Analitica web 5.0-6.0
  • 1. Que es Inteligencia de Negocios (BI)?
A) En esta parte del proceso se analizan los datos obtenidos para verificar que cumplan con la estructura esperada.
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) La herramienta se encarga de optimizar la carga, para hacer el almacenamiento lo más eficiente posible.
D) Proviene de sus iniciales en inglés: Extract Transform Load
  • 2. Cuales son los Beneficios del BI?
A) Aumento en la eficiencia organizacional
B) Sistemas de legado
C) Soporte para los tomadores de decisiones
D) Análisis más rapido e intuitivo
  • 3. Cuales son los Beneficios del BI?
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) Incremento en la ventaja competitiva
D) Sistemas de legado
  • 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) BI se enfoca en lo que está ocurriendo en el momento y lo que ha ocurrido en el pasado.
C) Son similares, sin embargo el BI viene siendo parte de la analítica de negocios.
D) Puede apoyar a reducir costos operativos por medio de la minería de procesos.
  • 5. Que es Variables de medición?
A) Se filtran y validan los datos
B) Se eliminan entradas duplicadas
C) son aquellas que van a representar la medición matemática de un aspecto del negocio. es decir es para realizar estudios estadisticas.
D) Ambientes en la nube
  • 6. Cuales son los ejemplos de Variables de medición?
A) KDD,SEMMA,CRISP-DM
B) Ventas por día,Producto más consumido,Tipo de consumidor
C) Ambientes en la nube,Puntos de venta y CRM,ERP
D) Ab Initio,Pentaho,Azure Data Factory
  • 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) Es un proceso automático basado en los requerimientos del usuario final.
D) Los datos poseen una estructura matricial para su almacenamiento
  • 8. Que es Data Mart?
A) La inteligencia de negocios se encuentra íntimamente relacionada con la minería de datos.
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) Se le da el formato a los datos para ser introducidos en el modelo deseado.
  • 9. Que es Data Mart?
A) La información de un Data Mart usualmente es obtenida del DW.
B) Se le da el formato a los datos para ser introducidos en el modelo deseado.
C) Hay que recordar que las empresas se desempeñan en un ambiente altamente competitivo
D) Un Data Mart es un subconjunto de datos de un DW.
  • 10. Cuales son las ventajas de Data Mart?
A) Se filtran y validan los datos
B) Mejora el tiempo de respuesta de tus usuarios finales
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) Data mining y machine learning
B) Se filtran y validan los datos
C) Reportes y dashboards
D) Visualización de datos por medio de gráficas
  • 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) 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
  • 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) 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
C) KDD,SEMMA,CRISP-DM
D) Ambientes en la nube,Puntos de venta y CRM,ERP
  • 14. Que es Administración del conocimiento?
A) Ambientes en la nube
B) Proviene de sus iniciales en inglés: Extract Transform Load
C) son aquellas que van a representar la medición matemática de un aspecto del negocio. es decir es para realizar estudios estadisticas.
D) Es el proceso de identificar, organizar, almacenar y difundir información dentro de una organización.
  • 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) Intranets
B) Wikis
C) Sistemas de gestión de conocimiento
D) Almacenes de datos
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 proceso se aplican una serie de reglas de negocio en los datos extraídos, para convertirlos en los datos que serán cargados.
C) En este paso se obtiene toda la información de todos los sistemas de origen
  • 18. Cuales son los ejemplos de fuentes de información?
A) Ambientes en la nube
B) ERP
C) Puntos de venta y CRM
D) Sistemas de legado
E) Bases de datos propietarias
  • 19. Que son las caracteristicas de transformar de herramientas ETL?
A) Usado para el análisis multidimensional
B) Excelente rendimiento y velocidad de acceso, ya que registra las dimensiones de forma individual sin degradar el desempeño.
C) Sirve para el descubrimiento de patrones, conocimiento y predicciones
D) En este proceso se aplican una serie de reglas de negocio en los datos extraídos, para convertirlos en los datos que serán cargados.
  • 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) En esta fase se cargan los datos transformados en la base de datos destino.
D) Ofrece una versión más condensada y enfocada de la DW
  • 21. Que es Staging de datos?
A) Ofrece una versión más condensada y enfocada de la DW
B) La herramienta se encarga de optimizar la carga, para hacer el almacenamiento lo más eficiente posible.
C) Es un área temporal de almacenamiento de datos, que ocurre en el proceso de transformación de datos de un ETL
D) Es un espacio intermedio que existe entre las fuentes de datos y el Data Warehouse
  • 22. Que es Staging de datos?
A) Tradicionalmente nuestro staging area se va a encontrar en un espacio externo a nuestra base de datos
B) En este proceso se realizan transformaciones simples para limpiar los datos antes que sean cargados en el DW.
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
  • 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) Se puede ocupar el staging para almacenar la información en caso de una pérdida de datos.
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.
  • 24. Cuales son caracteristicas de analisis de estrategia de proyectos de ETL?
A) Intercambio de conocimiento
B) Aquí también se evalúan y analizan los datos de origen.
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
  • 25. Cuales son caracteristicas de diseño de estrategia de proyectos de ETL?
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) En esta fase se diseña el modelo físico y lógico del destino, en este caso nuestro DW.
D) Sistemas de gestión de conocimiento
  • 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) Análisis más rapido e intuitivo
C) 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
D) Aumento en la eficiencia organizacional
  • 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) Es válido en esta fase realizar alguna validación para garantizar que la información fue cargada correctamente.
C) BI se enfoca en lo que está ocurriendo en el momento y lo que ha ocurrido en el pasado.
D) Se hace la carga de las tablas de hechos y dimensiones correspondientes
  • 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 campos clave que unen a las tablas de dimensión
D) Contiene todo aquello que queremos medir o analizar
  • 29. Cuales son las caracteristicas de Tablas de hechos?
A) Los atributos cargados tienen que ser cuantitativos,Además está compuesta por las llaves primarias de las tablas de dimensión
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) Tiene cargadas métricas que tiene todo aquello que queremos medir/analizar.
  • 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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