EXAMEN TGGVD TEMA 2-3

Un Data Warehouse (DWH) está orientado a temas y almacena datos históricos. V. F.

En un Data Warehouse, los datos se categorizan y almacenan por aplicación en lugar de por tema. V. F.

Una de las propiedades principales de un DWH es que sus datos son volátiles. V. F.

Los Data Marts independientes no dependen de un Data Warehouse corporativo. V. F.

Las reglas OLAP incluyen soporte multiusuario y operaciones cruzadas entre dimensiones sin restricciones. V. F.

Un modelo de base de datos multidimensional organiza los datos en tablas relacionales normalizadas. V. F.

Los servidores MOLAP suelen ser más rápidos que los ROLAP para consultas complejas. V. F.

La arquitectura ROLAP utiliza SQL complejos para generar vistas multidimensionales. V. F.

En un sistema OLTP, los datos generalmente se almacenan como series de instantáneas históricas. V. F.

La función principal de un Data Warehouse es soportar transacciones operacionales. V. F.

En un Data Warehouse, los datos atómicos no pueden coexistir con datos agregados. V. F.

El principal objetivo de un DWH es proporcionar soporte para la toma de decisiones. V. F.

Un Data Mart siempre tiene un alcance global dentro de una organización. V. F.

Las consultas OLAP generalmente requieren la ejecución de killer queries que consumen muchos recursos. V. F.

En un sistema OLTP, el tiempo de respuesta suele ser menor que en un DWH. V. F.

El modelo multidimensional organiza los datos en tablas normalizadas para reducir redundancia. V. F.

La arquitectura MOLAP permite realizar análisis avanzados sin necesidad de acceder a los datos originales constantemente. V. F.

La propiedad de "orientado a tema" de un DWH implica que los datos están organizados según procesos operativos. V. F.

Los metadatos en un Data Warehouse son cruciales para comprender el significado y la estructura de los datos almacenados. V. F.

Los sistemas OLAP están diseñados principalmente para manejar operaciones transaccionales de lectura y escritura. V. F.

¿Qué propiedad NO pertenece a un Data Warehouse?. Orientado a tema. Volátil. Integrado. Variable en el tiempo.

¿Cuál es el tiempo de implementación típico de un Data Mart?. Días. Meses. Años. Semanas.

¿Qué ventaja ofrece un servidor MOLAP sobre un ROLAP?. Facilidad para modificar dimensiones. Mayor escalabilidad. Acceso rápido a grandes volúmenes de datos. Uso reducido de almacenamiento.

¿Cuál de las siguientes funcionalidades NO es propia de OLAP?. Drill down. Previsiones analíticas. Lectura y escritura transaccional. Rotación de datos.

¿Cuál es la principal diferencia entre un Data Mart y un Data Warehouse?. Tamaño y alcance. Tipo de usuarios. Tecnología subyacente. Proceso de extracción de datos.

¿Qué tipo de consultas suelen realizar los sistemas OLAP?. Consultas simples y rápidas. Consultas orientadas al soporte de decisiones. Consultas transaccionales. Consultas directas de sistemas operacionales.

¿Qué tipo de servidor OLAP utiliza cachés y resúmenes pre-agregados?. ROLAP. HOLAP. MOLAP. TODAS.

¿Qué regla OLAP garantiza que las operaciones entre dimensiones no tengan restricciones?. Rendimiento uniforme. Dimensionalidad genérica. Operaciones cruzadas entre dimensiones. Transparencia.

. En el contexto de OLAP, ¿qué permite la funcionalidad "drill down"?. Comparar métricas entre dimensiones. Reducir el espacio de almacenamiento. Analizar datos en niveles de detalle más profundos. Realizar consultas transaccionales.

¿Cuál es una ventaja clave de un modelo multidimensional en comparación con uno relacional?. Reducción de redundancia. Consistencia de datos. Mejora en el tiempo de consulta. Facilita la normalización de datos.

¿Cuál es una característica principal de un Data Warehouse?. Procesamiento en tiempo real. Datos no volátiles. Exclusividad en datos operativos. Escalabilidad limitada.

¿Qué diferencia principal tiene un Data Mart frente a un Data Warehouse?. El tipo de tecnología utilizada. Su capacidad para manejar datos externos. Su alcance departamental. La falta de integración de datos.

¿Qué propiedad garantiza que los datos de un Data Warehouse estén alineados y consistentes entre diferentes fuentes?. Variabilidad temporal. Integración. Orientación a tema. No volatilidad.

¿Qué funcionalidad OLAP permite analizar datos en niveles cada vez más detallados?. Rotación de datos. Drill down. Forecast. Reporting.

¿Qué tipo de servidor OLAP es más eficiente para manejar estructuras multidimensionales puras?. ROLAP. MOLAP. HOLAP. NINGUNA.

¿Qué característica del modelo relacional puede causar problemas en consultas complejas en entornos OLAP?. Uso de índices secundarios. Tablas denormalizadas. Necesidad de unir múltiples tablas. Almacenamiento en caché.

¿Qué ventaja tienen los servidores ROLAP frente a los MOLAP?. Mejor manejo de grandes volúmenes de datos. Consultas más rápidas para cálculos complejos. Estructura multidimensional inherente. Menor dependencia de SQL.

¿Qué término describe la capacidad de OLAP para ofrecer vistas multidimensionales de datos?. Transparencia. Dimensionalidad genérica. Reporting uniforme. Arquitectura cliente-servidor.

¿Qué característica es exclusiva de los sistemas OLAP y no de los OLTP?. Transacciones en tiempo real. Consultas ad hoc orientadas al análisis. Actualización de datos en línea. Organización de datos por aplicación.

¿Qué fuente de datos sería menos común en un Data Warehouse?. Sistemas transaccionales internos. Datos externos de mercado. Datos históricos de la organización. Bases de datos temporales.