Base de datos 2 - Primer parcial - Modulo 1

¿A cual componente de una solucion de BI corresponde la siguiente descripción: "Consolidan datos de multiples fuentes provinientes de distintos sistemas de informacion no integrados y facilitan un acceso online integrado sobre esa informacion. Su objetivo es proporcionar informacion integrada, con el fin de facilitar la toma de decisiones en entornos operacionales. Algunas veces se utilizan para evitar integraciones o implementaciones de soluciones ERP."?. Data Warehouse. Operational Data Senter ODS. Data Mart. Operational Data Store (ODS).

¿Cuál de los siguientes subprocesos de un ETL corresponde a la descripción: "Recupera los datos en bruto y comprueba su calidad, elimina los duplicados y, cuando es posible, corrige los valores erróneos y completa los valores vacíos, es decir, se transforman los datos -siempre que sea posible- para reducir los errores de carga. En este momento disponemos de datos limpios y de alta calidad.". Actualización. Extracción. Limpieza. Carga.

¿Cuál de los siguientes subprocesos de un ETL corresponde a la descripción: "Recupera los datos limpios y de alta calidad y los estructura y sumariza en los distintos modelos de análisis. El resultado de este proceso es la obtención de datos limpios, consistentes, sumarizados y útiles.". Extracción. Actualización. Carga. Transformación.

"Administración del Riesgo" es una: Fase del proceso ETL. Técnica de Data Warehousing. Aplicación de Minería de Datos. Proceso de ETL.

La siguiente definición más amplia de Inteligencia de Negocios: "Business Intelligence (BI) es un término paraguas que abarca los procesos, las herramientas y las tecnologías para convertir datos en información, información en conocimiento y planes para conducir de forma eficaz las actividades de los negocios. BI abarca las tecnologías de datawarehousing, los procesos en el back end, consultas, informes, análisis y las herramientas para mostrar información (estas son las herramientas de BI) y los procesos en el front end." fue propuesta por: Gartner Group. Bill Inmon. Ralph Kimball. The Data Warehouse Institute.

Las herramientas que permiten descubrir e interpretar patrones desconocidos en la información mediante los cuales resolver problemas de negocio, se conocen como: OLAP. Data Warehousing. ETL. Data Mining.

"Prevención de Fraude" es una: Fase del proceso ETL. Técnica de limpieza de datos. Aplicación de Minería de Datos. Herramienta OLAP.

Según Josep Lluís Cano, la respuesta unánime que recibe de los directivos a la pregunta: "¿Los responsables de generar información directiva están desbordados por las peticiones de información urgente, continua y no coordinada?" es: Tienen control total de la información. No necesitan más información. Están desbordados. Tienen toda la información centralizada.

¿A cuál de los 5 subprocesos en los que se divide un proceso ETL corresponde la siguiente definición? "Nos permite añadir datos nuevos al Data Warehouse.". Actualización. Extracción. Transformación. Carga.

¿A cuál herramienta de BI corresponde la siguiente afirmación? "Permiten a los usuarios finales tratar la información de forma multidimensional para explorarla desde distintas perspectivas y periodos de tiempo.". Herramientas de Reporting. Herramientas ETL. Herramientas de Data Mining. Herramientas OLAP.

¿A qué aspecto nos referimos cuando hablamos del "nivel de detalles de los datos"?. Dimensión. Jerarquía. Agregación. Granularidad.

¿A qué definición corresponde la siguiente descripción? "Es la representación de la estructura de los datos almacenados en un Sistema de Gestión de Bases de Datos.". Diccionario de datos. Esquema relacional. Modelo de datos. Modelo de negocio.

¿A qué proceso nos referimos cuando hablamos de inteligencia, diseño, selección e implementación?. Proceso ETL. Ciclo de vida del dato. Minería de datos. Toma de decisiones.

¿Cómo llamamos al costo que incluye en su cálculo al hardware, software, servicios de consultoría, costos de los recursos internos (costos de personal) y costos de lanzamiento, mantenimiento y formación?. Costo total de propiedad. Costo operativo. Costo de oportunidad. Retorno de la Inversión (ROI).

¿Cómo se conoce a la estrategia de desarrollar el Data Warehouse empresarial y luego a partir de este los diferentes Data Marts?. Federado. Top Down. Híbrido. Bottom Up.

¿Cómo se conoce a la estrategia que propone crear los Data Marts necesarios, y luego que la conformación de todos los Data Marts constituirá el Data Warehouse propiamente dicho?. Top Down. Federado. Híbrido. Bottom Up.

¿Cómo se denomina el costo que incluye hardware, software, servicios de consultoría, costos de los recursos internos (costos de personal) y costos de lanzamiento, mantenimiento y formación?. Costo Total de Propiedad (TCO). Retorno de la Inversión (ROI). Costo Marginal. Costo Variable.

¿Cómo se denomina el proceso que se encarga de transferir datos desde el entorno operacional al entorno del Data Warehouse?. OLTP. Data Mining. ETL. OLAP.

¿Cómo se denomina la Etapa del Proceso de Toma de Decisiones la cual consiste en Identificar y entender los problemas que se presentan en la organización: el por qué ocurre un problema, dónde y cuáles son sus efectos?. Diseño. Inteligencia. Evaluación. Selección.

¿Cómo se denomina la funcionalidad que permite navegar hacia un mayor nivel de detalle dentro de la jerarquía en un Cubo OLAP?. Slice. Dice. Drill Down. Roll Up.

¿Cómo se denomina la práctica de dividir en múltiples archivos físicos los datos de una tabla?. Desnormalización. Normalización. Indexación. Particionamiento.

¿Cómo se denomina, según Josep Lluís Cano, el modelo que permite determinar cómo funciona un negocio?. Modelo multidimensional. Modelo de datos. Modelo de negocio. Modelo conceptual.

¿Cómo se llaman aquellos datos que se calculan a partir de los datos primitivos para mejorar la toma de decisiones?. Datos Derivados. Datos Atómicos. Datos Primitivos. Datos Sumarizados.

¿Cómo se llaman las herramientas que permiten generar las operaciones de "Drill-Down, Roll-up, Slice, Dice y Pivot" entre otras?. ETL. OLTP. OLAP. Data Mining.

¿Con qué herramientas se pueden realizar operaciones como roll-up, drill-down, roll-across o drill-across?. Herramientas ETL. Herramientas de Reporting. Herramientas de Data Mining. Herramientas OLAP.

¿Cuál de las opciones siguientes se corresponde con un requerimiento a cumplir por los KPI?. Reflejar los objetivos del negocio. Ser fáciles de calcular. Tener datos en tiempo real. Estar basados únicamente en datos financieros.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones es correcta?. A mayor granularidad mayor nivel de detalle. A mayor granularidad menor nivel de detalle. A menor granularidad menor nivel de detalle. La granularidad no afecta el nivel de detalle.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre el Data Warehouse, constituye una de las razones que originaron la aparición de los Data Marts?. Los Data Marts no requieren tiempo de implementación. Los Data Marts permiten mayor redundancia en los datos. El Data Warehouse corporativo siempre es más económico. Construir un Data Warehouse corporativo puede generar inflexibilidades, o ser costoso y requerir plazos de tiempo que las organizaciones no están dispuestas a aceptar.

¿Cuál de las siguientes características corresponde a los Data Marts Dependientes?. Se alimentan directamente de los sistemas operacionales. Son independientes y no requieren un Data Warehouse. No dependen de los datos operacionales, sino del Data Warehouse. No requieren procesos ETL.

¿Cuál de las siguientes características de un Data Warehouse hace referencia a que los datos se almacenan en un repositorio único?. No volátil. Normalizado. Variable en el tiempo. Integrado.

¿Cuál de las siguientes es una técnica de minería de datos?. Normalización. Marketing dirigido. Árboles de Decisión. Series de Tiempo.

¿Cuál de las siguientes es una de las principales herramientas de BI para la visualización/explotación de la información?. Herramientas de programación en SQL. Herramientas de administración de servidores. Herramientas de extracción, transformación y carga. Herramientas de planificación, modelización y consolidación.

¿Cuál de las siguientes es una de las principales técnicas que se aplican en Data Mining?. Clustering. Reglas de asociación. Clasificación. Transacciones.

¿Cuál de las siguientes fórmulas corresponde a la "fórmula simplificada para el cálculo del ROI"?. Valor para el negocio / Costo del proyecto. Beneficio neto / Inversión total. Ingresos totales / Cantidad de usuarios. Ingreso por ventas / Costos operativos.

¿Cuál de las siguientes opciones corresponden a Componentes del CIF?. Servidores web, balanceadores de carga y firewalls. Fuentes de Información, Procesos ETL y Data Warehouse. Cubos OLAP, KPIs y tableros de mando. Algoritmos, consultas y reportes.

¿Cuál de las siguientes opciones es una característica que deben cumplir los datos para tener una buena calidad?. Complejidad. Redundancia. Volatilidad. Precisión.

¿Cuál de las siguientes opciones es uno de los factores que hace mucho más compleja la carga de datos en el data warehouse?. El bajo volumen de transacciones diarias. La falta de metadatos en el origen. La diversidad de fuentes de información. La homogeneidad de los datos.

¿Cuál de las siguientes perspectivas es considerada el método tradicional?. Perspectiva de Aprendizaje y Crecimiento. Perspectiva Financiera. Perspectiva de Procesos Internos. Perspectiva Técnica.

¿Cuál de las siguientes problemáticas podemos encontrar cuando en una organización se utilizan algoritmos diferentes para realizar el mismo cálculo?. Aumento en la velocidad de procesamiento. Mejora en la precisión de los resultados. Falta de credibilidad en los datos. Mayor facilidad para auditar los datos.

¿Cuál de las siguientes se corresponde con una característica que tienen los Datos Derivados/Decisionales (DSS)?. Están organizados exclusivamente por fecha. Están estructurados según el flujo de las transacciones diarias. Están orientados y organizados por área de interés. Están normalizados en tercera forma normal.

¿Cuál de las siguientes se corresponde con una característica que tienen los Datos Primitivos/Operacionales (OLTP)? . Organización por área de interés del negocio. Estructura simple con pocas tablas. Estructura desnormalizada orientada a consultas analíticas. Estructura con muchas tablas altamente normalizadas.

¿Cuál de los modelos típicamente utilizados en la construcción de un Data Warehouse plantea que este debe ser normalizado en 3FN?. Modelo Relacional. Modelo en Estrella. Modelo Dimensional. Modelo Corporate Information Factory.

¿Cuál de los siguientes aspectos se refiere al nivel de detalle o sumarización de las unidades de datos dentro del Data Warehouse?. Complejidad. Granularidad. Trazabilidad. Redundancia.

¿Cuál de los siguientes es el principal objetivo de una solución de BI?. Registrar transacciones en tiempo real. Gestionar transacciones diarias. Reemplazar las bases de datos operacionales. Apoyar el proceso de toma de decisiones.

¿Cuál de los siguientes es un beneficio estratégico que aporta BI?. Incrementar el volumen de datos almacenados. Eliminar la necesidad de análisis de datos. Mejorar la toma de decisiones, realizándola de forma más rápida, informada y basada en hechos. Reducir la cantidad de reportes generados.

¿Cuál de los siguientes es un beneficio intangible que aporta BI?. Disminuir directamente los costos operativos. Aumentar los ingresos por ventas de forma inmediata. Mejorar el acceso a los datos a través de consultas, análisis o informes. Reducir el costo de almacenamiento de datos.

¿Cuál de los siguientes es un beneficio tangible que aporta BI para la generación de ingresos?. Reducir el tiempo de respuesta del servidor. Mejorar la adquisición de clientes y su conversión mediante el uso de la segmentación. Disminuir la cantidad de empleados del área comercial. Aumentar los gastos operativos.

¿Cuál de los siguientes es un beneficio tangible que aporta BI para la reducción de costos?. Incrementar la cantidad de reportes generados. Disminuir los gastos. Aumentar los costos operativos. Aumentar el volumen de datos almacenados.

¿Cuál de los siguientes es un beneficio tangible que podría aportar la implementación de una solución de BI?. Aumentar la rotación de personal. Incrementar el tiempo de espera de los clientes. Reducir la satisfacción de los empleados. Reducir la tasa de abandono y aumentar la fidelidad de los clientes.

¿Cuál de los siguientes requerimientos debe satisfacer un sistema de BI de acuerdo con la definición de Ralph Kimball (2013)?. Debe servir como el fundamento autorizado y confiable para la toma de decisiones. Debe reemplazar completamente a los sistemas operacionales. Debe ser capaz de realizar cálculos en tiempo real. Debe procesar únicamente datos no estructurados.

¿Cuál de los siguientes sistemas puede ser considerado como un Sistema Operacional / Transaccional dentro del Corporate Information Factory?. Sistema de Gestión de Recursos Humanos o del Capital Humano (HCM, Human Capital Management). Cubo OLAP. Sistema de Análisis de Datos. Data Warehouse.

¿Cuál de los siguientes subprocesos de un ETL corresponde a la descripción: "Este proceso es el que nos permite añadir los nuevos datos al Data Warehouse"?. Extracción. Transformación. Actualización. Carga.

¿Cuál de los siguientes subprocesos de un ETL corresponde a la descripción: "Recupera los datos físicamente de las distintas fuentes de información. En este momento disponemos de los datos en bruto"?. Actualización. Carga. Extracción. Transformación.

¿Cuál elemento es considerado el núcleo del Corporate Information Factory?. OLAP Cube. Data Warehouse. ODS (Operational Data Store). Data Mart.

¿Cuál es el objetivo del proceso de toma de decisiones?. Determinar el mejor curso de acción a tomar. Almacenar la mayor cantidad posible de datos. Automatizar todos los procesos operativos. Reducir los costos operativos.

¿Cuál es el principal aspecto de diseño de un Data Warehouse?. La granularidad. La velocidad de la red. El volumen total de almacenamiento. La capacidad de almacenamiento.

¿Cuál es el proceso previo a la carga de datos en el Data Warehouse?. OLAP. ETL (extract, transform and load). OLTP. Data Mining.

¿Cuál es el segundo paso de la metodología de Bill Whittemore para el cálculo del ROI?. Calcular el ROI estimado. Definir la infraestructura técnica. Definir los indicadores de rendimiento. Recoger los requerimientos de negocio.

¿Cuál es el séptimo paso de la metodología de cálculo del ROI de un proyecto de BI de Bill Whittemore?. Definir la infraestructura técnica. Definir los indicadores de rendimiento. Recoger los requerimientos de negocio. Calcular el ROI.

¿Cuál es el significado de la sigla KPI?. Key Product Indicator. Key Process Indicator. Key Point Indicator. Key Performance Indicator.

¿Cuál es el significado de las siglas BSC en inglés?. Balanced System Card. Balanced Strategy Card. Balanced Score Card. Business Score Card.

¿Cuál es el significado de las siglas DSS en inglés?. Data Storage Systems. Decision Support Systems. Decision Storage Systems. Data Support Systems.

¿Cuál es el significado de las siglas MIS en inglés, dentro de los Sistemas de Soporte de Decisión?. Monitoring Information System. Management Information System. Manual Information System. Management Information Storage.

¿Cuál es la definición más apropiada de BI?. Es un proceso exclusivo de extracción de datos. Es una herramienta única para procesar grandes volúmenes de datos. Es un término genérico que incluye las aplicaciones, infraestructura, herramientas y las mejores prácticas que permiten el acceso y análisis de información para mejorar y optimizar las decisiones y el desempeño. Es un lenguaje de programación para bases de datos.

¿Cuál es la etapa en la que identificamos y entendemos los problemas?. Diseño. Inteligencia. Implementación. Elección.

¿Cuál es la herramienta que nos permite la búsqueda de patrones y relaciones ocultas en los datos?. ETL. OLAP. OLTP. Data Mining.

¿Cuál es la mejor virtud de los sistemas BI?. Permiten realizar análisis en tiempo real sin procesar los datos. Reemplazan la necesidad de análisis humano. Transforman los datos en información para la toma de decisiones. Almacenan grandes volúmenes de datos sin procesarlos.

¿Cuál es un ejemplo de problema típico de los usuarios que podemos encontrar en una organización antes de implementar una solución de BI?. No contar con ningún sistema de almacenamiento de datos. Tener demasiados reportes automatizados. Acceder fácilmente a los datos pero no saber cómo analizarlos. Recolectar toneladas de datos pero no poder acceder a ellos.

¿Cuál es una de las problemáticas por las cuales se suele implementar una solución de BI en una empresa?. La empresa no cuenta con personal capacitado en SQL. Los analistas destinan un 80% del tiempo a preparar la información y solo un 20% a analizarla. Los empleados no tienen acceso a la infraestructura adecuada. Los sistemas operacionales no registran transacciones.

¿Cuál es, según William Inmon (2005), uno de los aspectos más importantes de un Data Warehouse?. Basado en datos operacionales. Estructurado en una sola tabla plana. Orientado a una materia o área de interés. Volátil y de rápida actualización.

¿Cuál es, según William Inmon, la mejor opción arquitectónica para un Data Warehouse?. Prescindir de metadatos en el diseño. Utilizar un único nivel de granularidad para todo el DW. Utilizar solo datos no estructurados. Contar con niveles duales de granularidad.

¿Cuáles de las siguientes opciones corresponden a características que deberían cumplir los datos para tener una buena calidad?. Rapidez, Flexibilidad, Portabilidad. Precisión, Integridad, Coherencia, Totalidad, Validez, Disponibilidad, Accesibilidad. Compresión, Redundancia, Escalabilidad. Velocidad, Complejidad, Volatilidad.

¿Cuáles son las cuatro Perspectivas del Balanced Scorecard?. Operativa, Estratégica, Competitiva y Administrativa. Financiera, Clientes, Procesos Internos y Aprendizaje y Crecimiento. Marketing, Ventas, Producción y Logística. Interna, Externa, Táctica y Operativa.

¿Cuáles son los 5 subprocesos en que se divide el ETL, según Josep Lluís Cano?. Análisis, Extracción, Carga, Normalización y Respaldo. Diseño, Extracción, Transformación, Publicación y Monitoreo. Extracción, Limpieza, Transformación, Integración y Actualización. Extracción, Validación, Carga, Auditoría y Depuración.

¿Cuáles son los componentes básicos de un Corporate Information Factory (CIF)?. Data Mart, ODS, Metadata. OLAP, Data Mining, Bases de datos no estructuradas. Fuentes de información, Data Warehouse, Herramientas Front-End. ETL, OLTP, Cubos OLAP.

¿Cuáles son los usos más habituales de Data Mining?. Backup, Auditoría, Replicación. Encriptación, Compresión, Virtualización. Segmentación, Venta cruzada, Sendas de consumo, Clasificación. Gestión de bases de datos, Administración de redes, Creación de servidores.

¿Cuántas clases de ODS (Operational Data Store) existen?. 2. 4. 3. 5.

¿Cuántas clases de ODS existen?. Seis. Tres. Cuatro. Cinco.

¿Cuánto tiempo se estima que consume la construcción de los procesos ETL en la implementación de una solución de BI?. Entre el 60% y 80%. Entre el 10% y 20%. Menos del 30%. Más del 95%.

¿De qué otra manera se denominan los Data Mart independientes?. Aislados. Conectados. Integrados. Centralizados.

¿Dónde se encuentran almacenados los datos primitivos?. Data Warehouse. Sistemas Transaccionales. Data Mart. Repositorio de Metadatos.

¿En los niveles inferiores de la pirámide organizacional se trata de dar respuesta a las preguntas del tipo?. No estructurado. Predictivo. Semiestructurado. Estructurado.

¿En qué tipo de herramienta de BI los tableros solo muestran indicadores de áreas de negocio que no tienen por qué estar relacionados entre ellos y pueden ser de tan solo una parte de la organización, siendo básicamente operativos o tácticos?. Cubo OLAP. Dashboard. OLAP. Scorecard.

¿Para cuál de los siguientes departamentos está orientada y proveerá información una solución de BI?. Solo el departamento de Sistemas. Solo el departamento de Finanzas. Solo el departamento de Ventas. Todos los departamentos de la organización.

¿Qué autor sentó las bases de la primera definición arquitectónica de BI en base al Corporate Information Factory?. William Inmon. Ralph Kimball. Hans Peter Luhn. Edgar Codd.

¿Qué componente de BI nos da el significado de cada uno de los componentes y sus atributos que residen en el Data Warehouse o Data Mart?. Data Mart. Data Warehouse. Repositorio de Metadatos. OLAP Cube.

¿Qué es la metadata?. Información de la información. Un proceso de extracción de datos. Un conjunto de tablas de hechos. Un tipo de base de datos.

¿Qué estructura de datos del CIF da soporte a la toma de decisiones operativas, rutinarias y diarias de los niveles más bajos de la organización?. Operational Data Store (ODS). Data Mart Independiente. Exploration Warehouse. Data Warehouse.

¿Qué estructura funciona como un índice del Data Warehouse?. Data Mart. Tabla de hechos. Cubo OLAP. Repositorio de metadatos.

¿Qué herramienta de BI tiene por usos más habituales la segmentación, venta cruzada, sendas de consumo, clasificación, previsiones, optimizaciones, etc.?. Herramientas ETL. Herramientas OLAP. Herramientas de Data Mining. Herramientas de Reportería.

¿Qué tipo de Data Marts puede perpetuar el problema de los silos de información?. Independientes. Dependientes. Corporativos. Centralizados.

¿Qué tipo de requerimientos permite satisfacer el Exploration Warehouse?. Almacenamiento histórico de largo plazo. Generación de reportes estáticos. Procesamiento temporal y desestructurado con altas velocidades de respuesta. Consolidación financiera periódica.

¿Quién definió en el año 1958 la inteligencia de negocios haciendo referencia a la capacidad de comprender las interrelaciones de hechos presentados de una manera tal que guía la acción hacia una meta deseada?. Hans Peter Luhn. Ralph Kimball. Bill Inmon. Edgar Codd.

¿Quiénes son los autores del Balanced Scorecard (Cuadro de Mando Integral)?. Edgar Codd y Colin White. William Inmon y Hans Peter Luhn. Robert Kaplan y David Norton. Ralph Kimball y Bill Inmon.

A diferencia de un Dashboard, en un Scorecard: Se presentan solo datos en tiempo real. Los KPI están clasificados por Objetivos. Se organiza únicamente por áreas operativas. No permite establecer metas ni objetivos.

A la hora de describir un KPI, se requiere establecer para cada uno de ellos: Solo el nombre y la fuente de datos. Definición y color del indicador. Nombre, Definición, Cálculo y Objetivo. Nombre y una gráfica representativa.

A la hora de evaluar una alternativa tecnológica al Data Warehouse, la expresión "Si el modelo de datos es complejo, puede dificultar la optimización y el rendimiento de las consultas" hace referencia a: Complejidad de los esquemas de datos. Costo de licenciamiento del software. Facilidad de implementación del modelo. Disponibilidad de soporte técnico.

Actualmente, ¿qué tipo de herramienta de BI se considera una alternativa a OLAP?. Bases de datos relacionales tradicionales. Herramientas de Reportería tradicional. Herramientas de Visualización por Lógica Asociativa. Sistemas Transaccionales OLTP.

Al momento de implementar la versión beta del sistema de BI en TCA S.R.L., has podido determinar que no hay suficientes datos históricos de los sistemas propios de la compañía como para lograr información confiable. ¿A qué problemática te estás enfrentando en este caso?. A la sobrecarga de datos históricos. A la incapacidad de convertir datos en información. A la falta de herramientas de visualización. Al exceso de personal capacitado.

Antes de cargar los datos en el Data Warehouse, debemos reducir los errores de carga durante el proceso ETL. ¿Cuál es ese subproceso?. Extracción. Transformación. Limpieza. Integración.

Colin White define el concepto de Right Time como: Todos los datos deben cargarse solo una vez al año. Diferentes situaciones de negocio y eventos requieren diferentes respuestas o tiempos de actualización del Data Warehouse. Se deben actualizar todos los datos en tiempo real sin excepción. El Data Warehouse no debe actualizarse nunca.

Como experto en el proceso ETL, ¿a qué subproceso deberás prestar especial atención para lograr validar los datos cargados en el Data Warehouse?. Integración. Transformación. Extracción. Limpieza.

Como gerente de TI en GlobalSyS, debes convencer al Directorio de la empresa de invertir en la solución de BI que deseas desarrollar. Quieres hacer hincapié en que el nuevo sistema va a permitir reducir costos, permitir nuevos ingresos y generar una reducción de los tiempos de producción. ¿A qué tipo de beneficio te estás refiriendo en este caso?. Estratégico. Tangible. Operativo. Intangible.

Como profesional integrante de un proyecto para implementar BI en una empresa, debemos garantizar que constantemente se mantenga la estructura de datos. ¿Qué característica debemos tener presente en este caso?. Volatilidad. Redundancia. Disponibilidad. Integridad.

Completa el enunciado seleccionando la opción correcta. La arquitectura de BI, conocida como CIF, es la sigla ____. De Common Information Framework. De Centralized Intelligence Framework. De Centralized Information Framework. De Corporate Information Factory.

Con el objetivo de evaluar si una organización está alcanzando sus objetivos, los gerentes pueden revisar el progreso de los: Manuales de procedimientos internos. Reportes financieros. Key Performance Indicators (KPI). Diagramas de flujo de procesos.

Cuando contamos con múltiples Data Marts, pero estos están aislados, es decir que no pueden compartir información entre ellos, estamos hablando de: Silos de Información. Modelo Estrella. Data Warehouse integrado. Data Marts dependientes.

Cuando decimos que un sistema está diseñado para soportar las decisiones rutinarias de la organización, ¿de qué tipo de sistema estamos hablando?. Sistemas Expertos. Sistemas de Información Ejecutiva. Sistemas de Soporte a la Decisión. Sistemas Transaccionales.

Cuando entre distintos departamentos no fluye la información necesaria, ya sea para la gestión o para el análisis, dando lugar tanto a problemas de operaciones como de optimización del negocio, entonces se dice que existen: Data Marts integrados. Metadatos compartidos. Bases de datos centralizadas. Silos de información.

Cuando hablamos de dividir el contenido de una tabla en múltiples archivos físicos, ¿de qué importante propiedad del diseño de un Data Warehouse hablamos?. Indexación. Sumarización. Normalización. Particionamiento.

Cuando necesitamos que el Data Warehouse se actualice continuamente, se dice que es un Data Warehouse de tipo: Real Time. Batch. Near Line. Right Time.

Cuando nos referimos al proceso que consiste en extraer información de las fuentes de datos, transformarla, recodificarla, limpiarla, etc., ¿a qué proceso estamos haciendo referencia?. OLAP. Data Mining. ETL (Extract, Transform and Load). OLTP.

De acuerdo al proceso de toma de decisiones, ¿cuál es la fase en la que debemos elegir entre las alternativas posibles?. Fase de Inteligencia. Fase de Selección. Fase de Diseño. Fase de Implementación.

De acuerdo al proceso de toma de decisiones, ¿cuál es la fase en la que debemos identificar y entender los problemas que se presentan en la organización?. Fase de Implementación. Fase de Selección. Fase de Diseño. Fase de Inteligencia.

De acuerdo con Josep Lluís Cano (2007), ¿cómo se pueden clasificar los beneficios que se pueden obtener a través del uso de BI?. Beneficios Operativos y Financieros. Beneficios de corto y largo plazo. Beneficios Cuantitativos y Cualitativos. Beneficios Tangibles, Intangibles y Estratégicos.

221¿Cómo se pueden clasificar los beneficios que se pueden obtener a través del uso de BI?. Beneficios Económicos, Tecnológicos y Sociales. Beneficios Directos e Indirectos. Beneficios Operativos, Tácticos y Financieros. Beneficios Tangibles, Intangibles y Estratégicos.

222¿Qué requiere la gestión del Data Warehouse?. Alta disponibilidad, Rendimiento, Copias de seguridad y Recuperación física en caliente. Baja disponibilidad, Poca seguridad, Lentitud en consultas y Almacenamiento ilimitado. Alta disponibilidad y Bajo costo únicamente. Solo Rendimiento y Copias de seguridad.

223¿Para qué pueden necesitar BI los responsables de Compras de una organización?. Para gestionar el mantenimiento de servidores. Para generar reportes contables y evaluar la facturación anual. Para ver qué artículos se están vendiendo más y cuáles son sus tendencias de venta. Para calcular la nómina salarial del personal.

224¿Cuáles son las cuatro etapas del proceso de toma de decisiones según Kennet Laudon?. Diagnóstico, Diseño, Ejecución y Revisión. Planificación, Análisis, Decisión y Control. Análisis, Planificación, Ejecución y Evaluación. Inteligencia, Diseño, Selección e Implementación.

225¿Qué otro elemento adicional, además de teorías, metodologías y arquitecturas, permite transformar los datos en información útil según Olivia Parr Rud?. Cultura organizacional. Procesos de negocio. Recursos Humanos. Tecnologías.

226¿Cuáles son los cuatro niveles de datos según William Inmon?. Global, Empresarial, Local e Interno. Operacional, Atómico, Departamental e Individual. Individual, Departamental, Empresarial y Global. Táctico, Estratégico, Operativo y Local.

227¿A quién sirve un Data Mart?. Solo al departamento de sistemas. Toda la organización. Un grupo de personas. Exclusivamente a la alta dirección.

228¿Qué herramienta de BI permite tratar la información de forma multidimensional?. Herramientas OLAP. Herramientas ETL. Generadores de informes. Herramientas de Data Mining.

229¿Qué herramienta de BI es utilizada por desarrolladores para crear informes estándar?. Cubos OLAP. Generadores de informes. Herramientas OLAP. Herramientas de Data Mining.

230¿Cuál es la afirmación correcta sobre los Data Mart?. Los Data Mart reemplazan por completo al Data Warehouse. Los Data Mart abarcan a toda la organización sin distinción. Los Data Mart almacenan datos en bruto sin estructura. Los Data Mart están dirigidos a una comunidad de usuarios dentro de la organización.

231¿Cuál es el criterio de particionamiento más frecuente?. Por Fecha. Por Cliente. Por Producto. Por Ubicación Geográfica.

233¿Con qué rapidez llegan los datos a un ODS clase 1?. Días. Horas. Milisegundos. Segundos.

234¿Qué estructura de datos es la más adecuada para guardar solo datos actuales?. ODS. Data Mart. Staging Area. Data Warehouse.

238¿Qué factor contribuye a la complejidad de cargar información en un Data Warehouse?. Calidad de los datos almacenados. Cantidad de fuentes de información distintas. Frecuencia de las copias de seguridad. Tamaño del hardware disponible.

240¿Qué pueden tener de distinto las empresas de un mismo sector en función de sus modelos de negocio y objetivos?. Diferente infraestructura de servidores. Igual estructura de bases de datos. Distintos KPI. Idéntica cantidad de usuarios de BI.

241¿Cuáles son dos aspectos fundamentales en la construcción de un Data Warehouse?. Carga y Transformación. Seguridad y Costo. Granularidad y Particionamiento. Integración y Extracción.

243¿Cómo se denomina el subproceso ETL que recupera los datos desde las fuentes?. Extracción. Carga. Transformación. Integración.

247¿Cuándo un Data Warehouse será más versátil para responder consultas?. Cuando no exista particionamiento. Cuando la granularidad sea intermedia. Cuando el nivel de granularidad sea más bajo. Cuando el nivel de granularidad sea más alto.

249¿Cuándo será más elevado el ROI?. Mayor sea la cantidad de usuarios conectados. Menor sea el tiempo de implementación. Mayor sea el valor para el negocio. Más se reduzcan los costos de hardware.

250¿Qué es Query-By-Example (QBE)?. Utilidades que permiten generar código SQL. Lenguaje de programación. Protocolo de transferencia de datos. Base de datos relacional normalizada.

251¿Qué tecnología es la más adecuada para análisis multidimensional?. Data Mining. NoSQL. ETL. OLAP.

253¿A qué perspectiva del Balanced Scorecard pertenece "Rotación de Inventario"?. Perspectiva Financiera. Perspectiva de Aprendizaje y Crecimiento. Perspectiva de Procesos Internos. Perspectiva de Clientes.

254¿A qué perspectiva del Balanced Scorecard pertenece "Satisfacción de los empleados"?. Perspectiva de Clientes. Perspectiva Financiera. Perspectiva de Aprendizaje y Crecimiento. Perspectiva de Procesos Internos.

255El indicador "Satisfacción de los empleados", ¿A cuál de las perspectivas del Balanced Scorecard pertenece?. Perspectiva Financiera. Perspectiva de Aprendizaje y Crecimiento. Perspectiva de Clientes. Perspectiva de Procesos Internos.

El indicador comúnmente utilizado en el entorno empresarial para comprobar la rentabilidad de un proyecto es: Margen Bruto de Ventas. Punto de Equilibrio. Retorno de la Inversión (ROI). Valor Actual Neto (VAN).

El nivel del Data Warehouse es uno de los cuatro niveles de datos, y sus principales características son: Datos muy resumidos, estáticos en el tiempo y de acceso individual. Datos sin granularidad, orientados a toda la empresa sin filtro. Datos más granulares, variable en el tiempo, datos integrados, orientado a un área de interés y algunas sumarizaciones. Datos aislados, sin integración y sin historial de cambios.

El objetivo del Clustering es: Eliminar datos redundantes en una base de datos. Clasificar datos en categorías predefinidas por el usuario. Predecir un valor numérico futuro a partir de datos históricos. Encontrar grupos que son muy diferentes uno del otro y cuyos miembros son muy similares entre sí.

El proceso para la carga del Data Warehouse es conocido son las siglas ETL. ¿Qué significan estas siglas?. Exportación, traslado y lectura. Extracción, transformación y carga. Extracción, tabulación y lectura. Estructuración, traducción y limpieza.

En el cálculo del ROI, con el objeto de utilizar distintos escenarios y probabilidades para ajustar mejor el cálculo, es posible incorporar de manera adicional: Análisis de Correlación. Análisis de Sensibilidad. Análisis de Varianza. Análisis de Regresión.

En el caso de contar con diferentes Data Marts creados que conforman un Data Warehouse, ¿A través de cuál elemento se encuentran relacionados?. Índices compartidos. Tablas de hechos comunes. Dimensiones compartidas. Claves primarias repetidas.

En el desarrollo del SmartSoft, eres el encargado de solucionar los problemas relacionados con las distintas unidades de medida en que se encuentran los datos en las distintas fuentes de información. ¿Durante qué proceso de ETL se deben solucionar esos problemas?. Extracción. Carga. Transformación. Integración.

En el proceso ETL, ¿durante qué subproceso se obtienen datos limpios, consistentes?. Extracción. Transformación. Staging. Carga.

En la arquitectura CIF, ¿qué tipos de datos se encuentran en el nivel atómico? Selecciona la opción correcta. Datos resumidos. Datos agregados. Más granulares. Datos derivados.

En la descomposición del concepto de BI del Glosario de Gartner, que hace Josep Lluis Cano, la expresión "Proceso interactivo" hace referencia a: Una consulta puntual sin seguimiento. Un análisis de información continuado en el tiempo, no solo en un momento puntual. Un proceso manual ejecutado una única vez. Un reporte estático generado una única vez.

En la metodología del cálculo del ROI para un proyecto de BI, el primer paso consiste en: Medir los costos del proyecto antes de definir los objetivos. Calcular el retorno económico esperado. Seleccionar la herramienta tecnológica a implementar. Definir cuál es el problema u oportunidad de negocio y los objetivos de negocio.

Entre las fuentes de información, encontramos: Sistemas Operacionales. Archivos planos. Hojas de cálculo. Redes Sociales.

Entre los Beneficios Estratégicos que aporta BI, podemos destacar el siguiente: Aumentar el número de segmentos de mercado atendidos. Reducción de costos administrativos. Mayor habilidad para analizar estrategias de precios. Mejorar la relación con los clientes.

Entre los Beneficios Intangibles que aporta BI, podemos destacar el siguiente: Aumentar la satisfacción de los empleados. Disminuir la cantidad de empleados. Mejorar el acceso a los datos a través de consultas, análisis o informes. Mejorar la toma de decisiones.

Entre los Beneficios Tangibles que aporta BI para la generación de ingresos, podemos destacar el siguiente: Hacer crecer la participación de mercado. Mejorar la retención de clientes. Aumentar el gasto en infraestructura. Incrementar las ventas cruzadas.

Entre los Beneficios Tangibles que aporta BI para la reducción de costos, podemos destacar el siguiente: Eliminar completamente la supervisión de procesos. Reducir o reasignar el personal necesario para llevar a cabo los procesos. Reducir el uso de papel en la organización. Disminuir el tiempo de generación de reportes.

Entre los aspectos más importantes del data warehouse, ¿a cuál nos referimos cuando decimos que cada unidad de datos es precisa y se fija en un momento dado?. Variable en el tiempo. Integrado. Orientado a temas. Volatilidad.

Eres el líder de la implementación de una solución para una multinacional energética. Los usuarios finales deben generar semanalmente informes para ellos o para otras personas, pero ninguno tiene conocimientos de programación. ¿Cuál es el tipo de herramienta más adecuada de implementar en este caso?. Herramientas OLAP. Herramientas ETL. Herramientas de minería de datos. Herramientas de usuario final de consultas e informes (query & reporting).

Eres el líder del equipo responsable de un proyecto para implementar BI en BHAI. Debes garantizar que se pueda acceder fácilmente a los datos, ¿a qué característica hace referencia ese requerimiento?. Accesibilidad. Totalidad. Integridad. Disponibilidad.

Eres el líder del equipo responsable de un proyecto para implementar BI en una empresa. Debes garantizar que los datos estén disponibles cuando se los requiera. ¿Qué característica debes tener presente para tal fin?. Accesibilidad. Coherencia. Privacidad. Disponibilidad.

Eres el responsable de la implementación de un sistema de información ejecutivos (EIS). ¿En qué nivel se procesarán los datos en este sistema?. Departamental. Individual. Operacional. Organizacional.

Eres parte del equipo que debe montar la estructura de un ODS (operational data store) que tenga una periodicidad de actualización cada 2 o 3 horas. ¿Qué clase de ODS debe ser?. Clase 2. Clase 1. Clase 3. Clase 4.

Eres parte del equipo que debe montar la estructura de un ODS (operational data store) que tenga una periodicidad de actualización cada 24 horas. ¿Qué clase de ODS debe ser?. Clase 1. Clase 2. Clase 4. Clase 3.

Es posible que exista la necesidad de contar con una tabla a nivel de detalle y con dos o tres tablas sumarizadas. ¿Cómo se llama esta implementación?. Niveles Duales de Granularidad. Esquema en Copo de Nieve. Particionamiento Horizontal. Modelo Relacional Estándar.

Es tu primer día como pasante en BigSoft y te piden que controles las estructuras de datos importantes para los desarrolladores y la historia de extracciones. ¿Dónde puedes encontrar esta información?. Base de datos transaccional. Data Warehouse. Repositorio de metadatos. Data Mart.

Estás elaborando el programa de trabajo del proyecto del futuro sistema BI. ¿Entre qué porcentajes deberás determinar el tiempo de demora del proceso ETL?. 40% al 50%. 60% al 80%. 10% al 20%. 20% al 30%.

Estás desarrollando parte de la solución de BI para tu empresa de retail. Ya has definido que una de las tablas de hechos será la que contenga las ventas. ¿Qué técnica podrías utilizar para mejorar el tiempo de respuesta a las consultas que se realicen?. Particionamiento. Desnormalización. Replicación de datos. Indexación.

Estás liderando una solución BI. En el momento de la programación, ¿en qué nivel debes evitar buscar los datos históricos?. Estratégico. Analítico. Operacional. Táctico.

Existen diversas herramientas de BI. ¿Cuál es la que permite a estadísticos o analistas de negocio crear modelos estadísticos de las actividades de los negocios?. Herramientas OLAP. Herramientas de data mining. Herramientas ETL. Herramientas de consultas e informes.

Existen diversas herramientas de BI. ¿Cuál es la que permite a los usuarios finales explorar la información desde distintas perspectivas y periodos de tiempo?. Data mining. Query & reporting. Herramientas OLAP. Herramientas ETL.

¿Cuál es la herramienta utilizada para crear informes estándar para grupos, departamentos o toda la organización?. Generadores de reportes/informes. Herramientas OLAP. Minería de datos. Herramientas ETL.

Hablando sobre la calidad elevada que deben satisfacer los datos, si nos referimos a que deben estar presentes todos los datos necesarios, ¿a qué característica nos referimos?. Validez. Coherencia. Precisión. Totalidad.

Hablando sobre la calidad elevada que deben satisfacer los datos, si nos referimos a que estos representan una realidad, ¿a qué característica nos referimos?. Coherencia. Totalidad. Precisión. Accesibilidad.

Has decidido dividir la tabla de hechos (ventas) en una por cada año. ¿Qué técnica estarías aplicando en el data warehouse?. Particionamiento. Replicación. Indexación. Normalización.

Has desarrollado una herramienta de minería de datos para la solución BI. ¿En qué almacén de datos se almacenarán las entradas y salidas de los procesos ejecutados por esa herramienta?. Data mining warehouse. Data mart. Data lake. Staging area.

Hemos dividido los registros de una tabla con gran volumen de datos en diferentes archivos físicos. El criterio de división ha sido el año de la transacción. ¿Cuál de las siguientes técnicas para mejorar la performance hemos aplicado?. Indexación. Normalización. Particionamiento. Replicación.

Identifique cuál de las siguientes es una problemática típica de los usuarios, según Ralph Kimball (2013): Los sistemas operacionales son suficientes para tomar decisiones. Contamos con demasiada información y no sabemos cómo usarla. No se cuenta con suficiente información para la toma de decisiones. Desperdiciamos reuniones completas discutiendo quién tiene los números correctos, en lugar de tomar decisiones.

Identifique cuál de los siguientes expertos en Inteligencia de Negocios utilizó por primera vez el concepto de Business Intelligence (BI) tal como lo conocemos hoy: Ralph Kimball. Howard Dresner. Bill Inmon. Josep Lluis Cano.

Josep Lluis Cano menciona que además de las arquitecturas de Inmon, Kimball y la Híbrida, también existe la arquitectura: Distribuida. Centralizada. Bus de Datos. Federada.

La Alta Dirección de tu organización quiere una herramienta para descubrir las relaciones y las tendencias en las ventas. ¿Cuál es la herramienta más adecuada para este análisis?. ETL. OLAP (Online Analytical Processing). Data mining. Query & reporting.

La característica "No volátil" de un Data Warehouse significa que: Los datos se eliminan automáticamente tras un periodo. Los datos se sobrescriben constantemente con nueva información. Los datos se actualizan y eliminan frecuentemente. La información no se elimina, el dato una vez almacenado solamente se puede consultar.

La característica Accesibilidad referida a la Calidad de Datos se corresponde con la siguiente pregunta: Se puede acceder a los datos fácil y comprensiblemente. ¿Los datos se almacenan en servidores seguros. ¿Los datos están disponibles cuando se necesitan?. ¿Están todos los datos necesarios?.

La característica Coherencia referida a la Calidad de Datos se corresponde con la siguiente pregunta: ¿Se puede acceder a los datos fácil y comprensiblemente?. ¿Están todos los datos necesarios?. Los datos se pueden modificar fácilmente sin afectar otros valores. Son los elementos de datos constantemente definidos y comprendidos.

La característica Disponibilidad referida a la Calidad de Datos se corresponde con la siguiente pregunta: Están los datos disponibles cuando se necesitan?. Los datos pueden ser eliminados automáticamente?. ¿Son los elementos de datos constantemente definidos?. ¿Se puede acceder a los datos fácil y comprensiblemente?.

La característica Integridad referida a la Calidad de Datos se corresponde con la siguiente pregunta: Los datos pueden ser editados sin restricción?. ¿Están todos los datos necesarios?. ¿Están los datos disponibles cuando se necesitan?. Se mantienen constantemente la estructura de los datos y las relaciones a través de las entidades y los atributos?.

La característica Precisión referida a la Calidad de Datos se corresponde con la siguiente pregunta: Representan los datos con precisión una realidad o una fuente de datos que se pueda verificar?. ¿Se puede acceder a los datos fácil y comprensiblemente?. ¿Están todos los datos necesarios?. Los datos deben actualizarse cada mes sin excepción?.

La característica Totalidad referida a la Calidad de Datos se corresponde con la siguiente pregunta: ¿Son los valores aceptables en los rangos definidos por el negocio?. Están todos los datos necesarios?. ¿Representan los datos con precisión una realidad?. Se pueden eliminar datos innecesarios automáticamente?.

La característica Validez referida a la Calidad de Datos se corresponde con la siguiente pregunta: ¿Los valores de los datos pueden ser cualquier número?. ¿Están todos los datos necesarios?. ¿Son los valores aceptables en los rangos definidos por el negocio?. ¿Se mantiene la estructura de los datos entre entidades?.

La convergencia de distintas tecnologías en los últimos años está generando una evolución en las soluciones de BI. Identifique cuál de las siguientes es una de ellas: Cloud Computing. Redes Sociales. Internet de las Cosas (IoT). Big Data.

La detección de un nuevo segmento de mercado que nos permita generar estrategias específicas para poder alcanzar a estos clientes potenciales, es un ejemplo de, ¿Qué tipo de beneficio de implementar una solución de BI?. Beneficios Intangibles. Beneficios Tangibles. Beneficios Administrativos. Beneficios Estratégicos.

La expresión "¿Están todos los datos necesarios?" corresponde a la siguiente característica de Calidad de Datos: Coherencia. Precisión. Validez. Totalidad.

La expresión "Se indexan automáticamente el 100% de los datos y se eliminan automáticamente los datos redundantes y los valores nulos, lo que significa un menor uso de espacio de disco y menores tiempos de escritura y lectura." corresponde a la siguiente herramienta de BI: Herramientas OLAP. Herramientas de Visualización por Lógica Asociativa. Herramientas ETL. Almacenes de Datos Relacionales.

La fórmula de cálculo del ROI es: ROI = Valor para el negocio / Costo del proyecto. ROI = Costo del proyecto / Valor para el negocio. ROI = Beneficio neto - Inversión inicial. ROI = Ingreso total - Costo total.

La herramienta de visualización de BI que se basa en el concepto de Cuadro de Mando Integral se denomina: Cuadro de mando operativo. Scorecard. Dashboard. Reporting.

La minería de datos es parte de un proceso iterativo mayor llamado: Extracción, Transformación y Carga (ETL). Data Mining Process (DMP). Big Data Management. Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos (KDD, Knowledge Discovery in Databases).

La posibilidad de Eliminar duplicados, ¿A cuál de los subprocesos de un ETL corresponde?. Limpieza. Integración. Carga. Transformación.

La reducción de costes y aumentos de nuevos ingresos que se pueden obtener con la implementación de una solución de BI, son ejemplos de, ¿Qué tipo de beneficios?. Beneficios Tangibles. Beneficios Operativos. Beneficios Intangibles. Beneficios Estratégicos.

La siguiente definición corresponde a qué componente del CIF: "Es una estructura de datos que da soporte a la toma de decisiones operativas, rutinarias y diarias de los niveles más bajos de la organización". ODS (Operational Data Store). Data Warehouse. Staging Area. Data Mart.

La siguiente definición corresponde a qué componente del CIF: "Es una estructura de datos que está dedicada a servir las necesidades analíticas de un grupo de personas como el departamento de finanzas". Data Warehouse. Data Lake. Data Mart. ODS (Operational Data Store).

Las Herramientas de planificación, modelización y consolidación: Permiten modificar los datos en tiempo real sin restricciones. Permiten administrar la seguridad y los accesos de usuarios. Permiten a los analistas y a los usuarios finales crear planes de negocio y simulaciones con la información de BI. Permiten extraer y limpiar datos de los sistemas fuente.

Las cuatro perspectivas del Balanced Scorecard son: Tecnología, Innovación, Producción y Marketing. Calidad, Riesgo, Cumplimiento y Auditoría. Clientes, Procesos Internos, Aprendizaje y Crecimiento y Financiera. Ventas, Compras, Inventario y Logística.

Las diferencias en cuanto al nivel de detalle de análisis de datos se conoce como: Normalización. Granularidad. Escalabilidad. Trazabilidad.

Las herramientas OLAP permiten realizar diferentes operaciones sobre los cubos, entre ellas: Indexación, Particionado, Integración. Backup, Restore y Replicación. Pivot, Drill-Across y Drill-Through. Slice, Dice, Roll-Up y Drill-Down.

Las herramientas OLAP son aquellas que: Permiten definir las claves primarias y foráneas del modelo. Permiten a los usuarios finales tratar la información de forma multidimensional para explorarla desde distintas perspectivas y periodos de tiempo. Permiten la gestión de datos transaccionales en tiempo real. Permiten la carga masiva de datos en el Data Warehouse.

Las herramientas de Text Mining son un tipo particular de Data Mining que: Permite trabajar exclusivamente con datos numéricos. Permite trabajar con información no estructurada. Permite trabajar solo con datos ya estructurados en tablas. Permite trabajar únicamente con imágenes y video.

Los Data Marts independientes: Son alimentados por otros Data Marts dependientes. Son alimentados solo por un ODS. Son alimentados exclusivamente desde un Data Warehouse corporativo. Son alimentados directamente de los orígenes de información.

Los Data Marts pueden ser: Solo relacionales. Solo multidimensionales. Independientes o Dependientes. Solo transaccionales.

Los Generadores de Reportes / Informes son: Utilizados para administrar la seguridad de la base de datos. Utilizados solo por usuarios finales para consultas ad-hoc. Utilizados por desarrolladores profesionales para crear informes estándar para grupos, departamentos o la organización. Utilizados exclusivamente por la alta gerencia.

372Los KPI deben estar asociados o relacionados con: Objetivos. Departamentos. Tareas individuales. Presupuestos anuales.

Los KPI sirven a las organizaciones para evaluar: El desempeño financiero exclusivamente. La satisfacción del proveedor. El rendimiento individual de los empleados. Si la organización está alcanzando los objetivos.

Los factores que deberíamos tener en cuenta cuando estamos evaluando una alternativa tecnológica para la construcción de un Data Warehouse son: La cantidad de reportes impresos por mes. El lenguaje de programación utilizado en los sistemas fuente. Tamaño, Complejidad de los esquemas de datos, Número de usuarios concurrentes y Complejidad de las consultas. El color corporativo de la interfaz de usuario.

Los indicadores que responden a las preguntas de ¿Quiénes son nuestros clientes? Y ¿Cuál es nuestra proposición de valor al servirlos? Hacen referencia a ¿Cuál de las siguientes perspectivas del Balanced Scorecard?. Perspectiva de Procesos Internos. Perspectiva de Aprendizaje y Crecimiento. Perspectiva Financiera. Perspectiva de Clientes.

Los responsables de Marketing necesitan de BI para: Gestionar la contabilidad general. Administrar el mantenimiento de los servidores. Auditar los estados financieros anuales. Ver la efectividad de las promociones.

Los siguientes indicadores: cuota de mercado, quejas de los clientes, quejas resueltas al primer contacto y tasa de rentabilidad ¿con que perspectiva están relacionados? Selecciona la opción correcta. Financiera. Procesos Internos. Clientes. Aprendizaje y Crecimiento.

Los tableros de comando que se basan en la metodología del Balanced Scorecard, se conocen como: Cubos OLAP. Scorecard. Data Marts. Dashboards operativos.

Luego de la puesta en marcha del data warehouse en Sokol S.A., te solicitan mejorar su eficiencia. ¿Cómo puedes cumplir con ese objetivo? Selecciona la opción correcta. Teniendo dos o mas grados de granularidad. Eliminando índices para liberar espacio. Aumentando el número de tablas de hechos sin agregación. Desnormalizando las dimensiones al máximo posible.

Para el siguiente requerimiento "Visualizar el detalle de cada llamada telefónica realizada por un cliente para un mes dado" deberemos plantear una arquitectura con un: Seleccione la respuesta correcta. Nivel bajo de detalle y bajo nivel de granularidad. Nivel bajo de detalle y alta granularidad. Nivel alto de detalle y alta granularidad agregada. Nivel alto de detalle y bajo nivel de granularidad.

Real Time es un Data Warehouse: Que se actualiza solo bajo demanda manual. Que se actualiza continuamente. Que se actualiza una vez por semana. Que se actualiza solo por lotes diarios.

Relacionado con la arquitectura CIF, ¿donde se encuentran las siguientes estructuras: data mart y metadatos? Selecciona la opción correcta. Data warehouse. Área de Staging. Fuentes de información. Data Mart.

Relacionado con la arquitectura CIF, ¿donde se encuentran los siguientes sistemas: gestión de las relaciones con los clientes (CRM, customer relationship management) y gestión financiera y planificación de recursos empresariales (ERP, enterprise resource planning)? Selecciona la opción correcta. Data Warehouse. Fuentes de información. Data Mart. Área de Staging.

Robert Kaplan y David Norton fueron los precursores del: Balanced Scorecard. Modelo Entidad Relación. Modelo Multidimensional. Proceso KDD.

Según Colin White, un Data Warehouse en el cual diferentes situaciones de negocio y eventos requieren diferentes respuestas o tiempos para actualizar los datos, se denomina: Just in Time. Right Time. On Demand. Batch Processing.

Según Hugh J. Watson, al proceso completo de extraer información, transformarla y cargarla en un Data Warehouse y el acceso a esta información por los usuarios finales y las aplicaciones se conoce como: Datawarehousing. Big Data. OLTP. Data Mining.

Según Josep Lluís Cano (2007), al intentar calcular el ROI en Proyectos de BI, entre otras cosas, se debe: Calcular el ROI antes de iniciar el proyecto sin revisiones posteriores. Ignorar los costos indirectos. Usar solo datos históricos. Definir el valor esperado.

Según Josep Lluís Cano (2007), el ROI de un proyecto de BI es el cociente entre: Tiempo de implementación y Número de usuarios. Beneficios Intangibles y Beneficios Tangibles. Valor para el Negocio y Costo del Proyecto. Inversión total y tiempo de implementación.

Según Josep Lluís Cano (2007), las organizaciones necesitan la información: Solo para la gestión operativa diaria. Solo para reducir el tamaño del Data Warehouse. Solo para cumplir con auditorías externas. Como soporte a las transacciones, Para la toma de decisiones y control y Para nuevos negocios.

Según Josep Lluís Cano, los silos de información se pueden originar: Perspectiva de Aprendizaje y Crecimiento. Por el exceso de almacenamiento en la nube. Ausentismo. Por la no integración de los sistemas de información de los distintos departamentos.

Según Josep Lluís Cano, ¿cuáles son los cuatro factores a tener en cuenta a la hora de evaluar una alternativa tecnológica para la construcción de un Data Warehouse?. Costo comercial como porcentaje de las ventas. Falta de existencias. Tamaño del Data Warehouse, Complejidad de los Esquemas de Datos, Número de Usuarios Concurrentes y Complejidad de las Consultas. Seguridad de la red, Presupuesto del departamento de TI, Cantidad de empleados y Ubicación de los servidores.

Según Josep Lluís Cano, ¿qué porcentaje de tiempo aproximado consume un proceso ETL en un proyecto de BI?. Menos del 30% del tiempo total. Solo relacionales. Independientes o Dependientes. Entre el 60% y el 80% del tiempo de un proyecto de Business Intelligence.

Según Josep Lluís Cano, cuando los modelos multidimensionales son complejos es conveniente crear una estructura que permita explicitar todos los atributos de las tablas, de los sistemas transaccionales, etc. ¿Cómo se denomina esta estructura?. Data Mart Dependiente. Repositorio de Metadatos. Cubo OLAP. Índice de Claves.

Según Josep Lluís Cano, el ROI de los proyectos de BI es: Inferior al de los sistemas transaccionales. Difícil de calcular y por eso no se mide. Superior al ROI de proyectos de otros Sistemas de Información. Similar al ROI de los sistemas transaccionales.

Según Josep Lluís Cano, el objetivo básico de Business Intelligence es: Reducir costos en infraestructura tecnológica. Automatizar por completo la toma de decisiones sin intervención humana. Apoyar de forma sostenible y continuada a las organizaciones para mejorar su competitividad, facilitando la información necesaria para la toma de decisiones. Migrar los sistemas transaccionales a la nube.

Según Josep Lluís Cano, el primer experto que acuñó el término Business Intelligence fue: Bill Inmon. Ralph Kimball. Edgar Codd. Howard Dresner.

Según Josep Lluís Cano, en los niveles inferiores de la organización se trata de dar respuesta a preguntas de tipo: Impredecible. No estructurado. Estructurado. Ambiguo.

Según Josep Lluís Cano, existen cuatro alternativas disponibles para la Arquitectura de un Data Warehouse: Corporativa, Distribuida, Virtual y En la nube. Transaccional, Relacional, Distribuida y NoSQL. Estrella, Copo de Nieve, Constelación y Galaxia. Inmon, Kimball, Híbrida y Federada.

Según Josep Lluís Cano, la respuesta unánime que recibe de los directivos a la pregunta: "¿Cuántos de ustedes disponen de más información y de menos tiempo para analizarla?" es: Necesitamos menos información pero más tiempo para analizarla. Tenemos suficiente información y tiempo para el análisis. La cantidad de información se mantiene estable año tras año. Cada vez tenemos más información y menos tiempo para analizarla.

Según Josep Lluís Cano, los beneficios que se pueden obtener a través del uso de BI pueden ser: Tangibles, Intangibles y Estratégicos. Tangibles y Operativos. Solo Tangibles. Intangibles y Financieros exclusivamente.

Según Josep Lluís Cano, los elementos: Nombre, Definición, Cálculo y Objetivo son fundamentales a la hora de definir un: Data Warehouse. Cubo OLAP. Data Mart. KPI.

Según Josep Lluís Cano, los usuarios de negocio necesitan tomar decisiones basadas en la información de los Data Warehouses, por lo que debe asegurarse: Un único punto de acceso sin redundancia. Un acceso restringido solo a ciertos departamentos. Solo Rendimiento y Copias de seguridad. Alta disponibilidad, Rendimiento, Copias de seguridad y recuperación y Recuperación física en caliente.

Según Josep Lluís Cano, uno de los problemas de la carencia de soluciones BI es que: Se generan informes automáticos sin intervención del usuario. Los analistas destinan 80% del tiempo a preparar información y 20% a analizar la información relevante. Los analistas destinan la mayor parte del tiempo a tomar decisiones estratégicas. No existe relación entre el tiempo de preparación y el de análisis.

Según Josep Lluís Cano, uno de los tres grandes motivos por los cuales las organizaciones necesitan la información es para Nuevos Negocios, lo cual implica: Que se automaticen las transacciones diarias del negocio. Que se reduzcan los costos de almacenamiento de datos. Que la información solo se use para mejorar procesos internos. Que cuando somos capaces de ofrecer la información de la que disponemos a clientes o proveedores, creamos un nuevo servicio basado en la venta de la información.

Según Mónica López Gutiérrez (2004), un DSS permite resolver problemas: Exclusivamente estructurados. Semi-estructurados y no estructurados. Exclusivamente no estructurados. Solo problemas de naturaleza financiera.

Según Paul Niven, el indicador "Ausentismo" pertenece a la siguiente perspectiva del Balanced Scorecard: Aprendizaje y Crecimiento. Financiera. Procesos Internos. Clientes.

Según Paul Niven, el indicador "Costo comercial como porcentaje de las ventas" pertenece a la siguiente perspectiva del Balanced Scorecard: Financiera. Procesos Internos. Aprendizaje y Crecimiento. Clientes.

Según Paul Niven, el indicador "Costos totales" pertenece a la siguiente perspectiva del Balanced Scorecard: Procesos Internos. Clientes. Financiera. Aprendizaje y Crecimiento.

Según Paul Niven, el indicador "Falta de existencias" pertenece a la siguiente perspectiva del Balanced Scorecard: Procesos Internos. Clientes. Financiera. Aprendizaje y Crecimiento.

Según Paul Niven, el indicador "Flujo de caja" pertenece a la siguiente perspectiva del Balanced Scorecard: Financiera. Procesos Internos. Clientes. Aprendizaje y Crecimiento.

Según Paul Niven, el indicador "Gasto de investigación y desarrollo" pertenece a la siguiente perspectiva del Balanced Scorecard: Procesos Internos. Clientes. Financiera. Aprendizaje y Crecimiento.

Según Paul Niven, el indicador "Margen bruto" pertenece a la siguiente perspectiva del Balanced Scorecard: Procesos Internos. Aprendizaje y Crecimiento. Clientes. Financiera.

Según Paul Niven, el indicador "Porcentaje de empleados con estudios avanzados" pertenece a la siguiente perspectiva del Balanced Scorecard: Aprendizaje y Crecimiento. Financiera. Procesos Internos. Clientes.

Según Paul Niven, el indicador "Precio en relación con la competencia" pertenece a la siguiente perspectiva del Balanced Scorecard: Clientes. Financiera. Aprendizaje y Crecimiento. Procesos Internos.

Según Paul Niven, el indicador "Productividad de los empleados" pertenece a la siguiente perspectiva del Balanced Scorecard: Aprendizaje y Crecimiento. Procesos Internos. Financiera. Clientes.

Según Paul Niven, el indicador "Reducción desperdicios" pertenece a la siguiente perspectiva del Balanced Scorecard: Aprendizaje y Crecimiento. Financiera. Clientes. Procesos Internos.

Según Paul Niven, el indicador "Rentabilidad de la inversión (ROI)" pertenece a la siguiente perspectiva del Balanced Scorecard: Financiera. Aprendizaje y Crecimiento. Clientes. Procesos Internos.

Según Paul Niven, el indicador "Rentabilidad de los clientes" pertenece a la siguiente perspectiva del Balanced Scorecard: Aprendizaje y Crecimiento. Procesos Internos. Clientes. Financiera.

Según Paul Niven, el indicador "Rentabilidad de los recursos propios (ROE)" pertenece a la siguiente perspectiva del Balanced Scorecard: Clientes. Procesos Internos. Aprendizaje y Crecimiento. Financiera.

Según Paul Niven, el indicador "Repetición del trabajo" pertenece a la siguiente perspectiva del Balanced Scorecard: Financiera. Clientes. Aprendizaje y Crecimiento. Procesos Internos.

Según Paul Niven, el indicador "Retención de clientes" pertenece a la siguiente perspectiva del Balanced Scorecard: Financiera. Aprendizaje y Crecimiento. Clientes. Procesos Internos.

Según Paul Niven, el indicador "Satisfacción de los empleados" pertenece a la siguiente perspectiva del Balanced Scorecard: Procesos Internos. Aprendizaje y Crecimiento. Clientes. Financiera.

Según Paul Niven, el indicador "Sugerencias de los empleados" pertenece a la siguiente perspectiva del Balanced Scorecard: Aprendizaje y Crecimiento. Procesos Internos. Clientes. Financiera.

Según Paul Niven, el indicador "Tasa de adquisición de clientes" pertenece a la siguiente perspectiva del Balanced Scorecard: Aprendizaje y Crecimiento. Procesos Internos. Financiera. Clientes.

Según Paul Niven, el indicador "Tiempo de respuesta por solicitud de cliente" pertenece a la siguiente perspectiva del Balanced Scorecard: Procesos Internos. Aprendizaje y Crecimiento. Clientes. Financiera.

Según Paul Niven, el indicador "Tiempo necesario para salir al mercado de nuevos productos / servicios" pertenece a la siguiente perspectiva del Balanced Scorecard: Procesos Internos. Financiera. Clientes. Aprendizaje y Crecimiento.

Según Paul Niven, el indicador "Valor añadido por empleado" pertenece a la siguiente perspectiva del Balanced Scorecard: Procesos Internos. Clientes. Aprendizaje y Crecimiento. Financiera.

Según Paul Niven, el indicador "Valor económico añadido (EVA)" pertenece a la siguiente perspectiva del Balanced Scorecard: Aprendizaje y Crecimiento. Clientes. Financiera. Procesos Internos.

Según Paul Niven, el segundo paso para el desarrollo de un Balanced Scorecard o Cuadro de Mando Integral es (luego de Reunir y distribuir material informativo de fondo): Crear un mapa estrategico. Desarrollar o confirmar misión, valores, visión y estrategia. Comunicar el Cuadro de Mando Integral a toda la organizacion. Definir los indicadores clave de rendimiento (KPIs).

Según Paul Niven, el septimo y ultimo paso para el desarrollo de un Balanced Scorecard o Cuadro de Mando Integral es: Revisar y ajustar los KPIs trimestralmente. Crear los objetivos estrategicos por perspectiva. Desarrollar el plan en marcha para implementar el Cuadro de Mando Integral. Establecer el equipo de proyecto del Cuadro de Mando Integral.

Según Paul Niven, en su descripcion del Balanced Scorecard, remarca la insuficiencia de los indicadores: Financieros. Operacionales. De mercado. No financieros.

Según Paul Niven, un indicador tipico de la perspectiva Aprendizaje y Crecimiento es: Margen de contribucion por producto. Participacion de los empleados en asociaciones profesionales o comerciales. Cuota de mercado. Indice de satisfaccion del cliente.

Según Paul Niven, un indicador tipico de la perspectiva Clientes es: Tasa de defectos por lote. Indice de rotacion del personal. Satisfaccion de los clientes. Retorno de la inversión (ROI).

Según Paul Niven, un indicador tipico de la perspectiva Financiera es: Tiempo de ciclo de producción. Indice de satisfaccion de clientes. Porcentaje de retrabajo. Rentabilidad del activo total.

Según Paul Niven, un indicador tipico de la perspectiva Procesos Internos es: Nivel de satisfacción de los empleados. Tasa de retencion de clientes. Rentabilidad del activo total. Porcentaje de defectos.

Según Ralph Kimball (2013), ¿cual es uno de los activos mas importantes de cualquier organizacion?. La informacion. El personal directivo. La infraestructura física. Los activos financieros.

Según William Inmon (2005), ¿que tipo de sistema de BI aparecieron en la decada de 1980?. Data Warehouses corporativos. Herramientas de Data Mining. Sistemas de Informacion Gerencial (MIS, Management Information Systems). Sistemas de Soporte de Decisiones (DSS).

Según William Inmon (2005), el nivel de datos Atomico tambien se denomina: Data Warehouse. Data Mart. Nivel de Resumen. Data Warehouse Virtual.

Según William Inmon (2005), la falta de credibilidad en las fuentes puede deberse a diferencias que pueden surgir por varios factores, uno de los cuales es el siguiente: Falta de personal capacitado. Distintas fuentes de tiempo. Convenciones de nomenclatura distintas. Algoritmos diferentes.

Según William Inmon (2005), uno de los beneficios de un bajo nivel de granularidad es que permite: La reducción del tiempo de carga. La construccion de Data Marts o tablas sumarizadas. El análisis a nivel de detalle transaccional. La eliminación de datos redundantes.

Según como se alimentan, los Data Marts pueden ser: Volatiles o no volatiles. Normalizados o desnormalizados. Centralizados o descentralizados. Independientes o Dependientes.

Según la metodologia de calculo del ROI de un proyecto de BI de Bill Whittemore, el primer paso consiste en: Definir cual es el problema u oportunidad de negocio y los objetivos de negocio. Calcular el costo total de propiedad. Seleccionar la herramienta de BI a utilizar. Establecer el cronograma de implementacion.

Si analizamos los diferentes componentes de Business Intelligence (del CIF), ¿para cual de los siguientes hoy existe una alternativa tecnologica que permite reemplazarlo?. Data Mart. Servidor OLAP. Repositorio de metadatos. ETL.

Si debieras desarrollar un data warehouse optimizado para los requerimientos de una comunidad de usuarios, ¿que modelo utilizarias?. Modelo jerárquico. Modelo orientado a objetos. Modelo relacional. Modelo multidimensional.

Si decimos que los diferentes Data Marts de la organizacion se alimentan de la informacion contenida dentro del Data Warehouse, ¿De que tipo de Data Mart estamos hablando?. Data Marts Virtuales. Data Marts Operacionales. Data Marts Independientes. Data Marts Dependientes.

Si el Valor para el Negocio aumenta y el Coste del proyecto disminuye, ¿Que sucede con el ROI?. El ROI Disminuye. No se puede determinar el ROI. EL ROI Aumenta. El ROI permanece igual.

Si el valor esperado para el negocio aumenta y el costo total del proyecto disminuye, entonces: El ROI de un proyecto BI disminuye. El ROI de un proyecto BI aumenta. El ROI de un proyecto BI permanece constante. No es posible calcular el ROI.

Si quisieramos implementar una herramienta que nos ayude a detectar los patrones de comportamiento de nuestros clientes con el objetivo de brindarles un mejor servicio y retenerlos frente a la competencia.1 ¿Que herramienta deberiamos aplicar?. Data Warehouse. ETL. Data Mining. Generador de reportes.

Si se compara el ROI de un proyecto de BI con el ROI del resto de los proyectos de Sistemas de Informacion: El ROI de los proyectos de BI no puede medirse. Los proyectos de Business Intelligence tienen un ROI mas elevado. Los proyectos de Business Intelligence tienen un ROI mas bajo. Los proyectos de Business Intelligence tienen el mismo ROI que el resto.

Te piden que analices una solucion para realizar analisis estadisticos con gran velocidad de respuesta. ¿Que solucion plantearias?. OLTP. Data Warehouse tradicional. Data Mart Operacional. Exploration warehouse.

Trabajas como responsable del area de TI para una compañia que tiene cientos de operarios dispersos por toda la region. ¿Que tecnologia te posibilitaria lograr reunir toda la informacion generada por los usuarios que trabajan en forma remota?. La tecnologia mobile. El correo electrónico. La tecnologia de Data Warehousing. El servidor OLAP.

Un Data Mart independiente se diseña a partir de: El Data Warehouse corporativo. El repositorio de metadatos. Otro Data Mart. Bases de Datos / aplicaciones fuente (sistemas transaccionales).

Un componente critico de un Data Warehouse, que incluye definiciones de negocio, descripciones detalladas de los tipos de datos, formatos y otras caracteristicas es el: Repositorio de Metadatos. Tabla de hechos. Servidor OLAP. Data Mart.

Un modelo util para determinar como funciona un negocio se denomina: Modelo de negocio. Diagrama Entidad-Relacion. Esquema en estrella. Diagrama de flujo de datos.

Un proceso ETL se divide en 5 subprocesos, ¿cuales son?. Diseño, Extraccion, Carga, Auditoria y Mantenimiento. Analisis, diseño, desarrollo, pruebas, implementación. Extraccion, Limpieza, Transformacion, Integracion y Actualizacion. Extraccion, Transformacion, Carga, Validacion y Publicacion.

Una de las caracteristicas de los Data Marts independientes es que: Requieren un Data Warehouse previo. Son costosos de mantener. Son faciles de construir. Dependen de un Data Warehouse central.

Una de las caracteristicas del Data Warehouse, segun William Inmon es: Orientado a sujetos. No volatil. Integrado. Altamente volátil.

Una de las caracteristicas que deben cumplir, segun Josep Lluis Cano, los KPI es que deben ser: Cualitativos. Subjetivos. Ambiguos. Cuantificables.

Una de las diferencias del Data Mining Warehouse respecto al Exploration Warehouse es que: El objetivo primario de un Exploration Warehouse es la creacion de afirmaciones, hipotesis y observaciones. Un Data Mining Warehouse tiene el objetivo de probar dichas hipotesis. El Exploration Warehouse se enfoca en la prueba de hipótesis, mientras que el Data Mining Warehouse se enfoca en la creación de ellas. Ambos tienen como unico objetivo la prueba de hipotesis. Ambos se enfocan exclusivamente en la creacion de hipotesis.

Una de las distintas metodologias que se usa para la definicion de los Modelos de Negocio es: Six Sigma. Programación extrema. BPMN. CRISP-DM.

Una de las primeras empresas de software que se especializo en BI fue: Oracle. SAS. IBM. Microsoft.

Una herramienta complementaria a Data Miningm, que nos permite trabajar con informacion no estructurada es: Text Mining. Data Mining. OLAP. ETL.

Uno de los modelos basicos para el diseño de la base de datos de un Data Warehouse es: El modelo orientado a objetos. El Modelo Relacional (propuesto y defendido por William Inmon). El modelo en red. El Modelo Multidimensional (propuesto y defendido por Ralph Kimball).

Uno de los modos de implementacion de un Data Warehouse y los respectivos Data Marts es: Bottom-Up, estrategia propuesta por Ralph Kimball. Top Down, estrategia propuesta por William Inmon. Hibrida, estrategia propuesta por Ralph Kimball. Bottom-Up, estrategia propuesta por William Inmon.

William Inmon (2005) expresa que la inexistencia de una solucion BI lleva a ¿cual de los siguientes problemas?. Problemas con la Productividad. Exceso de automatizacion. Exceso de personal. Reduccion de la infraestructura.

William Inmon sostiene que el modelo Multidimensional es ideal para el diseño de un: Sistema OLTP. Data Warehouse. Cubo OLAP. Data Mart.