1. ¿Qué es analítica?

La analítica se define como un proceso que involucra el uso de técnicas estadísticas, software de sistemas de información y metodologías de investigación de operaciones para explorar, visualizar, descubrir y comunicar patrones o tendencias en los datos. En otras palabras, la analítica convierte los datos en información útil.

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¿Cuáles son los niveles de análisis?

Existen varios tipos de análisis y es necesario organizar estos tipos para comprender sus usos. Lo cual se divide en tres categorías (descriptiva, predictiva y prescriptiva), niveles sugeridos por el Instituto de Investigación de Operaciones y Ciencias de la Gestión.
– Descriptivo: la aplicación de técnicas estadísticas simples que describen lo que está contenido en un conjunto de datos.
– Predictivo: una aplicación de métodos estadísticos avanzados para identificar variables predictivas y construir modelos predictivos para identificar tendencias y relaciones que no se observan fácilmente en un análisis descriptivo.Hh
– Prescriptivo: una aplicación de las metodologías de la ciencia de la decisión, (técnicas matemáticas aplicadas) para hacer el mejor uso de los recursos asignables.

3. ¿Qué es business analytics (BA)?

Se puede definir como un proceso que comienza con la recopilación de datos relacionados con el negocio y consiste en la aplicación secuencial de componentes analíticos principales descriptivos, predictivos y prescriptivos, cuyo resultado respalda y demuestra la toma de decisiones de negocios y el desempeño organizacional.

4. ¿Qué es BI o inteligencia de negocio?

Se puede definir como un conjunto de procesos y tecnologías que convierten los datos en información significativa y útil para fines comerciales. Algunos creen que la inteligencia empresarial (BI) es un tema amplio que abarca análisis, análisis de negocios y sistemas de información (Bartlett, 2013, p.4) y otros creen que se centra en recopilar, almacenar y explorar grandes organizaciones de bases de datos para obtener información útil para la toma de decisiones. (Negash, 2004).

5. ¿Qué diferencia la analítica de la analítica de negocio (BA)?

La diferencia que existe entre la analítica simple con la analítica de negocio (BA), recae en el impacto final, una vez hecho el análisis analítico, ya que este ultimo debe incluir un impacto medible en el rendimiento del negocio, algo que la analítica simple lo considera en forma general o dependiendo el estudio.

6. ¿Qué diferencia BI y BA?

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.

7. ¿Qué tienen en común BI y BA?

En rasgos generales, los informes de resultados de los análisis es algo en común. Producto a que, en ambos casos el uso de la analítica descriptiva es uno de los componentes importantes del análisis; además de incluir un enfoque empresarial en sus estudios.

8. ¿Cuál es el contexto social que fomenta la demanda de esta área de conocimiento?

Ha surgido una gran demanda de un perfil que hasta ahora prácticamente no existía. Los datos son el recurso más abundante del planeta.  Aunque fuera por pura oferta y demanda, acumular datos debería ser algo trivial. Y lo es, lo complejo es procesarlos.

9. ¿Cuál es el contexto empresarial que obliga y fomenta el desarrollo de la analítica?

Las organizaciones generan a diario una gran cantidad de datos, se enfrentan a nuevas reglas de los negocios producto del crecimiento globalizado.(necesidades de los clientes y condiciones cambiantes del negocio).

10. ¿Cuáles son las circunstancias tecnológicas que han ayudado a la explosión de la analítica?

el desarrollo tecnológico ha ayudado a recolectar, almacenar y analizar los datos de una organización.

11. ¿Qué carácterísticas tiene un científico de datos y qué lo diferencia de un estadístico?

La carácterística principal de un científico de datos es que usa los datos para resolver problemas que ocurren, el cual tiene la particularidad de usar la estadística junto con la computación, para realizar estudios más ágiles por ejemplo. Todo gracias a los avances tecnológicos que se presentan en la actualidad. La diferencia radica en el alcance y las herramientas que usan, producto a que los estadísticos no se involucran a problemas de computación estadística, limitando el alcance de su estudio.

12. ¿Cómo es el proceso de BA?

El proceso de analítica de negocio (BA), se basa inicialmente en una pregunta: ¿Qué información valiosa o de resolución de problemas está encerrada en las fuentes de datos que una organización tiene disponibles? 1.- Análisis analítico descriptivo. à ¿Qué pasó? (Encuentra posibles oportunidades relacionadas con el negocio) 2.- Análisis analítico predictivo. à ¿Qué está pasando, por qué está sucediendo y qué pasará? (Predecir oportunidades en las que la empresa pueda aprovechar) 3.- Análisis analítico prescriptivo. à ¿Cómo se maneja? (Asignar recursos para aprovechar las oportunidades previstas)

13. ¿Cómo se relaciona el proceso de BA con el proceso de toma de decisiones en la organización?

El proceso de analítica de negocio (BA) puede resolver problemas e identificar oportunidades para mejorar el rendimiento del negocio. En el proceso, las organizaciones también pueden determinar estrategias para guiar las operaciones y ayudar a lograr ventajas competitivas.

15. ¿Qué áreas de la great data science (GDS) incluye la ciencia de datos (Carmichael-Marrón (2018))?

1. Recopilación de datos, preparación y exploración.2. Representación y transformación de datos.3. Computación con datos.4. Modelado de datos.5. Visualización y presentación de datos.6. La ciencia sobre la ciencia de datos.

17. Según Davenport, ¿qué comportamientos definen a un competidor en analítica?

1. Uso generalizado de modelos y optimización.2. Un enfoque a nivel de empresa. 3. Alto ejecutivos que actúan como defensores.

18. ¿En qué áreas de una organización puede ser usada la analítica?

En todas las empresas cada departamento acumula diferentes datos: sobre sus clientes, sus inventarios, su producción, sobre la efectividad de las campañas de márketing, información sobre proveedores y socios, además de los datos que pueden proveer del exterior, como los referentes a competidores. En este sentido, el Business Intelligence puede realizar distintas aportaciones a cada departamento, siempre con el objetivo de integrar y optimizar la información disponible en la organización: