Data Warehousing Basics

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Questions and Answers

¿Cuál es la principal función de un data warehouse?

Almacenar datos de forma temporal.

Facilitar la recopilación de datos sin analizar.

Maximizar la flexibilidad y el acceso a la información. (correct)

Eliminar información no necesaria.

¿Qué característica es esencial para un data warehouse según Bill Inmon?

Ser un conjunto no volátil de información. (correct)

Almacenar datos en formatos no estructurados.

Estar orientado a múltiples áreas de negocio.

Ser volátil y cambiar con frecuencia.

¿Cómo se integra la información en un data warehouse?

A través de sistemas de almacenamiento independientes.

Con información exclusiva de un solo departamento.

Sin necesidad de formatos comunes.

Mediante la conversión a medidas y códigos comunes. (correct)

¿Qué tipo de información externa se menciona como útil para enriquecer un data warehouse?

Estudios de mercado y encuestas de satisfacción. Signup and view all the answers

¿Cuál de las siguientes es una necesidad que satisface un data warehouse?

Proveer información coherente e histórica. Signup and view all the answers

¿Qué significa que un data warehouse esté orientado a un área?

Que está diseñado para resolver problemas específicos de negocio. Signup and view all the answers

¿Qué tipo de datos se mencionan como ejemplos que pueden provenir de distintas fuentes dentro del data warehouse?

Datos de ventas y transporte, clientes. Signup and view all the answers

¿Cuál es el objetivo de integrar información de diferentes sistemas en un data warehouse?

Para contextualizar y relacionar la información dentro de la organización. Signup and view all the answers

¿Cuál es una característica principal del modelo HOLAP?

Combina el acceso a datos de alto y bajo nivel. Signup and view all the answers

¿Cuál es el objetivo principal del sistema DOLAP?

Permitir que los usuarios consulten y almacenen datos en sus escritorios. Signup and view all the answers

¿Qué ventaja ofrece la arquitectónica 'In-memory' en sistemas de BI?

Reduce el tiempo de ejecución de las consultas al cargar bases de datos en memoria. Signup and view all the answers

¿Qué tipo de datos almacena un sistema HOLAP?

Datos organizados de diferentes niveles de detalle en múltiples bases de datos. Signup and view all the answers

¿Cuál es el enfoque del sistema DOLAP en términos de accesibilidad?

Almacenamiento de datos en aplicaciones de escritorio. Signup and view all the answers

¿Qué tipo de datos se incluyen en un sistema In-memory?

Datos cargados temporalmente para consultas rápidas. Signup and view all the answers

¿Qué modelo combina características de bases de datos relacionales y multidimensionales?

HOLAP. Signup and view all the answers

El sistema DOLAP utiliza datos que son principalmente....

Manejados a nivel local en dispositivos de escritorio. Signup and view all the answers

¿Cuál es el principal objetivo del Agile BI según el contenido?

Proporcionar a los usuarios finales la capacidad de realizar análisis sin depender de TI. Signup and view all the answers

¿Qué tecnologías se mencionan como prometedoras para el análisis de datos?

In-Memory y In-Chip Technology. Signup and view all the answers

Qué permite el uso de herramientas OLAP según el contenido?

Una exploración interactiva y a múltiples niveles de los datos. Signup and view all the answers

¿Cuál de las siguientes funciones no se menciona como parte de las características que debe cumplir OLAP?

Realizar análisis de datos en tiempo real. Signup and view all the answers

¿Qué destaca el concepto FASMI en relación a OLAP?

Que debe ser fácil de usar para todo tipo de usuarios. Signup and view all the answers

¿Cuál es un ejemplo de nivel de agregación que los usuarios pueden analizar?

Por zona, tiempo, clientes o tipo de cliente. Signup and view all the answers

¿Qué tipo de análisis es fundamental que soporte OLAP?

Lógica del negocio y análisis estadísticos. Signup and view all the answers

¿Qué significa que OLAP sea 'compartido' según el concepto FASMI?

Que los usuarios pueden acceder a los mismos datos simultáneamente. Signup and view all the answers

¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe mejor el propósito principal de un data warehouse?

Facilitar la toma de decisiones mediante centralización de datos. Signup and view all the answers

¿Qué fase del proceso ETL implica transformar los datos para su análisis?

Transformación. Signup and view all the answers

En una arquitectura de data warehouse, ¿qué opción describe mejor la clasificación de capas?

Arquitectura de dos capas con procesamiento paralelo. Signup and view all the answers

ROLAP y HOLAP son tipos de modelos OLAP que se utilizan en el análisis de datos. ¿Verdadero o falso?

Verdadero, ambos facilitan el análisis multidimensional. Signup and view all the answers

¿Cuáles son las características definidas por Bill Inmon que debe cumplir un data warehouse?

No volátil y orientado a un área. Signup and view all the answers

¿Cuál es una de las debilidades de la arquitectura de una sola capa en un data warehouse?

Las consultas de análisis afectan las cargas de trabajo transaccionales regulares. Signup and view all the answers

¿Qué se busca alcanzar en la arquitectura de una sola capa al eliminar redundancias de datos?

Minimizar la cantidad de datos almacenados. Signup and view all the answers

¿Cuál es una consecuencia de utilizar data warehouses colectivos?

Generación de inflexibilidades y costos elevados. Signup and view all the answers

En la creación de un data warehouse, ¿qué aspecto depende del número de capas utilizadas?

Clasificación según la estructura. Signup and view all the answers

¿Qué limitación tienen los data warehouses de arquitectura de una sola capa?

No separan correctamente el procesamiento analítico y transaccional. Signup and view all the answers

¿Qué tipo de consulta se envía a los datos operativos en una arquitectura de una sola capa?

Consultas de análisis. Signup and view all the answers

Una de las condiciones que permite que la arquitectura de una sola capa sea exitosa es que las necesidades de análisis sean:

Particularmente restringidas. Signup and view all the answers

¿Qué significa que un almacén de datos se implemente como una vista multidimensional?

Facilita un acceso diferenciado según departamentos. Signup and view all the answers

¿Cuál es la función principal de un cubo OLAP en el contexto de Business Intelligence?

Facilitar la visualización y análisis multidimensional de datos. Signup and view all the answers

¿Qué herramienta se menciona como open source para la creación de cubos OLAP?

Pentaho Signup and view all the answers

¿Qué tipo de información puedes encontrar en la web sobre el código ASCII?

Interpretación de tablas del código ASCII. Signup and view all the answers

¿Cuál de las siguientes afirmaciones es correcta acerca de la bibliografía mencionada?

Incluye técnicas de Machine Learning en la gestión de datos. Signup and view all the answers

¿Qué aspecto no está relacionado con Business Intelligence según el contenido presentado?

Almacenamiento de datos en formato de texto sin procesar. Signup and view all the answers

¿Cuál es la ventaja principal de un data warehouse en el contexto de Big Data?

Facilita la integración y análisis de grandes volúmenes de datos. Signup and view all the answers

¿Qué tipo de información se espera encontrar en W3im?

Conceptos y aplicaciones relacionados con HTML. Signup and view all the answers

¿Cuál de las siguientes publicaciones aborda el tema de 'Proceso de negocio, data mart, data warehouse'?

Business Intelligence (BI) y Analytics: el arte de convertir los datos en conocimiento. Signup and view all the answers

Study Notes

Data Warehouse o Almacén de Datos

Un almacén de datos (data warehouse) es una colección de datos de una organización que se almacena de manera que facilite y maximice la flexibilidad, la facilidad de acceso y la administración.
Se crea para responder a las necesidades de los usuarios que necesitan información consistente, integrada e histórica.
Se diseñó para facilitar la toma de decisiones.
Debe estar orientado a un área específica, ser integrado, estar indexado en el tiempo y ser no volátil.

¿Cómo Estudiar este Tema?

Para estudiar este tema, lee las claves principales.

Almacén de Datos (Data Warehouse)

El almacén de datos (DW) o data warehouse busca almacenar datos de forma flexible y facilitar su acceso y administración.
Permite la recuperación de datos de distintos sistemas, lo que facilita el análisis contextual.

Procesos ETL

ETL (Extracción, Transformación y Carga) es una parte fundamental en la construcción de un data warehouse.
Este proceso consiste en la extracción, transformación y carga de datos en el almacén de datos.
Los datos se transforman, limpian, filtran y redefinen antes de ser guardados.
Es un proceso crucial, ya que consume entre el 60% y el 80% del tiempo total de un proyecto de business intelligence.

OLAP

OLAP (Online Analytical Processing) son herramientas que proporcionan capacidad de cálculo, consultas, planeamiento, pronóstico y análisis en escenarios de grandes volúmenes de datos.
Permite analizar datos a distintos niveles de agregación y en múltiples dimensiones.

Modelos de Data Warehouse

Modelo estrella: Tabla central de hechos y tablas de dimensiones. Este modelo es el más simple.
Modelo copo de nieve: Es una variante del modelo estrella, pero con más tablas de dimensiones interconectadas. Es más complejo de mantener que el modelo estrella.

Fuentes de Datos

Las fuentes de información pueden ser externas (compra de información comercial, encuestas a clientes, etc.) o internas (dentro de la empresa).
La calidad de la información es esencial.
Un factor importante para la construcción de un data warehouse.

Arquitecturas de Data Warehouse

Una capa: Busca minimizar la cantidad de datos almacenados eliminando las redundancias.
Dos capas: Separa las fuentes de datos físicas del almacén, lo que permite mayor flexibilidad.
Modelo virtual: Los OLAP acceden a las bases de datos relacionales; aunque es escalable, puede ser lento con grandes consultas.
Modelo multidimensional: Crea un archivo que hospeda consultas, optimizado para búsquedas rápidas.
Modelo híbrido (HOLAP): Integra elementos de bases de datos relacionales y multidimensionales.

Metadata

Metadata: es un repositorio central que describe las bases de datos en un data warehouse.
Describe los datos, sus propiedades y su significado para los usuarios.

Data Mart

Data mart: un subconjunto de un data warehouse.
Diseñado para un departamento o grupo específico de usuarios.
Sirve para mejorar la velocidad de acceso y las respuestas a consultas.

Ideas Clave

El data warehouse ayuda a mejorar los procesos de toma de decisión.
Los data marts se usan para distintos departamentos.
El ETL es una parte vital en el data warehouse.

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Description

Este cuestionario explora conceptos clave sobre data warehouses, incluyendo sus funciones principales, características esenciales y modelos como HOLAP y DOLAP. A través de preguntas específicas, se busca evaluar la comprensión sobre la integración de información y la arquitectura de sistemas de inteligencia de negocios.