1. ¿Qué es inteligencia de negocio?

Luhn: “La capacidad de comprender las interrelaciones de los hechos presentados de tal forma que consiga orientar la acción hacia una meta deseada”.

Dresner: “BI es un proceso interactivo para explorar y analizar información estructurada sobre un área (normalmente almacenada en un datawarehouse), para descubrir tendencias o patrones, a partir de los cuales derivar ideas y extraer conclusiones. El proceso de Business Intelligence incluye la comunicación de los descubrimientos y la ejecución de cambios. Las áreas incluyen clientes, proveedores, productos, servicios y competidores.” Datawarehouse Institute: La combinación de tecnología, herramientas y procesos que me permiten transformar mis datos almacenados en información, esta información en conocimiento y este conocimiento dirigido a un plan o una estrategia comercial. La inteligencia de negocios debe ser parte de la estrategia empresarial, esta le permite optimizar la utilización de recursos, monitorear el cumplimiento de los objetivos de la empresa y la capacidad de tomar buenas decisiones para así obtener mejores resultados.

2. ¿Qué diferencia a la Analítica de Negocio de la Inteligencia de Negocio?

R: La inteligencia empresarial (BI) se diferencia de la analítica de negocio (BA), en que solo se dedica en informar y almacenar los resultados de un análisis, a diferencia de la analítica de negocio (BA), que busca tener una explicación de por qué se produjo los resultados de un análisis.

3. ¿Qué es un Sistema de Business Intelligence?

R: Conjunto de aplicaciones, software, hardware y procesos en la organización que mediante análisis de datos permiten hacer llegar la información y el conocimiento a quienes lo necesitan, cuando lo necesitan (para la toma de decisiones)

4. ¿Qué es el Cuadrante Mágico de Gartner?

R: Una herramienta gráfica en que las compañías más relevantes de cada industria tecnológica se ven posicionadas de acuerdo a su desempeño anual dentro de su propio mercado, y constituye el referente usado en todo el mundo para la toma de decisiones de compra de TI. Conoce más sobre cómo funciona.

5. ¿Cuál es la estructura que tiene un sistema de Business Intelligence?

R:Una solución de Business Intelligence parte de los sistemas de origen de una organización (bases de datos), sobre los que suele ser necesario aplicar una transformación estructural para optimizar su proceso analítico.Para ello se realiza una fase de extracción, transformación y carga (ETL) de datos. Esta etapa suele apoyarse en un almacén intermedio, llamado ODS, que actúa como pasarela entre los sistemas fuente y los sistemas destino (generalmente un datawarehouse), y cuyo principal objetivo consiste en evitar la saturación de los servidores funcionales de la organización.La información resultante, ya unificada, depurada y consolidada, se almacena en un datawarehouse corporativo, que puede servir como base para la construcción de distintos datamarts departamentales.

6. ¿Qué es ETL?

R:Es un elemento de un SBI significa; ETL Extraer, transformar y cargar los datos.Es una técnica donde se extraen los datos de distintas fuentes, se depuran y preparan (homogeneización de los datos) para luego cargarlos en un almacén de datos.

7. ¿Qué es integridad de datos?

R: Integración. Valida los datos con los formatos y requerimientos del datawarehouse, Paso al datawarehouse, comprobar la coherencia (por ejemplo de los totales).

8. ¿Qué es totalidad de datos?

Se refiere a que se encuentran todos los datos necesarios para realizar un análisis o estudio correspondiente a los requerimientos establecidos por el investigador.

9. ¿Qué es validez de datos?

Cerciorarse de que los datos estén correctamente estructurados y cumplan con un criterio mínimo de aprobación para ser considerados útiles. En términos estadísticos se puede deducir que un dato es válido cuando este no presenta sesgo, es decir, el promedio de mediciones tiene que ser igual al valor real esperado.

10. ¿Qué es precisión de los datos?

Los datos analizados representan a la realidad con precisión y una fuente de datos verificable.Determina en qué medida los datos representan correctamente la verdad sobre un objeto del mundo real o se ajustan a lo establecido por una fuente autorizada.

11. ¿Qué es una datawarehouse?

Almacén de datos orientado a un tema, integrado, no volátil, variable en el tiempo; que apoya a las decisiones

12. ¿Qué diferencia las propuestas de Kimball e Inmon?

El enfoque de Kimball se ajusta más a proyectos pequeños en los que se persiga un sistema fácilmente explotable y entendible por el usuario y de rápido desarrollo, siendo el modelo de Inmon más apropiado para sistemas complejos de mayor envergadura.

13. ¿Qué es un datamart?

Es una base de datos departamental, especializada en el almacenamiento de los datos de un área de negocio específica. Un datamart puede ser alimentado desde los datos de un datawarehouse, o integrar por si mismo un compendio de distintas fuentes de información.

14. ¿Cómo es la propuesta de Kimball de un datawarehouse?

El datawarehouse de Kimball está orientado a la consulta de la información, por lo que su estructura interna está especialmente diseñada para garantizar una explotación de los datos rápida y sencilla, no requiriendo usuarios especializados para ello.

15. ¿Cuál es la propuesta de Inmon de un datawarehouse?

persigue la integración de todos los datos de la compañía, estando orientado hacia el almacenaje de grandes volúmenes de datos, por lo que su estructura interna normalizada se diseña para evitar la redundancia de datos, simplificar las labores de mantenimiento, etc. cuestiones que complican las consultas de la información, requiriendo que los usuarios finales estén mucho más especializados.

16. ¿Qué es granularidad de los datos?

La granularidad representa el nivel de detalle al que se desea almacenar la información sobre el negocio que se esté analizando.

17. ¿Qué es OLAP y para qué tipo de análisis se puede usar?

Es una solución utilizada cuyo objetivo es agilizar la consulta de grandes cantidades de datos. Para ello utiliza estructuras multidimensionales que contienen datos resumidos de grandes Bases de datos o Sistemas Transaccionales. Se usa el OLAP para consultas por su velocidad de respuesta.

18. ¿Cuáles son las operaciones fundamentales a hacer en un cubo OLAP?

OLAP presenta una base de datos multidimensional, es decir, consolida información y datos de 16 distintas dimensiones en un solo bloque (Codd, Codd, & Salley, 1993). Es por eso por lo que se dice que los sistemas que trabajan con esta tecnología forman “cubos” de información. Los sistemas que trabajan con OLAP permiten tener un acceso rápido a la información.

19. ¿Qué diferencia una métrica(escala) de una dimensión?

Una dimensión es un atributo de nuestros datos, una característica que nos ayudará a clasificar cierta información. Por ejemplo, el color de un producto, el idioma, etc.Una métrica es un valor que permite una medida cuantitativa y que es presentada generalmente en números, tiempo, porcentaje o valor monetario.

20. ¿Cómo se relaciona el cubo OLAP con el modelo dimensional de datos?

Una base de datos con “modelo dimensional” es una base de datos que tiene una estructura adecuada para resolver consultas analíticas. Se trata de modelos sencillos que aseguran unos buenos tiempos de respuesta, y que se corresponden bastante con el lenguaje de negocio de los usuarios.