DATA WAREHOUSE
1. Una diferencia entre el OLTP y OLAP es que el OLTP trabaja con datos relacionados y puede realizar consultas simples predefinas y el OLAP trabaja con datos multidimensionales y puede realizar consultas ad-hoc. Verdadero Falso.
2. El Data Warehouse es una tecnología de manejo de la información construido sobre la base de optimizar sólo el uso de la misma utilizado por las organizaciones para adaptarse a los vertiginosos cambios en el mercado Verdadero Falso.
3. Data Marts es un modelo multidimensional basado en tecnología OLAP, incluyendo variables claves y los indicadores claves para el proceso de toma de decisiones que tiene como una ventaja que: a. Utilizan grandes conjuntos de datos b. Se encuentran más rápidamente las necesidades de las Unidades de Negocio c. Queries más rápidos por mayor volumen de datos d. Ninguna de las respuestas anteriores.
4. Una diferencia entre el OLTP y OLAP es que el OLTP está orientado a la información estratégica y el OLAP está orientado a la información operativa. Verdadero Falso.
5. El data Mining incluye movimientos que permiten: a. Interactuar clientes y proveedores b. Incorporar cualquier dato adicional que ayude a comprender la evolución de un negocio c. Modificar el estado de un negocio d. Todas las respuestas anteriores.
6. Un componente de la arquitectura de un Data Warehouse es el OLTP (On-Line Transaction Processing), que son aplicaciones que no definen el comportamiento habitual de un entorno operacional de gestión y que, si permiten ejecutar operaciones del día a día como las consultas rápidas, transacciones rápidas, bajar la redundancia de datos entre otros. Verdadero Falso.
7. Un componente de la arquitectura de un Data Warehouse es la Consolidación, que es la parte encargada de producir el cambio de los sistemas OLTP a las bases de datos OLAP, consolida datos de aplicaciones no integradas, sumarizan datos disgregados y los transforma, a través de: a. Validación de consistencia de datos y mecanismos de consolidación b. Validación de datos y factores técnicos c. Mecanismos de consolidación y factores técnicos d. Ninguna de las respuestas anteriores.
8. Las técnicas de Data Mining son el resultado de un largo proceso de investigación y desarrollo de productos orientados al almacenamiento, extracción y análisis de datos que es soportado por una de las siguientes tecnologías: a. Potentes computadores con monoprocesadores b. Almacenamiento masivo de datos único c. Algoritmos de Data Mining d. Ninguna de las respuestas anteriores.
9. En la implementación de un Data Warehouse, la estructura adoptada para el almacén de datos es que satisfaga las necesidades de la empresa, una forma básica para estructurar el almacén es la que permite soportar los requerimientos de información tanto a nivel empresarial como departamental. Verdadero Falso.
10. La función esencial de un Data Warehouse es: a. Analizar de forma parcial cada uno de los componentes del Data Warehouse (bases corporativas, bases propias, de sistemas expertos, entre otras) b. Integrar la información proveniente de diversas fuentes de datos (bases corporativas, bases propias, de sistemas expertos, entre otras) c. Las respuestas a) y b) d. Ninguna de las respuestas.
11. El Data Warehouse dota a las organizaciones de memoria y el Data Mining de inteligencia, la mejor forma de aplicar las Data Mining es que éstas no se encuentren totalmente integradas con el Data Warehouse así como también con herramientas flexibles e interactivas para el análisis de negocios. Verdadero Falso.
12. El origen de la información que utilizan los algoritmos de Data Mining, por lo general, son datos históricos que se encuentran almacenados en un Data Warehouse, este simplifica la etapa previa a la etapa de preparación de los datos y permitiendo además la replicación de datos para que puedan ser analizados directamente y monitoreados mediante las técnicas de Data Mining Verdadero Falso.
13. OLAP (On-Line Analytical Process) son aplicaciones que se encargan de analizar datos del negocio para generar información táctica y estratégica que sirve de soporte para la toma de decisiones, que logra su máxima eficiencia y flexibilidad operando sobre bases de datos relacionales u otro tipo de archivos. Verdadero Falso.
SISTEMAS GESTORES DE BASES DE DATOS
14. La arquitectura de tres niveles en un Sistema de Gestión de Base de Datos introduce la independencia de datos lógica y física, la independencia lógica consiste en: a. Capacidad para modificar el esquema conceptual alterando los esquemas externos y los programas de aplicación b. Modificar el esquema conceptual para ampliar la base de datos o para reducirla c. Las dos respuestas anteriores d. Ninguna de las respuestas anteriores.
15. Los SGBD son paquetes de software muy complejos que deben proporcionar una serie de servicios que van a permitir almacenar y explotar los datos de forma eficiente, entre los componentes principales podemos indicar: a. Lenguajes de los SGBD, Gestores de BDD b. Diccionario de datos, Administrador de la BDD c. Modelo de datos, Seguridad e Integridad de datos d. Ninguna de las respuestas anteriores.
16. El diccionario de datos es el lugar dónde se deposita información acerca de los datos más relevantes que forman parte de la base de datos. Contiene las características lógicas de los sitios donde se almacenan los datos del sistema, incluyendo nombre, descripción, alias, contenido y organización. Identifica también los procesos donde se emplean los datos y los sitios donde se necesita el acceso inmediato a la información. Verdadero Falso.
17. La arquitectura para los Sistema de Gestión de Base de Datos tiene como objetivo el separar los programas de aplicación de la base de datos física, la misma que tiene los siguientes niveles: a. Nivel externo – Nivel de visión – Nivel conceptual b. Nivel interno – Nivel físico – Nivel conceptual c. Nivel físico – Nivel externo – Nivel conceptual d. Ningunas de las respuestas anteriores.
18. En una base de datos especifica sólo hay un esquema interno y uno conceptual, pero puede haber varios esquemas externos definidos para uno o para varios usuarios Veradero Falso.
19. Los modelos lógicos basados en registros se utilizan para describir los datos en los modelos conceptual y físico, permite: a. Especificar la estructura lógica global de la base de datos b. Realizar una descripción a nivel más alto de la implementación c. Las dos respuestas anteriores d. Ninguna de las respuestas.
20. La arquitectura de tres niveles en un Sistema de Gestión de Base de Datos introduce la independencia de datos lógica y física, la independencia física consiste en: a. Capacidad para modificar el esquema interno modificando el esquema conceptual y los externos b. Reorganizar los archivos físicos con el fin de mejorar el rendimiento de las operaciones de consulta o de actualización c. Las dos respuestas anteriores d. Ninguna de las respuestas anteriores.
21. Ejemplos de modelos físicos de datos son: a. Modelo unificador, modelo relacional, modelo de red b. Modelo unificador y de memoria de elementos c. Modelo relacional, modelo de red, modelo jerárquico d. Modelo entidad-relación, modelo orientado a objetos.
22. El modelo de red utiliza estructuras de datos en red, también conocidas como estructuras plex. Las entidades se representan como registros o nodos, y las relaciones como enlaces o punteros, en este tipo de estructura de red sólo un componente puede vincularse con cualquier otro de la red. Es posible describirla en términos de padres e hijos, pero, a diferencia del modelo jerárquico, un hijo puede tener varios padres. Verdadero Falso.
23. El modelo de datos es el instrumento principal para: a. Abstraer datos b. Representar y tratar problemas c. Representar datos en diferentes niveles d. Todas las respuestas anteriores.
24. El sistema de Gestión de Base de Datos es una aplicación que permite a los usuarios definir, crear y mantener la BD y proporciona un acceso controlado a la misma que presta el siguiente servicio: a. Separación y asilamiento de los datos b. Acceso controlado a los datos de la BDD c. Dependencia de los datos física-lógica d. Redundancia de los datos.
25. El modelo jerárquico es similar al modelo de red. Los datos y las relaciones se representan mediante registros y enlaces. Se diferencia del modelo de red en que los registros están organizados como colecciones de árboles. El modelo jerárquico se sirve de árboles para la representación lógica de los datos, su implementación se lleva a cabo mediante árboles y punteros. Verdadero Falso.
26. Los modelos lógicos basados en objetos se usan para describir datos en el nivel conceptual y el externo, se caracterizan porque: a. Proporcionan capacidad de estructuración rígida b. Permite especificar restricciones de datos c. Las dos respuestas anteriores d. Ninguna de las respuestas.
BASE DE DATOS NO RELACIONALES
27. El lenguaje de consulta relacional SQL (Structured Query Language) tiene como una característica para realizar las consultas que: a. Soporta el algebra relacional b. Permite realizarlas de forma declarativa c. No requiere instrucciones detalladas de programación d. Todas las anteriores.
28. En la base de datos MongoDB para realizar inserciones de documentos en una colección se debe seguir la siguiente nomenclatura: a. Letra db, coma, nombre de la colección, uso del comando find() b. Letra db, guion, nombre de la colección, uso del comando insert() c. Letra db, punto, nombre de la colección, uso de un comando d. Ninguna de las anteriores.
29. Las razones por las cuales se debe utilizar las bases de datos no relacionales serian cuando: a. Las bases de datos relaciones tienen problemas de aumentar escabilidad b. Se desea mejorar el rendimiento en base de datos relacionales c. No se quiere utilizar el esquema entidad-relación d. Todas las respuestas anteriores.
30. Las tecnologías NoSQL son nada útiles para resumir conjuntos de datos grande, mientras que SQL se puede utilizar para un análisis mas detallado, esta descripción es: Veradero Falso.
31. MongoDB usa el formato BSON (Binary JavaScript Object Notation) para el intercambio de datos para el almacenamiento y transferencia de documentos porque: a. Es una representación no binaria de mapas b. Es una representación binaria de estructuras de datos c. Es más pesada que JSON (JavaScript Object Notation) d. Ninguna de las anteriores.
32. En MongoDB se utiliza el balanceador para equilibrar los datos y se aplica el criterio de que para crear una partición debe haber al menos 4GB en datos, esta afirmación es: Verdadero Falso.
33. En la base de datos MongoDB, el comando Upsert sirve para: a. Actualizar la base datos b. Crear un documento c. Actualizar la base de datos y crear un documento en caso de no existir d. Ninguno de los anteriores.
34. En la base de datos MongoDB, la operación de join (operación de manejo de datos que implica tablas relacionadas entre sí) es emulada con la utilización de enlaces indirectos dentro de las declaraciones de documentos, a modo de clave indirecta utilizada en base de datos relacionales, esta afirmación es: Verdadero Falso.
35. Las bases de datos NoSQL son sistemas de almacenamiento de información que: a. No cumplen con el esquema entidad-relación b. No utilizan estructuras de datos en forma de tabla c. Utilizan estructura de datos con formatos de grafos o mapeo de columnas d. Todas las respuestas anteriores.
36. Una tecnología de base de datos NoSQL puede ser: a. Gestionar registros de datos estructurados jerárquicamente y proporcionar medios para recuperar registros en función de contenido real b. Almacenar contenidos por columnas, en lugar de por filas c. Escalar de forma más natural a conjuntos de datos de gran tamaño que facilita la gestión ad-hoc y el cambio de datos con esquemas cambiantes d. Todos los anteriores.
37. Mongo utiliza el Sharding como método para dividir los datos a lo largo de los múltiples servidores de la solución, esta tiene como uno de sus objetivos: a. Identificar el servidor sobre el cual se trabaja b. Asegurar la disponibilidad de escritura y lecturas en la base de datos c. Definir claramente la capacidad del clúster de la base de datos d. Ninguna de las anteriores.
38. Uno de las diferencias entre los sistemas NoSQl y los sistemas SQL podría ser: a. Evitar los join debido a la gran cantidad de datos que se manipula b. Utilizar estructuras fijas como tablas para el almacenamiento de los datos c. Que la información no se encuentre compartida en varias máquinas utilizando para ello mecanismos de tablas Hash d. Ninguna de las respuestas anteriores.
39. Los modelos de base de datos relacionales tienen como inconveniente la gestión de las restricciones globales en un entorno distribuido, que lo soluciona a través de controles para coordinar los cambios, lo cual provoca una sobrecarga de la red, esta descripción es: Verdadero Falso.
40. Dependiendo de la forma como se almacena la información, podemos encontrar varios tipos distintos de bases de datos NoSQL, uno de los más utilizados es: a. Bases de datos no documentales b. Bases de datos en nodos c. Bases de datos orientados a grafos d. Base de datos clave – valor.
41. El termino NoSQL hace referencia a una sólo tecnología de bases de datos relacionales en un contexto donde la velocidad, el manejo de grandes volúmenes de datos y la posibilidad de tener un sistema distribuido Verdadero Falso.
42. Una de las ventajas de la utilización de los sistemas NoSQL podría ser: a. Utilización de nodos disponibles para obtener escalabilidad horizontal b. Utilización de tablas Hash para manejar gran cantidad de datos c. Utilización de máquinas con pocos recursos computacionales.
43. Las bases de datos clave-valor, es una base datos donde cada elemento está identificado por más de una llave única, lo que permite la recuperación de la información de forma más rápida, información que habitualmente está almacenada como un objeto binario Verdadero Falso.
44. El clúster de MongoDB se basa de forma general en: a. Enrutar las peticiones hacia el dato correcto b. Almacenamiento distribuido de datos c. Seguimiento del clúster d. Todos los anteriores.
45. Las bases de datos documentales son bases de datos NoSQL más versátiles, ya que utilizan estructuras compuestas entre JSON y XML, donde se utilizan una clave única para cada registro, esta implementación permite además de realizar búsquedas por clave-valor, realiza consultas más avanzadas sobre el contenido del documento Verdadero Falso.
46. Un nombre de base de datos NoSQL que se utilizan en las empresas es: a. BigTable b. DinamoDB c. Redls d. Todas las anteriores.
47. La base de datos en grafo ofrece una navegación más eficiente entre relaciones que el modelo relacional, ya que la información se representa como nodos de un grafo y sus relaciones con las aristas del mismo, de manera que se puede hacer uso de la teoría de grafos para recorrerla. Verdadero Falso.
48. En la base de datos NoSQL MongoDB, el modelo de datos (JSON/BSON) pretende ser fácil de programar, fácil de manejar y ofrece alto rendimiento mediante la agrupación de los datos no relevantes entre si, externamente, esta afirmación es: Verdadero Falso.
49. Bases de datos orientadas a objetos, permite representar la información mediante clases, de la misma forma que son representados en los lenguajes de programación orientada a objetos como ocurre en JAVA Verdadero Falso.
50. Una característica de las bases de datos NoSQL es: a. Rigidez del esquema al modelar la base datos b. Consultas con más operaciones y más naturales c. Realizar operaciones con hardware del sistema sin afectar el rendimiento d. Ninguna de las anteriores.
51. Una de las razones para usar las bases de datos NoSQL en lugar de las clásicas SQL es cuando: a. Se tiene elevados picos de uso de sistema por parte de usuarios en repetidas ocasiones b. El esquema de la base de datos no es homogéneo, cuando al insertar datos estos pueden almacenar campos distintos c. La escalabilidad de la solución relacional no es viable tanto a nivel de costes como a nivel técnico d. Todas las respuestas anteriores.
52. El paradigma de base de datos surge entre otros aspectos a: a. Tamaño y cantidad de la información b. Distribución de la información c. Vincular el hardware del modelo de datos d. Ninguna de las anteriores.
53. MongoDB es una base de datos NoSQL multiplataforma de licencia libre que: a. Está orientada a documentos de esquema definido b. Mejora la escalabilidad horizontal de la capa de datos c. Crea índices para todos los atributos de documentos d. Ninguna de las anteriores.
54. Entre las herramientas que maneja MongoDB para trabajar con la base de datos esta MONGOD que facilita la interacción de los clientes con la base de datos MongoDB, esta afirmación es: Verdadero Falso.
BASES DE DATOS
55. Los sistemas de bases de datos engloban: a. Modelos de datos, Arquitectura de los SGBD b. Lenguajes de los SGBD, Funciones de los SGBD c. Componentes de los SGBD, Clasificación de los SGBD d. Todas las respuestas anteriores.
56. La estructura de una base de datos contiene: a. Tipos de datos, Vínculos, Atributos b. Relaciones, Restricciones de consistencia, Entidades c. Tipos de datos, relaciones, restricciones de consistencia d. Ninguna de las anteriores.
57. Abstracción en el diseño conceptual es un proceso mental que se aplica al seleccionar algunas características y propiedades de un conjunto de datos, se hace una abstracción al fijar la atención en las propiedades consi¬deradas esenciales de un conjunto de cosas y desechar sus diferencias, se utilizan tres tipos de abstracciones: Clasificación, Agregación y Generalización. La clase persona que se define a partir de nombre, género y domicilio, es un ejemplo de: a. Generalización b. Agregación c. Clasificación d. Ninguna de las respuestas anteriores.
58. Abstracción en el diseño conceptual es un proceso mental que se aplica al seleccionar algunas características y propiedades de un conjunto de datos, se hace una abstracción al fijar la atención en las propiedades consi¬deradas esenciales de un conjunto de cosas y desechar sus diferencias, se utilizan tres tipos de abstracciones: Clasificación, Agregación y Generalización. La clase persona que se define de las clases hombre y mujer, es un ejemplo de: a. Generalización b. Agregación c. Clasificación d. Ninguna de las respuestas anteriores.
59. Para que la base de datos funcione correctamente no basta crear las distintas tablas que van a contener la información que deseamos almacenar en la misma, estas tablas deben estar relacionadas, los tipos de relación que se pueden establecer son: Uno a uno; Uno a varios; Varios a varios. En el ejemplo de una Unidad Educativa, que relación existe entre los registros de la tabla Estudiantes con registros de Padres; Estudiantes (idestudiante, nombres, apellidos, dirección, ciudad, correo); Padres (idpadres, apellidos, nombres, teléfono, dirección, ciudad, correo) a. Relación uno a uno b. Relación uno a varios c. Relación varios a varios d. No existe relación.
60. Para que la base de datos funcione correctamente no basta crear las distintas tablas que van a contener la información que deseamos almacenar en la misma, estas tablas deben estar relacionadas, los tipos de relación que se pueden establecer son: Uno a uno; Uno a varios; Varios a varios. En el ejemplo de una empresa de servicios cualquiera, qué relación existe entre los registros de la tabla pedidos con registros de la tabla "pedidos (clientes)"; Pedidos (idpedidos, fecha_pedido, fecha_envio, forma_envio, destinatario); Clientes (idcliente, nombre_cliente, dirección_cliente, teléfono_cliente) a. Relación uno a uno b. Relación uno a varios c. Relación varios a varios d. No existe relación.
61. Una de las fases de diseño de bases de datos es el análisis de requerimientos en esta fase se realizan las siguientes actividades: a. Entrevistas, identificación de necesidades, representación gráfica asociada b. Identificación de necesidades, obtención de datos necesarios para crear la bdd, definición del dominio del problema c. Identificación de necesidades, modelo de datos de alto nivel, representación gráfica asociada d. Ninguna de las respuestas anteriores.
62. Una de las fases de diseño de bases de datos es el diseño lógico, éste se acerca más a la implementación en un sistema manejador de base de datos, define la estructura de almacenamiento y las estrategias de acceso, así como elimina anomalías debidas a la redundancia. Verdadero Falso.
63. Una de las fases de diseño de bases de datos es el diseño físico, éste define la estructura de almacenamiento y estrategias de acceso, además generalmente se reduce a la selección de los índices para acelerar el acceso y de los tipos de datos Verdadero Falso.
64. La consulta SELECT AVG(valor) FROM movimientos WHERE valor > 0 AND cuenta =10, permite desplegar: a. Devuelve los valores de la cuenta igual a 10 b. Devuelve los valores mayores a 0 de la cuenta 10 c. Devuelve el promedio de la cuenta igual a 10 d. Devuelve el promedio si es positivo de la cuenta igual a 10.
65. Para que la base de datos funcione correctamente no basta crear las distintas tablas que van a contener la información que deseamos almacenar en la misma, estas tablas deben estar relacionadas, los tipos de relación que se pueden establecer son: Uno a uno; Uno a varios; Varios a varios. En el ejemplo de una empresa de servicios cualquiera, qué relación existe entre los registros de la tabla pedidos con registros de la tabla productos; Pedidos (idpedidos, fecha_pedido, fecha_envio, forma_envio, destinatario); Productos (idproducto, nombre_producto, cantidad_producto, precio_producto) a. Relación uno a uno b. Relación uno a varios c. Relación varios a varios d. No existe relación.
66. La sentencia SELECT nombre_pelicula FROM peliculas WHERE (anio > 1970 OR (duracion < 90 AND nombre_estudio = “MGM”), permite: a. Desplegar nombres de las películas del estudio MGM que fueron filmadas luego de 1970 o cuya duración es menor a 90 minutos b. Desplegar nombres de las películas del estudio MGM que fueron filmadas antes de 1970 y cuya duración es menor a 90 minutos c. Desplegar nombres de las películas del estudio MGM que fueron filmadas luego de 1970 o cuya duración es mayor a 90 minutos d. No se genera ninguna consulta.
67. La sentencia SELECT nombre_cliente FROM clientes WHERE nombre_cliente LIKE “%Pere%”, despliega: a. Sólo los nombres de los clientes que terminan en el string “Pere” b. Todos los nombres de los clientes que contienen el string “Pere” c. Sólo los nombres de los clientes que terminan con el string “Pere” y el último carácter es cualquiera d. No se genera ninguna consulta.
68. La consulta SELECT nombre_cuenta, count(*), sum(valor) FROM movimientos GROUP BY cuenta, permite desplegar: a. La suma de los valores de una cuenta asociados al nombre de la misma b. La cantidad de movimientos por cuenta y el total de dichas cuentas c. Los nombres de la cuenta con la cantidad de movimientos y el total de dichas cuentas d. No se genera ninguna consulta.
69. La consulta SELECT cuenta, SUM(valor) AS Total FROM movimientos WHERE cuenta > 1000 GROUP BY cuenta HAVING sum(valor) > 0, permite desplegar: a. Total de dinero por cuenta que sean mayores a 10.000 b. Total de dinero de togas las cuentas que tengan valor positivo c. Total de dinero de las cuentas que sean mayores a 10.000 y que tenga un total positivo d. Total de dinero de las cuentas que sean mayores a 10.000 o que tenga un total positivo.
70. La consulta SELECT departamento, ciudad, COUNT (*) FROM clientes GROUP BY ciudad, permite desplegar: a. Número de personas agrupadas por departamentos b. Número de personas agrupados por ciudad c. Número de personas agrupadas por departamento y ciudad d. No se genera ninguna consulta.
71. En el lenguaje SQL, comandos DDL son los siguientes: a. Create, drop, insert b. Select, update, drop c. Create, delete, alter d. Create, drop, alter.
72. En el lenguaje SQL, comandos DML son los siguientes: a. Update, drop, insert b. Select, alter, delete c. Insert, alter, delete d. Insert, delete, update.
73. En el lenguaje SQL, los comandos DML (SELECT – FROM – WHERE) pueden utilizar operadores lógicos (AND, OR, NOT), donde el AND posee la más alta prioridad, el OR devuelve TRUE (verdadero) cuando al menos una de las condiciones es verdadera Verdadero Falso.
74. En el lenguaje SQL, la sentencia ALTER TABLE modifica la definición de una tabla, es decir, se puede: a. Agregar o eliminar columnas b. Habilitar o deshabilitar constraints c. Alterar restricciones d. Todas las respuestas anteriores.
75. En el lenguaje SQL, DROP TABLE elimina: a. Especificaciones de permisos b. Vistas de tablas c. Store procedure d. Todas las respuestas anteriores.
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