Analitica web 5.0-6.0
  • 1. Que es Inteligencia de Negocios (BI)?
A) La herramienta se encarga de optimizar la carga, para hacer el almacenamiento lo más eficiente posible.
B) En esta parte del proceso se analizan los datos obtenidos para verificar que cumplan con la estructura esperada.
C) 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.
D) Proviene de sus iniciales en inglés: Extract Transform Load
  • 2. Cuales son los Beneficios del BI?
A) Análisis más rapido e intuitivo
B) Sistemas de legado
C) Aumento en la eficiencia organizacional
D) Soporte para los tomadores de decisiones
  • 3. Cuales son los Beneficios del BI?
A) La herramienta se encarga de optimizar la carga, para hacer el almacenamiento lo más eficiente posible.
B) Mejora de la satisfacción de clientes y empleados
C) Sistemas de legado
D) Incremento en la ventaja competitiva
  • 4. Cuales son los puntos de Inteligencia de negocios vs analítica de negocios?
A) Puede apoyar a reducir costos operativos por medio de la minería de procesos.
B) La analítica de negocios se enfoca en lo que ocurrirá en el negocio
C) BI se enfoca en lo que está ocurriendo en el momento y lo que ha ocurrido en el pasado.
D) Son similares, sin embargo el BI viene siendo parte de la analítica de negocios.
  • 5. Que es Variables de medición?
A) son aquellas que van a representar la medición matemática de un aspecto del negocio. es decir es para realizar estudios estadisticas.
B) Se eliminan entradas duplicadas
C) Ambientes en la nube
D) Se filtran y validan los datos
  • 6. Cuales son los ejemplos de Variables de medición?
A) Ambientes en la nube,Puntos de venta y CRM,ERP
B) Ab Initio,Pentaho,Azure Data Factory
C) KDD,SEMMA,CRISP-DM
D) Ventas por día,Producto más consumido,Tipo de consumidor
  • 7. Que es el modelo dimensional?
A) Es un proceso automático basado en los requerimientos del usuario final.
B) Se combinan el descubrimiento y el análisis para obtener los patrones deseados de la base de datos.
C) En esta parte del proceso se analizan los datos obtenidos para verificar que cumplan con la estructura esperada.
D) Los datos poseen una estructura matricial para su almacenamiento
  • 8. Que es Data Mart?
A) Están enfocados a responder a una necesidad específica de análisis un grupo de usuarios.
B) Se le da el formato a los datos para ser introducidos en el modelo deseado.
C) La inteligencia de negocios se encuentra íntimamente relacionada con la minería de datos.
D) Proveer a tus usuarios con datos que sean lo mas relevante posible para BI en el menor tiempo posible.
  • 9. Que es Data Mart?
A) La información de un Data Mart usualmente es obtenida del DW.
B) Un Data Mart es un subconjunto de datos de un DW.
C) Se le da el formato a los datos para ser introducidos en el modelo deseado.
D) Hay que recordar que las empresas se desempeñan en un ambiente altamente competitivo
  • 10. Cuales son las ventajas de Data Mart?
A) Mejora el tiempo de respuesta de tus usuarios finales
B) Se filtran y validan los datos
C) Ofrece una versión más condensada y enfocada de la DW
D) Costo más bajo de implementación comparado a una DW
  • 11. Cuales son Ejemplos del uso de un Data Mart?
A) Visualización de datos por medio de gráficas
B) Se filtran y validan los datos
C) Data mining y machine learning
D) Reportes y dashboards
  • 12. Cuales son caracteristicas de modelo estrella de modelos de imp. de Data Mart?
A) Es sencillo y rápido,Usado para el análisis multidimensional,Es el más usado por su eficiencia y simplicidad
B) KDD,SEMMA,CRISP-DM
C) Sistemas de legado,Aumento en la eficiencia organizacional,Análisis más rapido e intuitivo
D) Ambientes en la nube,Puntos de venta y CRM,ERP
  • 13. Cuales son caracteristicas de modelo de copo de nieve de modelos de imp. de Data Mart?
A) Sistemas de legado,Aumento en la eficiencia organizacional,Análisis más rapido e intuitivo
B) Ambientes en la nube,Puntos de venta y CRM,ERP
C) KDD,SEMMA,CRISP-DM
D) 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
  • 14. Que es Administración del conocimiento?
A) Es el proceso de identificar, organizar, almacenar y difundir información dentro de una organización.
B) Ambientes en la nube
C) Proviene de sus iniciales en inglés: Extract Transform Load
D) son aquellas que van a representar la medición matemática de un aspecto del negocio. es decir es para realizar estudios estadisticas.
  • 15. Cuales son Beneficios de la administración del conocimiento?
A) Facilita la toma de decisiones
B) Lleva a una mejor eficiencia operativa en la empresa
C) Aprovechamiento del conocimiento colectivo de la empresa
  • 16. Selecciona las Herramientas de gestión del conocimiento
A) Almacenes de datos
B) Sistemas de gestión de conocimiento
C) Intranets
D) Wikis
E) Sistemas de gestión de contenido (CMS)
  • 17. Que son las caracteristicas de extraer de herramientas ETL?
A) En esta parte del proceso se analizan los datos obtenidos para verificar que cumplan con la estructura esperada.
B) En este paso se obtiene toda la información de todos los sistemas de origen
C) En este proceso se aplican una serie de reglas de negocio en los datos extraídos, para convertirlos en los datos que serán cargados.
  • 18. Cuales son los ejemplos de fuentes de información?
A) Sistemas de legado
B) Puntos de venta y CRM
C) Ambientes en la nube
D) ERP
E) Bases de datos propietarias
  • 19. Que son las caracteristicas de transformar de herramientas ETL?
A) Sirve para el descubrimiento de patrones, conocimiento y predicciones
B) Usado para el análisis multidimensional
C) En este proceso se aplican una serie de reglas de negocio en los datos extraídos, para convertirlos en los datos que serán cargados.
D) Excelente rendimiento y velocidad de acceso, ya que registra las dimensiones de forma individual sin degradar el desempeño.
  • 20. Que son las caracteristicas de carga(Load) de herramientas ETL?
A) La herramienta se encarga de optimizar la carga, para hacer el almacenamiento lo más eficiente posible.
B) Se puede ocupar el staging para almacenar la información en caso de una pérdida de datos.
C) Ofrece una versión más condensada y enfocada de la DW
D) En esta fase se cargan los datos transformados en la base de datos destino.
  • 21. Que es Staging de datos?
A) Es un área temporal de almacenamiento de datos, que ocurre en el proceso de transformación de datos de un ETL
B) Es un espacio intermedio que existe entre las fuentes de datos y el Data Warehouse
C) Ofrece una versión más condensada y enfocada de la DW
D) La herramienta se encarga de optimizar la carga, para hacer el almacenamiento lo más eficiente posible.
  • 22. Que es Staging de datos?
A) En este proceso se realizan transformaciones simples para limpiar los datos antes que sean cargados en el DW.
B) La herramienta se encarga de optimizar la carga, para hacer el almacenamiento lo más eficiente posible.
C) Tradicionalmente nuestro staging area se va a encontrar en un espacio externo a nuestra base de datos
D) Usualmente se ocupa un formato JSON para almacenar los datos en esta fase
  • 23. Que es Staging de datos?
A) 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
B) Nos permite obtener la información de forma asíncrona, para después ser cargada.
C) La herramienta se encarga de optimizar la carga, para hacer el almacenamiento lo más eficiente posible.
D) Se puede ocupar el staging para almacenar la información en caso de una pérdida de datos.
  • 24. Cuales son caracteristicas de analisis de estrategia de proyectos de ETL?
A) En este paso definiremos el alcance del proyecto de integración de datos, para definir todos los requerimientos que deben cubrir los procesos del ETL
B) Almacenamiento del conocimiento
C) Aquí también se evalúan y analizan los datos de origen.
D) Intercambio de conocimiento
  • 25. Cuales son caracteristicas de diseño de estrategia de proyectos de ETL?
A) Adicionalmente en esta fase se diseñarán todas las pruebas a ser aplicadas una vez que la extracción haya sido completada.
B) Creación del conocimiento
C) Sistemas de gestión de conocimiento
D) En esta fase se diseña el modelo físico y lógico del destino, en este caso nuestro DW.
  • 26. Cuales son caracteristicas de Construcción de estrategia de proyectos de ETL?
A) En esta fase se cargan los datos del ETL a Staging.
B) 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
C) Aumento en la eficiencia organizacional
D) Análisis más rapido e intuitivo
  • 27. Cuales son caracteristicas de Implementacion de estrategia de proyectos de ETL?
A) BI se enfoca en lo que está ocurriendo en el momento y lo que ha ocurrido en el pasado.
B) Es válido en esta fase realizar alguna validación para garantizar que la información fue cargada correctamente.
C) Se hace la carga de las tablas de hechos y dimensiones correspondientes
D) Son similares, sin embargo el BI viene siendo parte de la analítica de negocios.
  • 28. Cuales son las caracteristicas de Tablas de hechos?
A) Funciona como la tabla principal
B) BI se enfoca en lo que está ocurriendo en el momento y lo que ha ocurrido en el pasado.
C) Contiene todo aquello que queremos medir o analizar
D) Contiene campos clave que unen a las tablas de dimensión
  • 29. Cuales son las caracteristicas de Tablas de hechos?
A) Tiene cargadas métricas que tiene todo aquello que queremos medir/analizar.
B) Tienen muchos registros
C) BI se enfoca en lo que está ocurriendo en el momento y lo que ha ocurrido en el pasado.
D) Los atributos cargados tienen que ser cuantitativos,Además está compuesta por las llaves primarias de las tablas de dimensión
  • 30. Cuales son las caracteristicas de Tablas de dimenciones?
A) Se unen a las tablas de hechos por medio de un campo clave
B) Tienen menos registros que las tablas de hechos
C) Como lo queremos medir
D) No hay límite en el número de tablas de dimensión
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