UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DE EL SALVADOR FACULTAD DE INFORMÁTICA Y CIENCIAS APLICADASESCUELA DE INFORMÁTICA Y CIENCIAS APLICADAS

CATEDRA DE SISTEMAS INFORMÁTICOSASIGNATURA: Sistemas de información GerencialPROFESOR : ARACELY DE HERNANDEZEVALUACIÓN: 1ra 2da. 3ra. 4ta. 5ta

SEC.

01

CICLO

02-2014

AULA

virtual

NOTA FINAL

EVALUACIÓN CORTO DIFERIDO

ALUMNO Cecilia Guadalupe Lemus Castro CARNET: 29-0747-1994CARRERA: FECHA ENTREGA:

Control de Lectura 30% Participación en foro 5% Parcial 65%COMPETENCIA: Conocimientos fundamentales sobre sistemas de información, sus funciones, roles organizacionales y su relación con las organi-

zacionesINSTRUCCIONES:

a. Lea cuidadosamente el control de lectura, desarróllelo y escriba claramente su nombre, carnet.b. Responda primero los puntos que considere más fáciles y deje de último los que considera que le costaran más.c. Sea ordenado en el desarrollo de la prueba, evitando las tachaduras y enmendaduras que dejen duda de sus respuestas .

Coloque en la casilla correspondiente el concepto correspondiente a cada definición – Vale el 58 % 1. Responsable de definir y organizar la estructura y el contenido de la base de datos, y

de darle mantenimiento, estableciendo la base de datos física, las relaciones lógicas entre los elementos, las reglas de acceso y los procedimientos de seguridad.

Administración de la base de datos

2. Responsable de las políticas y procedimientos específicos a través de los cuales se pueden administrar los datos como un recurso organizacional. Administración de datos

3. Responsabilidades abarcan el desarrollo de la política de información, la planificación de los datos, la supervisión del diseño lógico de la base de datos, y el desarrollo del diccionario de datos, así como el proceso de monitorear la forma en que los especialistas de sistemas de información y los grupos de usuarios finales utilizan los datos.

Administración de datos

4. Base de datos que almacena la información actual e histórica de interés potencial para los encargados de tomar decisiones en la compañía, y que se originan en muchos sistemas de transacciones operacionales básicos, como los sistemas de ventas, las cuentas de clientes, la manufactura, y pueden incluir datos de transacciones de sitios Web.

Almacén de datos

5. Utiliza las técnicas de minería de datos, los datos históricos y las suposiciones sobre las condiciones futuras para predecir los resultados de los eventos, como la probabilidad de que un cliente responda a una oferta o que compre un producto específico.

Análisis predictivo

6. Grupo de registros del mismo tipo Archivo7. Característica o cualidad que describe en específico a una entidad Atributo8. Encuesta estructurada de la precisión y el nivel de su integridad en un sistema de

información. Y que pueden realizarse mediante la inspección de los archivos de datos completos, la inspección de muestras provenientes de los archivos de datos, o mediante encuestas a los usuarios finales sobre sus percepciones en cuanto a la calidad de los datos

Auditoria de calidad de los datos

9. Colección de datos organizados para dar servicio a muchas aplicaciones de manera eficiente, al centralizar los datos y controlar los que son redundantes. Base de datos

10. Agrupamiento de caracteres en una palabra Campo11. Identificador único para toda la información en cualquier fila de la tabla Clave primaria12. Datos representados como tablas bidimensionales, y a las cuales se les hace

referencia como que fuesen archivos Bases de datos relacionales

13. Se refiere al acoplamiento de los datos almacenados en archivos y los programas específicos que requiera para actualizar y dar mantenimiento a esos archivos La dependencia programa-datos

14. Archivo automatizado que permite el almacenamiento de definiciones de elementos de datos y sus características Diccionario de datos

15. Persona, cosa, lugar o evento sobre el cual almacenamos o mantenemos información Entidad16. Se encarga de las políticas y procedimientos para administrar la disponibilidad,

utilidad, integridad y seguridad de los datos empleados en una empresa, con un Gobernanza de datos

énfasis especial en promover la privacidad, seguridad, calidad de los datos y el cumplimiento con las regulaciones gubernamentales.

17. Hace referencia cuando se le otorga a un atributo diferentes valores, o nombres. Diccionario de datos18. Aseguramiento de la consistencia de relaciones entre tablas acopladas Entidad19. Herramienta utilizada para agregar, modificar, eliminar y recuperar datos en una

base Lenguaje de manipulación de datos

20. conocida también como data scrubbing, consiste en actividades para detectar y corregir datos en una base que sean incorrectos, incompletos, que tengan un formato inapropiado o que sean redundantes.

Limpieza de datos

21. Subconjunto de un almacén de datos, en el cual se coloca una porción con alto grado de enfoque en los datos de la organización en una base de datos separada para una población específica de usuarios.

Mercado de datos

22. Orientada al descubrimiento, ya que provee perspectivas hacia los datos corporativos que no se pueden obtener mediante OLAP, al encontrar patrones y relaciones ocultas en las bases de datos grandes e inferir reglas a partir de estos patrones y relaciones, para predecir el comportamiento a futuro.

Minería de datos

23. Se encarga de extraer elementos clave de los conjuntos de datos extensos no estructurados, descubrir patrones y relaciones, así como sintetizar la información. Minería de texto

24. Búsqueda de patrones, tendencias y perspectivas en relación con el comportamiento de los clientes. Minería Web

25. Proceso de optimización y agrupamiento de datos para eliminar redundancia Normalización26. fila o registro en una base de datos relacional Tupla27. Especifica las reglas de la organización para compartir, diseminar, adquirir,

estandarizar, clasificar e inventariar la información. Política de información

28. Provee un análisis de datos multidimensionales Procesamiento Analítico en línea (OLAP)29. Duplicidad en datos, o registros, o almacenaje de archivos en diversas ubicaciones se

le conoce como Redundancia de los datos

30. Grupo de campos relacionados Registro31. Al poco control o poca administración de los datos, para el acceso y diseminación de

la información, se le denomina Seguridad defectuosa

32. El software de navegador Web es mucho más fácil de usar que las herramientas de consulta propietarias. la interfaz Web requiere pocos o ningún cambio en la base de datos interna. Es mucho menos costoso agregar una interfaz Web frente a un sistema heredado que rediseñar y reconstruir el sistema para mejorar el acceso de los usuarios.

Hay varias ventajas en cuanto al uso de Web para acceder a las bases de datos internas de una organización.

33. Se utilizan para guiar la toma de decisiones y pronosticar el efecto de esas decisiones. Patrones y reglas

34. En Minería de datos las asociaciones son

Ocurrencias vinculadas a un solo evento. Por ejemplo, un estudio de los patrones de compra en supermercados podría reve-lar que, cuando se compran frituras de maíz, el 65 por ciento del tiempo se com-pra un refresco de cola, pero cuando hay una promoción, el 85 por ciento se com-pra un refresco de cola. Esta información ayuda a los gerentes a tomar mejores decisiones debido a que descubren la rentabilidad de una promoción.

35. En Minería de datos las secuencias son:

Los eventos se vinculan en el transcurso del tiempo. Por ejemplo, podríamos des-cubrir que si se compra una casa, el 65 por ciento del tiempo se compra un nuevo refrigeradorDentro de las siguientes dos semanas, y el 45 por ciento se compra un horno dentro del mes posterior a la compra de la casa.

36. Tipos de información que se pueden obtener de la minería de datos son: Asociaciones, secuencias, clasificaciones, agrupamientos y pronósticos.

37. Reconocimiento de patrones que describen el grupo al que pertenece un elemento, para lo cual se examinan los elementos existentes que hayan sido clasificados y se infiere un conjunto de reglas.

La clasificación en minería de datos

38. Se basa en una serie de valores existentes para pronosticar cuáles serán los otros valores. El pronostico

39. Funciona de una manera similar a la clasificación cuando aún no se han definido grupos. El agrupamiento

40. Herramienta que permite el análisis multidimensional de datos Procesamiento Analítico en línea OLAP

41. Orientada al descubrimiento, ya que provee perspectivas hacia los datos corporativos que no se pueden obtener mediante OLAP, al encontrar patrones y relaciones ocultas en las bases de datos grandes e inferir reglas a partir de estos patrones y relaciones, para predecir el comportamiento a futuro.

La minería de datos

42. Análisis de datos multidimensional (procesamiento analítico en línea) OLAP Herramientas para la inteligencia de negocios

43. Conjunto de estrategias empresariales, enfocadas en la administración y creación de conocimiento a través del análisis de datos. Inteligencia de negocios

44. Enfoque en agenda estratégica de la organización, Selección de un pequeño número de elementos de datos para supervisar, Mezcla de datos financieros y no financieros Características de Balanced Scorecard

45. Informe apoyado por métodos de diseño y herramientas de automatización para ser utilizado para dar seguimiento de la ejecución de actividades por el personal Balanced Scorecard

46. Número de KPI’s representativo pero no excedente, Contexto histórico detallado para su mejor comprensión, Preparados para la persona no para la organización, Incluir recomendaciones o llamadas a la acción

Características del Dashboard

47. Informe apoyado por métodos de diseño y herramientas de automatización para medición del desempeño en base a indicadores Dashboard

48. Repositorios centralizados, para almacena datos provenientes de las aplicaciones críticas de una organización, sirviendo como base para aplicaciones OLAP Data WareHouse

49. La visualización de datos es la representación gráfica de la información abstracta para dos propósitos: el sentido de decisiones (también llamado análisis de datos) y la comunicación

Herramientas OLAP

50. Identificación de necesidades, Utilización de herramientas tecnológicas, y la generación de conocimiento, para una visión integral de la organización, toma de decisiones, mejoras en las relaciones con clientes, y abstractamente lograr ventajas competitivas

Proceso Inteligencia de Negocios

51. Extractar, transformar y cargar Herramientas ETL (Proceso ETL)52. Realizar una limpieza de datos para lograr integridad en los mismos, a fin de evitar la

redundancia. Data Cleasing (Proceso ETL)

53. Trae consigo el procesamiento paralelo de múltiples recursos Transform (Proceso ETL)54. Reconstruir inteligentemente los datos Load (Proceso ETL)55. Aseguramiento del ahorro – manejo de cambio – Rol Gerencial de tecnología Gestion Gerencial en tecnologia56. marcos de gestión de servicios a través de Microsoft Operations frameworks MOF Y ITIL57. Cálculos que deben realizarse para deducción de inversión en tecnología que permita

la visualización de la Rentabilidad, a través de la inversión en tecnología para incremento de la productividad.

Retorno dela inversión (ROI)

58. Se refiere al calculo que debe realizarse después de los costos de inversión en tecnología y que incluye: Gastos capital Hardware y software, gastos de Implementación, inversión en Capacitación, además de la inversión a realizar por la Gestión de implantación de nuevos Sistemas o redes

Costo total de la propiedad (TCO)

Conteste verdadero o falso los siguientes numerales Vale el 2%La principal función de las herramientas de inteligencia de negocios es lidiar con los datos que se han Verdadero

estructurado en bases de datos y archivos.Una herramienta de minería de datos puede descubrir distintas agrupaciones dentro de los datos, como el he-cho de encontrar grupos de afinidad para tarjetas bancarias o particionar una base de datos en grupos de clien-tes con base en la demografía y los tipos de inversiones personales.

Verdadero

Realice los siguientes diagramas Vale el 20%1. Diagrame las Ventajas de la inteligencia de negocios 2. Diagrame las características de la Inteligencia de negocios3. Diagrame los Requerimientos para un dashboard exitoso 4. Diagrame los pasos para un dashboard exitoso

1- Diagrame las Ventajas de la inteligencia de negocios

2- Diagrame las características de la Inteligencia de negocios

Simplifica el acceso a la información y

ahorra tiempos en la elaboración de

reportes.

Visión integral de la organización.

Provee información unificada y homogénea para todas las areas funcionales

Estandariza procesos

permitiendo la eliminación de

procesos manuales para la generación de la información.

Flexibilidad de análisis.

Monitoreo detallado de la organización.

Ofrecen indicadores de

rendimiento clave.

Permite ampliar los CRM

conocimientos de las

relaciones

con clientes y partners.

-

Posibilita la detección de

patrones delictivos o fraudulentos.

Permite comunicación integral con empleados.

La toma de decisiones es fundamentada en

información confiable y precisa.

Permite detectar tendencias,

oportunidades y riesgos que podrán ser

traducidos en ventajas competitivas.

3- Diagrame los pasos para un dashboard exitoso.

4- Diagrame los requerimientos para un dashboard exitoso

Rapidezmodelo de datos o capa logica

con la flexibilidad suficiente para dar respuestas oportunas

FiabilidadInformación de calidad, íntegro y con procesos estandarizados

AbstracciónCapacidad de dar respuesta a

preguntas complejas

Navegacioncapacidad de lo simple a lo

complejo

PresentaciónFácil interpretación de la

información

Pasado MatizarRecrear

Estrategias Seguimiento Repetir Mejorar Prediccion

Planificar Estrategias

Determinar Indicadores clave

KPI`S

Tener claro los objetivos de

negocios

Tener claros en entorno y

situacion actual

Preguntarse ¿Cumplo mis

metas con estos?

Conteste adecuadamente y según lo estudiado, las siguientes interrogantes 20%1. ¿Por qué son la política de información, la administración de datos y el aseguramiento de la calidad de los datos esenciales para administrar

los recursos de datos de la empresa?Para desarrollar un entorno de bases de datos se requieren políticas y procedimientos que ayuden a administrar los datos organizacionales, así como un buen modelo de datos y una tecnología de bases de datos eficiente. Una política de información formal gobierna el mantenimiento, la distribución y el uso de la información en la organización. En las grandes corporaciones, una función de administración de datos formal es responsable de la política de la información, así como de la planificación de los datos, el desarrollo del diccionario de datos y el monitoreo del uso de los datos en la empresa. Los datos imprecisos, in -completos o inconsistentes crean serios problemas operacionales y financieros para las empresas, ya que pueden crear impre -cisiones en los precios de los productos, las cuentas de los clientes y los datos del inventario, además de que conducen a deci -siones imprecisas sobre las acciones que debe tomar la empresa. Las empresas deben realizar acciones especiales para asegu -rarse de tener un alto nivel de calidad en la información. Estas acciones incluyen el uso de estándares de datos a nivel empre-sarial, bases de datos diseñadas para minimizar los datos inconsistentes y redundantes, auditorías de calidad de los datos y software de limpieza de datos

2. ¿Cuáles son las principales herramientas y tecnologías para acceder a la información de las bases de datos y mejorar tanto el desempeño de negocios como la toma de decisiones?

Hay poderosas herramientas disponibles para analizar y acceder a la información en las bases de datos. Un almacén de datos consolida los datos actuales e históricos de muchos sistemas operacionales distintos en una base central diseñada para gene -rar informes y realizar análisis. Los almacenes de datos soportan el análisis de datos multidimensional, también conocido como procesamiento analítico en línea (OLAP). El OLAP representa las relaciones entre los datos como una estructura multidi -mensional, que se puede visualizar en forma de cubos de datos y cubos dentro de cubos de datos, con lo cual se permite un análisis más sofisticado. La minería de datos analiza grandes reservas de datos, incluyendo el contenido de los almacenes de datos, para encontrar patrones y reglas que se puedan utilizar para predecir el comportamiento en un futuro y guiar la toma de decisiones. Las herramientas de minería de datos ayudan a las empresas a analizar extensos conjuntos de datos no estruc -turados que consisten en texto. Las herramientas de minería de datos se enfocan en el análisis de patrones e información útiles provenientes de World Wide Web; examinan la estructura de los sitios Web y las actividades de los usuarios de esos sitios Web, así como el contenido de las páginas Web. Las bases de datos convencionales se pueden vincular mediante midd-leware a Web o a una interfaz Web para facilitar el acceso de un usuario a los datos internos de la organización.

3. ¿Cuáles son algunos principios importantes del diseño de bases de datos?Para diseñar una base de datos se requieren un diseño lógico y uno físico. El diseño lógico modela la base de datos desde una perspectiva de negocios. El modelo de datos de la organización debe reflejar sus procesos de negocios clave y los re-querimientos para la toma de decisiones. El proceso de crear estructuras de datos pequeñas, estables, flexibles y adaptati-vas a partir de grupos complejos de datos al momento de diseñar una base de datos relacional se denomina normalización. Una base de datos relacional bien diseñada no debe tener relaciones de varios a varios, y todos los atributos para una enti -

dad específica sólo se aplican a esa entidad. Esta base de datos trata de imponer las reglas de integridad referencial para asegurar que las relaciones entre tablas acopladas permanezcan consistentes. Un diagrama entidad-relación describe en forma gráfica la relación entre las entidades (tablas) en una base de datos relacional

4. ¿Cuáles son los problemas de administrar los recursos de datos en un entorno de archivos tradicional y cómo se resuelven mediante un sistema de administración de bases de datos?

Las técnicas tradicionales de administración de archivos dificultan a las organizaciones el proceso de llevar el registro de todas las piezas de datos que utilizan de una manera sistemática, y de organizarlos de modo que se pueda tener un fácil acceso a ellos. Se permitió a las distintas áreas y grupos funcionales desarrollar sus propios archivos en forma independiente. Con el tiempo, este entorno tradicional de administración de archivos crea problemas como la redundancia e inconsistencia de los datos, la dependencia programa-datos, inflexibilidad, mala seguridad, falta de compartición y disponibilidad de éstos. Un sistema de administración de bases de datos (DBMS) resuelve estos problemas mediante software que permite su centra -lización y administración, de modo que las empresas tengan una sola fuente consistente para todas sus necesidades de da -tos. El uso de un DBMS minimiza la cantidad de archivos redundantes e inconsistentes.

5. las razones más comunes que causan problemas relacionados con el entorno de archivos tradicional son:Redundancia de datos, dependencia programa-datos, Seguridad defectuoso Falta de compartición y disponibilidad de datos.

6. Mencione las herramientas utilizadas por la Inteligencia de negocios en la Estructura empresarialLas principales herramientas para la inteligencia de negocios incluyen el software para consultas e informes de bases de datos, herramientas para el análisis de datos multidimensional (procesamiento analítico en línea), y herramientas para la minería de datos.

7. Razones de Utilización de la Inteligencia de negocios en nivel operativo.Balance Scorecard, Dashboards, Herramientas OLAP,Reportes pre formateados Integración con hojas electrónicas

8. Razones de Utilización de la Inteligencia de negocios en los Mandos Medio o GerencialesMando medio o Gerencial Procesamiento analítico en línea Esquema multidimensional de datos

Operadores de refinamiento y/o manipulación de Consultas. Operadores que facilitan la agregación y la disgregación de datos

9. Razones de Utilización de la Inteligencia de negocios en nivel ejecutivo o directivoComunicación visual, Conexión a objetivos estratégicos y operativos, Gráficos Críticos, medidores, tendencias, Intrínsecamente ligado a las necesidades estratégicas críticas de la organización.

10. Razone el fundamento esencial de la inteligencia de negociosLa inteligencia de negocios se refiere a los datos y a las herramientas de software que le ayudan a los gerentes a tomar las deci -siones más documentadas, estos se encuentran en todos los niveles jerárquicos proveen datos en forma de gráficos, diagramas y tableros de control, los cuales se ofrecen a través de portales mediante el uso de muchas fuentes de información internas y externa.