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WorksheetsAutoevaluaciones - módulos 1 al 7
Total questions: 50
Worksheet time: 25mins
¿Qué representa la Inteligencia Comercial ?
Representa una iniciativa individual.
Es una iniciativa del área de Sistemas.
Es una Iniciativa del área de Recursos Humanos.
Es una Iniciativa del área de Capacitación.
Es una iniciativa corporativa que incluye DW y DM.
Demandas del usuario final - Problemas.
Inexistencia de datos corporativos y falta de historicos.
Necesita Islas de información.
No necesita los datos históricos.
DataWareHouse según Bill Inmont:
Orientado a un Tema (<> a una transacción).
NO Integrados.
Fijo en el tiempo.
volátiles.
¿Qué se entiende por OLTP?
Diseñado para el análisis de Información.
Se utiliza con grandes volúmenes de datos.
Orientado a la transacción, a responder eventos.
¿Qué se entiende por OLAP?
No utiliza Normalización.
No usa información histórica y proyectada.
Se preocupa del espacio.
¿Qué entiende por el Modelo Multidimensional?
Facilita la definición y manejo de datos sumarizados.
Define datos en términos de múltiples dimensiones.
Combina dimensiones en filas y columnas.
Todas las respuestas anteriores son correctas.
Todas las respuestas anteriores son incorrectas
El Modelo Multidimensional aparece para responder nuevos objetivos.
Se utiliza el DER para diseñar.
No describe exactamente el pasado.
No es necesario comprender el negocio.
Todas las respuestas anteriores son incorrectas.
Todas las respuestas anteriores son correctas
¿Qué significa ETL ?
Extracción, Transformación y Limpieza.
Extracción, Tiempo y Carga de Datos.
Extracción, Transformación y Carga de Datos.
Extracción, Tunning y Limpieza.
¿Qué se entiende por Solución OLAP?
DW + DIMENSIONES + Herramientas OLAP
DW + MM + Herramientas OLAP
DW + MM + ETL
Ninguna de las respuestas es correcta.
¿Qué es una medida?
Es el qué, cuándo y cómo.
Representa el cuánto de una consulta.
Se almacena en la tabla de dimensiones.
Todas las respuestas anteriores son correctas.
Todas las respuestas anteriores son incorrectas.
¿Qué es una dimensión?
Información cuantitativa.
Representa el cuánto de una consulta.
Son el qué, quién, cuándo y dónde de una consulta.
Se almacenan en la Fact Table.
¿Qué es la Fact Table?
Es el centro del modelo dimensional.
Tiene punteros a las claves de menor nivel de cada dimensión.
Contiene las medidas.
Todas las respuestas anteriores son correctas.
Todas las respuestas anteriores son incorrectas.
El esquema Estrella:
Es un tipo de diseño especial para los procesos analíticos.
Es muy difícil de entender.
Cada dimensión no se vincula con la Fact Table.
Todas las respuestas anteriores son correctas.
Todas las respuestas anteriores son incorrectas.
Para crear el Modelo Multidimensional necesito:
Identificar medidas, dimensiones y jerarquias.
Determinar la granularidad.
Construir el Modelo Estrella.
Todas las respuestas anteriores son correctas.
Todas las respuestas anteriores son incorrectas.
Componentes del Modelo Multidimensional, DataWarehouse.
ETL
DBMS
ETL + DBMS
Todas las respuestas anteriores son correctas.
Todas las respuestas anteriores son incorrectas.
¿Cuándo se dice que el cubo es denso ?
Cuando el cubo es pesado.
Cuando las dimensiones tienen todos sus miembros.
Cuando no lo puedo consultar.
Todas las respuestas anteriores son correctas.
Todas las respuestas anteriores son incorrectas.
¿Qué conocemos de las dimensiones?
Las utilizamos para descubrir, preguntar: ¿quién?, ¿cuándo? y ¿dónde?
Calificadores que dan sentido a las medidas de la FACT-TABLE.
Las dimensiones son más cortas y anchas que la FACT-TABLE.
Todas las respuestas anteriores son correctas.
Todas las respuestas anteriores son incorrectas.
Dimensión Degenerada.
Es tener una dimensión sin tabla.
Es una dimensión sin género.
Es una dimensión que se relaciona con la Fact-Table.
Todas las respuestas anteriores son correctas.
Todas las respuestas anteriores son incorrectas.
Dimensiones Jerárquicas.
Facilita reportes con distinto nivel de detalle.
Permite distintos niveles de agregación.
Los grupos jerárquicos deben ser flexibles.
Todas las respuestas anteriores son correctas.
Ninguna de las respuestas es incorrecta.
Las medidas:
Son los atributos que quiero mostrar.
Representan el cómo.
Se almacena en la tabla de dimensiones.
Todas las respuestas anteriores son correctas.
Todas las respuestas anteriores son incorrectas.
Medidas Aditivas.
Son las sumables. Ejemplo: unidades, peso.
Siempre restan.
No se suman.
Se genera el promedio de la suma de las partes.
Medidas Semi-Aditivas.
Siempre se suman.
Nunca se suman.
Un ejemplo claro de este tipo de medida es el Stock. Se suma en algunas ocasiones y no en otras.
Todas las respuestas anteriores son correctas.
Todas las respuestas anteriores son incorrectas.
Medidas No Aditivas.
Siempre se suman.
Depende del día se suman.
Stock. Se suma en algunas dimensiones y no en otras.
Porcentaje. No tiene sentido sumarla.
¿Tiene sentido una Fac-Table sin medida?
Sí, si quiero saber la cantidad de registros existentes.
Porque no necesito conocer otras medidas.
Sí, solo si quiero saber que el hecho se produjo.
Todas las respuestas anteriores son correctas.
Todas las respuestas anteriores son incorrectas.
¿Qué es Granularidad?
Es el nivel elemental (Jerarquía mínima) Ejemplo: tiempo es día.
Una vez definida no se puede minimizar.
Representa el mínimo nivel de detalla de la Fact-Table.
Todas las respuestas anteriores son correctas.
Todas las respuestas anteriores son incorrectas.
¿Qué es una Clave Subrogada (Surrogate Key)?
Almacenar un valor numérico único para cada fila de la tabla.
Es posible crear una Clave Subrogada en cualquier tabla.
Útiles al trabajar con Tablas Versionadas.
Todas las respuestas anteriores son correctas.
Todas las respuestas anteriores son Incorrectas.
Tipo 1: Reescribo el registro perdiendo el valor anterior (Sobrescribir).
Es la forma más fácil de manejar los cambios.
Guardo siempre el histórico.
Genero nuevas claves.
Todas las respuestas anteriores son correctas.
Todas las respuestas anteriores son incorrectas.
Tipo 2: Inserto un nuevo registro con otra SK (Clave Surrogada o Surrogate Key).
Permite guardar toda la historia de cambios.
No guarda la historia de cambios.
La tabla no crece.
Todas las respuestas anteriores son correctas.
Todas las respuestas anteriores son incorrectas.
Tipo 3: Utilizo un campo “anterior” para guardar el valor original.
Solo guarda el último valor.
Es simple de implementar.
Esta técnica permite guardar limitada información de cambios.
Todas las respuestas anteriores son correctas.
Ninguna de las respuestas es incorrecta.
Diferencia entre una visualización Tabular y Gráfica.
En el tabular lo único que importa es el detalle.
Gráfica sirve para descubrir tendencias.
Todas las respuestas anteriores son incorrectas.
Todas las respuestas anteriores son correctas.
Carga del Datawarehouse, ¿qué tengo que saber ?
¿Qué grado de actualidad deben tener los datos?
¿Qué disponibilidad de almacenamiento hay?
Elección de arquitectura.
Todas las respuestas anteriores son correctas.
Todas las respuestas anteriores son incorrectas.
Características de cualquier arquitectura:
Ser soporte de la toma de decisiones.
Permitir vista multidimensional de datos.
Un ambiente separado del OLTP.
Todas las respuestas anteriores son correctas.
Todas las respuestas anteriores son incorrectas.
ROLAP: Relational OLAP La base de datos relacional es el soporte. Características:
Usa formatos propietarios (no recibe los avances de RDBM).
Implicancias en tiempo de carga y almacenamiento.
Todas las respuestas anteriores son correctas.
Todas las respuestas anteriores son incorrectas.
MOLAP: Multidimensional OLAP.
Administrar la base (propietaria), requiere especialistas.
Se utiliza el esquema estrella.
No tiene límite de dimensiones.
Todas las respuestas anteriores son correctas.
Todas las respuestas anteriores son incorrectas.
DOLAP: Desktop OLAP Herramientas y cubo residen en la PC.
Trabajar localmente con el cubo y sus datos de forma offline.
Útil para usuarios móviles.
Herramientas fáciles de usar.
Todas las respuestas anteriores son incorrectas.
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IOLAP/ HOLAP : herramientas integradas/ híbrido.
Solución Integrada o Hibrida.
Permite modo online y offline.
Tiempo de respuesta optimizado.
Todas las respuestas anteriores son correctas.
Elección de la arquitectura.
No interesa el tamaño de la base.
No interesa el tiempo de respuesta.
La frecuencia de actualización no es importante.
Todas las respuestas anteriores son correctas.
Todas las respuestas anteriores son incorrectas
ODS (Operational Data Store)
Integrados
Orientados a un tema.
Volátiles
Todas las respuestas anteriores son correctas.
Todas las respuestas anteriores son incorrectas
Beneficios del ODS.
Reportes operacionales más rápidos.
Ayuda a alimentar el Datawarehouse.
Visión completa de un tema.
Todas las respuestas anteriores son correctas.
Todas las respuestas anteriores son incorrectas.
Datos con ruidos.
Instrumentos de recolección defectuosos.
Errores humanos en el ingreso de datos.
Limitaciones tecnológicas (tamaño del buffer), etc.
Todas las respuestas anteriores son correctas.
Todas las respuestas anteriores son incorrectas.
Necesidades, porque del Data Warehouse.
Requieren respuestas inmediatas.
Porque los datos no son consistentes.
Es ideal para detectar tendencias (información histórica).
Todas las respuestas anteriores son correctas.
Todas las respuestas anteriores son incorrectas.
Situación actual - El mercado hoy.
Principal mercado es el minorista.
Crecimiento de las aplicaciones.
Crecimiento en la proporción de empresas que usan/planean usar DW.
Todas las respuestas anteriores son correctas.
Todas las respuestas anteriores son incorrectas.
Escalabilidad general.
Usuarios
Espacio en disco
Ciclos de CPU
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Todas las respuestas anteriores son incorrectas.
Escalabilidad Hard.
SMPs: multiprocesador simétrico (hasta docenas, que comparten memoria física y bus).
Clusters: conectar múltiples nodos SMP’s con una conexión potente.
MPP’s: interconexión con ancho de banda creciente en función de los nodos.
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Todas las respuestas anteriores son incorrectas.
Escalabilidad Soft.
Debe tomar ventaja de los múltiples procesadores y nodos.
Tener en cuenta cantidad de procesadores.
Cómo segmentar la memoria.
Todas las respuestas anteriores son correctas.
Todas las respuestas anteriores son incorrectas.
¿Qué es una Base Columnar?
Es un sistema de gestión de base de datos que almacena los datos en columnas en lugar de filas.
El objetivo de una base de datos columnar es escribir y leer datos de manera pausada.
La información se almacena sin orden de registro.
Todas las respuestas anteriores son correctas.
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Tipos de Bases de Datos Columnares:
Sybase IQ, SAND, Vertica, ParAccel, InfoBright, Kickfire, Exasol, MonetDB.
Acess, Excel.
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Todas las respuestas anteriores son incorrectas.
Técnica del Modelo – Tiempos de Carga – Pregunta Básica.
Cuánto tiempo tarda en entender el modelo OLTP.
Cuánto tiempo se necesita para convertir datos de origen en el formato de columna.
Cuánto tiempo se tarda en entender el modelo OLAP.
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Todas las respuestas anteriores son incorrectas.
Combinar estructuras con técnicas.
Tiempo de carga, Carga Incremental, Compresión de datos, Limitaciones estructurales, Técnicas de acceso, Rendimiento, Escalabilidad.
Tiempos de procesamiento, Comprensión del OLTP, Comprensión del OLAP.
Análisis del servidor, Análisis de la red, Análisis de la estructura de la LAN.
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Beneficios:
Los datos están altamente comprimidos.
Las operaciones MIN, MAX, SUM, COUNT y AVG se realizan muy rápidamente.
La base de datos columnar es auto indexable.
utiliza menos espacio en disco que un sistema de gestión de base de datos relacional.
Todas las respuestas anteriores son correctas.
