EXAMEN FINAL_BUSSINES INTELIGENTE_ACTIVIDAD SEMANA 12

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Juego de preguntas y respuestas kpi e indicadores de gestión en el contexto de negocios inteligentes, resumen unidad 3 con la rúbrica de respuestas correctas o incorrectas.

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EXAMEN FINAL_BUSSINES INTELIGENTE_ACTIVIDAD SEMANA 12Online version Juego de preguntas y respuestas kpi e indicadores de gestión en el contexto de negocios inteligentes, resumen unidad 3 con la rúbrica de respuestas correctas o incorrectas. by trajano_velastegui_uleam 1 La adopción de tecnologías deep tech permite pasar de un modelo de análisis descriptivo a uno predictivo y prescriptivo en BI. Sí No 2 Un ROI negativo nunca ocurre en proyectos de Kaizen. Sí No 3 La calidad de datos es fundamental para decisiones acertadas. Sí No 4 Kaizen se aplica solo a la producción, no a servicios o office. Sí No 5 Un dashboard debe permitir drill-down para detallar datos. Sí No 6 El intraemprendimiento sistémico crea estructuras que permiten convertir datos en conocimiento accionable y escalar iniciativas. Sí No 7 El Kaizen se basa en mejoras continuas y pequeñas, no en cambios drásticos. Sí No 8 Las startups no aportan valor a la infraestructura, experiencia operativa o acceso al mercado. Sí No 9 El payback period indica cuántos meses tarda en recuperarse la inversión. Sí No 10 El ROI se calcula solo con ingresos netos. Sí No 11 Las experiencias de cliente figitales requieren arquitecturas de BI más avanzadas y centradas en el usuario. Sí No 12 Las visualizaciones adecuadas facilitan la interpretación (líneas, barras). Sí No 13 Las KPI como CAC, LTV y payback ayudan a evaluar rendimiento. Sí No 14 Los dashboards deben presentar datos en tiempo real cuando sea posible. Sí No 15 La evolución corporativo-startup (CVC, innovación abierta, alianzas) puede enriquecer los sistemas de BI. Sí No 16 BI sigue siendo únicamente un sistema de reportes sin convertirse en plataforma estratégica de inteligencia empresarial. Sí No 17 El ciclo PDCA (Planificar, Hacer, Verificar, Actuar) es central en Kaizen. Sí No 18 Un dashboard de negocio centraliza KPIs clave en una vista. Sí No 19 Las herramientas BI permiten análisis predictivo y proyecciones. Sí No 20 Las acciones de Kaizen suelen documentarse en estándares de trabajo para sostener mejoras. Sí No 21 El ROI se utiliza para medir la rentabilidad de una inversión. Sí No 22 Las mejoras de Kaizen no requieren medición de resultados. Sí No 23 El Kaizen apunta solo a grandes proyectos de inversión, no a mejoras diarias. Sí No 24 Blockchain fortalece la trazabilidad, transparencia y seguridad de la información. Sí No 25 La analítica descriptiva es suficiente para anticipar tendencias y no se beneficia de modelos predictivos. Sí No 26 La automatización de informes reduce errores y tiempo. Sí No 27 El benchmarking compara indicadores con estándares del mercado. Sí No 28 En análisis financiero, las mejoras de Kaizen se pagan con ahorros de costos y ROI incremental. Sí No 29 El IoT genera datos en tiempo real sobre operaciones, clientes y cadenas de suministro. Sí No 30 Las arquitecturas de BI para experiencias figitales no necesitan integrar datos de aplicaciones móviles, ecommerce, IoT o redes sociales. Sí No 31 La segmentación de clientes mejora la acción operativa. Sí No 32 El análisis financiero puede incluir el cálculo del periodo de recuperación (payback) de las mejoras Kaizen. Sí No 33 IA y ML facilitan la identificación de patrones de consumo, automatización de procesos y personalización de servicios. Sí No 34 En Kaizen, el único objetivo es reducir costos sin afectar calidad. Sí No 35 La sostenibilidad y la economía circular se convierten en fuente de inteligencia empresarial y ventajas competitivas. Sí No 36 La economía circular no influye en decisiones de BI ni en indicadores relevantes. Sí No

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La adopción de tecnologías deep tech permite pasar de un modelo de análisis descriptivo a uno predictivo y prescriptivo en BI.

Un ROI negativo nunca ocurre en proyectos de Kaizen.

La calidad de datos es fundamental para decisiones acertadas.

Kaizen se aplica solo a la producción, no a servicios o office.

Un dashboard debe permitir drill-down para detallar datos.

El intraemprendimiento sistémico crea estructuras que permiten convertir datos en conocimiento accionable y escalar iniciativas.

El Kaizen se basa en mejoras continuas y pequeñas, no en cambios drásticos.

Las startups no aportan valor a la infraestructura, experiencia operativa o acceso al mercado.

El payback period indica cuántos meses tarda en recuperarse la inversión.

El ROI se calcula solo con ingresos netos.

Las experiencias de cliente figitales requieren arquitecturas de BI más avanzadas y centradas en el usuario.

Las visualizaciones adecuadas facilitan la interpretación (líneas, barras).

Las KPI como CAC, LTV y payback ayudan a evaluar rendimiento.

Los dashboards deben presentar datos en tiempo real cuando sea posible.

La evolución corporativo-startup (CVC, innovación abierta, alianzas) puede enriquecer los sistemas de BI.

BI sigue siendo únicamente un sistema de reportes sin convertirse en plataforma estratégica de inteligencia empresarial.

El ciclo PDCA (Planificar, Hacer, Verificar, Actuar) es central en Kaizen.

Un dashboard de negocio centraliza KPIs clave en una vista.

Las herramientas BI permiten análisis predictivo y proyecciones.

Las acciones de Kaizen suelen documentarse en estándares de trabajo para sostener mejoras.

El ROI se utiliza para medir la rentabilidad de una inversión.

Las mejoras de Kaizen no requieren medición de resultados.

El Kaizen apunta solo a grandes proyectos de inversión, no a mejoras diarias.

Blockchain fortalece la trazabilidad, transparencia y seguridad de la información.

La analítica descriptiva es suficiente para anticipar tendencias y no se beneficia de modelos predictivos.

La automatización de informes reduce errores y tiempo.

El benchmarking compara indicadores con estándares del mercado.

En análisis financiero, las mejoras de Kaizen se pagan con ahorros de costos y ROI incremental.

El IoT genera datos en tiempo real sobre operaciones, clientes y cadenas de suministro.

Las arquitecturas de BI para experiencias figitales no necesitan integrar datos de aplicaciones móviles, ecommerce, IoT o redes sociales.

La segmentación de clientes mejora la acción operativa.

El análisis financiero puede incluir el cálculo del periodo de recuperación (payback) de las mejoras Kaizen.

IA y ML facilitan la identificación de patrones de consumo, automatización de procesos y personalización de servicios.

En Kaizen, el único objetivo es reducir costos sin afectar calidad.

La sostenibilidad y la economía circular se convierten en fuente de inteligencia empresarial y ventajas competitivas.

La economía circular no influye en decisiones de BI ni en indicadores relevantes.