WorksheetsEvaluación sobre Data Warehouse y Datos Inteligentes
Total questions: 20
Worksheet time: 13mins
¿Cuál de las siguientes opciones describe mejor los datos estructurados?
Datos organizados en filas y columnas en una base de datos SQL.
Imágenes y vídeos almacenados en la nube.
Documentos JSON o XML.
Información no organizada en un formato definido.
¿Cuál de las siguientes NO es una categoría de datos?
Datos estructurados.
Datos no estructurados.
Datos operativos.
Datos semiestructurados.
Los datos no estructurados incluyen archivos de vídeo, audios y publicaciones en redes sociales. (Verdadero/Falso)
Verdadero
Falso
¿Qué tipo de datos usa una base de datos relacional como MySQL?
Datos no estructurados
Datos semiestructurados
Datos estructurados
Datos dispersos
Completa la frase: Los datos operativos se generan en _______________, mientras que los datos analíticos se utilizan para _______________.
tiempo real
tomar decisiones estratégicas
Ejemplo de datos operativos:
Análisis de ventas de los últimos 3 años.
Registro de una transacción bancaria en tiempo real.
Informe mensual sobre clientes más rentables.
Resumen anual de compras.
Ejemplo de datos analíticos:
Análisis de tendencias de compra en los últimos 5 años.
Registro en un sistema de facturación.
Listado de clientes activos en una tienda online.
Base de datos de empleados de una empresa.
¿Cuál es una razón por la que las empresas necesitan Data Warehouse, Big Data y BI?
Reducir costos operativos.
Gestionar grandes volúmenes de datos y analizarlos de manera eficiente.
Eliminar la necesidad de bases de datos.
Sustituir los procesos ETL.
¿Qué tipo de datos genera Instagram cuando almacena las fotos y videos de los usuarios?
Datos estructurados
Datos semiestructurados
Datos no estructurados
Datos analíticos
¿Por qué las empresas necesitan analizar datos rápidamente?
Para mejorar la toma de decisiones en tiempo real.
Para reducir el número de empleados.
Para eliminar los datos operativos.
Para convertir datos en gráficos automáticamente.
¿Cuál de las siguientes es la mejor definición de Data Warehouse?
Un sistema para almacenar datos operativos en tiempo real.
Un almacén centralizado que permite el análisis de grandes volúmenes de datos históricos.
Una base de datos NoSQL optimizada para grandes cantidades de datos.
Un servicio en la nube para almacenar doc
¿Cuál NO es una característica de un Data Warehouse?
Almacenar datos históricos.
Integrar información de diferentes fuentes.
Optimizar la velocidad de transacciones operativas.
Permitir análisis complejos de datos.
¿Qué significa ETL en el contexto de Data Warehouse?
Extraer, Transferir y Leer.
Extraer, Transformar y Cargar.
Editar, Transformar y Localizar.
Evaluar, Transferir y Lograr.
En el proceso ETL, ¿qué sucede en la fase de Transformación?
Se eliminan los datos innecesarios y se adaptan a un formato común.
Se extraen datos de diversas fuentes.
Se almacenan los datos en la base de datos operativa.
Se cargan datos en la nube.
Las bases de datos transaccionales (OLTP) están optimizadas para consultas analíticas complejas. (Verdadero/Falso)
Verdadero
Falso
¿Qué es un cubo OLAP?
Un modelo de base de datos NoSQL.
Un tipo de almacenamiento de datos estructurados en filas y columnas.
Una estructura multidimensional que permite analizar datos desde diferentes perspectivas.
Un contenedor de archivos multimedia en Big Data.
Ejemplo de uso de un Data Warehouse:
Un TPV registrando una compra en un supermercado.
Un sistema bancario procesando pagos en tiempo real.
Un analista revisando el historial de ventas de los últimos 5 años.
Una tienda online actualizando el stock de productos en su base de datos.
¿Qué plataforma de Data Warehouse es ofrecida por Google?
Amazon Redshift
Azure Synapse
Google BigQuery
Snowflake
Completa la frase: En un Data Warehouse, los datos se almacenan en un formato ___________ para facilitar el análisis y la toma de decisiones.
¿Cuál es una ventaja clave de un Data Warehouse?
Facilitar análisis y reportes a partir de datos históricos.
Aumentar la velocidad de procesamiento de transacciones.
Evitar la necesidad de bases de datos operativas.
Reducir la cantidad de datos en una empresa.
