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Analitica web 5.0-6.0
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  • 1. Que es Inteligencia de Negocios (BI)?
A) La herramienta se encarga de optimizar la carga, para hacer el almacenamiento lo más eficiente posible.
B) En esta parte del proceso se analizan los datos obtenidos para verificar que cumplan con la estructura esperada.
C) Proviene de sus iniciales en inglés: Extract Transform Load
D) 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.
  • 2. Cuales son los Beneficios del BI?
A) Soporte para los tomadores de decisiones
B) Análisis más rapido e intuitivo
C) Sistemas de legado
D) Aumento en la eficiencia organizacional
  • 3. Cuales son los Beneficios del BI?
A) Sistemas de legado
B) Incremento en la ventaja competitiva
C) Mejora de la satisfacción de clientes y empleados
D) La herramienta se encarga de optimizar la carga, para hacer el almacenamiento lo más eficiente posible.
  • 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) Puede apoyar a reducir costos operativos por medio de la minería de procesos.
D) Son similares, sin embargo el BI viene siendo parte de la analítica de negocios.
  • 5. Que es Variables de medición?
A) Se eliminan entradas duplicadas
B) Se filtran y validan los datos
C) Ambientes en la nube
D) son aquellas que van a representar la medición matemática de un aspecto del negocio. es decir es para realizar estudios estadisticas.
  • 6. Cuales son los ejemplos de Variables de medición?
A) Ab Initio,Pentaho,Azure Data Factory
B) Ambientes en la nube,Puntos de venta y CRM,ERP
C) Ventas por día,Producto más consumido,Tipo de consumidor
D) KDD,SEMMA,CRISP-DM
  • 7. Que es el modelo dimensional?
A) Es un proceso automático basado en los requerimientos del usuario final.
B) Los datos poseen una estructura matricial para su almacenamiento
C) Se combinan el descubrimiento y el análisis para obtener los patrones deseados de la base de datos.
D) En esta parte del proceso se analizan los datos obtenidos para verificar que cumplan con la estructura esperada.
  • 8. Que es Data Mart?
A) Se le da el formato a los datos para ser introducidos en el modelo deseado.
B) Están enfocados a responder a una necesidad específica de análisis un grupo de usuarios.
C) Proveer a tus usuarios con datos que sean lo mas relevante posible para BI en el menor tiempo posible.
D) La inteligencia de negocios se encuentra íntimamente relacionada con la minería de datos.
  • 9. Que es Data Mart?
A) La información de un Data Mart usualmente es obtenida del DW.
B) Un Data Mart es un subconjunto de datos de un DW.
C) Hay que recordar que las empresas se desempeñan en un ambiente altamente competitivo
D) Se le da el formato a los datos para ser introducidos en el modelo deseado.
  • 10. Cuales son las ventajas de Data Mart?
A) Mejora el tiempo de respuesta de tus usuarios finales
B) Costo más bajo de implementación comparado a una DW
C) Se filtran y validan los datos
D) Ofrece una versión más condensada y enfocada de la DW
  • 11. Cuales son Ejemplos del uso de un Data Mart?
A) Reportes y dashboards
B) Data mining y machine learning
C) Se filtran y validan los datos
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) Ambientes en la nube,Puntos de venta y CRM,ERP
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) Sistemas de legado,Aumento en la eficiencia organizacional,Análisis más rapido e intuitivo
D) KDD,SEMMA,CRISP-DM
  • 14. Que es Administración del conocimiento?
A) Es el proceso de identificar, organizar, almacenar y difundir información dentro de una organización.
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) Ambientes en la nube
  • 15. Cuales son Beneficios de la administración del conocimiento?
A) Aprovechamiento del conocimiento colectivo de la empresa
B) Lleva a una mejor eficiencia operativa en la empresa
C) Facilita la toma de decisiones
  • 16. Selecciona las Herramientas de gestión del conocimiento
A) Wikis
B) Almacenes de datos
C) Sistemas de gestión de conocimiento
D) Intranets
E) Sistemas de gestión de contenido (CMS)
  • 17. Que son las caracteristicas de extraer de herramientas ETL?
A) En este proceso se aplican una serie de reglas de negocio en los datos extraídos, para convertirlos en los datos que serán cargados.
B) En esta parte del proceso se analizan los datos obtenidos para verificar que cumplan con la estructura esperada.
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) Puntos de venta y CRM
B) Bases de datos propietarias
C) Sistemas de legado
D) Ambientes en la nube
E) ERP
  • 19. Que son las caracteristicas de transformar de herramientas ETL?
A) Sirve para el descubrimiento de patrones, conocimiento y predicciones
B) Excelente rendimiento y velocidad de acceso, ya que registra las dimensiones de forma individual sin degradar el desempeño.
C) En este proceso se aplican una serie de reglas de negocio en los datos extraídos, para convertirlos en los datos que serán cargados.
D) Usado para el análisis multidimensional
  • 20. Que son las caracteristicas de carga(Load) de herramientas ETL?
A) Ofrece una versión más condensada y enfocada de la DW
B) En esta fase se cargan los datos transformados en la base de datos destino.
C) Se puede ocupar el staging para almacenar la información en caso de una pérdida de datos.
D) La herramienta se encarga de optimizar la carga, para hacer el almacenamiento lo más eficiente posible.
  • 21. Que es Staging de datos?
A) La herramienta se encarga de optimizar la carga, para hacer el almacenamiento lo más eficiente posible.
B) Es un espacio intermedio que existe entre las fuentes de datos y el Data Warehouse
C) Ofrece una versión más condensada y enfocada de la DW
D) Es un área temporal de almacenamiento de datos, que ocurre en el proceso de transformación de datos de un ETL
  • 22. Que es Staging de datos?
A) La herramienta se encarga de optimizar la carga, para hacer el almacenamiento lo más eficiente posible.
B) En este proceso se realizan transformaciones simples para limpiar los datos antes que sean cargados en el DW.
C) Tradicionalmente nuestro staging area se va a encontrar en un espacio externo a nuestra base de datos
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) La herramienta se encarga de optimizar la carga, para hacer el almacenamiento lo más eficiente posible.
C) Se puede ocupar el staging para almacenar la información en caso de una pérdida de datos.
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) Almacenamiento del 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) Intercambio de conocimiento
  • 25. Cuales son caracteristicas de diseño de estrategia de proyectos de ETL?
A) Creación del conocimiento
B) En esta fase se diseña el modelo físico y lógico del destino, en este caso nuestro DW.
C) Adicionalmente en esta fase se diseñarán todas las pruebas a ser aplicadas una vez que la extracción haya sido completada.
D) Sistemas de gestión de conocimiento
  • 26. Cuales son caracteristicas de Construcción de estrategia de proyectos de ETL?
A) Aumento en la eficiencia organizacional
B) En esta fase se cargan los datos del ETL a Staging.
C) Análisis más rapido e intuitivo
D) 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
  • 27. Cuales son caracteristicas de Implementacion de estrategia de proyectos de ETL?
A) Se hace la carga de las tablas de hechos y dimensiones correspondientes
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) Son similares, sin embargo el BI viene siendo parte de la analítica de negocios.
  • 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 todo aquello que queremos medir o analizar
D) Contiene campos clave que unen a las tablas de dimensión
  • 29. Cuales son las caracteristicas de Tablas de hechos?
A) BI se enfoca en lo que está ocurriendo en el momento y lo que ha ocurrido en el pasado.
B) Los atributos cargados tienen que ser cuantitativos,Además está compuesta por las llaves primarias de las tablas de dimensión
C) Tiene cargadas métricas que tiene todo aquello que queremos medir/analizar.
D) Tienen muchos registros
  • 30. Cuales son las caracteristicas de Tablas de dimenciones?
A) Tienen menos registros que las tablas de hechos
B) Se unen a las tablas de hechos por medio de un campo clave
C) No hay límite en el número de tablas de dimensión
D) Como lo queremos medir
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