60 Questions
¿Cuál es el nivel de datos que mantiene únicamente datos operacionales y transaccionales?
Nivel operacional
¿Cuál es el nivel de datos que contiene datos históricos e integrados que no pueden actualizarse?
Nivel de data warehouse
¿Cuál es el nivel de datos que contiene datos derivados y formateados especialmente para los requerimientos de análisis de un departamento en particular?
Nivel departamental
¿Cuál es el nivel de datos donde se realiza el mayor análisis heurístico?
Nivel individual
¿Cuál es el nivel de datos que típicamente procesan los sistemas de información ejecutivos (EIS) y corren sobre una PC?
Nivel individual
¿Cuál es el nivel de datos que forma parte del concepto de corporate information factory (CIF)?
Todos los niveles (operacional, data warehouse, departamental e individual)
¿Cuál es uno de los ejemplos mencionados como sistemas de gestión de recursos humanos?
HCM
¿Qué tipo de bases de datos son mencionadas como fuentes de información departamentales?
Bases de datos basadas en planillas de cálculo Excel
¿Cuál es la función principal de las fuentes de información externas mencionadas?
Enriquecer la información existente sobre los clientes
¿Qué tipo de información se extrae de las fuentes de datos correspondientes a bases de datos externas a la empresa?
Datos sobre la competencia
¿Qué significan las siglas 'CRM' y 'ERP' según el texto?
Customer Relationship Management y Enterprise Resource Planning
¿Qué tipo de sistemas corporativos son mencionados como fuentes de información primarias?
Sistemas de gestión financiera
¿Cuál es la principal diferencia entre los datos discretos categorizados como ordinales y nominales?
Los datos ordinales tienen un orden significativo, mientras que los nominales no tienen un orden establecido.
¿Cuál es el objetivo principal del clustering en el análisis de datos?
Dividir la base de datos en diferentes grupos que sean muy diferentes entre sí y cuyos miembros sean muy similares.
¿Cuál es la diferencia entre el descubrimiento de asociación y el descubrimiento de secuencia en el análisis de relaciones?
El descubrimiento de asociación encuentra reglas sobre ítems que aparecen conjuntamente, mientras que el descubrimiento de secuencia encuentra patrones temporales.
¿Cuál es un ejemplo conocido de descubrimiento de asociación?
El análisis de la canasta de mercado, también conocido como 'análisis del changuito'.
¿Cuál es una de las principales limitaciones del clustering en comparación con la clasificación?
En el clustering no se conocen los grupos a priori ni los atributos por los que se segmentarán los datos.
¿Cuál es una de las principales diferencias entre el descubrimiento de asociación y el descubrimiento de secuencia en el análisis de relaciones?
El descubrimiento de asociación se enfoca en encontrar reglas sobre ítems que aparecen conjuntamente, mientras que el descubrimiento de secuencia se enfoca en encontrar patrones temporales.
Según el texto, ¿cuál de las siguientes afirmaciones es FALSA sobre la fase de inteligencia en el proceso de toma de decisiones?
En esta fase se generan posibles soluciones para los problemas identificados.
De acuerdo con el texto, ¿cuál de las siguientes afirmaciones describe correctamente la fase de diseño en el proceso de toma de decisiones?
Consiste en generar posibles soluciones para los problemas utilizando DSS pequeños y modelos sencillos.
Según el texto, ¿cuál de las siguientes afirmaciones describe correctamente la fase de selección en el proceso de toma de decisiones?
Consiste en elegir entre las alternativas de solución generadas en la fase de diseño.
De acuerdo con Josep Lluís Cano, ¿cuál de las siguientes afirmaciones es FALSA sobre los proyectos de Business Intelligence?
Generan un bajo retorno de inversión en comparación con otros proyectos.
Según el texto, ¿cuál de las siguientes afirmaciones es VERDADERA sobre el proceso de toma de decisiones?
La fase de implementación es la última etapa del proceso.
De acuerdo con el texto, ¿cuál de las siguientes afirmaciones describe INCORRECTAMENTE el uso de los DSS (Sistemas de Soporte a las Decisiones) en el proceso de toma de decisiones?
Los DSS se utilizan en la fase de inteligencia para identificar problemas.
¿Qué tipo de operaciones se pueden realizar con algoritmos de minería de datos?
Análisis de relaciones, segmentación de clientes, detección de fraudes, minería de textos.
¿Qué tipo de resúmenes numéricos se utilizan al iniciar el proceso de minería de datos para llegar a una comprensión de los datos?
Promedios, desviaciones estándar, medianas, modas.
¿Qué herramienta es deseable utilizar para datos multidimensionales en el proceso de minería de datos?
Pivot tables, gráficas circulares, diagramas de caja, histogramas.
¿Qué tipo de datos pueden ser continuos según la descripción del texto?
Datos numéricos y discretos.
¿Qué función cumplen las técnicas de minería en el ámbito asegurador según el texto?
Dividir a los clientes en grupos con riesgos asociados a cada grupo para tratarlos diferenciadamente.
¿Qué aspecto es esencial antes de diseñar buenos modelos predictivos según el texto?
Comprender a la perfección la distribución de los datos.
¿Cuál es la característica más importante de un data warehouse según el texto?
Integrado
¿Qué se hace con los datos antes de insertarse en el data warehouse?
Se convierten, reformatean y pueden sumarizarse
¿Cómo se relacionan las tablas en el data warehouse para el Área de Clientes?
Todas las tablas están relacionadas por el ID del cliente
¿Cuál es una de las dos áreas principales de interés mencionadas en el texto?
Cliente
¿De dónde provienen los datos que se integran en el data warehouse?
De múltiples orígenes
¿Cuál es la principal diferencia entre los sistemas transaccionales y el data warehouse mencionada en el texto?
Los sistemas transaccionales se organizan alrededor de aplicaciones funcionales, mientras que el data warehouse se organiza por áreas de interés
¿Cuál de los siguientes problemas menciona el texto como consecuencia de la inexistencia de una solución de Business Intelligence (BI)?
Falta de credibilidad en los datos
¿Cuál de los siguientes factores puede causar diferencias en la información entre departamentos, según el texto?
Distinta base de cálculo, algoritmos, niveles de extracción o fuentes de datos
¿Cuál es el principal efecto que puede tener la falta de credibilidad en los datos, según el texto?
Imposibilidad de tomar decisiones de manera racional
¿Cuál es la principal consecuencia de la falta de un único origen de información, según el texto?
Dificultad para conciliar la información de diferentes departamentos
¿Cuál de los siguientes problemas NO se menciona en el texto como consecuencia de la inexistencia de una solución de Business Intelligence (BI)?
Dificultad para predecir tendencias de mercado
¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe CORRECTAMENTE cómo puede afectar la falta de credibilidad en los datos a la toma de decisiones, según el texto?
Impide que la gerencia pueda tomar decisiones de manera racional
¿Cuál es el objetivo primario de un exploration warehouse?
Crear afirmaciones, hipótesis y observaciones
¿Cuál es la principal diferencia entre un exploration warehouse y un data mining warehouse?
El exploration warehouse está optimizado en amplitud de información, mientras que el data mining warehouse está optimizado en profundidad de información
¿Cuál es el objetivo principal de un data mining warehouse?
Probar hipótesis
¿Cómo se relacionan un exploration warehouse y un data mining warehouse?
El exploration warehouse está asociado con el data mining warehouse
¿Cuál es la principal función de un data mining warehouse?
Probar hipótesis
¿Cuál es una de las principales diferencias entre un exploration warehouse y un data mining warehouse?
El exploration warehouse está optimizado en amplitud de información, mientras que el data mining warehouse está optimizado en profundidad de información
Según el texto, ¿cuál es la principal ventaja del modelo relacional en comparación con el modelo multidimensional?
El modelo relacional es más flexible a cambios en los requerimientos de los usuarios.
De acuerdo con el texto, ¿cuál es la recomendación de William Inmon sobre el diseño de un data warehouse?
Utilizar el modelo relacional, ya que es el más flexible y puede adaptarse mejor a los requerimientos cambiantes.
Según el texto, ¿cuál es la principal diferencia entre un data warehouse y un data mart?
Un data warehouse se diseña para satisfacer los requerimientos de toda la organización, mientras que un data mart se diseña para satisfacer los requerimientos de un departamento en particular.
¿Cuál es una de las principales ventajas del modelo relacional mencionadas en el texto?
El modelo relacional permite agregar nuevas tablas sumarizadas sin afectar la estructura base.
Según el texto, ¿cuál es la principal desventaja del modelo multidimensional en comparación con el modelo relacional?
El modelo multidimensional es menos flexible a los cambios en los requerimientos de los usuarios.
De acuerdo con el texto, ¿cuál es la razón por la que William Inmon recomienda utilizar el modelo relacional en lugar del modelo multidimensional para el diseño de un data warehouse?
El modelo relacional es más flexible a cambios en los requerimientos de los usuarios que el modelo multidimensional.
Según el texto, ¿cuál es la principal ventaja del modelo multidimensional sobre el modelo relacional?
Está optimizado para el rendimiento y la eficiencia en el acceso directo a los datos.
Según el texto, ¿cuál es la principal desventaja del modelo relacional en comparación con el modelo multidimensional?
No está optimizado para un conjunto específico de requerimientos de usuarios.
¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe correctamente la diferencia entre el modelo relacional y el modelo multidimensional en términos de alcance?
El modelo relacional tiene un alcance mayor, orientado a un modelo empresarial, mientras que el modelo multidimensional tiene un alcance más limitado.
Según el texto, ¿cuál de las siguientes afirmaciones describe correctamente la base del diseño de los modelos relacional y multidimensional?
El modelo relacional se basa en un modelo de datos corporativo, mientras que el modelo multidimensional se basa en los requerimientos de procesamiento de los usuarios.
De acuerdo con el texto, ¿cuál de las siguientes afirmaciones describe correctamente la capacidad de acceso a los datos del modelo relacional?
El modelo relacional no es óptimo en rendimiento para el acceso directo a los datos, pero puede generar estructuras especiales para un acceso indirecto más óptimo.
Según el texto, ¿cuál de las siguientes afirmaciones describe correctamente el rendimiento del modelo multidimensional en comparación con el modelo relacional?
El modelo multidimensional ofrece un rendimiento similar al modelo relacional con un acceso directo a los datos.
Explore el concepto de Proceso de Toma de Decisiones en el contexto de los proyectos de Business Intelligence, según Kennet Laudon y Josep Lluís Cano. Descubra las etapas fundamentales de este proceso y su importancia en la toma de decisiones estratégicas.
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