Metodología Kimball en Data Warehousing
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Questions and Answers

¿Cuál es el enfoque principal de la metodología Kimball en el diseño de un data warehouse?

  • Creación de tablas de hechos para información cuantitativa (correct)
  • Implementación de software de gestión empresarial
  • Análisis de sistemas de información
  • Desarrollo de algoritmos de predicción

    • ¿Cuál es la diferencia fundamental entre un data warehouse y un data mart?

  • El data mart es un repositorio más pequeño y específico (correct)
  • El DW es más antiguo que el data mart
  • El data mart cubre toda la organización
  • El data warehouse se centra en un área específica

    • El ciclo de vida dimensional del negocio en la metodología Kimball se basa en cuántos principios básicos fundamentales?

  • Cuatro principios (correct)
  • Cinco principios
  • Tres principios
  • Seis principios

    • En la metodología Kimball, las tablas de hechos son utilizadas principalmente para:

    <p>Contener información numérica de indicadores a analizar</p> Signup and view all the answers

    La elección de una metodología para el desarrollo del data warehouse en una empresa está influenciada por:

    <p>Las necesidades de las organizaciones y el compromiso institucional</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué ocurrió en el mercado de BI entre 2005 y 2009?

    <p>Se logró una fuerte consolidación del mercado.</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál de las siguientes empresas adquirió Business Objects?

    <p>SAP</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál de las siguientes opciones describe mejor qué es un data mart?

    <p>Un repositorio orientado a un área específica y más pequeño que un data warehouse</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué aspecto es crítico para la efectividad de una metodología en el desarrollo de un data warehouse?

    <p>La flexibilidad para adaptarse a las necesidades organizacionales</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué tendencia se destacó para el año 2018 según el informe de Qlick Sense?

    <p>La alfabetización de datos como prioridad empresarial.</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre las metodologías Kimball e Inmon es cierta?

    <p>Ambas se aplican según las características y el compromiso de la organización</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es un ejemplo de empresa que se mantiene con un producto especializado en el mercado de BI?

    <p>Microstrategy</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué tipo de empresa se caracteriza por ofrecer soluciones de inteligencia de negocio con TCO?

    <p>Empresas open source</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué área especializada tiene empresas como Teradata y Netezza?

    <p>Data warehouse</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es una de las razones por las que algunos datos almacenados en la nube deberán ser trasladados a otras plataformas en 2018?

    <p>Nuevas normativas y seguridad.</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es el propósito principal de centrar el enfoque en el negocio en un proyecto de inteligencia de negocios?

    <p>Tipificar los requerimientos del negocio y crear relaciones sólidas.</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué funcionalidad del BI se menciona en el contexto de la madurez del mercado antes de 2008?

    <p>Cuadro de mandos.</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué se requiere para cumplir con las entregas en incrementos significativos según los desarrolladores del proyecto?

    <p>Ajustar los plazos a las necesidades de la empresa.</p> Signup and view all the answers

    Para ofrecer una solución completa en un sistema de data warehouse, ¿cuál de los siguientes elementos no es necesario?

    <p>Software para generar informes financieros automáticos.</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es una de las principales tareas en la metodología propuesta por Kimball en el ciclo de vida de business intelligence?

    <p>Definición de requerimientos del negocio.</p> Signup and view all the answers

    En el contexto de la metodología de Kimball, ¿qué describe mejor la ruta superior relacionada con la tecnología?

    <p>Incorpora tareas de desarrollo específico de software.</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué aspecto se considera central en la construcción de una solución de data warehouse/business intelligence según el contenido?

    <p>La calidad y accesibilidad del almacén de datos.</p> Signup and view all the answers

    Al hablar de herramientas ad hoc, ¿qué se entiende que debe ofrecerse al usuario?

    <p>Aplicaciones que permitan análisis avanzados y personalizados.</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es un desafío importante en la creación de una solución de inteligencia de negocios?

    <p>La falta de requerimientos claros del negocio.</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es el enfoque principal de la inteligencia computacional?

    <p>Redes neuronales y sistemas difusos</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué caracteriza a la computación suave en relación con la inteligencia computacional?

    <p>Hacer énfasis en sistemas difusos basados en reglas</p> Signup and view all the answers

    ¿Cómo se define la minería de datos dentro del contexto del descubrimiento de conocimiento en bases de datos?

    <p>Como una parte integral de un proceso más amplio de KDD</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué método se utiliza en el DDM para la construcción de modelos?

    <p>Métodos de CI, especialmente aprendizaje automático</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál de las siguientes afirmaciones es verdadera sobre el business intelligence?

    <p>Facilita el análisis de datos para usuarios no técnicos.</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué hace que el análisis inteligente de datos se diferencie de otras áreas de análisis?

    <p>Incorpora técnicas de estadísticas y aprendizaje automático en medicina e investigación.</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es un paso esencial en el proceso de DDM?

    <p>Recolección de datos y selección de la estructura del modelo</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué relación existe entre la minería de datos y las técnicas estadísticas?

    <p>La minería de datos normalmente emplea métodos provenientes de estadísticas.</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué se entiende por 'data de-silofication' en el contexto de la analítica de datos?

    <p>La combinación de datos dispersos en diferentes fuentes para un análisis más efectivo.</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es un objetivo primordial de la inteligencia de negocios (BI)?

    <p>Transformar datos en conocimiento útil para la toma de decisiones.</p> Signup and view all the answers

    Según las tendencias de 2018, ¿cuál es un desafío que enfrenta la economía analítica?

    <p>La necesidad de conectar datos fragmentados sin comprometer la privacidad.</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es uno de los temas principales que se aborda en el artículo citado?

    <p>Las aplicaciones del business intelligence</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué papel tienen las técnicas de inteligencia artificial en los proyectos de ingeniería?

    <p>Apoyan en la formación de stakeholders y optimización de procesos.</p> Signup and view all the answers

    ¿Quién proporciona claves sobre la metodología de implementación de DW/BI según el contenido?

    <p>Pedro Chávez</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué factor fue abordado en las predicciones de BI de 2010 a 2012?

    <p>La integración de BI en todos los niveles de la organización.</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué herramienta de business intelligence es mencionada como líder según el informe de Gartner?

    <p>Tableau</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es una de las características de 'Business analytics' mencionado en la documentación?

    <p>Utiliza modelos matemáticos para prever tendencias de negocio.</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es el enfoque de la metodología de uso de herramientas de inteligencia de negocios que se menciona?

    <p>Aumentar la productividad y competitividad en PYMEs</p> Signup and view all the answers

    Según el enfoque de BI, ¿cuál es la relación principal entre datos y conocimiento?

    <p>Los datos deben procesarse para convertirse en conocimiento útil.</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es la fuente de información para las diez tendencias principales de inteligencia de negocios para 2018?

    <p>Una encuesta a clientes y personal técnico de Tableau</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué se espera en la economía analítica contemporánea en términos de privacidad?

    <p>Que se priorice la privacidad y la conectividad de los datos.</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué aspecto destaca el contenido sobre el uso de SQL Server?

    <p>Su blog contiene artículos actualizados sobre datos</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué se busca lograr con la aplicación de inteligencia de negocio en las empresas pequeñas y medianas?

    <p>Mejorar la toma de decisiones</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué tipo de metodología es mencionada en el contenido en relación a DW/BI?

    <p>Metodología de Ralph Kimball</p> Signup and view all the answers

    Study Notes

    Metodologías y Tendencias en Business Intelligence

    • Existen diversas metodologías para diseñar y construir un data warehouse (DW), incluyendo las de Kimball e Inmon.
    • La metodología Kimball se centra en el diseño de bases de datos para la toma de decisiones, basadas en tablas de hechos que contienen información numérica.
    • La metodología Inmon se enfoca en una arquitectura de datos de arriba hacia abajo, con un data warehouse global.
    • La construcción de un DW implica una serie de tareas como el desarrollo de la infraestructura de información, el diseño de la arquitectura técnica, la selección de herramientas e implementación de aplicaciones de BI, entre otras.
    • Es fundamental que el ciclo de vida del proyecto se centre en el negocio, usando una estructura de incrementos significativos.

    Ideas Clave en Data Warehousing

    • Para comprender el Data Warehousing, es clave entender los conceptos de data warehouse y data mart. El data mart es un repositorio de información más reducido que se centra en un área o departamento específico de una organización.
    • La correcta implementación de una metodología requiere entender las necesidades de la organización y la colaboración de las diferentes áreas.
    • Un data warehouse necesita una base sólida y bien diseñada para almacenar y procesar la data, facilitando el acceso ad hoc de los usuarios.
    • El ciclo de vida del Data Warehouse requiere varias etapas: la definición de requerimientos del negocio, la realización de tareas en incrementos significativos, la entrega de una solución completa.
    • La realización de una matriz de procesos/dimensiones o «bus matrix» es importante para realizar el diseño del modelo dimensional.

    Arquitectura Inmon

    • El data warehouse, según Inmon, se caracteriza por ser orientado a temas, integrado, no volátil y por tener una estructura variante en el tiempo.
    • La orientación a temas se enfoca en la relación entre los datos y las operaciones de la empresa, permitiendo un análisis más preciso de la información de la organización.
    • La integración es fundamental permitiendo que los datos provenientes de diversas fuentes se representen en un almacén común.
    • La no volatilidad significa que una vez que la información se almacena, no se modifica ni se elimina, permitiendo el seguimiento de los datos a través del tiempo.
    • La estructura de un data warehouse en Inmon se divide en cuatro niveles, con diferentes niveles de detalle y granularidad.

    Data-Driven Decision Modeling

    • La tendencia actual es la implementación de modelos de toma de decisiones impulsadas por datos (Data-Driven).
    • Este enfoque se centra en el uso de datos para mejorar la calidad de las decisiones estratégicas en las organizaciones.
    • Herramientas, como la Inteligencia Artificial (AI), Inteligencia Computacional (CI), Computación Suave (SC), Máquinas de Aprendizaje Automático (ML), y la Minería de Datos (DM), entre otras tecnologías, son cruciales para el modelado de decisiones impulsadas por datos.

    Tendencias Actuales en Business Intelligence

    • Las metodologías y herramientas para BI continúan evolucionando, lo que implica la necesidad de adaptación para las organizaciones.
    • Empresas abiertas, especializados, tradicionales, grandes agentes.
    • La necesidad de interoperabilidad y nuevos modelos de negocio enfocados en API.
    • La mejora en el diseño de informes y acceso a datos, considerando la alfabetización y el manejo de la información.

    Planificación de Proyecto

    • Esta fase del proyecto de BI define el alcance del proyecto (propósito, objetivos, riesgos y necesidades), y prepara una iteración para el Ciclo de Vida de Kimball.
    • Además, se definen las responsabilidades (recursos humanos) de cada proceso para facilitar la planificación, y la iteración continúa entre las tareas de desarrollo.

    Metodologías PMI

    • El PMI es un modelo de gestión de proyectos que se centra en procesos y áreas de conocimiento, importante para la administración de proyectos de BI.
    • Las fases o etapas, como inicialización, planificación, ejecución, control y cierre, definen la gestión eficiente del proyecto.

    Información Adicional

    • Las personas encargadas de definir y gestionar el Data Warehouse, son cada vez más cruciales.
    • Las herramientas de análisis de datos son fundamentales en la gestión y comprensión de la información de organizaciones.

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    Description

    Este quiz explora los conceptos clave de la metodología Kimball en el diseño de data warehouses. Se abordan diferencias entre data warehouses y data marts, principios del ciclo de vida dimensional y tendencias en el mercado de Business Intelligence. Ideal para quienes buscan profundizar su comprensión sobre estructuras de datos en empresas.

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