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