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Categorías de Sistemas de Información
TPS (Sistemas de Procesamiento de Transacciones)
¿Qué es?: Registra operaciones diarias
¿Para qué sirve?: Procesar pagos, compras y registros sin errores
¿Quién lo usa?: Personal operativo y cajeros
Información: Datos detallados de ventas y montos
Ejemplo real: Pasarela de pagos en compras en línea
Problema que soluciona: Caos y errores en registros manuales
MIS (Sistemas de Información Administrativa)
¿Qué es?: Resume y consolida información operativa
¿Para qué sirve?: Monitorear el rendimiento táctico del negocio
¿Quién lo usa?: Gerentes de área y supervisores
Información: Datos agrupados de ventas e inventarios
Ejemplo real: Reporte mensual de devoluciones de productos
Problema que soluciona: Falta de control sobre metas departamentales
DSS (Sistemas de Apoyo a la Decisión)
¿Qué es?: Herramienta analítica de simulación
¿Para qué sirve?: Evaluar escenarios hypotéticos
("¿qué pasaría si...?")
¿Quién lo usa?: Analistas de negocio y planificadores
Información: Datos internos y variables de mercado
Ejemplo real: Simulación de impacto por alza de materia prima
Problema que soluciona: Tomar decisiones críticas a ciegas
EIS (Sistemas de Información para Ejecutivos)
¿Qué es?: Tablero visual estratégico
¿Para qué sirve?: Monitorear la salud general de la empresa
¿Quién lo usa?: CEO y Junta Directiva
Información: Indicadores clave (KPIs) e informes consolidados
Ejemplo real: Dashboard en tiempo real de rentabilidad global
Problema que soluciona: Sobrecarga de información detallada en la dirección
IA (Sistemas Basados en Inteligencia Artificial)
¿Qué es?: Sistemas con aprendizaje y razonamiento autónomo
¿Para qué sirve?: Automatizar decisiones y personalizar experiencias
¿Quién lo usa?: Equipos de innovación, marketing y servicio
Información: Big Data, voz, texto e imágenes
Ejemplo real: Recomendaciones personalizadas en tiendas virtuales
Problema que soluciona: Imposibilidad humana de procesar Big Data al instante
BI (Inteligencia de Negocios)
¿Qué es?: Transformación de datos en conocimiento analítico
¿Para qué sirve?: Descubrir patrones históricos y tendencias
¿Para qué sirve?: Descubrir patrones históricos y tendencias
¿Quién lo usa?: Científicos de datos y analistas
Información: Almacenes de datos históricos (Data Warehouse)
Ejemplo real: Análisis de productos más comprados en conjunto
Problema que soluciona: Datos aislados y sin aprovechamiento estratégico
