Conocimientos Previos Base de Datos II

¿Qué es la inteligencia de negocios (BI)?

• Una técnica para desarrollar software empresarial.
• El proceso de analizar grandes cantidades de datos.
• El uso de datos para tomar decisiones empresariales informadas.
• La automatización de procesos en una empresa.

¿Qué es la minería de datos?

• Un proceso para extraer minerales de la tierra.
• La búsqueda de información valiosa en grandes conjuntos de datos.
• El análisis de datos financieros.
• La creación de bases de datos.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe mejor el concepto de Big Data?

• Big Data se refiere a la cantidad de datos almacenados en una única computadora.
• Big Data es un término utilizado para describir datos de tamaño mediano.
• Big Data se refiere al conjunto de datos que es demasiado grande o complejo para ser procesado por las herramientas de procesamiento de datos tradicionales.
• Big Data se refiere únicamente a datos numéricos.

¿Cuál de los siguientes NO es un elemento típico de un Data Warehouse (DWH)?

• Metadatos.
• Datos operativos en tiempo real.
• Datos históricos.
• Herramientas de consulta y presentación.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe mejor un Data Mart?

• Un Data Mart es una colección de bases de datos distribuidas.
• Un Data Mart es una base de datos de uso general para toda la empresa.
• Un Data Mart es una versión reducida de un Data Warehouse, centrada en un área específica de interés.
• Un Data Mart es un software utilizado para la visualización de datos.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe mejor la arquitectura de un Data Warehouse?

• Una arquitectura de una sola capa.
• Una arquitectura compuesta únicamente por datos operativos en tiempo real.
• Una arquitectura compuesta por capas como la de extracción, transformación y carga (ETL), almacenamiento de datos y presentación de datos.
• Una arquitectura diseñada exclusivamente para almacenar datos transaccionales.

¿Qué significa la sigla "ETL"?

• Exportar, Transferir, Localizar.
• Extraer, Transformar, Listar.
• Elaborar, Transmitir, Leer.
• Extraer, Transformar, Cargar.

¿Por qué es importante la fase de integración de datos en el proceso ETL?

• Para eliminar datos irrelevantes.
• Para asegurar que los datos estén disponibles en tiempo real.
• Para combinar datos de múltiples fuentes y formatos en un único formato coherente.
• Para realizar análisis estadísticos avanzados.

¿Cuál de las siguientes técnicas es comúnmente utilizada en la fase de transformación del proceso ETL?

• Encriptación de datos.
• Filtros de datos.
• Almacenamiento de datos en la nube.
• Compresión de datos.

Dada una tabla llamada Ventas con las columnas ID_Cliente, Producto, Cantidad y Fecha, ¿cuál de las siguientes consultas SQL calcula correctamente el total de ventas por producto?

• SELECT Producto, SUM(Cantidad) FROM Ventas GROUP BY ID_Cliente;
• SELECT Producto, COUNT(*) FROM Ventas GROUP BY Producto;
• SELECT Producto, AVG(Cantidad) FROM Ventas GROUP BY Producto;
• SELECT Producto, SUM(Cantidad) FROM Ventas GROUP BY Producto;