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Questions and Answers
¿Cuál es el objetivo principal del área de presentación BI según Ralph Kimball?
¿Cuál es el objetivo principal del área de presentación BI según Ralph Kimball?
- Almacenar datos en estructuras normalizadas
- Organizar y almacenar los datos en esquemas multidimensionales (correct)
- Proporcionar datos sumarizados con alta performance
- Permitir el acceso a datos detallados y atómicos para consultas ad hoc
¿Qué enfatiza Ralph Kimball sobre el área de presentación BI?
¿Qué enfatiza Ralph Kimball sobre el área de presentación BI?
- No es necesario contar con los datos granulares en una forma dimensional
- Debe tener datos detallados y atómicos para responder consultas ad hoc (correct)
- Es aceptable guardar datos sumarizados en modelos dimensionales
- Debe contener únicamente datos sumarizados
Según el texto, ¿cuál de las siguientes afirmaciones es incorrecta?
Según el texto, ¿cuál de las siguientes afirmaciones es incorrecta?
- Los modelos dimensionales deben corresponderse a los eventos de captura de datos físicos
- Los modelos dimensionales deben diseñarse para entregar el reporte del día (correct)
- El área de presentación BI debe estar estructurada alrededor de los eventos de medición del proceso de negocio
- Debe construirse una sola tabla de hechos con los datos atómicos de las ventas
¿Qué afirmación es correcta según el texto?
¿Qué afirmación es correcta según el texto?
¿Qué enfoque se alinea con los sistemas operacionales según el texto?
¿Qué enfoque se alinea con los sistemas operacionales según el texto?
¿Qué afirmación es incorrecta según el texto?
¿Qué afirmación es incorrecta según el texto?
¿Cuál de las siguientes afirmaciones es correcta según el texto?
¿Cuál de las siguientes afirmaciones es correcta según el texto?
Según el texto, ¿qué es inaceptable?
Según el texto, ¿qué es inaceptable?
¿Cuál de las siguientes afirmaciones es correcta según el texto?
¿Cuál de las siguientes afirmaciones es correcta según el texto?
¿Qué afirmación es incorrecta según el texto?
¿Qué afirmación es incorrecta según el texto?
¿Cuál es una de las operaciones principales de minería de datos mencionadas en el texto?
¿Cuál es una de las operaciones principales de minería de datos mencionadas en el texto?
¿Qué tipo de datos puede asumir cualquier valor numérico según el texto?
¿Qué tipo de datos puede asumir cualquier valor numérico según el texto?
¿Qué tipo de técnicas ayudan a los aseguradores a segmentar a sus clientes?
¿Qué tipo de técnicas ayudan a los aseguradores a segmentar a sus clientes?
¿Qué tipo de análisis permite visualizar complejos modelos de información?
¿Qué tipo de análisis permite visualizar complejos modelos de información?
¿Qué es necesario antes de diseñar modelos predictivos según el texto?
¿Qué es necesario antes de diseñar modelos predictivos según el texto?
¿Qué tipo de datos pueden estar incluidos en clases discretas según el texto?
¿Qué tipo de datos pueden estar incluidos en clases discretas según el texto?
¿Cuál es una tarea relacionada con la detección de desviaciones en minería de datos?
¿Cuál es una tarea relacionada con la detección de desviaciones en minería de datos?
¿Qué se produce en algunos casos para datos multidimensionales?
¿Qué se produce en algunos casos para datos multidimensionales?
¿Qué tipo de información facilita la segmentación de bases de datos en minería?
¿Qué tipo de información facilita la segmentación de bases de datos en minería?
Cul es la principal diferencia entre el anlisis OLAP y la minera de datos segn el texto?
Cul es la principal diferencia entre el anlisis OLAP y la minera de datos segn el texto?
Qu papel desempea la minera de datos en el proceso de 'descubrimiento de conocimiento en base de datos'?
Qu papel desempea la minera de datos en el proceso de 'descubrimiento de conocimiento en base de datos'?
Qu tipo de herramientas se utilizan en la minera de datos para descubrir patrones y relaciones en los datos?
Qu tipo de herramientas se utilizan en la minera de datos para descubrir patrones y relaciones en los datos?
Qu funcin tienen los modelos utilizados en clustering y segmentacin en la minera de datos?
Qu funcin tienen los modelos utilizados en clustering y segmentacin en la minera de datos?
Cul es la relacin entre la minera de datos y las tcnicas estadsticas tradicionales segn el texto?
Cul es la relacin entre la minera de datos y las tcnicas estadsticas tradicionales segn el texto?
Por qu se considera que la minera de datos es esencialmente un proceso inductivo?
Por qu se considera que la minera de datos es esencialmente un proceso inductivo?
En qu se diferencia la minera de datos del anlisis OLAP respecto a la verificacin o descubrimiento de patrones?
En qu se diferencia la minera de datos del anlisis OLAP respecto a la verificacin o descubrimiento de patrones?
¿Cuál es una de las jerarquías más comunes de la dimensión Tiempo en un modelo OLAP?
¿Cuál es una de las jerarquías más comunes de la dimensión Tiempo en un modelo OLAP?
¿Cuál de las siguientes NO es una operación permitida sobre los cubos en herramientas OLAP?
¿Cuál de las siguientes NO es una operación permitida sobre los cubos en herramientas OLAP?
¿Qué representa un 'hecho' en un modelo OLAP según el texto?
¿Qué representa un 'hecho' en un modelo OLAP según el texto?
¿Qué alternativa menciona Josep Lluís Cano como opción al OLAP?
¿Qué alternativa menciona Josep Lluís Cano como opción al OLAP?
¿Qué dimensión puede tener una jerarquía específica en un modelo OLAP?
¿Qué dimensión puede tener una jerarquía específica en un modelo OLAP?
¿Qué tipo de análisis permite observar en detalle un subconjunto de datos en un cubo en herramientas OLAP?
¿Qué tipo de análisis permite observar en detalle un subconjunto de datos en un cubo en herramientas OLAP?
¿Qué tipo de herramientas son consideradas una alternativa al OLAP según el autor mencionado?
¿Qué tipo de herramientas son consideradas una alternativa al OLAP según el autor mencionado?
'Drill-Across' es una operación utilizada en herramientas OLAP para:
'Drill-Across' es una operación utilizada en herramientas OLAP para:
'Roll-Across' en herramientas OLAP permite:
'Roll-Across' en herramientas OLAP permite:
¿Qué operación OLAP consiste en seleccionar un subconjunto de datos a lo largo de una dimensión para observarlos detenidamente?
¿Qué operación OLAP consiste en seleccionar un subconjunto de datos a lo largo de una dimensión para observarlos detenidamente?
Study Notes
- Business Intelligence (BI) es un término genérico que engloba aplicaciones, infraestructura, herramientas y mejores prácticas para acceder y analizar información con el fin de mejorar decisiones y desempeño.
- Howard Dresner de Gartner acuñó el concepto de BI en 1989, y actualmente la definición se encuentra en el glosario de Gartner.
- Los Operational Data Stores (ODS) son extensiones de los data warehouses que consolidan datos de múltiples fuentes para facilitar la toma de decisiones en entornos operativos.
- William Inmon clasifica los ODS en cuatro clases según la rapidez con la que llegan los datos a la estructura.
- Inmon aboga por el modelo relacional para el diseño de data warehouses debido a su flexibilidad y capacidad para crear tablas sumarizadas eficientes.
- Las técnicas de minería de datos, como modelado predictivo y segmentación de bases de datos, permiten a las organizaciones identificar tendencias y relaciones en grandes conjuntos de datos.
- La evolución de Business Intelligence se remonta a 1958, con Hans Peter Luhn definiendo la inteligencia de negocios como la capacidad de comprender hechos para guiar acciones; desde entonces, ha evolucionado desde los sistemas de soporte de decisiones hasta los actuales sistemas BI.
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Learn about the importance of calculating the Return on Investment (ROI) in Business Intelligence projects according to Josep Lluís Cano (2007) and how it is crucial for any information system project.
