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Tener la información de datos pasados para las futuras tomas de decisiones

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Mejora de decisiones, deteccion de patrones, optimización de recursos, personalización

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Reducción de incertidumbre en la toma de decisiones

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Tomar decisiones en base a datos, lo que reduce el riesgo de tomar malas decisiones

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Calidad de Datos

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Interpretación erronea por datos sin limpieza previa

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Optimización de procesos

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analizar información pasada puede , afectar la toma de decisiones en situaciones donde se necesita información actual

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Datos de mala calidad

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Ayuda a conocer tendencias en los clientes y como actuar segun esta informacion

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Rentabilidad, escalabilidad, resolución de problemas, disminución de riesgos.

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Relevamiento de información exacta

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Mejora en la toma de Desiciones

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mejora la eficiencia y productividad de los procesos

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Permite personalizar productos o servicios según las necesidades del cliente.

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Optimizacion del uso de recursos, procesos, sistemas

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El resultado del análisis de datos permite tomar mejores decisiones sobre las tendencias actuales.

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Decisiones acertadas

Minimizar riesgos

Optimizar beneficios

Automatización de información

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Información filtrada

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En primer lugar, la calidad de los datos puede afectar los resultados, ya que información incompleta o errónea puede conducir a conclusiones equivocadas.

Asimismo, existe el riesgo de comprometer la privacidad y seguridad de los datos, especialmente cuando se manejan registros sensibles de personas u organizaciones. Otro aspecto relevante es la interpretación incorrecta de los resultados, que puede derivar en decisiones poco acertadas.

Finalmente, una dependencia excesiva de las herramientas tecnológicas sin un criterio crítico puede limitar la objetividad del análisis y disminuir la validez de las conclusiones.

PD:

GPT 5.0 ✓

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Identificación de patrones y tendencias

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Trabajar con datos desactualizados

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Toma de decisiones con repldo de la información y buena organizacion de los datos para su presentación

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Problemas de seguridad y privacidad

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Tener ventajas sobre quien no posee dominio de datos suficientes y por ende generar competencia

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#Prediccion de situaciones a futuro basados en datos

#acciones rápidas a problemas

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Tomar decisiones de manera precisa.

Detectar patrones y tendencias

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Medir resultados, saber si lo que hicimos funciona o no

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-Optimizar procesos.

-Reducción de costos.

-Desiciones fundadas en evidencia concreta.

-Nuevas oportunidades de negocio.

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Datos incorrectos y problemas de privacidad al momento que cualquier persona pueda ver los datos.

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Alto costo de herramientas y capacitación en análisis de datos.

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Disponer de gráficos y métricas para visualización de grandes volumenes de datos y así analizar la tendencias.

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Mejora la experiencia del usuario/cliente

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Mejora la experiencia del usuario/cliente

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Transforma la información en valor y ventaja competitiva.

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Si no se tiene el cuidado adecuado se puede hacer un mal uso de los datos e información.

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Uso inapropiado

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Pésima limpieza de los datos, que pueda llevar a problemas a la toma de decisiones.

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Mejora en la experiencia del cliente.

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Una empresa puede analizar las ventas de sus productos y descubrir cuáles son los más rentables, en qué épocas del año tienen mayor demanda y qué clientes son los más fieles.

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Resolución de problemas.

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Datos incorrectos, poco contexto para el análisis, interpretación incorrecta.

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El correcto manejo de la información, ayuda a entender y predecir probabilidades de que un hecho ocurra o no.

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Optimizacion del Proceso para reducir el tiempo.

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Información interpretada en forma erronea

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Mejora la satisfacción del cliente al anticipar sus necesidades y comportamientos.

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Falta de estrategias adecuadas para consultas

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Riesgos del análisis de datos:

Privacidad y seguridad

Mala calidad de datos

Sesgo en los modelos

Dependencia excesiva

Costos elevados

Cumplimiento legal

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Basa la toma de decisiones en evidencia, lo que reduce riesgos y optimiza recursos.