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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trajano_velastegui_uleam

Ecuador

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QUIZ 3_BUSSINES INTELIGENTE_ACTIVIDAD SEMANA 12

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EXAMEN FINAL_BUSSINES INTELIGENTE_ACTIVIDAD SEMANA 12


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

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

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

Las herramientas BI permiten análisis predictivo y proyecciones.

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

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

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

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

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

El ROI se calcula solo con ingresos netos.

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

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

La segmentación de clientes mejora la acción operativa.

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

La calidad de datos es fundamental para decisiones acertadas.

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

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

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

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

Un ROI negativo nunca ocurre en proyectos de Kaizen.

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

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

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

La automatización de informes reduce errores y tiempo.

Las mejoras de Kaizen no requieren medición de resultados.

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

El benchmarking compara indicadores con estándares del mercado.

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

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

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

Un dashboard de negocio centraliza KPIs clave en una vista.

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

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

Un dashboard debe permitir drill-down para detallar datos.

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

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

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