Visualizar información proveniente de datos estructurados y no estructurados en tiempo real. Transformar datos en información más atractiva y estética. Agilizar la recopilación de datos de múltiples fuentes. Facilitar la presentación de informes de datos complejos. Simplificar la entrada de datos en sistemas de gestión.

¿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. A través de representaciones 3D de datos para una comprensión más profunda. Mediante la incorporación de análisis predictivos en tiempo real. Utilizando técnicas de inteligencia artificial para generar visualizaciones automatizadas. Ofreciendo opciones de personalización avanzadas para el usuario.

¿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 una técnica específica para representar información utilizando gráficos y elementos visuales. Es un proceso de transformar datos en imágenes para hacerlos más atractivos. Es una estrategia para mejorar la entrada de datos en sistemas de gestión. Es una herramienta exclusiva para analizar datos numéricos.

¿Por qué las empresas están realizando inversiones masivas en software para análisis visual e inteligencia de negocios?. Porque la Big Data abre posibilidades transformadoras para productos, servicios y mercados. Porque el análisis visual e inteligencia de negocios es una tendencia de moda en la industria. Porque las inversiones en software de análisis visual ofrecen retornos inmediatos en términos de beneficios financieros. Porque las empresas están siguiendo la tendencia de la competencia en la adopción de estas tecnologías. Porque la visualización y la inteligencia de negocios son esenciales para mejorar la toma de decisiones y la competitividad en un entorno empresarial cada vez más complejo.

La principal característica de la visualización de datos es representar visualmente la información relevante para la toma de decisiones tácticas y estratégicas. Verdadero. Falso.

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 permita al alto management la toma de decisiones eficiente. Deberá incluir una amplia variedad de gráficos y visualizaciones para impresionar al cliente. Deberá ser altamente personalizable para adaptarse a las preferencias individuales de los usuarios. Deberá contener elementos de juego para aumentar la interacción y el compromiso de los usuarios. Deberá estar completamente automatizado y no requerir intervención humana para la toma de decisiones.

Cuando un científico de datos está escribiendo avanzados análisis predictivos o algoritmos de aprendizaje automático, ¿Qué función cumple la visualización de los datos?. Visualizar los datos para monitorearlos y garantizar que los modelos funcionen según lo previsto. Ayudar a los científicos de datos a recopilar datos de fuentes externas. Proporcionar información adicional que no está presente en los datos originales. Facilitar la comunicación de los resultados de los análisis predictivos a las partes interesadas. Realizar análisis estadísticos en lugar de visualizar datos.

¿Qué es un dashboard o tablero de control?. Es una herramienta de visualización de datos que muestra el estado actual de las métricas y los indicadores claves de rendimiento (KPI) para una empresa. Es una herramienta de control de acceso a sistemas informáticos. Es una herramienta de diseño gráfico para crear presentaciones. Es una herramienta de edición de imágenes y gráficos. Es una herramienta de comunicación interna en la organización.

¿Qué es Busines Intelligence o BI?. Conjunto de estrategias, aplicaciones, datos, productos, tecnologías y arquitectura técnica, que está enfocada en la administración y creación de conocimiento sobre el medio, a través del análisis de los datos existentes en una organización o empresa. Es un conjunto de herramientas de desarrollo de software. Es un enfoque exclusivo para la gestión de recursos humanos. Es una estrategia de marketing para aumentar la visibilidad de una empresa. Es una técnica para evaluar la competencia en el mercado.

¿Qué tipos de gráficos pueden utilizarse en Big Data?. Cuadros de mando (scorecard), mapas de calor, diagramas de dispersión o nubes de palabras. Gráficos de barras y gráficos circulares. Gráficos de líneas y gráficos de área. Gráficos de dispersión y diagramas de caja. Gráficos de treemaps y gráficos de Sankey.

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 ayudando a recopilar datos de manera más eficiente. Está facilitando la comunicación de los resultados a los stakeholders. Está generando automáticamente los algoritmos de aprendizaje automático. Está realizando análisis estadísticos en lugar de visualizar datos.

¿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 geográficos y mapas. Datos financieros y económicos. Datos de encuestas y opiniones de clientes. Datos de seguimiento de ventas y marketing.

¿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 están optando por desarrollar sus propias soluciones de gestión de datos masivos. Las empresas están buscando software de análisis de datos en lugar de gestión de datos masivos. Las empresas están priorizando la seguridad de datos en lugar de la gestión de datos masivos. Las empresas están adoptando soluciones de nube para la gestión de datos masivos.

El gerente de gobierno de datos, está intentando convence 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 difÌciles o identificar nuevos patrones. Porque la visualización de datos es una función clave para garantizar la seguridad de los datos en la organización. Porque la visualización de datos puede ayudar a la empresa a cumplir con las regulaciones de privacidad de datos. Porque la visualización de datos es esencial para mejorar la eficiencia operativa en la empresa. Porque la visualización de datos es un requisito obligatorio en el mercado laboral actual.

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. No permite la creación de gráficos y visualizaciones interactivas. No es adecuado para el análisis de datos a gran escala. No proporciona opciones avanzadas de filtrado y segmentación de datos. No permite la colaboración en tiempo real en proyectos de análisis de datos.

¿Qué es visual analytics?. La visualización de datos junto con el razonamiento analítico. Una disciplina que utiliza gráficos y representaciones visuales para simplificar la comprensión de datos complejos. Una técnica que facilita la detección de patrones, tendencias y anomalías en grandes conjuntos de datos. Un enfoque que permite a los usuarios explorar datos de manera interactiva y realizar análisis en tiempo real. La combinación de herramientas de visualización con capacidades analíticas avanzadas para tomar decisiones basadas en datos de manera más efectiva.

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. Los científicos de datos demandan gráficos diseñados en Big Data. Los analistas financieros demandan gráficos diseñados en Big Data. Los diseñadores gráficos demandan gráficos diseñados en Big Data. Los clientes o stakeholders de la compañía demandan gráficos diseñados en Big Data para comprender mejor la situación de la empresa.

¿Qué pueden aportar las técnicas de inteligencia artificial (IA) a la visualización de datos?. Se puede lograr incluir la captura de capacidades de visualización de conocimiento para facilitar el análisis de los datos. Las técnicas de IA pueden automatizar la generación de visualizaciones de datos basadas en patrones identificados en los datos. La IA puede personalizar las visualizaciones de datos según las preferencias individuales de los usuarios. La IA puede identificar automáticamente insights y tendencias en los datos y destacarlos en las visualizaciones. La IA puede mejorar la accesibilidad de las visualizaciones de datos para usuarios con discapacidades.

¿Qué abarcan las técnicas y tecnologías asociadas a Big Data?. Captura, procesamiento, an·lisis y visualizaciÛn de datos. Almacenamiento y gestión de grandes volúmenes de datos. Integración de datos de múltiples fuentes. Automatización de procesos de limpieza y transformación de datos. Implementación de medidas de seguridad y privacidad de datos.

Algunas de las ventajas de los informes clásicos reutilizables son: seleccione las 3 (tres) opciones correctas. Producen un excelente resultado para consultas rutinarias. Ofrecen resultados confiables y consistentes porque los informes son cuidadosamente desarrollados y probados. Se pueden producir de manera eficiente cuando el volumen de datos es modesto y la cantidad de fuentes de datos es bajo. Ahorran tiempo y recursos al no requerir la creación de informes desde cero cada vez. Garantizan la consistencia y la estandarización en los informes utilizados de manera recurrente.

¿Cuál es uno de los motivos por los que Excel es considerada una herramienta poco adecuada para Visual Analytics?. Limita severamente el volumen de datos que se puede consultar con éxito. Carece de capacidades avanzadas de visualización, como la generación automática de gráficos interactivos. No ofrece opciones avanzadas de análisis predictivo y aprendizaje automático. No es escalable para el procesamiento de grandes volúmenes de datos en tiempo real. No permite la colaboración efectiva en proyectos de visualización de datos a nivel empresarial.

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. Diría que implica representar información de manera visual para facilitar la comprensión y la toma de decisiones. Mencionaría que se trata de convertir datos en gráficos, tablas y otros elementos visuales para transmitir información de manera efectiva. Añadiría que su función es ayudar a transformar datos complejos en insights claros y comprensibles para diferentes audiencias. Carlos podría explicar que la visualización de datos es una herramienta esencial para convertir números y estadísticas en representaciones visuales que cuentan una historia y revelan patrones y tendencias ocultas en los datos.

¿Qué abarcan las técnicas y tecnologías asociadas a Big Data?. Captura, procesamiento, análisis y visualización de datos. Además, involucran la integración de datos de múltiples fuentes para obtener una visión más completa. También incluyen la automatización de procesos de limpieza y transformación de datos para su posterior análisis. Abarcan el desarrollo de modelos de aprendizaje automático y análisis avanzados para extraer insights significativos de los datos. Involucran la implementación de soluciones de escalabilidad y rendimiento para manejar grandes volúmenes de datos de manera eficiente.

Big data, con sus vastos volúmenes de datos, es en gran medida inútil sin la funcionalidad de análisis y presentación de datos que se encuentra en las herramientas de análisis visual. Verdadero. Falso.

¿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 y visualización de la información. Categorización de datos, generación de insights y presentación de resultados. Extracción de datos, limpieza de datos y modelado de datos. Análisis exploratorio de datos, generación de patrones y evaluación de resultados. Preprocesamiento de datos, modelado de datos y validación de resultados.

¿Qué significa Visual Analytics?. La visualización de datos junto con el razonamiento analítico. La combinación de representación gráfica de datos con la toma de decisiones basada en análisis. La aplicación de técnicas visuales para explorar y entender grandes conjuntos de datos. El uso de herramientas de análisis avanzado para mejorar la interpretación de datos visuales. La integración de análisis estadístico y visualización de datos para obtener insights significativos.

Juan, gerente comercial de la empresa Granos SRL, necesita ir monitoreando los movimientos de los productos para ir haciendo ajuste en la operación del negocio. ¿Qué tipo de gráficos se usa para mostrar en tiempo real datos de big data?. Se utiliza cuadros de mando empresariales o dashboards. Se utilizan gráficos de series temporales para mostrar datos en tiempo real. Se recurre a gráficos de barras interactivos para visualizar datos de Big Data en tiempo real. Se emplean mapas de calor para representar visualmente la actividad en tiempo real. Se utilizan diagramas de flujo dinámicos para mostrar los movimientos de los productos en tiempo real.

¿Cuáles son los principales proveedores o plataformas de software para visualización y analítica más demandadas en el mercado?. Tableau, Power BI, Microestrategy. QlikView, Looker, Sisense. IBM Cognos, Domo, SAS Visual Analytics. Google Data Studio, TIBCO Spotfire, Pentaho. Oracle Analytics Cloud, SAP BusinessObjects, ThoughtSpot.

¿Cómo se llama el proceso que utiliza tecnologías para presenta… decisiones?. Data Discovery. Pero No está completa la pregunta. Data Visualization. Data Exploration. Data Analytics. Data Interpretation.

Juan les dice a sus empleados que la empresa busca comprender la relación del cliente y la organización a largo plazo. ¿A qué categoría de conocimiento hace referencia?. Hace referencia al ciclo de vida. Hace referencia a la retención del cliente. Hace referencia a la lealtad del cliente. Hace referencia a la satisfacción del cliente. Hace referencia a la rentabilidad a largo plazo.

¿Cuáles de las siguientes son fases por las que atraviesa la empresa que van incrementando el valor que se genera a partir de dichos datos? Seleccione las 2 (dos) opciones correctas: Análisis predictivo. Análisis de diagnóstico. Análisis descriptivo. Análisis prescriptivo. Análisis exploratorio.

Una empresa de seguridad física está desarrollando un sistema de reconocimiento facial para aumentar la seguridad de la compañía. ¿Qué tecnología utilizarías para desarrollar el reconocimiento facial?. Utilizaría inteligencia artificial. Utilizaría aprendizaje profundo (deep learning). Utilizaría redes neuronales convolucionales (CNN). Utilizaría algoritmos de procesamiento de imágenes. Utilizaría tecnologías biométricas.

De acuerdo a las múltiples características que definen a Customer Analytics, estas son: seleccione las 4 (cuatro) opciones correctas. Multisector. La granularidad del dato. Longitudinal. Multiplataforma. Multicanal.

¿Qué tipo de sistema ha sido parte constitutiva de las raíces del Customer Analytics?. CRM. ERP. SCM. HRM. ERM.

¿A qué hacer referencia el Customer Journey en Customer Analytics?. Al proceso de compra del cliente. A la experiencia del cliente a lo largo de su interacción con la empresa. A la trayectoria del cliente desde el descubrimiento de un producto hasta la compra. Al ciclo de vida del cliente en relación con la empresa. A la evolución de las preferencias y necesidades del cliente.

¿A qué tipo de análisis pertenece el análisis de la cesta de compra?. Análisis de afinidad. Análisis de segmentación. Análisis de comportamiento del cliente. Análisis de tendencias de compra. Análisis de asociaciones de productos.

Desde el área de fidelización te solicitan crear una estrategia para retener clientes y se te ocurre hacerlo a través de un análisis de cesta de compra. ¿Cómo puede lograrse la retención de clientes mediante ese análisis?. Puede lograrse creando argumentos con productos interesantes para evitar la fuga del cliente. Puede lograrse identificando patrones de compra de clientes leales y ofreciendo recompensas o descuentos personalizados. Puede lograrse identificando productos complementarios que puedan promocionarse junto con los productos que los clientes ya compran. Puede lograrse mejorando la experiencia de compra y brindando un servicio al cliente excepcional. Puede lograrse segmentando a los clientes en grupos según sus preferencias de compra y adaptando las estrategias de retención a cada grupo.

¿Cuáles son los tipos de CRM que podemos encontrar? Seleccione las 2 (dos) opciones correctas. Operacional. Analítico. Colaborativo. Estratégico. Social.

¿Qué departamento de las organizaciones ha liderado tradicionalmente el desarrollo del CRM analítico?. El departamento de marketing. El departamento de ventas. El departamento de servicio al cliente. El departamento de tecnología de la información (TI). El departamento de análisis de datos.

¿Cuál es el objetivo del CRM analítico?. Garantizar la correcta explotación de la información de clientes. Optimizar la gestión de ventas y marketing. Mejorar la toma de decisiones basadas en datos sobre clientes. Personalizar las interacciones con los clientes. Identificar oportunidades de crecimiento y retención de clientes.

¿Qué son capaces de simular los departamentos de recursos humanos utilizando big data y analítica avanzada?. Son capaces de simular la rotación estimada, los costes laborales, las bajas laborales y la plantilla estimada. Son capaces de simular la eficiencia de los procesos de reclutamiento y selección de personal. Son capaces de simular el impacto de las políticas de compensación y beneficios en la retención de empleados. Son capaces de simular la productividad y el desempeño de los empleados en diferentes escenarios. Son capaces de simular la demanda de talento y las necesidades futuras de contratación.

Considerando las distintas fases en la evolución del entendimiento del cliente a partir de los datos: seleccione las 4 (cuatro) opciones correctas. Análisis descriptivo. Análisis prescriptivo. Análisis diagnóstico. Análisis predictivo. Análisis de comportamiento del cliente.

Una organización que logró desarrollar su estrategia de Customer Analytics hasta la fase de Análisis Descriptivo, ¿qué valor genera a partir de los datos de sus clientes?. La organización es capaz de entender qué pasó en las interacciones del cliente. La organización puede identificar patrones y tendencias en el comportamiento de los clientes. La organización puede segmentar a sus clientes en grupos con características similares. La organización puede evaluar el rendimiento de sus estrategias de marketing y ventas. La organización puede tomar decisiones basadas en datos para mejorar la satisfacción del cliente.

Mediante el análisis de datos de sus clientes, ¿Qué ventajas obtienen empresas como Google?. Pueden identificar potenciales necesidades y preferencias de los usuarios y ajustar el tipo de publicidades que son…. Pueden personalizar la experiencia del usuario y mejorar la retención. Pueden optimizar la eficacia de sus estrategias publicitarias y de marketing. Pueden tomar decisiones más informadas sobre el desarrollo de nuevos productos y servicios. Pueden identificar oportunidades de crecimiento y expansión en función de los datos del usuario.

Considerando las distintas fases que constituyen la metodología de desarrollo denominada SEMMA: seleccione las 4 opciones correctas. Explore. Modify. Model. Simple. Selección de variables.

¿Quién define las métricas para la interpretación de datos?. El área de analítica de datos-Customer Analytics. El equipo de gestión de datos. Los analistas de datos. El departamento de marketing. El equipo de inteligencia empresarial (Business Intelligence).

¿Qué fase continúa, luego de haber seleccionado los datos a analizar fase de Selección, en el proceso denominado KDD?. Preprocesamiento y limpieza de datos. Transformación de datos. Minería de datos. Evaluación de modelos. Interpretación de resultados.

¿Mediante qué tipo de análisis se puede mejorar la colocación de los productos en un supermercado, catálogo o web de comercio electrónico?. Análisis de cesta de compras. Análisis de comportamiento del cliente. Análisis de afinidad de productos. Análisis de patrones de compra. Análisis de preferencias de los consumidores.

¿Qué metodología de desarrollo para Costumer Analytics fue creada por la empresa SAS?. SEMMA. KDD. CRISP-DM. OLAP. ROI.

En cuanto a metodologías, el desarrollo de iniciativas de Costumer Analytics ¿Con qué otro tipo de proyecto se vinculan?. Con el desarrollo de proyectos de minería de datos. Con el desarrollo de proyectos de minería de datos. Con el análisis de datos de mercado y estrategias de marketing. Con la implementación de sistemas de gestión de relaciones con el cliente (CRM). Con la investigación de satisfacción del cliente y la gestión de la experiencia del cliente (CX).

¿Cuántas fases son las que componen la metodología de desarrollo denominado CRISP-DM?. Seis. Uno. Dos. Tres. Cuatro.

De acuerdo a las múltiples características que definen a Customer Analytics, estas son: Selecciones las 4 (cuatro) opciones correctas. La granularidad del dato. Multi sector. Multiplataforma. Longitudinal. El análisis de tendencias y patrones de comportamiento del cliente.

Te solicitan que des una breve explicación de sobre el cesto de compra para el gerente general del supermercado. ¿Qué le explicarías sobre en análisis de la cesta de compra?. Le explicaría que es un análisis de afinidad que busca comprender las asociaciones entre productos comprados. Le explicaría que el análisis de la cesta de compra es una técnica que nos permite entender qué productos suelen comprarse juntos. Esto nos ayuda a identificar patrones de compra y a tomar decisiones estratégicas, como la disposición de productos en las tiendas o la promoción de productos relacionados. El análisis de la cesta de compra es una herramienta que nos permite descubrir las preferencias de nuestros clientes al observar qué productos suelen adquirir juntos. Esto nos ayuda a ofrecer recomendaciones personalizadas y mejorar la experiencia de compra. El análisis de la cesta de compra implica el estudio de las combinaciones de productos que los clientes compran en una sola visita. Esto nos brinda información valiosa sobre las preferencias y hábitos de compra de nuestros clientes, lo que puede ser útil para la toma de decisiones en marketing y gestión de inventario. Es un análisis que busca identificar las asociaciones y patrones de compra entre diferentes productos en la cesta de un cliente. Al comprender qué productos suelen adquirirse juntos, podemos mejorar la estrategia de ventas, ofrecer recomendaciones personalizadas y optimizar el surtido de productos en nuestras tiendas.

La minería de datos es una de las partes constitutivas del proceso de descubrimiento del conocimiento (KDD). Verdadero. Falso.

En cuanto a metodologías, ¿Con qué otro tipo de proyectos se vincula el desarrollo de iniciativas de Customer Analytics?. Al desarrollo de proyectos de minería de datos. Al desarrollo de proyectos de minería de datos. Al análisis de datos de mercado y estrategias de marketing. A la implementación de sistemas de gestión de relaciones con el cliente (CRM). A la investigación de satisfacción del cliente y la gestión de la experiencia del cliente (CX).

Qué le permite a una iniciativa de Customer Analytics el hecho de utilizar y Dominar Big Data?. Lidiar con múltiples fuentes y formatos de datos, Trabajar con grandes volúmenes de datos, Capturar y extraer datos a alta velocidad y Poner el foco en la calidad del dato y de los modelos de análisis. Lidiar con múltiples fuentes y formatos de datos. Trabajar con grandes volúmenes de datos. Capturar y extraer datos a alta velocidad. Poner el foco en la calidad del dato y de los modelos de análisis.

¿Cuál es el foco principal del Business Intelligence en las organizaciones?. Permitir que usuarios no técnicos de áreas de negocio se familiaricen con los datos y puedan realizar análisis sencillos en modo autoservicio. Permitir que usuarios no técnicos de áreas de negocio se familiaricen con los datos y puedan realizar análisis sencillos en modo autoservicio. Facilitar la toma de decisiones basadas en datos dentro de la organización. Proporcionar información relevante y oportuna para mejorar el rendimiento y la eficiencia empresarial. Ayudar a identificar tendencias, patrones y oportunidades de mejora en los datos empresariales.

En cuanto a tecnologías, ¿qué técnicas utiliza Customer Analytics?. Técnicas de Business Intelligence, de Business Analytics, de Big Data y de la Gestión de Datos. Estrategias de segmentación de clientes y análisis de comportamiento del consumidor. Métodos de análisis de datos avanzados, incluyendo técnicas de minería de datos y aprendizaje automático. Herramientas de visualización de datos y análisis estadístico. Plataformas de gestión de datos que permiten la recopilación, almacenamiento y procesamiento eficiente de información del cliente.

¿Cuáles de las siguientes son algunas de las técnicas que pertenecen a Business Intelligence?. OLAP, Cuadros de mando y Herramientas de ETL. Análisis de tendencias de mercado, modelado de datos y dashboards interactivos. Generación automática de informes, procesamiento de datos en tiempo real y análisis de métricas clave. Consultas ad hoc, integración de datos y paneles de control personalizados. Extracción, transformación y carga de datos (ETL), análisis de datos multidimensionales y minería de datos.

Carlos está haciendo un análisis de cesta de compra en su empresa. ¿A qué tipo de análisis pertenece el análisis de la cesta de compra?. Pertenece al análisis de afinidad. Corresponde al análisis de patrones de compra. Se relaciona con el análisis de asociaciones de productos. Encaja en el análisis de combinaciones de productos. Se clasifica como análisis de relaciones de productos en la cesta de compra.

Si decimos que es necesario desarrollar nuevas metodologías de gestión y almacenamiento para volúmenes ingentes de datos… ¿A qué concepto de la analítica de datos hacemos referencia?. Big data. Data lakes. Análisis de datos a gran escala. Almacenamiento escalable de datos. Analítica de datos a nivel empresarial.

¿Cuáles son las metodologías de desarrollo más utilizadas en Customer Analytics? Seleccione las 3 tres correctas: KDD. CRISP-DM. SEMMA. HRM. USS.

Carlos va a utilizar un análisis de afinidad para hacer minería de datos en la empresa en la cual está trabajando. ¿Qué es el análisis de afinidad?. Es un análisis de datos y una técnica de minería de datos que busca relaciones entre actividades realizadas (o registradas) de individuos, grupos u objetos. El análisis de afinidad es una técnica de minería de datos que identifica patrones de co-ocurrencia entre elementos en un conjunto de datos. Es una herramienta que se utiliza para descubrir relaciones y asociaciones ocultas entre elementos dentro de un conjunto de datos. Se refiere a un proceso que busca conexiones y correlaciones entre acciones o eventos registrados en datos. Es una técnica analítica que revela patrones de comportamiento y preferencias a través del análisis de datos de transacciones o registros.

Juan propone como objetivo a su equipo conocer la probabilidad de que sus clientes respondan ante estímulos de marketing. ¿Qué categoría de conocimiento quiere analizar?. Quiere analizar el interés. Quiere analizar la respuesta del cliente ante estímulos de marketing. Está interesado en examinar el comportamiento del cliente frente a las acciones de marketing. Busca comprender la eficacia de las estrategias de marketing en cuanto a la interacción del cliente. Está enfocado en evaluar la probabilidad de respuesta de los clientes a las iniciativas de marketing.

Si analizamos la “cuota de cartera” o wallet share del cliente… ¿A qué categoría de conocimiento pertenece?. Rentabilidad. Pertenece a la categoría de Lealtad del Cliente. Está relacionado con el Valor del Cliente. Se enfoca en la Gestión de la Cartera de Clientes. Corresponde a la Categoría de Participación en el Mercado.

Si decimos que: "se busca comprender la relación del cliente y la organización a largo plazo."... ¿A qué categoría de conocimiento hacemos referencia?. Ciclo de vida. Hacemos referencia a la categoría de Retención del Cliente. Estamos tratando con la Gestión de Relaciones con el Cliente (CRM). Nos enfocamos en el Valor del Cliente a lo largo del tiempo. Corresponde a la categoría de Fidelización del Cliente.

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 correctas. Una de las características es la granularidad del dato. Una de las características es el multisector. Una de las características es la multiplataforma. Una de las características es la granularidad del dato. Otra característica es la capacidad de análisis de datos a gran escala.

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 la categoría de Participación en el Mercado. También podría enfocarse en la categoría de Lealtad del Cliente. Otra opción sería centrarse en la Gestión de la Cartera de Clientes. Podría centrarse en la categoría de Valor del Cliente.

Si decimos que: "se busca conocer la probabilidad de que los clientes respondan ante estímulos de marketing” ... ¿A qué categoría de conocimiento hacemos referencia?. Interés. Hacemos referencia a la categoría de Respuesta del Cliente. Estamos tratando con la categoría de Comportamiento del Cliente. Nos enfocamos en la categoría de Efectividad del Marketing. Corresponde a la categoría de Interacción del Cliente.

¿Cuáles de las siguientes opciones son técnicas que pertenecen a Business Intelligence?. OLAP, cuadros de mando y herramientas de ETL. Análisis de datos multidimensionales, informes interactivos y procesamiento de datos en tiempo real son técnicas comunes de Business Intelligence. Consultas ad hoc, paneles de control personalizados y generación automática de informes son herramientas típicas en el ámbito de Business Intelligence. Data warehousing, análisis de datos históricos y visualización de datos son componentes esenciales de las soluciones de Business Intelligence. Minería de datos, análisis de tendencias y modelado de datos también son técnicas relacionadas con Business Intelligence.

En un proyecto de Customer Analytics...¿De qué depende el/los tipos de análisis a realizar?. Estrategia y tipo de conocimiento. También está influenciado por la disponibilidad de datos y la tecnología utilizada. La naturaleza de los datos y los objetivos del proyecto son factores clave para determinar los tipos de análisis a realizar. Además, la segmentación de clientes y el enfoque de negocio pueden influir en la elección de los análisis específicos. La madurez de la organización en términos de análisis de datos y su capacidad para recopilar, procesar y utilizar datos también pueden afectar la elección de los tipos de análisis a realizar.

En el call center se están aplicando distintas funcionalidades del CRM ¿Cuáles son los tipos de CRM que podemos encontrar?. Operacional. CRM Analítico. CRM Colaborativo. CRM Estratégico. CRM de Marketing.

Si en tu compañía se debe transformar los datos en conocimiento, ¿A qué modelos debieras recurrir para lograrlo?. Al Modelo KDD. Al Modelo CRISP-DM. Al Modelo SEMMA. Al Modelo TDSP (Team Data Science Process). Al Modelo OSEMN (Obtain, Scrub, Explore, Model, iNterpret).

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. La capacidad de gestionar y analizar grandes volúmenes de datos de manera eficiente. La posibilidad de identificar patrones y tendencias ocultas en los datos del cliente. Facilita la toma de decisiones basadas en datos en tiempo real. Mejora la personalización de las estrategias de marketing y el servicio al cliente.

¿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. Mejorar la toma de decisiones basadas en datos dentro de la organización. Identificar oportunidades de mejora en los procesos empresariales. Utilizar análisis avanzados para predecir tendencias y resultados futuros. Impulsar la eficiencia operativa y la rentabilidad empresarial mediante el análisis de datos.

¿Cuáles son las distintas fases en la evolución del entendimiento del cliente a partir de los datos? Seleccione las 4 (cuatro) correctas: Análisis diagnóstico. Análisis descriptivo. Análisis predictivo. Análisis prescriptivo. Análisis estratégico.

¿Cuáles son las metodologías de desarrollo más utilizadas en Customer Analytics? Seleccione las 2 (dos) opciones correctas. SEMMA. KDD. USS. HRM. RHM.

¿Cómo puede lograrse la retención de clientes mediante el análisis de cesta de compra?. Creando argumentos con productos interesantes para evitar la fuga del cliente. Identificando patrones de compra y ofreciendo recomendaciones personalizadas. Ofreciendo descuentos y ofertas exclusivas en productos complementarios. A través de programas de fidelización basados en el historial de compras del cliente. Mejorando la experiencia de compra y el servicio al cliente en función de los patrones de cesta de compra.

¿Mediante qué tipo de análisis se puede mejorar la colocación de los productos en un supermercado, catalogo o web de comercio electrónico?. Análisis de cesta de compras. Análisis de comportamiento del cliente. Análisis de patrones de compra. Análisis de mercado y segmentación de clientes. Análisis de ubicación y disposición de productos.

¿Qué es el análisis de afinidad?. Es un análisis de datos y una técnica de minería de datos que busca relaciones entre actividades realizadas (o registradas) de individuos, grupos u objetos. El análisis de afinidad es una técnica que busca patrones de co-ocurrencia entre elementos en un conjunto de datos. Es una herramienta que se utiliza para descubrir relaciones y asociaciones ocultas entre elementos en datos transaccionales. Se refiere a un proceso que examina conexiones y correlaciones entre actividades registradas en datos. Es una técnica analítica que busca comprender las relaciones entre actividades de individuos, grupos u objetos a partir de datos.

¿Cuál es la metodología de desarrollo más utilizada en Customer Analytics?. KDD. CRISP-DM. SEMMA. TDSP. OSEMN.

¿A qué tipo de análisis pertenece el análisis de la cesta de compra?. Análisis de afinidad (mira que más compraron). El análisis de la cesta de compra pertenece al análisis de afinidad, donde se investigan las asociaciones entre productos comprados conjuntamente. Encaja en el análisis de patrones de compra, que busca comprender cómo los clientes seleccionan y compran productos. Se relaciona con el análisis de comportamiento del cliente, ya que examina cómo los clientes eligen productos durante sus compras. Corresponde al análisis de relaciones de productos en la cesta de compra, que se centra en las conexiones entre los productos adquiridos.

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

Ana está realizando un proyecto de Customer Analytics y debe definir el/los tipo/s de análisis a realizar. ¿De qué va a depender su elección?. Va a depender de la estrategia y tipo de conocimiento. Su elección dependerá de la estrategia y del tipo de conocimiento que busque adquirir en el proyecto. También estará influenciada por la disponibilidad de datos y la tecnología utilizada en la empresa. La naturaleza de los datos disponibles y los objetivos específicos del proyecto serán factores determinantes. Además, la segmentación de clientes y los objetivos de negocio pueden afectar la selección de los tipos de análisis a realizar.

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 del CRM analítico es comprender el comportamiento del cliente para tomar decisiones basadas en datos. También busca identificar patrones y tendencias en la interacción del cliente con la empresa. Se enfoca en mejorar la eficiencia de las operaciones y en ofrecer una experiencia de cliente más personalizada. Busca optimizar la toma de decisiones estratégicas al analizar y utilizar la información del cliente de manera efectiva.

En una empresa, ¿qué son capaces de simular los departamentos de Recursos Humanos utilizando Big Data y Analítica avanzada?. Rotación estimada, costes laborales, bajas laborales y plantilla estimada. Los departamentos de Recursos Humanos pueden simular la rotación estimada de empleados, los costes laborales previstos, las tasas de bajas laborales y la plantilla estimada utilizando Big Data y Analítica avanzada. También son capaces de predecir las necesidades futuras de contratación y planificar estratégicamente la fuerza laboral. Pueden anticipar tendencias en la retención de empleados y tomar medidas preventivas. La analítica avanzada permite realizar análisis de datos de recursos humanos a gran escala y obtener información valiosa para la toma de decisiones en la gestión del personal.

¿Quién define las métricas para la interpretación de datos?. Las métricas son personalizadas y definidas por el cliente. Las métricas para la interpretación de datos son personalizadas y definidas por el cliente. La definición de métricas depende de los objetivos y las necesidades específicas de la organización. Las métricas son establecidas por los equipos de analistas de datos y expertos en la materia. Las métricas pueden ser definidas en colaboración entre el cliente y los especialistas en datos.

Algunas de las ventajas de los informes clásicos reutilizables son. Producen un excelente resultado para consultas rutinarias. Los informes clásicos reutilizables son eficaces para consultas rutinarias. Ofrecen consistencia y uniformidad en la presentación de datos. Facilitan la generación rápida de informes para análisis recurrentes. Ayudan a agilizar la toma de decisiones al proporcionar datos de manera estructurada y predefinida.

Algunas de las ventajas de los informes clásicos reutilizables son. Seleccione las 2 (dos) correctas. Producen un excelente resultado para consultas rutinarias. Ofrecen resultados confiables y consistentes porque los informes son cuidadosamente desarrollados y probados. Los informes clásicos reutilizables son eficaces para consultas rutinarias. Facilitan la generación rápida de informes para análisis recurrentes. Ofrecen consistencia y uniformidad en la presentación de datos.

Julia debe mostrarle la información de las tendencias que le interesan a la empresa al gerente de marketing. ¿Cuáles son los gráficos de Big Data que debería usar Julia? Seleccione las 2 correctas: Debería utilizar nubes de palabras. Debería utilizar mapas de calor. También podría utilizar gráficos de barras apiladas para mostrar tendencias. Podría utilizar gráficos de líneas para representar la evolución de las tendencias a lo largo del tiempo. Los mapas de calor (heatmap) son útiles para visualizar patrones y relaciones en grandes conjuntos de datos.

¿Qué nos permite es uso de la visualización de datos? Selecciones las 4 opciones correctas. Disponer de información de manera gráfica y visual. Descubrir estacionalidades en los datos. Identificar visualmente la distribución de un set de datos. Identificar con mayor facilidad comportamientos atípicos en los datos (valores atípicos). Ayudar en la toma de decisiones al proporcionar una representación clara de la información.

¿Qué ventajas ofrecen las herramientas de data de visualización actual? Selecciones las 3 (tres) opciones correctas. Incorporar analítica en tiempo real y mostrar los resultados gráficamente. Costo bajo o casi nulo por ser open source. Disponibilidad de información del negocio en tiempo real. Ofrecer interactividad para que los usuarios puedan explorar los datos y realizar análisis ad hoc. Permitir la integración de múltiples fuentes de datos para una visión más completa y enriquecida.

En un entorno de trabajo Business Intelligence, ¿Cuáles son las dos capas en las que se engloban sus acciones estratégicas? Selecciones la opción correcta. Las acciones estratégicas se engloban en la capa de negocio y en la capa de soporte. Se dividen en acciones estratégicas de alto nivel y acciones operativas de detalle. Las acciones estratégicas se encuentran en la capa de toma de decisiones y en la capa de ejecución. Se distribuyen en la capa de gestión y en la capa de análisis de datos. Las acciones estratégicas pueden ser agrupadas en la capa de dirección y en la capa de implementación.

¿Qué nos permite el uso de la visualización de datos? Seleccione las 4 (cuatro) Correctas: Descubrir estacionalidades en los datos. Identificar con mayor facilidad comportamientos atípicos en los datos (Valores atípicos). Identificar visualmente la distribución de un set de datos. Disponer de información de manera gráfica y visual. Ayudar en la comunicación efectiva de la información a través de representaciones visuales.

¿Qué es la visualización de datos?. Es la presentación de datos en un formato gráfico o pictórico. Facilita la interpretación rápida de información mediante elementos visuales. Permite representar datos complejos de manera intuitiva y comprensible. Facilita la comunicación efectiva de datos y resultados a diferentes audiencias. Es una técnica que utiliza elementos visuales como gráficos y diagramas para representar datos.

¿En qué tipos de empresas se usa la visualización de datos?. En todo tipo de empresa, independientemente de la industria o el tamaño. En organizaciones de diversas industrias, incluyendo la financiera, la salud, la manufactura y más. Se utiliza en empresas grandes, medianas y pequeñas para mejorar la toma de decisiones. Es una herramienta valiosa tanto para empresas locales como para multinacionales. La visualización de datos se aplica ampliamente en empresas de sectores variados, incluyendo la educación, el comercio electrónico, la tecnología y muchos otros.

¿Cuál es el objetivo principal de la visualización de datos?. Representar visualmente información relevante para la toma de decisiones Tácticas y Estratégicas. Facilitar la comunicación efectiva de datos complejos a diferentes audiencias. Ayudar a identificar patrones y tendencias en los datos de manera visual. Mejorar la comprensión de la información a través de representaciones visuales claras. Apoyar la toma de decisiones informadas al proporcionar una representación visual de datos tácticos y estratégicos.

¿Por qué es importante la visualización de datos?. Porque permite a los responsables de la toma de decisiones ver los análisis presentados visualmente, para que puedan captar conceptos difíciles o identificar nuevos patrones. Porque facilita la interpretación rápida de información compleja y datos masivos. Ayuda a detectar anomalías y tendencias ocultas en los datos de manera efectiva. Permite la comunicación eficiente de resultados y hallazgos a través de representaciones visuales. Favorece la toma de decisiones basadas en evidencia al brindar una comprensión más profunda de los análisis presentados visualmente.

¿Qué es un dashboard o tablero de control?. Es una herramienta de visualización de datos que muestra el estado actual de las métricas y los indicadores claves de rendimiento (KPI) para una empresa. Un dashboard o tablero de control es una herramienta de visualización de datos que proporciona una vista rápida y resumida de las métricas y los indicadores clave de rendimiento (KPI) de una empresa. Sirve como una herramienta de monitoreo en tiempo real para evaluar el estado actual de la organización. Permite a los usuarios obtener información instantánea sobre el rendimiento de la empresa y tomar decisiones informadas. Facilita la presentación de datos relevantes de manera visual y accesible para los responsables de la toma de decisiones.

¿Qué es Business Intelligence o BI?. Conjunto de estrategias, aplicaciones, datos, productos, tecnologías y arquitectura técnicas, los cuales están enfocados a la administración y creación de conocimiento sobre el medio, a través del análisis de los datos existentes en una organización o empresa. Business Intelligence o BI es un conjunto de estrategias, aplicaciones, datos, productos y tecnologías diseñados para la administración y creación de conocimiento a través del análisis de datos en una organización o empresa. Se enfoca en la recopilación, transformación y análisis de datos para proporcionar información valiosa para la toma de decisiones. Combina herramientas y procesos que permiten a las empresas convertir datos en insights y conocimiento. Ayuda a las organizaciones a entender mejor su rendimiento y a tomar decisiones basadas en datos de manera más efectiva.

¿Es necesario tener un perfil técnico para la visualización de datos?. Es innecesario tener perfil técnico para entender la visualización de datos, pero es importante contar con herramientas tales como el análisis predictivo, la ingeniería de datos, el análisis estadístico, etc. No es necesario tener un perfil técnico para comprender la visualización de datos, pero es importante contar con herramientas como el análisis predictivo, la ingeniería de datos y el análisis estadístico para aprovechar al máximo la visualización. La visualización de datos se diseñó para ser accesible para personas con diversos niveles de habilidad técnica. Si bien no se requiere un perfil técnico para comprenderla, un conocimiento básico de estadísticas y análisis de datos puede ser útil. Puede ser utilizada por profesionales de diferentes áreas, no solo por aquellos con conocimientos técnicos avanzados.

El análisis visual es un componente del software de inteligencia empresarial que hace hincapié en: (seleccione las dos correctas). Una interfaz gráfica notablemente fácil. Visualizaciones o gráficos como salida. El análisis visual es un componente del software de inteligencia empresarial que hace hincapié en una interfaz gráfica notablemente fácil de usar. También se centra en la representación visual de datos complejos para facilitar la comprensión. Busca proporcionar a los usuarios una experiencia intuitiva y accesible para la exploración de datos.

¿Cómo se llaman los sistemas que pueden definirse como un conjunto de técnicas y herramientas para la transformación de grandes cantidades de datos, sin procesar en información visual coherente y útil para el análisis de los negocios en cuestión de segundos?. Data minning. Business Analytics. Adobe Analytics.

En un entorno de trabajo Business Intelligence, ¿cuáles son las dos capas en las que se engloban sus acciones estratégicas? Seleccione la correcta. Las acciones estratégicas se engloban en la capa de negocio y en la capa de soporte. Se dividen en acciones estratégicas de alto nivel y acciones operativas de detalle. Las acciones estratégicas se encuentran en la capa de toma de decisiones y en la capa de ejecución. Se distribuyen en la capa de gestión y en la capa de análisis de datos. Las acciones estratégicas pueden ser agrupadas en la capa de dirección y en la capa de implementación.

Damián está armando un reporte para visualizar la información del área contable para llevar a cabo varios procesos dentro de la empresa. ¿Con qué objetivo está realizando la visualización de datos?. Con el objetivo de representar visualmente información relevante para la toma de decisiones tácticas y estratégicas. Damián está realizando la visualización de datos con el objetivo de presentar información clave para la optimización de procesos. Su objetivo es utilizar la visualización de datos para identificar patrones y tendencias en el área contable. Busca representar visualmente métricas financieras y datos contables para mejorar la eficiencia operativa. La visualización de datos se utiliza para proporcionar una visión clara y comprensible del rendimiento contable y la salud financiera de la empresa.

¿Qué aspectos deben considerarse fundamentales al momento de realizar reportes de visualización de datos en una organización? Seleccione las 3 (Tres) respuestas correctas. La calidad de los datos. La necesidad por parte del negocio o un área determinada de la organización. La disponibilidad de los datos en un almacén de datos. La calidad de los datos es un aspecto fundamental al realizar reportes de visualización de datos en una organización. La claridad en la presentación de datos para que sean fácilmente comprensibles por los usuarios.

¿Qué aspectos deben considerarse fundamentales al momento de realizar reportes de visualización de datos en una organización? Seleccione 1 (una) respuestas correcta. La necesidad por parte del negocio o un área determinada de la organización. La disponibilidad de herramientas de visualización adecuadas para crear los reportes. La capacidad de los usuarios para interpretar la información presentada en los reportes. El cumplimiento de las regulaciones de privacidad y seguridad de datos al compartir reportes con terceros. La alineación de los reportes de visualización de datos con los objetivos estratégicos y las metas de la organización.

¿Que factures influyen en el éxito de implementar BI en una compañía? Seleccione las 4 (cuatro) opciones correctas: Apertura organizacional. Datos secundarios de apoyo. Mano de obra de análisis. Calidad de datos como valores incorrectos o faltantes. La alineación de los objetivos de BI con los objetivos empresariales es otro factor clave.

La visualización de datos utiliza gráficos, generalmente interactivos, para exp. Verdadero. Falso.

¿Cuál es el objetivo principal de las herramientas de visualización?. Disponibilidad gráfica y visual de la información analítica para la toma de decisiones. El objetivo principal de las herramientas de visualización es proporcionar una disponibilidad gráfica y visual de la información analítica para la toma de decisiones. Facilitan la representación visual de datos complejos para mejorar la comprensión. Ayudan a identificar patrones y tendencias en los datos de manera efectiva. Promueven una comunicación más efectiva de la información a través de representaciones visuales claras.

¿En qué capas se puede estructurar un sistema de Big Data?. Capa de Integración, capa de modelado, capa de explotación. Un sistema de Big Data se puede estructurar en capas que incluyen la Capa de Integración, la Capa de Modelado y la Capa de Explotación. También puede dividirse en Capa de Adquisición, Capa de Almacenamiento y Capa de Procesamiento. Otra estructuración posible es en Capa de Ingesta de Datos, Capa de Procesamiento y Capa de Presentación. Puede organizarse en Capa de Extracción, Capa de Transformación y Capa de Carga de Datos (ETL).

Juan se está desempeñando como ingeniero de datos en una compañía y tiene que aplicar Big Data para dar solución a una problemática de la compañía. ¿Qué técnicas y tecnologías asociadas a Big Data puede utilizar? Seleccione la correcta: Puede utilizar la captura, procesamiento, análisis y visualización de los datos. Juan puede utilizar la captura, procesamiento, análisis y visualización de los datos como técnicas y tecnologías asociadas a Big Data. También puede emplear técnicas de almacenamiento distribuido como Hadoop y sistemas de bases de datos NoSQL. Otra opción es la implementación de algoritmos de aprendizaje automático y análisis predictivo. Puede aprovechar herramientas de gestión de datos en tiempo real y procesamiento de flujos de datos en tiempo real.

¿Cuál es hoy en día el uso más común de las herramientas de visualización?. Como una herramienta de informes de BI, para generar cuadros de mando automáticos que realicen un seguimiento del rendimiento de la empresa a través de indicadores clave o KPI. Hoy en día, el uso más común de las herramientas de visualización es como una herramienta de informes de BI para generar cuadros de mando automáticos que realicen un seguimiento del rendimiento de la empresa a través de indicadores clave o KPI. También se utilizan ampliamente para representar datos complejos de manera gráfica y fácilmente comprensible. Son herramientas valiosas para explorar datos, identificar tendencias y patrones, y tomar decisiones informadas. Se aplican en diversos campos, desde el marketing digital hasta la atención médica, para comunicar datos de manera efectiva y eficiente.

¿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 (outlliers), distribuciones, comportamientos ocultos y/o repetitivos. La importancia de colocar los datos en un contexto visual mediante software de visualización de datos radica en la capacidad de visualizar la información para identificar y analizar tendencias, estacionalidades, datos atípicos (outliers), distribuciones y comportamientos ocultos y/o repetitivos. Permite una comprensión más rápida y efectiva de los datos, lo que facilita la toma de decisiones informadas. Ayuda a comunicar resultados de manera clara y accesible a audiencias diversas. Facilita la detección de patrones y relaciones en los datos que podrían pasar desapercibidos en una presentación numérica.

¿Qué tipos de datos son entendibles más fácilmente, desde el punto de vista empresarial, a través de la visualización de datos?. Datos matemáticos y estadísticos. Desde el punto de vista empresarial, los datos financieros y de rendimiento son entendibles más fácilmente a través de la visualización de datos. También los datos de ventas y marketing suelen ser más comprensibles cuando se visualizan de manera gráfica. Los datos de inventario y logística son otros tipos de datos empresariales que se benefician de la visualización. Los datos de recursos humanos y gestión de personal son susceptibles de ser interpretados mejor mediante la visualización de datos.

¿Qué idea sustenta la necesidad de la visualización de datos en un entorno big data?. Visualizar información proveniente de datos estructurados y no estructurados en tiempo real. La necesidad de la visualización de datos en un entorno de Big Data se sustenta en la capacidad de visualizar información que proviene de datos estructurados y no estructurados en tiempo real. Facilita la comprensión de datos masivos y complejos, lo que es esencial en un entorno de Big Data. Permite identificar patrones y tendencias en datos no estructurados, como texto y medios multimedia. Facilita la toma de decisiones basadas en datos al proporcionar una representación visual de la información extraída de grandes volúmenes de datos.

¿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. Las herramientas de visualización de datos actuales muestran los datos de manera novedosa mediante la creación de infografías, tacómetros, mapas geográficos y mapas de calor interactivos. También utilizan gráficos detallados de barras y tortas con capacidades interactivas para explorar datos de manera más profunda. Incorporan técnicas de narrativa visual para contar historias a partir de datos. Ofrecen capacidades de visualización 3D y realidad virtual para una experiencia más inmersiva.

¿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. 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. Implica representar datos complejos y abstractos de manera gráfica y visualmente comprensible. Facilita la identificación de patrones, tendencias y relaciones en los datos a través de representaciones visuales. Permite una comunicación más efectiva de la información al convertir datos en elementos visuales fácilmente interpretables.

¿Por qué las empresas están realizando inversiones masivas en …. BIG DATA?. Porque la Big Data abre posibilidades transformadoras para productos, servicios y necesidades…. Las empresas están realizando inversiones masivas en Big Data porque esta tecnología abre posibilidades transformadoras para productos, servicios y necesidades, lo que les permite mejorar la toma de decisiones y la eficiencia operativa. Big Data permite a las empresas aprovechar datos de diversas fuentes para obtener información valiosa sobre sus clientes y procesos internos. Ayuda a identificar oportunidades de mercado, anticipar tendencias y adaptarse rápidamente a cambios en el entorno empresarial. Facilita la personalización de productos y servicios para satisfacer las demandas específicas de los clientes, lo que aumenta la lealtad y la retención.

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 permita al alto management la toma de decisiones eficiente. El tablero BI para la empresa Granos SRL debe mostrar información de calidad, actualizada y confiable de manera visual para permitir al alto management la toma de decisiones eficiente. Debe ser altamente personalizable y adaptable a las necesidades específicas de la empresa. Deberá incluir indicadores clave de rendimiento (KPI) relevantes para el negocio de Granos SRL. Debe tener la capacidad de generar informes y análisis detallados a pedido de los usuarios.

Cuando un científico de datos está escribiendo avanzados análisis predictivos o algoritmos de aprendizaje automático, ¿Qué función cumple la visualización de los datos?. Visualizar los datos para monitorearlos y garantizar que los modelos funcionen según lo previsto. Cuando un científico de datos está escribiendo avanzados análisis predictivos o algoritmos de aprendizaje automático, la visualización de datos cumple la función de visualizar los datos para monitorearlos y garantizar que los modelos funcionen según lo previsto. También permite identificar patrones y comportamientos en los datos durante la fase de desarrollo de modelos. Facilita la interpretación de la calidad de los datos y la detección de posibles problemas o anomalías. Ayuda a comunicar los resultados de los análisis a partes interesadas no técnicas de manera efectiva.

¿Qué es un dashboard o tablero de control?. Es una herramienta de visualización de datos que muestra el estado actual de las métricas y los indicadores claves de rendimiento (KPI) para una empresa. Un dashboard o tablero de control es una herramienta de visualización de datos que muestra el estado actual de las métricas y los indicadores clave de rendimiento (KPI) para una empresa. Permite a los usuarios tener una vista rápida y accesible de la información crítica para la toma de decisiones. Facilita el seguimiento en tiempo real de los resultados y el rendimiento de la organización. Ofrece una representación gráfica de datos relevantes que ayuda a los usuarios a entender el estado y la dirección del negocio de manera efectiva.

¿Que es Busines Intelligence o BI?. Conjunto de estrategias, aplicaciones, datos, productos, tecnologías y arquitectura técnica, que está enfocada en la administración y creación de conocimiento sobre el medio, a través del análisis de los datos existentes en una organización o empresa. Business Intelligence o BI es un conjunto de estrategias, aplicaciones, datos, productos, tecnologías y arquitectura técnica enfocados en la administración y creación de conocimiento sobre el medio, a través del análisis de los datos existentes en una organización o empresa. Se trata de un enfoque integral para la gestión de datos y la generación de información que respalda la toma de decisiones empresariales. Incluye herramientas y procesos que permiten a las organizaciones recopilar, almacenar, analizar y presentar datos de manera efectiva. Su objetivo es convertir datos en información útil y procesable que ayude a mejorar el rendimiento y la eficiencia de la empresa.

¿Qué tipos de gráficos pueden utilizarse en Big Data?. Cuadros de mando (scorecard), mapas de calor, diagramas de dispersión o nubes de palabras. En Big Data, se pueden utilizar tipos de gráficos como cuadros de mando (scorecard) para resumir métricas clave de manera efectiva. También se pueden aprovechar mapas de calor para visualizar patrones de densidad en datos espaciales o temporales. Los diagramas de dispersión son útiles para identificar relaciones y correlaciones entre variables en grandes conjuntos de datos. Las nubes de palabras son herramientas visuales que pueden utilizarse para resaltar términos o conceptos clave en texto no estructurado o comentarios de clientes.

¿Qué tipos de gráficos pueden utilizarse en Big Data?. Cuadros de mando (scorecard), mapas de calor, diagramas de dispersión o nubes de palabras. En Big Data, se pueden utilizar tipos de gráficos como cuadros de mando (scorecard) para resumir métricas clave de manera efectiva. También se pueden aprovechar mapas de calor para visualizar patrones de densidad en datos espaciales o temporales. Los diagramas de dispersión son útiles para identificar relaciones y correlaciones entre variables en grandes conjuntos de datos. Las nubes de palabras son herramientas visuales que pueden utilizarse para resaltar términos o conceptos clave en texto no estructurado o comentarios de clientes.

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. Cuando un científico de datos está escribiendo avanzados análisis predictivos o algoritmos de aprendizaje automático, la visualización de datos cumple la función de visualizar los resultados para monitorearlos y garantizar que los modelos funcionen según lo previsto. También ayuda a identificar posibles desviaciones entre las predicciones del modelo y los datos reales. Facilita la depuración y el ajuste de los algoritmos, lo que contribuye a mejorar la precisión de las predicciones. Permite una comunicación efectiva de los hallazgos a otros miembros del equipo y partes interesadas.

¿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. Desde un punto de vista empresarial, los datos financieros, como ingresos y gastos, son entendibles más fácilmente a través de la visualización de datos. Los datos de ventas, incluyendo tendencias de ventas y cuotas alcanzadas, son altamente comprensibles cuando se visualizan gráficamente. Los datos de inventario y control de stock se benefician de la visualización para rastrear niveles y movimientos. Los datos de recursos humanos, como la gestión de la fuerza laboral y la rotación de empleados, son más comprensibles cuando se presentan visualmente.

¿Cuál es la tendencia en las empresas sobre la utilización de software de gestión de datos masivos?. Las empresas suelen contratar software de visualización. La tendencia en las empresas sobre la utilización de software de gestión de datos masivos es que cada vez más están adoptando soluciones de Big Data y análisis avanzado para aprovechar el potencial de sus datos. Se observa una creciente inversión en software de análisis de datos masivos, lo que incluye herramientas de visualización, pero también herramientas de procesamiento y almacenamiento de datos. Las empresas están buscando soluciones que les permitan gestionar grandes volúmenes de datos de manera eficiente y extraer información valiosa de ellos. La integración de herramientas de visualización es una parte importante de la estrategia de análisis de datos de muchas empresas, pero es solo una parte de un enfoque más amplio de gestión de datos masivos.

¿Qué es visual analytics?. La visualización de datos junto con el razonamiento analítico. Visual analytics es la combinación de la visualización de datos con el razonamiento analítico para comprender y analizar información compleja. Implica el uso de gráficos y representaciones visuales para explorar datos y descubrir patrones, tendencias y relaciones. También incluye herramientas y técnicas de análisis que permiten realizar investigaciones más profundas y tomar decisiones basadas en datos. Es una disciplina que ayuda a los profesionales a extraer información significativa y a tomar decisiones informadas mediante la integración de visualización y análisis 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. En Big Data, el negocio es el principal demandante de gráficos diseñados a medida para mostrar distintas perspectivas de la compañía. Los analistas de datos y científicos de datos también pueden solicitar diseños personalizados de gráficos para respaldar sus investigaciones y análisis. Los directores y gerentes de departamento pueden requerir gráficos específicos para evaluar el rendimiento de sus áreas. Las partes interesadas y ejecutivos de la empresa pueden solicitar visualizaciones personalizadas para obtener información relevante para la toma de decisiones estratégicas.

¿Qué pueden aportar las técnicas de inteligencia artificial (IA) a la visualización de datos?. Se puede lograr incluir la captura de capacidades de visualización de conocimiento para facilitar el análisis de los datos. Las técnicas de inteligencia artificial (IA) pueden aportar capacidades de análisis y reconocimiento de patrones avanzados a la visualización de datos. Permiten la identificación automática de tendencias, anomalías y relaciones ocultas en grandes conjuntos de datos, lo que enriquece la visualización. Facilitan la generación automática de insights a partir de los datos, lo que agiliza el proceso de toma de decisiones. También pueden mejorar la interactividad de las visualizaciones, permitiendo a los usuarios realizar búsquedas y consultas más avanzadas en tiempo real.

¿Qué abarcan las técnicas y tecnologías asociadas a Big Data?. Captura, procesamiento, análisis y visualización de datos. Las técnicas y tecnologías asociadas a Big Data abarcan la captura de datos de diversas fuentes, incluyendo datos estructurados y no estructurados. También incluyen el procesamiento de grandes volúmenes de datos de manera eficiente y escalable, utilizando tecnologías como Hadoop y Spark. El análisis de datos en Big Data implica el uso de algoritmos y técnicas avanzadas para descubrir patrones, tendencias y relaciones en los datos. La visualización de datos en Big Data es crucial para comunicar de manera efectiva los resultados del análisis y facilitar la toma de decisiones basada en datos.

Algunas de las ventajas de los informes clásicos reutilizables son: seleccione las 3 (tres) opciones correctas. Producen un excelente resultado para consultas rutinarias. Ofrecen resultados confiables y consistentes porque los informes son cuidadosamente desarrollados y probados. Se pueden producir de manera eficiente cuando el volumen de datos es modesto y la cantidad de fuentes de datos es baja. Algunas de las ventajas de los informes clásicos reutilizables son que producen un excelente resultado para consultas rutinarias. También son útiles para generar informes de manera rápida y eficiente, lo que ahorra tiempo en tareas repetitivas.

¿Cuál es uno de los motivos por los que Excel es considerada una herramienta poco adecuada para Visual Analytics?. Limita severamente el volumen de datos que se puede consultar con éxito. Uno de los motivos por los que Excel es considerada una herramienta poco adecuada para Visual Analytics es que limita severamente el volumen de datos que se puede consultar con éxito. Además, Excel puede ser menos eficiente para manejar grandes conjuntos de datos y puede ralentizarse o bloquearse en situaciones de alta carga de datos. La falta de capacidad de visualización avanzada y capacidades de análisis de datos en Excel también limita su utilidad en proyectos de Visual Analytics. En comparación con herramientas especializadas de Visual Analytics, Excel puede carecer de características avanzadas como análisis de datos geoespaciales, análisis de redes, y capacidades de machine learning integradas.

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. Carlos podría explicar que su función como reporting en la empresa implica la presentación de datos en un formato gráfico o pictórico para facilitar la comprensión y la toma de decisiones. También podría mencionar que la visualización de datos implica la creación de gráficos, tablas y otros elementos visuales para representar información de manera efectiva. Carlos podría destacar que la visualización de datos es una herramienta poderosa para comunicar tendencias, patrones y resultados a través de imágenes y gráficos. Podría enfatizar que su trabajo consiste en transformar datos en información visualmente atractiva y comprensible que ayudará a los líderes de la empresa a tomar decisiones informadas.

¿Qué abarcan las técnicas y tecnologías asociadas a Big Data?. Captura, procesamiento, análisis y visualización de datos. Las técnicas y tecnologías asociadas a Big Data abarcan la captura de datos de diversas fuentes, incluyendo datos estructurados y no estructurados. También incluyen el procesamiento de grandes volúmenes de datos de manera eficiente y escalable, utilizando tecnologías como Hadoop y Spark. El análisis de datos en Big Data implica el uso de algoritmos y técnicas avanzadas para descubrir patrones, tendencias y relaciones en los datos. La visualización de datos en Big Data es crucial para comunicar de manera efectiva los resultados del análisis y facilitar la toma de decisiones basada en datos.

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 pictórico. Carlos podría explicar que su función como reporting en la empresa implica la presentación de datos en un formato gráfico y pictórico para facilitar la comprensión y la toma de decisiones. También podría mencionar que la visualización de datos implica la creación de representaciones visuales, como gráficos, tablas y gráficos interactivos, para comunicar información de manera efectiva. Carlos podría destacar que la visualización de datos es una herramienta esencial para traducir datos complejos en insights visuales que ayuden a la empresa a entender tendencias, patrones y resultados. Podría enfatizar que su trabajo consiste en transformar datos en representaciones visuales claras y comprensibles que permitan a los líderes de la empresa tomar decisiones informadas.

¿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 y visualización de la información. Los modelos que se crean en el proceso de descubrimiento de datos se engloban en categorías como selección de datos, transformación de datos y visualización de la información. También se pueden agrupar en categorías como limpieza de datos, análisis de datos y construcción de modelos predictivos. Otra categorización podría ser exploración de datos, procesamiento de datos y presentación de resultados. Estos modelos abarcan la preparación de datos, la extracción de conocimiento y la comunicación de los resultados a través de la visualización.

Cual es la tendencia en las empresas sobre la utilización de software de gestión de datos masivos?. Las empresas suelen contratar software de visualización. La tendencia en las empresas sobre la utilización de software de gestión de datos masivos es que suelen adoptar soluciones de Big Data para gestionar y analizar grandes volúmenes de datos de manera más efectiva. Muchas empresas están invirtiendo en plataformas y herramientas de análisis de datos avanzadas para aprovechar al máximo la información que poseen. La adopción de soluciones de análisis de datos en tiempo real también está en alza, ya que las empresas buscan tomar decisiones basadas en datos en tiempo real. La seguridad de los datos y el cumplimiento de regulaciones se han convertido en preocupaciones críticas para las empresas al gestionar datos masivos.

¿Qué significa Visual Analytics?. La visualización de datos junto con el razonamiento analítico. Visual Analytics significa la integración de la visualización de datos con el razonamiento analítico para obtener una comprensión más profunda de la información. También se refiere a la combinación de técnicas visuales y herramientas analíticas para explorar, analizar y comunicar datos de manera efectiva. Visual Analytics implica el uso de gráficos, tablas y otras representaciones visuales para ayudar en la toma de decisiones basadas en datos. Esta disciplina permite a los usuarios explorar datos, identificar patrones y tendencias, y generar conocimientos a partir de datos complejos.

Juan, gerente comercial de la empresa Granos SRL, necesita ir monitoreando los movimientos de los productos para ir haciendo ajuste en la operación del negocio. ¿Qué tipo de gráficos se usa para mostrar en tiempo real datos de big data?. Se utiliza cuadros de mando empresariales o dashboards. Para mostrar en tiempo real datos de Big Data, se utilizan cuadros de mando empresariales o dashboards. También se pueden emplear gráficos de líneas dinámicos que actualizan constantemente los datos a medida que cambian. Otra opción es utilizar gráficos de barras interactivos que permiten explorar datos en tiempo real haciendo clic en diferentes categorías o segmentos. Los mapas de calor en tiempo real también son útiles para visualizar la distribución geográfica de datos en tiempo real.

¿Cuáles son los principales proveedores o plataformas de software para visualización y analítica más demandados en el mercado?. Tableau, Power BI, Microestrategy. Los principales proveedores o plataformas de software para visualización y analítica más demandados en el mercado incluyen Tableau, Power BI y MicroStrategy. También son populares QlikView y Qlik Sense, conocidos por sus capacidades de visualización de datos y descubrimiento de insights. Otra plataforma destacada es IBM Cognos Analytics, que ofrece herramientas avanzadas de informes y análisis. Además, algunas empresas optan por soluciones de código abierto como Apache Superset y Apache Zeppelin para la visualización de datos y análisis de BI.

¿Cómo se llama el proceso que utiliza tecnologías para presenta… decisiones?. Data Discovery. Pero No está completa la pregunta. El proceso que utiliza tecnologías para descubrir patrones, tendencias y relaciones en los datos y presentar información relevante para la toma de decisiones se llama Data Discovery. Otra técnica relacionada es la Minería de Datos, que implica la exploración de grandes conjuntos de datos para encontrar información valiosa. El Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos (KDD, por sus siglas en inglés) es un proceso que abarca la extracción de conocimiento útil a partir de datos. La Exploración de Datos es una fase importante en el proceso de Data Discovery, que implica la visualización y el análisis de datos para obtener información significativa.