Base de datos 2 - Primer parcial - Modulo 2

¿A cuál de los mitos sobre el modelado multidimensional hace referencia la siguiente descripción? "Dado que no se pueden predecir todas las consultas que harán los usuarios, es necesario que se acceda a los datos detallados. Los datos sumarizados deberían complementar los datos detallados para una mejor performance de consultas comunes, pero no reemplazarlos. Por otra parte, no hay límites en cuanto a la cantidad de registros históricos que pueda tener un modelo multidimensional.". Mito 2: Los modelos multidimensionales no son flexibles al cambio. Mito 4: Los modelos dimensionales no pueden integrarse. Mito 1: Los modelos multidimensionales solamente son para datos sumarizados. Mito 3: Los modelos multidimensionales no pueden manejar datos históricos.

¿Cómo se denomina al componente de un modelo Multidimensional que permite agrupar lógicamente determinados atributos del negocio?. Hecho. Atributo. Elemento de Dimensión. Medida.

¿Cómo se denomina al conjunto específico "San Rafael", "Mendoza", "Argentina" dentro de la dimensión geográfica?. Nivel. Jerarquía. Atributo. Miembro.

¿Cómo se denomina el componente de un modelo multidimensional que representa una perspectiva o punto de vista distinto del negocio?. Dimensión. Medida. Hecho. Atributo.

¿Cómo se denomina el esquema de implementación de un modelo Multidimensional en el cual se unen varios modelos Estrella a través de dimensiones compartidas?. Constelación. Esquema Normalizado. Esquema Estrella. Copo de Nieve.

¿Cómo se denomina el esquema donde se encuentran varias tablas de hechos, pero que comparten las tablas de dimensiones?. Esquema Estrella. Esquema Relacional. Copo de Nieve. Constelación.

¿Cómo se denomina la práctica en la que se busca ordenar las columnas de las tablas mediante algún criterio con el objetivo de mejorar la performance?. Normalización. Desnormalización. Indexación. Particionamiento.

¿Cómo se denominan a los modelos multidimensionales implementados en bases de datos multidimensionales (MDBMS)?. Cubos OLAP. Tablas relacionales. Esquemas Estrella. Data Marts.

¿Cómo se llama el modelo donde las dimensiones se conforman con múltiples tablas?. Constelación. Copo de Nieve. Modelo Relacional. Esquema Estrella.

¿Cómo se llama el modelo multidimensional que contiene al menos dos modelos internamente?. Constelación. Esquema Normalizado. Esquema Estrella. Copo de Nieve.

¿Cómo se sugiere que se definan los nombres de los atributos de dimensión?. Con códigos numéricos. Con abreviaturas técnicas. Con palabras reales. Con identificadores internos.

¿Con qué otro nombre es conocido el Modelo Multidimensional?. Esquema de datos. Esquema estrella. Modelo relacional. Copo de nieve.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre los modelos multidimensionales es correcta?. Los MDM solo sirven para datos operacionales. Los MDM no pueden manejar datos históricos. Los MDM son flexibles al cambio. Los MDM no permiten jerarquías.

¿Cuál de las siguientes cláusulas se utilizan en una sentencia SELECT en SQL para filtrar registros?. GROUP BY. WHERE. SELECT. FROM.

¿Cuál de las siguientes corresponde a una característica de la tecnología OLAP?. No permite realizar análisis multidimensionales. Se diseñan dimensiones pre-establecidas. Se utiliza exclusivamente para procesos transaccionales. Solo permite consultas predefinidas sin flexibilidad.

¿Cuál de las siguientes corresponde a una característica específica del esquema copo de nieve?. El esquema copo de nieve no permite normalizar las dimensiones. En el esquema copo de nieve aparecen relaciones entre las tablas de dimensiones. En el esquema copo de nieve solo existe una tabla de hechos. El esquema copo de nieve no utiliza relaciones entre tablas.

¿Cuál de las siguientes corresponde a una sentencia SQL de tipo DML (Data Manipulation Language)?. DROP. CREATE. ALTER. INSERT.

¿Cuál de las siguientes dimensiones se encuentra siempre presente en todo modelo multidimensional?. Cliente. Producto. Tiempo. Geografía.

¿Cuál de las siguientes es ejemplo de una jerarquía correcta?. Día > Mes > Año. Año > Mes > Día. Día > Año > Mes. Mes > Año > Día.

¿Cuál de las siguientes es una característica de un esquema Copo de Nieve?. Solo la tabla de hechos puede tener relaciones con otras tablas. Las tablas de dimensiones no tienen relaciones entre ellas. Las tablas de dimensiones están desnormalizadas en una sola tabla plana. Las tablas de dimensiones están totalmente normalizadas y aparecen relaciones entre las mismas.

¿Cuál de las siguientes frases está relacionada con la lógica de consulta asociativa?. Requiere un esquema OLAP previamente diseñado. Análisis desestructurado, sin seguir una jerarquía de navegación pre-establecida por las dimensiones definidas. Se navega siguiendo rutas predefinidas de drill-down. Los datos deben seguir una jerarquía estructurada de acceso.

¿Cuál de las siguientes funciones de agregación se utiliza en SQL para calcular la media aritmética de los valores de un atributo determinado?. AVG. MIN. SUM. MAX.

¿Cuál de las siguientes funciones de agregación se utilizan en una cláusula SELECT SQL para calcular el promedio de los valores de un atributo o campo determinado?. AVG. COUNT. MAX. SUM.

¿Cuál de las siguientes herramientas podría considerarse como una alternativa a la implementación de un cubo OLAP?. Herramientas de programación de base de datos. Herramientas ETL. Herramientas de modelado entidad-relación. Herramientas de Lógica Asociativa.

¿Cuál de las siguientes opciones corresponde a un predicado por defecto de una sentencia SELECT en SQL?. UNIQUE. TOP. DISTINCT. ALL.

¿Cuál de las siguientes opciones es, según Ralph Kimball, una consideración a tener en cuenta sobre el despliegue sobre cubos OLAP?. Los cubos OLAP deben ser estáticos y no requieren actualizaciones. Los cubos OLAP reemplazan completamente al Data Warehouse. Los cubos OLAP necesitan frecuentemente ser re-procesados parcial o totalmente. Los cubos OLAP se generan una única vez al crear el Data Warehouse.

¿Cuál de las siguientes opciones hace referencia a componentes de un modelo multidimensional?. Hechos, Dimensiones, Elementos, Atributos, Miembros, Tablas de Hechos, Tablas de Dimensión. Tablas de transacciones, atributos, índices y claves. Procesos, eventos, triggers y vistas materializadas. Entidades, relaciones, atributos y claves foráneas.

¿Cuál de los siguientes es un esquema de implementación de un modelo Multidimensional?. Esquema Estrella. Esquema Relacional Normalizado. Esquema en Constelación. Esquema Copo de Nieve.

¿Cuál de los siguientes es un predicado para una cláusula SQL SELECT?. COUNT. ALL. TOP. DISTINCT.

¿Cuál de los siguientes es, según Ralph Kimball, un mito sobre el modelado multidimensional?. Los modelos multidimensionales solamente son para datos sumarizados. Los modelos multidimensionales no pueden manejar grandes volúmenes de datos. Los modelos multidimensionales solo sirven para análisis en tiempo real. Los modelos multidimensionales reemplazan la necesidad de un Data Warehouse.

¿Cuál de los siguientes modelos es correcto aplicar en un Data Mart?. Modelo Entidad-Relación. Modelo Multidimensional. Modelo Jerárquico. Modelo Relacional.

¿Cuál de los siguientes modelos tiene mejor performance en cuanto a la lectura de datos?. Modelo Entidad-Relación. Modelo Multidimensional. Modelo en 3FN. Modelo Relacional.

¿Cuál de los siguientes términos corresponde a un modelo relacional?. Tabla de hechos. Cubo OLAP. Clave primaria o PK. Dimensión.

¿Cuál es el componente con el que se representan las distintas perspectivas de las métricas del negocio?. Medidas. Jerarquías. Hechos. Dimensiones.

¿Cuál es el enfoque más utilizado en la actualidad para el diseño de un Data Warehouse?. Modelado en tercera forma normal (3FN). Modelado relacional normalizado. Modelado multidimensional (MDM). Modelado jerárquico.

¿Cuál es el lenguaje de consulta de datos más empleado para bases de datos relacionales?. MDX. SQL. AQL. XML.

¿Cuál es el modelado más utilizado en sistemas BI?. En red. Multidimensional. Jerárquico. Relacional.

¿Cuál es el modelo más utilizado por los sistemas transaccionales?. Modelo en Red. Modelo Jerárquico. Modelo Multidimensional. Modelo Relacional.

¿Cuál es el núcleo del modelo multidimensional?. Tabla de dimensión. Dimensión de tiempo. Tabla de hechos. Dimensión de producto.

¿Cuál es el significado de la sigla AQL?. Analytical Query Language. Advanced Query Logic. Associative Query Logic. Automated Query Language.

¿Cuál es el tipo de modelado más usado en las bases de datos analíticas o decisionales?. Jerárquico. Multidimensional. En red. Relacional.

¿Cuál es el tipo de modelado que se utiliza por excelencia en las aplicaciones y generalmente se encuentra normalizado?. Modelo Multidimensional. Modelo en Red. Modelo Jerárquico. Modelo Relacional.

¿Cuál es la clave de un modelo relacional?. Cubo OLAP. Modelo entidad-relación. Esquema estrella. Tabla de hechos.

¿Cuál es la sentencia SQL más utilizada?. INSERT. DELETE. SELECT. UPDATE.

¿Cuál es la sentencia SQL que permite actualizar o modificar datos?. UPDATE. MERGE. DELETE. INSERT.

¿Cuál es la sigla de modelado multidimensional de un Data Warehouse?. MDX. MDM. ETL. OLAP.

¿Cuál es un atributo común que suele estar presente en la jerarquía de la dimensión de tiempo/fecha?. Día de la semana. Trimestre. Año fiscal. Semestre.

¿Cuál es una de las principales diferencias entre los modelos Relacional y Multidimensional, según William Inmon (2005)?. Los modelos Relacionales son más fáciles de implementar que los Multidimensionales. El Multidimensional está normalizado y el Relacional desnormalizado. En el Relacional, los datos están normalizados. En el Multidimensional, contiene registros de-normalizados. Ambos modelos utilizan la misma estructura de tablas.

¿Cuál sentencia SQL permite realizar consultas de referencia cruzada?. GROUP BY. SELECT. TRANSFORM. JOIN.

¿Cuáles de las siguientes prácticas deberíamos implementar para reducir la cantidad de registros de una tabla con el objetivo de mejorar la performance de lectura de información?. Tablas Sumarizadas. Eliminación de índices. Desnormalización total. Indexación aleatoria.

¿Cuántos modelos para un Data Warehouse conoces?. 4. 3. 5. 2.

¿De qué tipo de métrica es el "Monto Vendido" en una tabla de hechos de ventas?. Semi Aditiva. No Aditiva. No Numérica. Aditiva.

¿De qué tipo de métrica es el "Precio Unitario"?. No Aditiva. Categórica. Semi Aditiva. Aditiva.

¿De qué tipo de métrica es el "Stock"?. Aditiva. No Aditiva. Textual. Semi Aditiva.

¿Dónde almacenan los datos los modelos In-Memory de lógica asociativa?. Memoria RAM. Disco duro. Cinta magnética. Disco de estado sólido.

¿Dónde debe ubicarse el contexto descriptivo asociado con un evento de medición de un proceso de negocio?. Tabla de Hechos. Tabla de Dimensión. Repositorio de Metadatos. Cubo OLAP.

¿En cuál de los siguientes modelos se permite redundancia de datos?. Modelo Entidad-Relación. Modelo Relacional. Modelo Multidimensional. Modelo Relacional Normalizado.

¿En qué tipo de modelos es clave la desnormalización?. Modelos Multidimensionales. Modelos Relacionales. Modelos Normalizados en 3FN. Modelos Entidad-Relación.

¿Qué característica le da mayor dimensionalidad a una solución de BI basada en el modelo multidimensional?. Mayor granularidad. Menor granularidad. Menor redundancia. Mayor normalización.

¿Qué componentes del MDM contienen la descripción de cada elemento de la dimensión?. Hechos. Atributos. Jerarquías. Métricas.

¿Qué componentes representan cada instancia de una dimensión?. Hechos. Miembros. Registros. Atributos.

¿Qué datos almacena una Tabla de Hechos?. La estructura jerárquica de las dimensiones. Las mediciones resultantes de los eventos de los procesos de negocio de una organización. La descripción detallada de cada cliente. El catálogo de productos disponibles.

¿Qué elementos proveen filtros en un reporte?. Atributos. Hechos. Métricas. Jerarquías.

¿Qué elementos proveen los datos numéricos en un reporte?. Hechos. Atributos. Dimensiones. Miembros.

¿Qué es un Hecho?. Es una clave primaria de la tabla de hechos. Es un atributo que representa una métrica del negocio respecto a una o más dimensiones. Es un componente que describe el contexto de una dimensión. Es una tabla de dimensiones en un Data Warehouse.

¿Qué lenguaje estándar se utiliza para consulta de datos en el modelado Relacional?. NoSQL. MDX. XML. SQL.

¿Qué mejora si los datos precalculados o sumarizaciones son calculados por el motor OLAP?. La seguridad de los datos. La performance. La seguridad de acceso. La integridad referencial.

¿Qué operador permite recuperar aquellos registros que se encuentran en un intervalo de valores (indicando los valores mínimo y máximo simultáneamente)?. HAVING. BETWEEN. JOIN. GROUP BY.

¿Qué otra denominación recibe el modelo multidimensional?. Esquema estrella. Esquema relacional. Esquema jerárquico. Esquema en copo de nieve.

¿Qué tecnología emergente permite el acceso inmediato a los datos?. Data Marts independientes. Cintas magnéticas. In-memory. Bases de datos relacionales tradicionales.

¿Qué tecnología posibilita analizar grandes cantidades de datos sin necesidad de generar costosas estructuras analíticas?. Procesamiento por lotes nocturno. Normalización avanzada de tablas. Indexación de datos en archivos planos. Bases de datos in-memory y técnicas de lógica asociativa.

¿Qué tipo de componentes son "Año", "Mes", "Semestre" y "Trimestre" dentro de la dimensión de Fecha?. Métricas. Claves foráneas. Hechos. Atributos.

¿Qué tipo de producto ofrece opciones de seguridad más sofisticadas?. Archivos planos. Hojas de cálculo. Tablas dinámicas. Cubos OLAP.

¿Qué tipo de producto tiene el análisis de datos más rico?. Cubos OLAP. Archivos CSV. Hojas de cálculo. Bases de datos transaccionales.

¿Qué tipo de relación suele estar definida dentro de una misma tabla de dimensión?. N a 1. 1 a 1. 1 a N. N a N.

¿Qué tipo de sentencias son necesarias en SQL para crear tablas e índices?. DCL. DDL. DML. TCL.

¿Qué tipo de sentencias son necesarias en SQL para generar consultas para ordenar, filtrar y extraer datos de la base de datos?. DML. DDL. TCL. DCL.

¿Qué tipo de tecnología es el procesamiento in-memory?. Emergente. Tradicional. En desuso. Obsoleta.

¿Qué tipos de datos son más útiles en la tabla de hechos?. Booleanos. Cadenas de texto. Alfanuméricos. Numéricos.

¿Quién desarrolló el modelado Relacional en 1970?. Bill Inmon. Edgar Codd. Hans Peter Luhn. Ralph Kimball.

Al decir que "dado que no se pueden predecir todas las consultas que harán los usuarios, es necesario que se acceda a los datos detallados", ¿qué mito de los MDM estamos refutando?. Requieren demasiado espacio de almacenamiento. Solamente son para datos sumarizados. Son fáciles de predecir en su totalidad. Son incompatibles con herramientas OLAP.

Al decir que "los modelos multidimensionales son extremadamente escalables", ¿qué mito de los MDM estamos refutando?. Son costosos de mantener. No son escalables. Solo sirven para pequeñas empresas. Requieren hardware especializado.

Al decir que "múltiples departamentos frecuentemente quieren analizar las mismas métricas del mismo proceso de negocio", ¿qué mito de los MDM estamos refutando?. Son departamentales, no empresariales. Requieren un DBA dedicado por área. Solo sirven para un área específica. Consumen demasiados recursos de red.

Como líder del desarrollo del sistema de BI basado en el modelo multidimensional, debes respetar el requerimiento para que el sistema sea más estable en cuanto a la realización de backup y recuperación de datos ante algún problema. ¿Qué esquema base debería tener el sistema?. Constelación de hechos. Modelo Relacional. Copo de nieve. Estrella.

Completa el enunciado seleccionando la opción correcta. El análisis multidimensional nos facilita el análisis de un hecho desde distintas ____. Fórmulas. Perspectivas. Consultas. Tablas.

Cuando decimos que es una abstracción de la realidad, ¿a qué concepto nos referimos?. Modelo. Esquema. Dimensión. Hecho.

Cuando hablamos de los diferentes puntos de vista por los cuales se puede analizar un hecho o métrica, ¿de qué elemento del modelo multidimensional estamos hablando?. Hechos. Métricas. Atributos. Dimensiones.

Cuando hablamos de un atributo o campo, hacemos referencia a: Un registro de una tabla. Una clave foránea de la base de datos. Una tabla completa de la base de datos. Una columna de una tabla de la base de datos.

Cuando hablamos de un modelo con una sola tabla por dimensión, ¿de qué modelo estamos hablando?. Modelo Constelación. Modelo Relacional Normalizado. Modelo Estrella. Modelo Copo de Nieve.

Cuando hablamos de un registro o tupla, hacemos referencia a: Una clave primaria de una tabla. Un índice de una tabla. Una columna de una tabla. Una fila de una tabla de la base de datos.

Cuando se dice que cada proceso de negocios se representa por un modelo multidimensional que consiste en una tabla de hechos que contiene las mediciones numéricas del evento, rodeada de varias tablas de dimensiones que contienen el contexto textual que fue correcto o verdadero en el momento en que ocurrió el evento, ¿a qué esquema nos referimos?. Esquema copo de nieve. Esquema estrella. Esquema constelación. Esquema jerárquico.

Dada una tabla de LOCALIDADES, si quisiera obtener solo los registros de las localidades de Buenos Aires, Córdoba y Rosario, debería usar una cláusula como la siguiente: WHERE localidad BETWEEN 'Buenos Aires' AND 'Rosario'. WHERE localidad LIKE 'Buenos Aires%'. WHERE localidad = 'Buenos Aires' OR 'Córdoba' OR 'Rosario'. IN ('Buenos Aires', 'Córdoba', 'Rosario').

232¿A qué hace referencia un atributo de una dimensión dentro de una base de datos?. Índice de una Tabla. Fila de una Tabla. Columna de una Tabla. Clave primaria de una Tabla.

235¿Dónde se crean los registros que permiten medir los datos en un esquema estrella?. Tabla de dimensiones. Metadatos. Tabla de hechos. Cubo OLAP.

236¿Dónde se registran los datos que quieres medir en un esquema estrella?. Tabla de dimensiones. Vista materializada. Cubo OLAP. Tabla de hechos.

237¿Dónde se registran los eventos o transacciones del negocio?. Metadatos. Tabla de dimensiones. Cubo OLAP. Tabla de hechos.

239¿Qué modelo de datos se debe implementar para responder consultas rápidas y comprensibles para los usuarios del negocio?. Modelado multidimensional. Modelado relacional. Modelado orientado a objetos. Modelado entidad-relación normalizado.

242¿Qué lenguajes se usan en cubos OLAP?. XMLA y MDX. Java y C#. HTML y CSS. SQL y Python.

244¿Qué producto recomendarías para mejorar la capacidad de análisis de datos en un sistema BI?. Cubos OLAP. Bases de datos transaccionales. Hojas de cálculo. Sistemas ERP.

245¿Qué producto recomendarías para mejorar la seguridad de los datos en BI sin quedar atado a una aplicación específica?. Cubos OLAP. Data Marts. Herramientas ETL. Bases de datos NoSQL.

246¿Qué base de datos recomendarías para garantizar la portabilidad de un sistema BI?. RDBMS. Bases de datos en memoria. NoSQL. NewSQL.

248¿Cuál es una afirmación correcta sobre el Modelado Multidimensional?. Es un método exclusivo para bases de datos NoSQL. Es una técnica utilizada únicamente en OLTP. Es una técnica que permite simplificar el diseño de bases de datos. Es un método aplicable solo a Data Marts departamentales.

252¿Cómo se denomina el uso de distintas dimensiones a la vez en un análisis?. Granularidad. Multidimensionalidad. Particionamiento. Normalización.

El lenguaje SQL tiene su origen en el: SEQUEL. FORTRAN. COBOL. PASCAL.

El líder de proyecto en el que trabajas te ha pedido que desarrolles los componentes que contienen la descripción de cada elemento de cada una de las tablas de dimensión. ¿Qué componentes debes desarrollar?. Dimensiones. Atributos. Tablas de Hechos. Métricas.

El líder del proyecto en el que trabajas desea poder ver las distintas relaciones en el sistema, ¿qué herramienta es la más adecuada implementar para tal fin?. DDL. OLAP. ETL. DER.

El modelo Relacional fue desarrollado por primera vez en el año 1970 por: Ralph Kimball. Bill Inmon. Edgar Codd Jr. E. F. Codd.

El modelo Relacional utiliza un lenguaje de interrogación conocido por: Machine Learning Query (MLQ). Query Language Model (QLM). Standard Query Language (SQL). Data Manipulation Query (DMQ).

En SQL, COUNT es: Una función de agregación. Una cláusula de ordenamiento. Un tipo de dato. Un operador lógico.

En SQL, el predicado TOP es aquel que: Devuelve un determinado número de registros de la tabla. Ordena los registros de manera ascendente. Filtra registros según una condición. Elimina registros duplicados de la tabla.

En SQL, entre las operaciones disponibles con JOIN encontramos las siguientes: COMBINE JOIN, OUTER JOIN y RELATIONAL JOIN. INNER JOIN, LEFT JOIN y RIGHT JOIN. UNION JOIN, MERGE JOIN y SELF JOIN. FULL JOIN, CROSS JOIN y NATURAL JOIN.

En SQL, para crear las tablas y los índices son necesarias las sentencias: DML (Data Manipulation Language). DCL (Data Control Language). TCL (Transaction Control Language). DDL (Data Definition Language).

En el modelo Relacional, cada uno de los registros de las tablas se identifican unívocamente a través de una: Clave Primaria (PK, Primary Key). Clave Foránea (FK, Foreign Key). Clave Secundaria (SK, Secondary Key). Clave Candidata (CK, Candidate Key).

En el modelo Relacional, las tablas se relacionan a través de: Índices únicos. Procedimientos almacenados. Claves foráneas o externas (FK). Vistas materializadas.

En el modelo multidimensional, ¿cómo se pueden definir también los distintos puntos de vista con los que podemos ver la información?. Dimensiones. Relaciones. Hechos. Jerarquías.

En el modelo relacional tenemos tablas y relaciones entre ellas. Cada tabla tiene N atributos o campos, de los cuales los más importantes son: Atributos calculados y temporales. Índices y vistas. PK y FK. Triggers y procedimientos almacenados.

En las Herramientas de Visualización por Lógica Asociativa, cuando se realiza una consulta se accede: Ya sea a la base de datos transaccional o al Data Warehouse preferentemente. Únicamente a la base de datos transaccional. A un archivo plano exportado previamente. Únicamente al Data Warehouse.

En tu empresa, te piden un sistema que presente claramente datos analíticos. ¿Cuál es la técnica preferida ante este requerimiento?. Modelado orientado a objetos. Modelado relacional simple. Modelado multidimensional. Modelado entidad-relación normalizado.

En un modelo Multidimensional de tipo Copo de Nieve: Hay relaciones entre las tablas de dimensión. No hay relaciones entre dimensiones. Las dimensiones están completamente desnormalizadas. Solo hay una tabla por cada dimensión.

En un modelo Multidimensional de tipo Estrella: Solo hay una tabla por cada dimensión. Todas las dimensiones se relacionan entre sí. Hay relaciones jerárquicas entre las tablas de dimensión. Las dimensiones están normalizadas en varias tablas.

En un modelo Multidimensional, una de las dimensiones que casi siempre está presente es la dimensión: Ubicación geográfica. Cliente. Tiempo. Producto.

En un modelo multidimensional, ¿qué forma podemos pensar que los datos toman dentro del sistema?. Cubo. Pirámide. Esfera. Árbol.

En un sistema de gestión de bases de datos relacionales, ¿qué permite eliminar el modelado multidimensional a diferencia del modelado relacional?. Integridad referencial. Normalización. Redundancia. Concurrencia.

En un sistema de gestión de bases de datos relacionales, ¿qué permite eliminar el modelado multidimensional a diferencia del modelado relacional?. Concurrencia. Redundancia. Integridad referencial. Agregación.

En una dimensión Tiempo estándar, encontramos los siguientes atributos: Cliente, producto, precio, categoría. Día, mes, trimestre, año, día de la semana. Región, país, ciudad, código postal. Hora, minuto, segundo, semana.

Eres el jefe del área de Desarrollo de TIC de una empresa que posee un sistema de gestión de bases de datos relacionales. Te piden que desarrolles una solución BI basada en el modelo multidimensional. ¿Cuál es el esquema más adecuado de implementar en este caso?. Estrella. Copo de nieve. Jerárquico. Constelación de hechos.

Eres el responsable del desarrollo de los reportes de la solución de BI que va a implementar NetHat. ¿Qué componentes de las tablas de dimensión utilizarás para generar los filtros de los reportes?. Atributos. Indicadores. Métricas. Hechos.

Estás a cargo del desarrollo de la solución basada en el modelo multidimensional para BRISA S.A. ¿Cuál es el componente con el que se representarán las métricas del negocio?. Dimensiones. Hechos. Jerarquías. Atributos.

Estás a cargo del desarrollo de la solución basada en el modelo multidimensional para VASA S.A. ¿Cuál es el componente con el que se representarán las distintas perspectivas de las métricas del negocio?. Indicadores. Hechos. Dimensiones. Métricas.

Estás a cargo del desarrollo de las tablas de dimensión del sistema basado en BI que implementará SAV S.R.L. ¿Qué tipos de relación se definirán dentro de cada una de las tablas de dimensión?. 1 a N. N a N. 1 a 1. N a 1.

Estás dentro del equipo de Desarrollo de una empresa, por lo que debes prestar especial atención a agrupar lógicamente determinados atributos del negocio. ¿A qué componentes le debes prestar atención?. Elementos. Dimensiones. Miembros. Transacciones.

Hechos, dimensiones, elementos, atributos, miembros, tablas de hechos, tablas de dimensión y esquemas son los principales componentes de: OLTP. MDM. ETL. OLAP.

Indique cuál de las siguientes es una sentencia SQL de tipo DDL: SELECT * FROM table. UPDATE table SET col=1. DROP TABLE. INSERT INTO table VALUES (...).

Indique cuál de los siguientes corresponde a un requisito que deben cumplir las tablas en una base de datos relacional: Los registros deben estar físicamente ordenados por la PK. El orden de los registros es importante. El orden de los registros NO es significativo. Cada tabla debe tener exactamente una clave foránea.

Indique cuál de los siguientes términos corresponde a un modelo relacional: Tabla de hechos. Data Warehouse. Cubo OLAP. Clave Foránea (FK, Foreign Key).

La confluencia de los siguientes factores: reducción del costo en hardware, memoria flash, procesadores multinúcleo y SO de 64 bits han incrementado la demanda de soluciones BI ¿de qué tipo?. Big Data. Data Warehouse tradicional. In-memory. Cloud Computing.

La dimensión Geográfica suele incluir en la jerarquía el valor de: Región. País. Continente. Ciudad.

La dimensión Tiempo suele incluir en la jerarquía el valor de: Trimestre. Año. Mes. Semana.

La empresa en la que trabajas ha decidido plantear la solución BI basada en el modelo multidimensional. ¿Qué se logra con los datos al aplicar esta técnica?. Encriptarlos. Normalizarlos. Simplificarlos. Eliminar datos innecesarios.

La función de agregación MAX se utiliza: Para devolver el valor más bajo de un atributo determinado. Para devolver el valor más alto de un atributo determinado. Para calcular la media de un atributo. Para contar la cantidad de filas de una tabla.

La respuesta correcta es: "Relacionar las tablas". Las tablas se relacionan entre ellas mediante las FK que actúan como claves primarias en sus propias tablas. Galaxia. Copo de Nieve. Constelación de Hechos. Estrella.

La sentencia SQL ALTER TABLE se utiliza para: Insertar nuevos registros en una tabla. Eliminar datos de una tabla. Consultar los datos de una tabla. Modificar la estructura de las tablas.

Las claves foráneas o externas (FK) permiten en todo modelo Relacional: Eliminar la redundancia de forma automática. Relacionar las tablas. Crear nuevos atributos automáticamente. Definir el tipo de dato de cada columna.

Los Diagramas de Entidad-Relación (DER) permiten representar: Tanto modelos Relacionales como Multidimensionales. Solo modelos orientados a objetos. Solo modelos de red. Solo modelos jerárquicos.

Los atributos de dimensión deben estar escritos con: Seleccione la respuesta correcta. Fórmulas matemáticas sin descripción. Identificadores numéricos internos. Palabras reales y no abreviaturas. Abreviaturas y códigos numéricos.

Los operadores lógicos disponibles en SQL son: AND, OR, XOR y NOT. MIN, MAX, DISTINCT. SUM, AVG, COUNT. SELECT, INSERT, UPDATE.

Los predicados que podemos encontrar en una cláusula SELECT son: ALL, TOP, DISTINCT y DISTINCTROW. JOIN, GROUP BY, ORDER BY. WHERE, HAVING, UNION. PRIMARY KEY, FOREIGN KEY, INDEX.

Luego de un tiempo de implementar un sistema de BI, tienes los resultados sobre los datos mas consultados por los usuarios, ¿que tecnica puedes utilizar para mejorar la performance del sistema?. Normalización de las tablas de hechos. Desnormalización de las tablas de dimensión. Indexación. Eliminación de las claves foráneas.

Para mejorar la performance de las aplicaciones de BI, podemos aplicar las siguientes tecnicas al Data Warehouse: Eliminación de dimensiones. Normalización total del modelo y eliminación de índices. Indexación, Tablas Sumarizadas y Particionamiento. Reducción del número de usuarios concurrentes.

Respecto del diseño de la base de datos, ¿que nos permite el modelado multidimensional? Selecciona la opción correcta. Complicarlo. Simplificarlo. Complicarlo, ya que agrega redundancia. No tiene impacto en el diseño de la base de datos.

Se denomina cubo OLAP a: Un índice utilizado para acelerar consultas SQL. Un archivo plano con datos separados por comas. Un modelo multidimensional implementado en bases de datos multidimensionales (MDBMS). Una tabla relacional normalizada en tercera forma normal.

Señalar la principal característica del Modelo Multidimensional. Hay tablas de hechos y dimensiones. Se compone únicamente de tablas normalizadas en 3FN. No permite el uso de claves foráneas. Se basa en bases de datos relacionales puras.

Según Josep Lluís Cano, ¿tiene sentido seguir un modelado Relacional para un Data Warehouse, en lugar de uno Multidimensional?. Nunca, el modelo Relacional no puede usarse en un Data Warehouse. Siempre, porque simplifica las consultas de los usuarios finales. Solo para generar informes directamente desde las bases de datos transaccionales. Siempre, ya que es más eficiente que el modelo multidimensional.

Según Josep Lluís Cano, las herramientas que utilizan consultas de lógica asociativa representan una alternativa principalmente a la tecnología: Blockchain. CRM. ETL. OLAP.

Si nos referimos a las filas de la tabla de hechos, ¿que deben tener las mismas para asegurarnos que las mediciones sean correctas? Selecciona la opcion correcta. Deben estar indexadas. Deben estar ordenadas por clave primaria. Deben tener el mismo tipo de dato. Deben tener igual granularidad.

Tambien se denomina Galaxia a un esquema: Estrella. Copo de Nieve. Estrella. Constelacion.

Tanto el modelo relacional como el modelo multidimensional se pueden representar mediante un DER. ¿En que difiere la representacion de cada modelo? Selecciona la opcion correcta. La cardinalidad de las relaciones. El tipo de motor de base de datos utilizado. Grado de normalizacion. Los atributos que se utilizan.

Te han encargado el desarrollo de la nueva herramienta de BI en Pep-Up. Tu mayor desafio se centra en tener disponible la solucion en un mes, por lo que debes reducir al maximo el tiempo de desarrollo sin sacrificar performance. ¿Que tecnologia seria la mas adecuada implementar en este caso?. In-memory. Modelo en Copo de Nieve. Data warehouse tradicional en disco. Bases de datos relacionales tradicionales.

Te han pedido desarrollar un modelo multidimensional facil de comprender. ¿Cual es el esquema mas adecuado a implementar en este caso?. Constelacion. Modelo relacional normalizado. Copo de Nieve. Estrella.

Te han pedido desarrollar un sistema que sea el mas eficiente en relacion con la performance. ¿Cual es el esquema mas adecuado a implementar en este caso?. Constelacion. Copo de nieve. Estrella. Modelo relacional normalizado.

Tres esquemas de implementacion frecuentes de un modelo Multidimensional son: OLTP, OLAP y ETL. Jerárquico, Red y Relacional. Estrella, Copo de Nieve y Constelacion. Relacional, Dimensional y Jerárquico.

Un modelo Multidimensional de tipo Constelacion, tambien se denomina: Copo de Nieve. Estrella. Cubo OLAP. Galaxia.

Un operador que podemos utilizar en SQL exclusivamente para consultas anidadas o sub-consultas es: HAVING. GROUP BY. JOIN. EXISTS.

Una alternativa al uso de OLAP es: Text Mining. Data Mining. Herramientas de Visualizacion por Logica Asociativa. Sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS).

Una de las caracteristicas de la Logica de Consulta Asociativa (AQL) es: Permite un analisis mas desestructurado, al relacionar un campo con cualquier otra columna de la base de datos. Requiere definir jerarquias de dimensiones previamente. Se basa exclusivamente en cubos OLAP predefinidos. Requiere un modelo de datos predefinido y rígido.

Una de las caracteristicas de todo modelo Multidimensional es que: Solo contiene tablas de hechos. Hay tablas de hechos y tablas de dimension. No admite jerarquias en las dimensiones. Solo contiene tablas normalizadas.

Ya has diseñado la tabla de hechos del nuevo data warehouse de tu empresa, ¿como la contactaras con las distintas tablas de dimensiones?. Con la clave primaria de la tabla de hechos. Con un indice unico. Con la clave foranea. Con la clave primaria de la tabla de dimension.

Ya has diseñado las tablas de dimensiones del nuevo data warehouse de tu empresa. ¿Como la referenciaras con la tabla de hechos?. Con la clave foranea de la tabla de dimension. Con la clave primaria. Con la clave foránea de la tabla de hechos. Con un indice unico.