A) La herramienta se encarga de optimizar la carga, para hacer el almacenamiento lo más eficiente posible. B) es una serie de estrategias y tecnologías que las empresas usan para analizar la información del negocio y transformarla en conocimiento accionable que apoye a la estrategia de la empresa. C) En esta parte del proceso se analizan los datos obtenidos para verificar que cumplan con la estructura esperada. D) Proviene de sus iniciales en inglés: Extract Transform Load
A) Aumento en la eficiencia organizacional B) Soporte para los tomadores de decisiones C) Sistemas de legado D) Análisis más rapido e intuitivo
A) Incremento en la ventaja competitiva B) La herramienta se encarga de optimizar la carga, para hacer el almacenamiento lo más eficiente posible. C) Sistemas de legado D) Mejora de la satisfacción de clientes y empleados
A) La analítica de negocios se enfoca en lo que ocurrirá en el negocio B) Puede apoyar a reducir costos operativos por medio de la minería de procesos. C) Son similares, sin embargo el BI viene siendo parte de la analítica de negocios. D) BI se enfoca en lo que está ocurriendo en el momento y lo que ha ocurrido en el pasado.
A) Ambientes en la nube B) Se eliminan entradas duplicadas C) Se filtran y validan los datos D) son aquellas que van a representar la medición matemática de un aspecto del negocio. es decir es para realizar estudios estadisticas.
A) Ventas por día,Producto más consumido,Tipo de consumidor B) Ab Initio,Pentaho,Azure Data Factory C) KDD,SEMMA,CRISP-DM D) Ambientes en la nube,Puntos de venta y CRM,ERP
A) En esta parte del proceso se analizan los datos obtenidos para verificar que cumplan con la estructura esperada. B) Se combinan el descubrimiento y el análisis para obtener los patrones deseados de la base de datos. C) Es un proceso automático basado en los requerimientos del usuario final. D) Los datos poseen una estructura matricial para su almacenamiento
A) Se le da el formato a los datos para ser introducidos en el modelo deseado. B) Están enfocados a responder a una necesidad específica de análisis un grupo de usuarios. C) Proveer a tus usuarios con datos que sean lo mas relevante posible para BI en el menor tiempo posible. D) La inteligencia de negocios se encuentra íntimamente relacionada con la minería de datos.
A) Se le da el formato a los datos para ser introducidos en el modelo deseado. B) Un Data Mart es un subconjunto de datos de un DW. C) Hay que recordar que las empresas se desempeñan en un ambiente altamente competitivo D) La información de un Data Mart usualmente es obtenida del DW.
A) Se filtran y validan los datos B) Ofrece una versión más condensada y enfocada de la DW C) Mejora el tiempo de respuesta de tus usuarios finales D) Costo más bajo de implementación comparado a una DW
A) Se filtran y validan los datos B) Reportes y dashboards C) Data mining y machine learning D) Visualización de datos por medio de gráficas
A) KDD,SEMMA,CRISP-DM B) Sistemas de legado,Aumento en la eficiencia organizacional,Análisis más rapido e intuitivo C) Es sencillo y rápido,Usado para el análisis multidimensional,Es el más usado por su eficiencia y simplicidad D) Ambientes en la nube,Puntos de venta y CRM,ERP
A) Se normalizan las tablas de las dimensiones,Evita redundancia, reduce el espacio requerido,No es ideal puesto que al tener múltiples tablas lleva a muchos joins B) Sistemas de legado,Aumento en la eficiencia organizacional,Análisis más rapido e intuitivo C) Ambientes en la nube,Puntos de venta y CRM,ERP D) KDD,SEMMA,CRISP-DM
A) son aquellas que van a representar la medición matemática de un aspecto del negocio. es decir es para realizar estudios estadisticas. B) Proviene de sus iniciales en inglés: Extract Transform Load C) Ambientes en la nube D) Es el proceso de identificar, organizar, almacenar y difundir información dentro de una organización.
A) Aprovechamiento del conocimiento colectivo de la empresa B) Facilita la toma de decisiones C) Lleva a una mejor eficiencia operativa en la empresa
A) Sistemas de gestión de contenido (CMS) B) Intranets C) Sistemas de gestión de conocimiento D) Wikis E) Almacenes de datos
A) En este paso se obtiene toda la información de todos los sistemas de origen B) En este proceso se aplican una serie de reglas de negocio en los datos extraídos, para convertirlos en los datos que serán cargados. C) En esta parte del proceso se analizan los datos obtenidos para verificar que cumplan con la estructura esperada.
A) Sistemas de legado B) Bases de datos propietarias C) ERP D) Ambientes en la nube E) Puntos de venta y CRM
A) En este proceso se aplican una serie de reglas de negocio en los datos extraídos, para convertirlos en los datos que serán cargados. B) Usado para el análisis multidimensional C) Sirve para el descubrimiento de patrones, conocimiento y predicciones D) Excelente rendimiento y velocidad de acceso, ya que registra las dimensiones de forma individual sin degradar el desempeño.
A) En esta fase se cargan los datos transformados en la base de datos destino. B) La herramienta se encarga de optimizar la carga, para hacer el almacenamiento lo más eficiente posible. C) Se puede ocupar el staging para almacenar la información en caso de una pérdida de datos. D) Ofrece una versión más condensada y enfocada de la DW
A) Ofrece una versión más condensada y enfocada de la DW B) Es un espacio intermedio que existe entre las fuentes de datos y el Data Warehouse C) La herramienta se encarga de optimizar la carga, para hacer el almacenamiento lo más eficiente posible. D) Es un área temporal de almacenamiento de datos, que ocurre en el proceso de transformación de datos de un ETL
A) Usualmente se ocupa un formato JSON para almacenar los datos en esta fase B) Tradicionalmente nuestro staging area se va a encontrar en un espacio externo a nuestra base de datos C) La herramienta se encarga de optimizar la carga, para hacer el almacenamiento lo más eficiente posible. D) En este proceso se realizan transformaciones simples para limpiar los datos antes que sean cargados en el DW.
A) Se puede ocupar el staging para almacenar la información en caso de una pérdida de datos. B) El staging nos permite trabajar en fases, lo cual nos ayuda en caso de que ocurra un error cuando se esta extrayendo o cargando la información C) La herramienta se encarga de optimizar la carga, para hacer el almacenamiento lo más eficiente posible. D) Nos permite obtener la información de forma asíncrona, para después ser cargada.
A) Aquí también se evalúan y analizan los datos de origen. B) Intercambio de conocimiento C) En este paso definiremos el alcance del proyecto de integración de datos, para definir todos los requerimientos que deben cubrir los procesos del ETL D) Almacenamiento del conocimiento
A) En esta fase se diseña el modelo físico y lógico del destino, en este caso nuestro DW. B) Sistemas de gestión de conocimiento C) Adicionalmente en esta fase se diseñarán todas las pruebas a ser aplicadas una vez que la extracción haya sido completada. D) Creación del conocimiento
A) También en esta fase se deberá ejecutar el plan de pruebas preparado en la fase anterior, para garantizar que los procesos están construidos correctamente y los datos cumplen con los requerimientos B) Aumento en la eficiencia organizacional C) En esta fase se cargan los datos del ETL a Staging. D) Análisis más rapido e intuitivo
A) Son similares, sin embargo el BI viene siendo parte de la analítica de negocios. B) Se hace la carga de las tablas de hechos y dimensiones correspondientes C) Es válido en esta fase realizar alguna validación para garantizar que la información fue cargada correctamente. D) BI se enfoca en lo que está ocurriendo en el momento y lo que ha ocurrido en el pasado.
A) BI se enfoca en lo que está ocurriendo en el momento y lo que ha ocurrido en el pasado. B) Funciona como la tabla principal C) Contiene campos clave que unen a las tablas de dimensión D) Contiene todo aquello que queremos medir o analizar
A) Tienen muchos registros B) BI se enfoca en lo que está ocurriendo en el momento y lo que ha ocurrido en el pasado. C) Tiene cargadas métricas que tiene todo aquello que queremos medir/analizar. D) Los atributos cargados tienen que ser cuantitativos,Además está compuesta por las llaves primarias de las tablas de dimensión
A) No hay límite en el número de tablas de dimensión B) Tienen menos registros que las tablas de hechos C) Como lo queremos medir D) Se unen a las tablas de hechos por medio de un campo clave |