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) En esta parte del proceso se analizan los datos obtenidos para verificar que cumplan con la estructura esperada. C) Proviene de sus iniciales en inglés: Extract Transform Load D) La herramienta se encarga de optimizar la carga, para hacer el almacenamiento lo más eficiente posible.
A) Aumento en la eficiencia organizacional B) Análisis más rapido e intuitivo C) Soporte para los tomadores de decisiones D) Sistemas de legado
A) Mejora de la satisfacción de clientes y empleados B) La herramienta se encarga de optimizar la carga, para hacer el almacenamiento lo más eficiente posible. C) Sistemas de legado D) Incremento en la ventaja competitiva
A) Son similares, sin embargo el BI viene siendo parte de la analítica de negocios. B) Puede apoyar a reducir costos operativos por medio de la minería de procesos. C) La analítica de negocios se enfoca en lo que ocurrirá en el negocio D) BI se enfoca en lo que está ocurriendo en el momento y lo que ha ocurrido en el pasado.
A) son aquellas que van a representar la medición matemática de un aspecto del negocio. es decir es para realizar estudios estadisticas. B) Ambientes en la nube C) Se eliminan entradas duplicadas D) Se filtran y validan los datos
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
A) Los datos poseen una estructura matricial para su almacenamiento B) En esta parte del proceso se analizan los datos obtenidos para verificar que cumplan con la estructura esperada. C) Se combinan el descubrimiento y el análisis para obtener los patrones deseados de la base de datos. D) Es un proceso automático basado en los requerimientos del usuario final.
A) Proveer a tus usuarios con datos que sean lo mas relevante posible para BI en el menor tiempo posible. B) Están enfocados a responder a una necesidad específica de análisis un grupo de usuarios. C) Se le da el formato a los datos para ser introducidos en el modelo deseado. D) La inteligencia de negocios se encuentra íntimamente relacionada con la minería de datos.
A) La información de un Data Mart usualmente es obtenida del DW. B) Hay que recordar que las empresas se desempeñan en un ambiente altamente competitivo C) Un Data Mart es un subconjunto de datos de un DW. D) Se le da el formato a los datos para ser introducidos en el modelo deseado.
A) Ofrece una versión más condensada y enfocada de la DW B) Mejora el tiempo de respuesta de tus usuarios finales C) Se filtran y validan los datos D) Costo más bajo de implementación comparado a una DW
A) Data mining y machine learning B) Se filtran y validan los datos C) Reportes y dashboards D) Visualización de datos por medio de gráficas
A) Ambientes en la nube,Puntos de venta y CRM,ERP B) KDD,SEMMA,CRISP-DM C) Es sencillo y rápido,Usado para el análisis multidimensional,Es el más usado por su eficiencia y simplicidad D) Sistemas de legado,Aumento en la eficiencia organizacional,Análisis más rapido e intuitivo
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) Ambientes en la nube,Puntos de venta y CRM,ERP C) KDD,SEMMA,CRISP-DM D) Sistemas de legado,Aumento en la eficiencia organizacional,Análisis más rapido e intuitivo
A) Ambientes en la nube B) Proviene de sus iniciales en inglés: Extract Transform Load C) Es el proceso de identificar, organizar, almacenar y difundir información dentro de una organización. D) son aquellas que van a representar la medición matemática de un aspecto del negocio. es decir es para realizar estudios estadisticas.
A) Facilita la toma de decisiones B) Aprovechamiento del conocimiento colectivo de la empresa C) Lleva a una mejor eficiencia operativa en la empresa
A) Sistemas de gestión de conocimiento B) Almacenes de datos C) Intranets D) Wikis E) Sistemas de gestión de contenido (CMS)
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.
A) Bases de datos propietarias B) Ambientes en la nube C) ERP D) Puntos de venta y CRM E) Sistemas de legado
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) Usado para el análisis multidimensional D) Sirve para el descubrimiento de patrones, conocimiento y predicciones
A) Ofrece una versión más condensada y enfocada de la DW B) En esta fase se cargan los datos transformados en la base de datos destino. 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.
A) Es un espacio intermedio que existe entre las fuentes de datos y el Data Warehouse B) La herramienta se encarga de optimizar la carga, para hacer el almacenamiento lo más eficiente posible. C) Ofrece una versión más condensada y enfocada de la DW D) Es un área temporal de almacenamiento de datos, que ocurre en el proceso de transformación de datos de un ETL
A) En este proceso se realizan transformaciones simples para limpiar los datos antes que sean cargados en el DW. 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) Usualmente se ocupa un formato JSON para almacenar los datos en esta fase
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) Se puede ocupar el staging para almacenar la información en caso de una pérdida de datos. C) Nos permite obtener la información de forma asíncrona, para después ser cargada. D) La herramienta se encarga de optimizar la carga, para hacer el almacenamiento lo más eficiente posible.
A) Almacenamiento del conocimiento 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) Intercambio de conocimiento D) Aquí también se evalúan y analizan los datos de origen.
A) Creación del conocimiento B) Adicionalmente en esta fase se diseñarán todas las pruebas a ser aplicadas una vez que la extracción haya sido completada. C) Sistemas de gestión de conocimiento D) En esta fase se diseña el modelo físico y lógico del destino, en este caso nuestro DW.
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) Es válido en esta fase realizar alguna validación para garantizar que la información fue cargada correctamente. B) BI se enfoca en lo que está ocurriendo en el momento y lo que ha ocurrido en el pasado. 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.
A) Contiene campos clave que unen a las tablas de dimensión B) Funciona como la tabla principal C) Contiene todo aquello que queremos medir o analizar 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) Tienen muchos registros C) Los atributos cargados tienen que ser cuantitativos,Además está compuesta por las llaves primarias de las tablas de dimensión D) Tiene cargadas métricas que tiene todo aquello que queremos medir/analizar.
A) Como lo queremos medir B) Se unen a las tablas de hechos por medio de un campo clave C) Tienen menos registros que las tablas de hechos D) No hay límite en el número de tablas de dimensión |