Conceptos, Arquitectura y Modelado de un Data Warehouse

¿Qué es un data warehouse?

• Un sistema operativo diseñado para ejecutar transacciones simples

• Un sistema que recopila, integra y permite analizar grandes cantidades de datos

• Una base de datos para almacenar archivos multimedia

¿Cuál es una diferencia clave entre un data warehouse y un data lake?

• El data lake solo almacena datos estructurados

• El data warehouse contiene datos sin estructura

• El data warehouse almacena datos estructurados y el data lake puede contener datos estructurados y no estructurados

¿Qué capa de un data warehouse realiza la limpieza y transformación de datos?

• Capa de presentación

• Capa de almacenamiento

• Capa de staging

¿Cuál es la función de la capa de presentación en un data warehouse?

• Almacenar datos crudos directamente del origen

• Proveer acceso a los usuarios mediante herramientas de BI o consultas

• Ejecutar tareas de mantenimiento del sistema

¿Qué describe mejor a una tabla de hechos?

• Contiene claves primarias y descripciones detalladas

• Contiene datos numéricos relacionados a un proceso de negocio y claves foráneas a dimensiones

• Contiene datos sin estructura usados para reportes

¿Qué es una dimensión en el contexto de un data warehouse?

• Un atributo numérico que se analiza

• Una tabla que describe el contexto de los hechos mediante atributos como tiempo o cliente

• Una métrica calculada automáticamente por el sistema

¿Cuál es una característica del esquema en estrella?

• Alta normalización con muchas relaciones entre dimensiones

• Una tabla de hechos en el centro y tablas de dimensiones conectadas directamente

• Cada tabla de dimensiones conecta con otra dimensión

¿Qué hace la estrategia de cambio lento tipo II?

• Reemplaza el valor anterior con el nuevo

• Agrega una nueva columna para el valor anterior

• Agrega una nueva fila con el nuevo valor conservando el anterior

¿Cuál es la principal ventaja de los almacenes por columnas para análisis?

• Mayor facilidad para almacenar imágenes y videos

• Menor uso de memoria para cargas masivas

• Mejor rendimiento para consultas analíticas

¿Cuál es la diferencia principal entre OLTP y OLAP?

• OLTP está optimizado para análisis y OLAP para transacciones simples

• OLTP usa cubos multidimensionales

• OLAP está optimizado para consultas complejas de lectura y OLTP para actualizaciones rápidas