Es el sistema para el almacenamiento y distribución de cantidades masivas de datos. El Data Warehouse analítico resultante puede ser aplicado para mejorar procesos de negocios en toda la organización, en áreas tales como manejo de campañas promocionales, detección de fraudes, lanzamiento de nuevos productos, etc. Falso Verdadero.
Seleccione 3 Objetivos del Data Warehouse Proveer una visión única de los clientes en toda la empresa Poner tanta información comercial como sea posible en manos de tantos usuarios diferentes como sea posible Predecir compras de productos Generar respuesta a problemas comerciales Monitorear la vida social de los clientes Generar informes más lento, por la densidad de datos que evalúa.
Ordene los procesos que conformas la Data Warehouse. Extracción Explotación Carga Elaboración.
En qué áreas se puede trabajar con el Data Warehouse Manejo de relaciones de marketing. Almacén de datos corporativo Reducción de costos Recursos Humanos.
OLAP, Un server multidimensional OLAP permite que un _______ de negocios más sofisticado pueda ___________ cuando se navega por la data warehouse. Las estructuras multidimensionales permiten que el ____________ los datos de acuerdo a como quiera _________ el negocio, por línea de producto, u otras ___________ claves para su negocio. Modelo / ser integrado / usuario analice / orientar /perspectivas. Modelo / ser integrado / usuario clasifique / mirar /perspectivas. Modelo / ser aplicado / usuario clasifique / orientar /perspectivas. Modelo / ser aplicado / usuario analice / mirar /perspectivas. .
Diferencias entre el Data Warehouse y OLTP Data Warehouse los datos con actualizados en bacth periódicamente y OLTP son continuamente actualizados por los sistemas operaciones del día con día. Data Warehouse es extremadamente normalizado, mientras que OLTP tiende a ser denormalziado Normalmente, el número de usuarios de un Data Warehouse es menor al de un OLTP Data Warehouse está organizado en base modelos, y OLTP está organizada en base a la operatividad de transacciones.
Mejorar el Proceso de Toma de Decisiones: con un ______ soporte de información se obtienen decisiones más _______; así también, la gente de negocios adquiere ___________ confianza en sus propias decisiones y las del resto, y ______ un mayor entendimiento de los ________ de sus decisiones mayor / rápidas / un amento de/ obtiene /impactos mayor / rápidas / mayor / logra / impactos mejor / rápidas / un amento de / logra / impactos mejor / rápidas / mayor / obtiene /impactos.
Seleccione dos impactos positivos sobre los procesos empresariales cuando se da acceso a una mejor calidad de la información. Eliminar los retardos de los procesos empresariales que resultan de la información conocida y consistente. Integrar y optimizar procesos empresariales a través del uso compartido e integrado de las fuentes de información. Eliminar la producción y el procesamiento de datos que no son usados ni necesarios, producto de aplicaciones mal diseñados o ya no utilizadosFalso.
Los DSS (DECISION SUPPORT SYSTEM) se clasifican en: Relación con el usuario Según Asistencia Utilizando el ámbito como criterio ZOG/KMS.
El sistema de interfaz de usuario para la toma de decisiones medicas es el sistema PROMIS Verdadero Falso.
Los DSS son herramientas de mucha utilidad en Inteligencia Artificial lo cual permiten realizar el análisis de las diferentes variables de negocio para apoyar el proceso de toma de decisiones de los directivos. Verdadero Falso.
Los DSS que se utilizan en la relación con el usuario como criterio son los: DSS pasivos DSS activos DSS cooperativo DSS ahorrativo.
La siguiente definición a que DSS corresponde: “Disponen de soporte para varias personas que trabajan en una misma tarea compartida”. DSS dirigidos por modelos DSS dirigidos por comunicación DSS dirigidos por datos DSS dirigidos por documentos .
Este DSS realiza la siguiente función: “Estará enlazado con un almacén de datos de gran tamaño y dará a muchos gerentes, directores y/o ejecutivos de la compañía”. DSS dirigidos por conocimiento DSS para la gran empresa DSS de escritorio DSS cooperativo.
Que usuario o participante no forma parte del ciclo de desarrollo de un DSS. Usuario final Desarrollador Soporte técnico Experto en Administración de empresas.
Seleccione los elementos que forman parte de la arquitectura de un DSS. EL sistema gestor de datos Intermediario El sistema gestor de modelos El motor de conocimiento .
¿Cuáles son los esquemas de los sistemas de información se dividen de la siguiente forma? Estratégico, táctico, técnico-operativo, interinstitucional. Argumentativo, táctico, técnico, estratégico, interinstitucional. Estratégico, táctico, técnico-operativo, institucional. Argumentativo, táctico, técnico-operativo, institucional .
Los sistemas estratégicos están orientados a soportar la toma de decisiones, facilitan la labor de la dirección, proporcionándole un soporte básico, en forma de mejor información, para la toma de decisiones. Verdadero Falso.
DataWarehouse es una estrategia que consolidad la administración de datos de una sola fuente para responder a preguntas de negocios y tomar decisiones Verdadero Falso.
¿Los sistemas tácticos son? no están diseñados para soportar las actividades de coordinación de actividades y tampoco el manejo de documentación. Sistemas diseñados para soportar las actividades de coordinación de actividades y manejo de documentación, definidos para facilitar consultas sobre información almacenada en el sistema Cubre el núcleo de operaciones tradicionales de captura masiva de datos y servicios básicos de tratamiento de datos con tareas predefinidas. Los sistemas estratégicos están orientados a soportar la toma de decisiones, facilitan la labor de la dirección, proporcionándole un soporte básico, en forma de mejor información, para la toma de decisiones .
¿El sistema técnico-operativo es? Cubre el núcleo de operaciones tradicionales de captura masiva de datos y servicios básicos de tratamiento de datos con tareas predefinidas. Los sistemas estratégicos están orientados a soportar la toma de decisiones, facilitan la labor de la dirección, proporcionándole un soporte básico, en forma de mejor información, para la toma de decisiones No es una técnica para consolidar y administrar datos de variadas fuentes con el propósito de responder preguntas de negocios y tomar decisiones, de una forma que no era posible hasta ahora. Es una técnica para liberar datos de variadas fuentes con el propósito de responder preguntas de negocios y tomar decisiones. .
¿Qué es un sistema interinstitucional? Es consecuencia del desarrollo organizacional orientado a un mercado de carácter global, todo esto a partir de la generalización de las redes informáticas de alcance nacional y global. Los sistemas estratégicos están orientados a soportar la toma de decisiones, facilitan la labor de la dirección, proporcionándole un soporte básico, en forma de mejor información, para la toma de decisiones No es una técnica para consolidar y administrar datos de variadas fuentes con el propósito de responder preguntas de negocios y tomar decisiones, de una forma que no era posible hasta ahora. Está orientado a un mercado de carácter institucional a partir de la generalización de las redes de alcance nacional. .
¿Qué es data warehousing? Es una técnica para consolidar y administrar datos de variadas fuentes con el propósito de responder preguntas de negocios y tomar decisiones, de una forma que no era posible hasta ahora. No es una técnica para consolidar y administrar datos de variadas fuentes con el propósito de responder preguntas de negocios y tomar decisiones, de una forma que no era posible hasta ahora. Es una técnica para liberar datos de variadas fuentes con el propósito de responder preguntas de negocios y tomar decisiones. Es una red para consolidar y administrar datos de solo una fuente con el propósito de responder preguntas de negocios y tomar decisiones, de una forma que no era posible hasta ahora. .
En qué año fue propuesta la definición más conocida del DW de Inmon [MicroSt96] 1996 1986 1992 1982.
Selecciones 3 técnicas más comúnmente usadas en Data Mining Redes neuronales artificiales Lógica difusa Arboles de decisión Método del vecino más lejano Algoritmos genéticos .
El server de Data Mining debe estar integrado con el data warehouse y el server OLTP para insertar el análisis de negocios multidimencional. Verdadero Falso.
Base de datos diseñada para procesamiento analítico en línea OLTP OLAP Data Mining Data Warehouse.
Se considera al data mining como: Sistema para el almacenamiento y distribución de cantidades masivas de dato La extracción de información oculta y predecible de grandes bases de datos Una base de datos para soportar procesos transaccionales en línea Extracción de información operacional .
La técnica de regla de inducción consiste en: Modelos predecibles no-lineales que aprenden a través del entrenamiento Técnicas de optimización que usan procesos tales como combinaciones genéticas La extracción de reglas if-then de datos basados en significado estadístico Técnica que clasifica cada registro en un conjunto de datos basado en una combinación de las clases de los registros .
Técnica de árbol de decisión usada para la clasificación de un conjunto da datos. Segmenta un conjunto de datos creando 2 divisiones. Requiere menos preparación de datos CART CHAID CRED CHEIN.
Técnica de árbol de decisión usada para la clasificación de un conjunto da datos. Segmenta un conjunto de datos utilizando tests de chi cuadrado para crear múltiples divisiones CART CRED CHEIN CHAID.
La minería de datos es un mecanismo de explotación, consistente en la búsqueda de información valiosa en grandes volúmenes de datos. Verdadero Falso.
La minería de datos se divide en: Minería de datos predictiva Minería de datos asociativa Minería de datos para descubrimiento de conocimiento Minería de datos por algoritmos genéticos .
Mencione las áreas en las cuales se puede aplicar la minería de datos (Todas ?¿) Astronomía Aspectos climatológicos Medicina Industria y manufactura Mercadotecnia .
Cual no es una etapa del proceso de data mining Determinación de los objetivos Procesamiento de los datos Diseño de la base de datos Determinación del modelo Análisis de los resultados .
Los algoritmos genéticos….: Establecen asociaciones en base a los perfiles de los clientes sobre los cuales está realizando el data mining. Son técnicas de optimización que usan ´procesos tales como combinaciones genéticas, mutaciones y selección natural en un diseño basado en los conceptos de evolución Busca determinar relaciones causales que expliquen un fenómeno en base a los datos contenidos en una base de datos Son modelos predecibles, no lineales que aprenden a través del entrenamiento y semejan la estructura de una red neuronal biológica .
El método del vecino más cercano : Una técnica ue clasifica cada registro en un conjunto de datos basado en una combinación de las clases k registros mas similares a el conjunto de datos históricos Le extracción de reglas if-then de datos basados en significado estadístico Son modelos predecibles, no lineales que aprenden a través del entrenamiento y semejan la estructura de una red neuronal biológica Ofrecen un mayor poder para revisar, graficar y visualizar información multidimensional, en características temporales, espaciales o propias. .
Redes bayesianas: Son técnicas de optimización que usan ´procesos tales como combinaciones genéticas, mutaciones y selección natural en un diseño basado en los conceptos de evolución Establecen asociaciones en base a los perfiles de los clientes sobre los cuales está realizando el data mining Busca determinar relaciones causales que expliquen un fenómeno en base a los datos contenidos en una base de datos Ofrecen un mayor poder para revisar, graficar y visualizar información multidimensional, en características temporales, espaciales o propias. .
¿Cuál es la necesidad que dio origen a los KDD? Manejar grandes cantidades de datos Trasmitir cantidades de datos moderadas surgió espontáneamente por la evolución tecnológica mediocridad al tomar decisiones .
¿Qué es KDD? la trasmisión no trivial de información implícita, desconocida, y potencialmente útil de la información. la extracción no trivial de información implícita, desconocida, y potencialmente útil de los datos. la extracción trivial de información implícita, desconocida, y potencialmente útil de los datos. a extracción trivial de información implícita, desconocida, y potencialmente útil de la
información. .
¿seleccione las partes del proceso de KDD? pre-procesamiento mineria DSS todas las anteriores post-procesamiento.
¿escoja una de las metas de KDD?
procesar automáticamente grandes cantidades de información pre-procesada,
identificar los patrones más significativos y relevantes
presentar patrones como conocimiento poco apropiado para satisfacer las metas del usuario.
.
Identificar 3 etapas del KDD Combinación de datos.
Limpieza de datos.
Evaluación de los patrones.
Transformación de patrones:
Interpretación de resultados.
.
¿Qué es Data Marts?
Los Data marts son subconjuntos de datos de un data warehouse. Los Data marts son subconjuntos de datos de un data warehouse para áreas específicas. Los Data marts son subconjuntos de datos de un data warehorse para áreas específicas. Los Data marts son data warehouse para áreas específicas.
Seleccione dos características de data mart Usuarios ilimitados.
Área no específica.
Tiene un propósito específico.
Tiene una función de apoyo.
.
Que es Middleware
es un término genérico que se utiliza para referirse a todo tipo de software de conectividad
que ofrece servicios u operaciones que hacen posible el funcionamiento de aplicaciones
distribuidas sobre plataformas heterogéneas. es un término genérico que se utiliza para referirse a todo tipo de software que ofrece
servicios u operaciones que hacen posible el funcionamiento de aplicaciones distribuidas
sobre plataformas homogéneas.
es un término especifico que se utiliza para referirse a un tipo de software de conectividad
que ofrece servicios u operaciones distribuidas sobre plataformas heterogéneas.
|
