37 Questions
¿Cuáles son los principales requerimientos que debe satisfacer un sistema de BI?
Información fácilmente accesible, servir como fundamento confiable para la toma de decisiones, presentar la información de manera oportuna, adaptación al cambio
¿Cuál es el principal objetivo de una solución de BI?
Apoyar el proceso de toma de decisiones
¿Cuáles son las principales convergencias tecnológicas que han permitido la gran inserción del software BI en las organizaciones hasta la actualidad?
La aparición de Internet, la tecnología móvil, el concepto de Software como Servicio, bases de datos en memoria
¿Qué característica tienen los sistemas BI en relación a las consultas de los usuarios?
Están optimizados para consultas de alto desempeño, ya que los usuarios realizan consultas que requieren la agregación o sumarización de grandes volúmenes de datos
¿Para qué departamento está orientada y proveerá información una solución de BI?
Todos los departamentos de la organización
¿Cuál de los siguientes no es un requerimiento que debe satisfacer un sistema de BI?
Reducción de costos operativos
¿Cuál de las siguientes no es una de las convergencias tecnológicas que han permitido la gran inserción del software BI en las organizaciones?
La implementación de sistemas ERP
¿Cuál de las siguientes no es una característica de las consultas realizadas por los usuarios en los sistemas BI?
Son consultas sencillas y de bajo desempeño
¿Cómo se conoce a la estrategia que propone crear los Data Marts necesarios, y luego que la conformación de todos los Data Marts constituirán el Data Warehouse propiamente dicho?
Bottom-up
¿Qué herramienta deberíamos aplicar si quisiéramos implementar una que nos ayude a detectar los patrones de comportamiento de nuestros clientes con el objetivo de brindarles un mejor servicio y retenerlos frente a la competencia?
Data Mining
¿Cuál de las siguientes es una de las principales técnicas que se aplican en Data Mining?
Asociaciones
¿Cuál de las siguientes es una de las principales técnicas que se aplican en Data Mining?
Clustering
¿Cuál es la herramienta que nos permite la búsqueda de patrones y relaciones ocultas en los datos?
Data Mining
¿Cuál es el significado de la sigla KPI?
Key Performance Indicator
¿Cuál de los siguientes indicadores pertenece a la perspectiva de procesos internos en el Balanced Scorecard?
Rotación de inventario
¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre el desarrollo de un Balanced Scorecard es correcta?
Es mucho más complejo que un dashboard
¿Cuál de las siguientes perspectivas del Balanced Scorecard se considera el método tradicional?
Perspectiva financiera
¿A cuál de las siguientes perspectivas del Balanced Scorecard pertenecen los indicadores que responden a las preguntas '¿Quiénes son nuestros clientes?' y '¿Cuál es nuestra proposición de valor al servirlos?'?
Perspectiva de clientes
¿Cuál es el significado de las siglas BSC en inglés?
Balanced Scored Card
¿A cuál de las siguientes perspectivas del Balanced Scorecard pertenece el indicador 'Satisfacción de los empleados'?
Perspectiva de aprendizaje y crecimiento
¿Cuáles son las cuatro grandes perspectivas que componen el Balanced Scorecard?
Procesos Internos, Aprendizaje y Crecimiento, Financiera, Clientes
En el modelo relacional, ¿qué permite hacer las claves foráneas (FK)?
Relacionar las tablas entre sí
¿Cuál es la principal característica de los sistemas OLTP según el texto?
Están orientados y organizados según las necesidades de cada organización
¿Con qué otro nombre es conocido el Modelo Multidimensional?
Esquema en estrella
¿Qué característica define principalmente al Modelo Multidimensional mencionado en el texto?
Tablas de hechos y atributos
¿En cuál de los modelos típicamente utilizados para la construcción de un Data Warehouse se plantea que debe normalizarse en 3FN?
Modelo Relacional
¿Qué término se utiliza para describir la situación en la que múltiples Data Marts están aislados y no pueden compartir información entre ellos?
Silos de información
Si los diferentes Data Marts de una organización se alimentan de la información obtenida dentro del Data Warehouse, ¿de qué tipo de Data Marts estamos hablando?
Data Marts Normalizados
¿En qué elemento se encuentran relacionados los diferentes Data Marts creados que conforman un Data Warehouse?
Hechos y dimensiones compartidos
¿Qué describe mejor a los sistemas OLTP según el texto?
'Normalizado en 3FN' es un requerimiento común
¿Cuál de las siguientes opciones describe correctamente la función de un Data Mart?
Es una estructura de datos dedicada a servir las necesidades analíticas de un grupo específico de personas.
¿Qué técnica se ha aplicado para mejorar el rendimiento al dividir los registros de una tabla de gran volumen de datos en diferentes archivos físicos según el año de la transacción?
Particionamiento
¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre la granularidad en un Data Warehouse es correcta?
A mayor granularidad, mayor nivel de detalle.
¿Qué característica define la propiedad 'No volátil' de un Data Warehouse?
La información no se elimina, y los datos almacenados se pueden consultar.
¿Cuál de las siguientes herramientas permite realizar operaciones como 'Drill Down', 'Roll-up', 'Slice', 'Dice' y 'Pivot' sobre los datos?
OLAP (Online Analytical Processing)
Según el texto, ¿cuál es el principal aspecto de diseño de un Data Warehouse?
La granularidad de los datos
¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre la característica 'No volátil' de un Data Warehouse es correcta?
La información almacenada no se puede modificar ni eliminar.
Study Notes
- Requerimientos de un sistema de BI: información fácilmente accesible, fundamento confiable para decisiones, presentación oportuna de información, adaptación al cambio.
- Objetivo de una solución BI: apoyar la toma de decisiones.
- Factores que han impulsado el uso del software BI: aparición de Internet, tecnología móvil, Software como Servicio, bases de datos In-memory y técnicas de Lógica Asociativa.
- Características de los sistemas BI: optimización por consultas de alto rendimiento, orientados a departamentos como Data Marts Dependientes.
- Estrategia para la creación de Data Warehouse a partir de Data Marts: Bottom up.
- Herramienta para detectar patrones de comportamiento de clientes y mejorar el servicio: Data Mining, con técnicas como Asociaciones y Clustering.
- Aplicaciones de Data Mining: retención de clientes, análisis de lealtad de clientes, prevención de fraude.
- Significado de KPI: Indicador Clave de Desempeño, que debe permitir acciones correctivas, reflejar objetivos del negocio, ser cuantificables y críticos para el éxito.
- Perspectivas del Balanced Scorecard: Procesos internos, Aprendizaje y Crecimiento, Financiera, Clientes.
- Elementos del modelo relacional: claves foráneas, tablas con atributos como Sistemas Transaccionales.
- Modelos de datos: Modelo Multidimensional permite redundancia, OLTP es detallado y preciso.
- Componentes del Data Warehouse: Data Marts, estructuras de hechos y dimensiones.
- Relación entre Data Marts en un Data Warehouse: a través de Dimensiones compartidas.
- Tipos de Data Marts: ODS (Operational Data Store) para niveles operativos y diarios.
- Herramientas para operaciones analíticas: OLAP permite DrillDown, Roll-up, Slice, Dice y Pivot.
- Características de calidad de datos: precisión, coherencia, integridad y disponibilidad.
- Elementos del CIF (Corporate Information Factory): Data Mart dedica a necesidades analíticas.
- Característica "No volátil" del Data Warehouse: información no se elimina, se consulta una vez almacenada.
- Diseño del Data Warehouse: la granularidad es un aspecto clave, donde mayor granularidad implica menor detalle.
- Técnica para mejorar rendimiento del Data Warehouse: división de registros en archivos físicos por año de transacción.
Preguntas relacionadas al material de estudio de Base de Datos II (Universidad Siglo 21). Incluye cuestiones sobre los requerimientos de un sistema de BI y su uso en la toma de decisiones. Descargado por Gabriel Rodríguez.
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