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¿Qué características definen a Big Data según Gartner?

Velocidad (ritmo al que fluyen los datos), variedad (hace referencia a los diversos tipos de datos disponibles) y volumen (La cantidad de datos importa) 

¿Cómo afecta el volumen de datos a la capacidad de una organización para tomar decisiones? 

Con un mayor volumen de big data más barato y accesible,

puede tomar decisiones empresariales más acertadas y precisas

¿Qué desafíos enfrenta una organización cuando los datos presentan una velocidad superior a la capacidad de procesamiento? 

 El BigData es relativo no absoluto 

¿En qué consiste la variedad de datos dentro del contexto de Big Data? 

 Diversos tipos de datos disponibles, se presentan en nuevos tipos de datos no estructurados.

¿Cómo ha evolucionado la definición de Big Data desde aproximadamente el año 2001 según Gartner? 

Datos que contienen una mayor variedad y que se presentan en volúmenes crecientes y una velocidad superior, esta definición sigue vigente.

¿Qué impacto tiene la incapacidad de almacenar o procesar grandes volúmenes de datos en la toma de decisiones de una organización?

Cuando el volumen, velocidad y variedad de los datos excede la capacidad de almacenamiento o procesamiento de una organización afecta para tomar decisiones de forma precisa y oportuna.

¿Por qué es importante entender la velocidad de los datos en el contexto de Big Data? 

 Al existir una circulación continua de datos, es necesario que su captación, procesamiento y análisis se realicen al mismo ritmo o velocidad, con el objetivo de poder extraer información valiosa.

¿Qué papel juega la variedad de datos en la complejidad de los sistemas de Big Data? 

Diversos tipos de datos disponibles. Con el auge del big data, los datos se presentan en nuevos tipos de datos no estructurados. Los tipos de datos no estructurados y semiestructurados, como el texto, audio o video, requieren un preprocesamiento adicional para poder obtener significado y habilitar los metadatos.

¿Cómo puede una organización enfrentar los desafíos asociados con la velocidad de los datos en Big Data?

Ante volúmenes de datos masivos, se hace necesario que el ritmo al que fluyen los datos también aumente. Al existir una circulación continua de datos, es necesario que su captación, procesamiento y análisis se realicen al mismo ritmo o velocidad, con el objetivo de poder extraer información valiosa.

¿Qué estrategias pueden adoptar las organizaciones para manejar el volumen creciente de datos?

Las organizaciones pueden adoptar estrategias como el uso de tecnologías de almacenamiento en la nube, bases de datos distribuidas, y herramientas de análisis masivo de datos (Big Data), para garantizar que los datos se almacenen y procesen de manera eficiente

¿Qué es el "volumen" en el contexto de Big Data y cómo afecta a las organizaciones?

La cantidad de datos que deben procesarse, pueden ser desde terabytes hasta petabytes

¿Cómo se puede gestionar la "velocidad" de los datos en un entorno de Big Data? 

 Captando, procesando y analizando los datos al mismo ritmo

¿Qué tipos de datos se incluyen en la "variedad" de datos en Big Data?

Estructurados, no estructurados y semiestructurados (texto, audio, video)

¿Cómo puede el "volumen" de datos impactar la toma de decisiones en una empresa?

Examinar grandes volúmenes de datos con el objetivo de identificar patrones, tendencias y relaciones que puedan ser relevantes para mejorar el rendimiento y la eficiencia de una empresa.

¿Qué desafíos pueden surgir debido a la "velocidad" de los datos en un sistema de Big Data? 

Ante volúmenes de datos masivos, se hace necesario que el ritmo al que fluyen los datos también aumente.

¿Cómo puede la "variedad" de datos complicar el proceso de análisis en un entorno de Big Data? 

Los tipos de datos no estructurados y semiestructurados, como el texto, audio o video, requieren un preprocesamiento adicional para poder obtener significado y habilitar los metadatos.

¿Qué tecnologías o herramientas se utilizan para manejar el "volumen" de datos en Big Data? 

Plataformas como Hadoop, bases de datos NoSQL, almacenamiento en la nube, y sistemas de procesamiento distribuido 

¿Por qué es importante considerar la "velocidad" en el análisis de datos y qué técnicas se emplean para optimizarla?

Para tomar decisiones rápidas y basadas en datos actualizados. Técnicas: Procesamiento en tiempo real y el análisis por lotes en momentos adecuados

¿Cuáles son algunos ejemplos de datos "no estructurados" que forman parte de la "variedad" en Big Data? 

Publicaciones en redes sociales, documentos de texto, audio o video.

¿Qué impacto tiene el "volumen" de datos en la infraestructura tecnológica de una organización?

 Para algunas organizaciones, esto puede suponer decenas de terabytes de datos. Para otras, incluso cientos de petabytes.

¿Cómo se genera típicamente el Big Data y qué tipo de fuentes lo producen? 

Es a menudo generada automáticamente por una máquina o proceso (video, sensores, web data). 

¿Qué diferencia al Big Data de otras fuentes tradicionales de datos? 

Big Data se caracteriza por su mayor volumen, velocidad, variedad y la capacidad de integrar datos estructurados y no estructurados provenientes de múltiples fuentes

¿Por qué se dice que el Big Data no está diseñado para ser amigable?

Es típicamente una nueva fuente de datos.

¿Qué porcentaje de tiempo se invierte en la recolección y preparación de Big Data, y cómo afecta esto al proceso de análisis? 

70%-80% de tiempo se invierte en recolectar y preparar los datos, El resto es usado en su análisis.

¿Qué es lo más importante que deben hacer las empresas con el Big Data?

Tomar acciones basadas en estos datos.

¿Cómo se puede clasificar el uso de la información obtenida del Big Data?

Estrategico (largo alcance), táctico (corto tiempo) e irrelevante.

¿Qué se debe definir al manejar Big Data según su uso estratégico, táctico o irrelevante? 

Es importante clasificar los datos según su uso estratégico (para objetivos a largo plazo), táctico (para decisiones a corto plazo), o irrelevante (que no aporta valor a los objetivos de la organización)

¿Qué porcentaje del contenido de las fuentes de Big Data es considerado sin uso o de bajo valor?

70%-80%

¿Por qué el Big Data es descrito como no estructurado o semiestructurado?

Incluye datos que no siguen una estructura fija, como texto libre, imágenes, videos, o registros de sensores, que requieren preprocesamiento para extraer valor

¿Cuál es el mayor desafío en el manejo del Big Data según la proporción de tiempo dedicada al análisis frente a la preparación de los datos?

El tiempo que se invierte en recolectar y preparar los datos.

¿Cómo puede una empresa gestionar la gran cantidad de información distribuida en múltiples lugares para asegurar un análisis eficaz? 

Uso de plataformas de almacenamiento en la nube, bases de datos distribuidas, y herramientas de integración de datos que faciliten su unificación y análisis

¿Qué estrategias pueden implementarse para mejorar la calidad de los datos que se recopilan en un entorno de Big Data?

Implementación de procesos de depuración, validación y estandarización de datos para garantizar su calidad antes del análisis

¿Cómo se pueden abordar las inconsistencias en los datos provenientes de diferentes fuentes en un sistema de Big Data?

Mediante la integración de datos desde diversas fuentes, utilizando técnicas de validación y depuración para asegurar que los datos sean consistentes y estén listos para el análisis

¿Por qué la calidad de los datos es un reto importante en el análisis de Big Data y cómo afecta a la toma de decisiones? 

Crucial porque los datos incorrectos o incompletos pueden llevar a decisiones erróneas. Un mal manejo de los datos afecta directamente la confiabilidad y precisión de los análisis

¿Qué herramientas o tecnologías son útiles para unificar y gestionar grandes volúmenes de datos distribuidos? 

Herramientas como Hadoop, bases de datos NoSQL, plataformas en la nube y sistemas de integración de datos son útiles para gestionar y unificar grandes volúmenes de datos distribuidos

¿De qué manera pueden las inconsistencias en los datos dificultar el proceso de análisis y qué técnicas se pueden utilizar para resolver este problema? 

Cuando los datos no pueden ser confiables ni comparables. Para resolverlo, se utilizan técnicas de depuración, integración y validación de datos

¿Cuál es la relación entre la mala calidad de los datos y la confianza en los resultados de un análisis de Big Data?

La mala calidad de los datos reduce la confianza en los resultados, ya que los errores o inconsistencias pueden afectar las conclusiones derivadas del análisis

¿Cómo puede una organización asegurar que los datos sean consistentes y precisos al integrar información de múltiples fuentes?

Mediante técnicas de integración y validación que alineen los datos provenientes de diferentes fuentes

¿Cómo se caracteriza el Big Data en cuanto a su tamaño y qué implicaciones tiene para las empresas?

Por su gran tamaño, lo que obliga a las empresas a disponer de infraestructuras y tecnologías avanzadas para almacenar y procesar estos grandes volúmenes de datos

¿Por qué es importante disponer de datos limpios para obtener valor a partir del Big Data? 

Garantizan la precisión del análisis y la toma de decisiones, mientras que los datos sucios o incompletos pueden llevar a conclusiones erróneas

¿Cómo afecta la rápida evolución de la tecnología de Big Data a las empresas que buscan implementarlo

Requiere que las empresas se mantengan actualizadas con las últimas herramientas y técnicas para aprovechar las nuevas oportunidades y optimizar el uso de los datos

¿Qué significa integrar los datos en un sistema de Big Data y cómo se lleva a cabo este proceso?

Significa combinarlos de diversas fuentes en un formato común para su análisis. Esto se lleva a cabo mediante plataformas de integración de datos que permiten unificar la información y garantizar su coherencia

¿Cuáles son las principales opciones de almacenamiento para el Big Data y cuáles son sus ventajas?

Almacenamiento en la nube (flexibilidad y escalabilidad) y bases de datos distribuidas (capacidad para manejar grandes volúmenes de datos de forma eficiente)

¿Cómo puede la nube facilitar el almacenamiento y procesamiento de grandes volúmenes de datos?

Proporcionando escalabilidad bajo demanda y permitiendo a las empresas almacenar datos a gran escala sin necesidad de grandes infraestructuras locales

¿Por qué es crucial analizar los datos en un entorno de Big Data para obtener valor de la inversión realizada?

Permite obtener insights valiosos que justifiquen la inversión al ayudar a las empresas a tomar decisiones informadas y optimizar operaciones

¿De qué manera el análisis visual de datos puede mejorar la toma de decisiones empresariales?

Permite a los tomadores de decisiones identificar patrones, tendencias y problemas rápidamente, facilitando la interpretación de grandes volúmenes de datos de manera clara y accesible

¿Cómo pueden el aprendizaje automático y la inteligencia artificial potenciar el uso del Big Data en las empresas?

Al permitir que las máquinas aprendan de los datos y hagan predicciones o clasificaciones automáticas, lo que mejora la eficiencia y la toma de decisiones

¿Por qué es importante compartir los hallazgos derivados del análisis de Big Data con otros departamentos o equipos dentro de la empresa?

Fomenta la colaboración entre departamentos, asegurando que los insights obtenidos se utilicen de manera efectiva en toda la organización para mejorar procesos y estrategias

¿Qué es la analítica de datos y qué implica su uso en el ámbito empresarial? 

Es la conversión de datos sin procesar en información práctica mediante herramientas, tecnologías y procesos para identificar tendencias y abordar problemas.

Proceso sistemático de inspeccionar, limpiar, transformar y modelar información para extraer conclusiones valiosas que respalden la toma de decisiones estratégicas.

Implica el uso de técnicas y herramientas analíticas para examinar grandes volúmenes de datos con el objetivo de identificar patrones, tendencias y relaciones que puedan ser relevantes para mejorar el rendimiento y la eficiencia de una empresa.

¿Cómo se convierte la información sin procesar en conocimiento práctico mediante la analítica de datos?

Implica el uso de diversas herramientas, tecnologías y procesos para identificar tendencias y abordar problemas mediante el análisis de datos.

¿Para qué sirve la analítica de datos en el proceso de toma de decisiones?

Sirve para entender la situación actual, evaluar riesgos y beneficios, asignar recursos eficientemente y anticipar consecuencias.

¿Cuáles son los principales beneficios de utilizar la analítica de datos en las empresas? 

Análisis, explicación, predicción y acción.

¿Qué expectativas tienen las empresas en relación con el análisis, explicación, predicción y acción derivadas de sus datos?

Muchos informes, muchas fuentes, no genera acción, falta gente capaz de encontrar valor en los datos y no se comparten los datos, no hay colaboración

¿Cómo puede la analítica de datos ayudar a las empresas a entender mejor su situación actual y anticipar consecuencias futuras? 

Pueden identificar tendencias, prever problemas potenciales y tomar decisiones proactivas

¿Qué importancia tiene el conocimiento en la toma de decisiones estratégicas dentro de las empresas?

Es esencial para tomar decisiones estratégicas informadas que guíen a la empresa hacia el éxito a largo plazo

¿Qué deben saber los profesionales de negocios sobre la conversión de conocimiento en valor? 

Deben entender cómo utilizar el conocimiento obtenido de los datos para crear valor tangible, mejorando la toma de decisiones y optimizando operaciones

¿Por qué los profesionales de datos deben ser conscientes de los objetivos empresariales para guiar su trabajo en la analítica de datos?

Para asegurarse de que el análisis de datos está alineado con los objetivos empresariales y produce resultados que contribuyan al éxito de la empresa

¿Qué elementos debe considerar una empresa al trabajar con Big Data para generar valor y obtener conocimiento útil? 

Calidad de los datos, las herramientas y tecnologías utilizadas, y cómo el análisis puede estar alineado con los objetivos estratégicos y operativos

¿Cuáles son las principales fuentes de datos que se utilizan en el proceso de recopilación de datos? 

Sensores, redes sociales, transacciones en línea, y dispositivos IoT

¿Qué técnicas estadísticas y herramientas de análisis se emplean en la interpretación de datos? 

Se utilizan herramientas como Python, R, Power BI, y técnicas estadísticas como regresiones y análisis de correlación

¿Cómo se identifican patrones y tendencias durante la etapa de interpretación de datos?

 A través de técnicas estadísticas, modelos predictivos o algoritmos de inteligencia artificial, es posible identificar patrones, tendencias.

¿De qué manera los conocimientos derivados de los datos se aplican para optimizar procesos en una empresa?

Enfocado en la mejora continua: Ayuda a optimizar procesos.

¿Cómo puede la aplicación de datos contribuir a resolver problemas específicos en una organización?

Se pueden identificar áreas de mejora y soluciones prácticas para problemas operativos o estratégicos específicos

¿Qué importancia tienen las estadísticas en la conversión de datos en información accionable?

A través de técnicas estadísticas, modelos predictivos o algoritmos de inteligencia artificial, es posible identificar patrones, tendencias y relaciones que proporcionan conocimiento valioso.

¿Cómo se utilizan los insights obtenidos de los datos para mejorar la toma de decisiones estratégicas?

Ayudan a informar las decisiones empresariales.

¿Qué métodos analíticos son más efectivos para examinar grandes volúmenes de datos y por qué? 

Data Science: Campo interdisciplinario que combina estadística, informática y matemáticas para analizar grandes volúmenes de datos y extraer información valiosa.

¿Cómo puede la analítica de datos ayudar a mejorar el rendimiento y la eficiencia de una empresa? 

Implica el uso de técnicas y herramientas analíticas para examinar grandes volúmenes de datos con el objetivo de identificar patrones, tendencias y relaciones.

¿Qué desafíos pueden surgir durante la recopilación, interpretación y aplicación de datos en una empresa? 

• El Big data se caracteriza por su gran tamaño. Aunque se han desarrollado nuevas tecnologías para el almacenamiento de datos, el volumen de datos duplica su tamaño cada dos años aproximadamente.

• Para ser de algún valor, los datos deben poder utilizarse, y esto depende de su conservación. Disponer de datos limpios.

• La tecnología de big data cambia a un ritmo rápido.

Análisis Descriptivo

¿Qué tipo de información proporciona el análisis descriptivo sobre el desempeño pasado de una empresa? 

Acerca de lo que ha ocurrido en el pasado y como se encuentra actualmente la empresa.

¿Cómo se utilizan los datos históricos en el análisis descriptivo para entender la situación actual de una empresa?

Proporcionando información sobre lo que ha ocurrido en el pasado y como se encuentra actualmente la empresa.

¿Qué técnicas se emplean comúnmente en el análisis descriptivo para resumir y visualizar datos?

Uso de medidas estadísticas (media, mediana, desviación estándar), gráficos (barras, líneas, histogramas) y tablas para visualizar y resumir la información de manera que sea comprensible

¿Cómo puede el análisis descriptivo ayudar a identificar áreas de mejora en los procesos empresariales? 

Proporcionando información sobre lo que ha ocurrido en el pasado y como se encuentra actualmente la empresa.

Análisis Predictivo

¿Qué modelos estadísticos y algoritmos son típicamente utilizados en el análisis predictivo? 

Se utilizan modelos de regresión, análisis de series temporales y algoritmos de machine learning como árboles de decisión, redes neuronales y máquinas de soporte vectorial para hacer predicciones sobre eventos futuros basados en datos históricos

¿Cómo se aplican los resultados del análisis predictivo para anticipar eventos futuros en una empresa?

Utilizando modelos estadísticos y algoritmos.

¿Qué tipo de datos son necesarios para realizar predicciones precisas en el análisis predictivo? 

Son necesarios datos históricos de alta calidad, que cubran variables clave relacionadas con los eventos que se desean predecir, como ventas pasadas, comportamientos de clientes, o registros de operaciones

¿Cómo puede el análisis predictivo influir en la planificación estratégica y la toma de decisiones en una empresa? 

Predice futuros y tendencias.

Análisis Prescriptivo

¿Qué tipo de recomendaciones proporciona el análisis prescriptivo para mejorar los resultados empresariales?

Sugiere acciones y decisiones.

¿Cómo se determinan las acciones y decisiones recomendadas a partir de los resultados del análisis prescriptivo?

Se determinan utilizando modelos predictivos, algoritmos de optimización y simulación para evaluar diferentes escenarios y sugerir la mejor acción para lograr los objetivos empresariales

¿Qué herramientas y técnicas se utilizan en el análisis prescriptivo para sugerir acciones concretas? 

Algoritmos de optimización, modelos de simulación y inteligencia artificial para analizar y proponer las mejores acciones y decisiones en función de los objetivos estratégicos de la empresa

¿Cómo puede el análisis prescriptivo ayudar a maximizar la eficiencia y efectividad de las operaciones empresariales?

Sugerir acciones y decisiones recomendadas para maximizar resultados.

En que consiste la definición de los Objetivos de Negocio

 Identificar claramente los objetivos que se desean alcanzar mediante el uso de la analítica de datos.

En que consiste la Recopilar los datos más relevantes

En identificar y recopilar los datos necesarios para abordar los objetivos. Es importante recopilar datos de calidad y en cantidad suficiente para poder respaldar el análisis.

En que cosiste Limpiar y preparar los datos

En eliminar datos duplicados o corregir, para garantizar su calidad y consistencia.

La aplicación de las técnicas de análisis

Utilizar técnicas de análisis apropiadas para explorar los datos y extraer información relevante.

La interpretación de los resultados

Examinar los resultados del análisis y buscar insights significativos que puedan informar las decisiones empresariales.

Monitorear y ajustar 

Establecer un sistema de seguimiento para monitorear continuamente el rendimiento y los resultados después de implementar las decisiones tomadas.

Conjunto de compromisos y acciones, integrados y coordinados, diseñados para explotar las competencias centrales y lograr una ventaja competitiva. 

Estrategia.

La estrategia para la toma de decisiones está compuesta por

El conjunto completo de compromisos, decisiones y acciones que la empresa requiere para lograr una competitividad estratégica y obtener un rendimiento superior al promedio.

¿Cómo puede una empresa evaluar de manera efectiva sus recursos, capacidades y competencias centrales para asegurar que su visión, misión y estrategia estén alineadas con sus insumos estratégicos y capacidades internas? 

Analizando su entorno externo e interno.

En que consiste el ánalisis de pestel

Herramienta/método de análisis del entorno externo considerando factores políticos, económicos, socioculturales, tecnológicos, ecológicos y legales.

En que consiste el análisis del entorno de la Industria (las 5 fuerzas de porter)

Estudio de factores externos e internos que evalúa:

1. Nuevos entrantes: Amenaza de nuevos entrantes.

2. Proveedores: Poder de negociación de los proveedores.

3. Clientes: Poder de negociación de los clientes. 

4. Productos Sustitutos: Amenaza de productos sustitutos

5. Rivalidad de la Industria: Rivalidad entre los competidores existentes. 

En que consiste la Matriz de Ansoff 

Modelo útil para graficar las opciones de una empresa en términos de productos y mercados con el objetivo de definir estrategias de crecimiento: penetración de mercado, desarrollo de nuevos mercados, desarrollo de nuevos productos y diversificación.

En que consiste Matriz BCG 

Método gráfico de análisis y planificación estratégica corporativa desarrollado por Boston Consulting Group en 1970, basado en el ciclo de vida de un producto y que permite una gestión de cartera de negocios. Su finalidad es entender la situación de la empresa y ayudar a decidir dónde invertir, desinvertir o abandonar. Su beneficio principal es la atención del flujo efectivo.