TGGVD Tema 1

Los sistemas OLTP son ideales para realizar análisis complejos de grandes volúmenes de datos. Verdadero. Falso.

Los datos en un Data Warehouse están usualmente desnormalizados. Verdadero. Falso.

Las herramientas ETL se utilizan para extraer, transformar y cargar datos en un Data Warehouse. V. F.

Big Data se caracteriza por las 5 V: Volumen, Velocidad, Variedad, Veracidad y Valor. V. F.

Los sistemas OLTP están diseñados para un alto rendimiento de análisis en vez de entrada/salida. V. F.

La tecnología OLAP se utiliza para procesar transacciones en línea en tiempo real. V. F.

La información externa no tiene sentido almacenarla en bases de datos transaccionales. V. F.

Los sistemas OLTP son adecuados para almacenar grandes volúmenes de datos históricos. V. F.

El procesamiento de datos en los sistemas OLTP se realiza a nivel de transacción. V. F.

Las bases de datos en un Data Warehouse suelen estar normalizadas para mejorar el rendimiento de consultas. V. F.

Los sistemas OLAP están diseñados principalmente para la actualización y el procesamiento de transacciones. V. F.

En un sistema de Data Warehouse, los datos se organizan en un diseño de base de datos desnormalizado. V. F.

Una de las ventajas de los Data Warehouses es la reducción de la duplicación de esfuerzos en la gestión de datos. V. F.

Los sistemas OLTP son más adecuados para la integración de datos provenientes de múltiples fuentes externas. V. F.

La minería de datos implica la recolección, selección, minería y presentación de datos para extraer patrones útiles. V. F.

Los sistemas OLTP son ideales para el almacenamiento y análisis de datos históricos detallados. V. F.

En los sistemas OLAP, los datos se organizan en un diseño de base de datos en estrella. V. F.

Una ventaja de los Data Warehouses es que eliminan la necesidad de herramientas que soporten múltiples tecnologías. V. F.

La veracidad de los datos se refiere a la velocidad con la que se generan y procesan los datos. V. F.

Los sistemas de procesamiento transaccional en línea (OLTP) suelen utilizar modelos de datos relacionales. V. F.

Los sistemas OLTP son ideales para el almacenamiento y análisis de datos históricos detallados. V. F.

En los sistemas OLAP, los datos se organizan en un diseño de base de datos en estrella. V. F.

Una ventaja de los Data Warehouses es que eliminan la necesidad de herramientas que soporten múltiples tecnologías. V. F.

Los sistemas de procesamiento transaccional en línea (OLTP) suelen utilizar modelos de datos relacionales. V. F.

¿Cuál de las siguientes características no es una de las 5 V del Big Data?. Volumen. Variedad. Velocidad. Validación.

¿Qué tecnología permite realizar análisis, informes y resúmenes para la toma de decisiones en tiempo real?. OLTP. ETL. OLAP. DWH.

¿Cuál es una ventaja principal de utilizar un Data Warehouse frente a los sistemas OLTP?. Menor costo de implementación. Mejor rendimiento en transacciones. Integración y calidad de datos. Mayor cantidad de datos por transacción.

¿Cuál de las siguientes no es una fuente de información externa mencionada en la documentación?. Bases de datos de códigos postales. Datos de transacciones de ventas internas. Bases de datos de población. Datos de la industria.

¿Cuál de las siguientes opciones describe mejor la estructura de datos en un sistema OLAP?. Datos altamente detallados y normalizados. Datos históricos y desnormalizados. Datos transaccionales y actualizados. Datos operacionales y de entrada/salida rápida.

¿Cuál es uno de los problemas principales de los sistemas OLTP mencionados en el documento?. Alta capacidad de análisis. Complejidad en la estructura de datos. Soporte para consultas intensivas. Integración fácil de datos de múltiples fuentes.

En el proceso de minería de datos, ¿qué etapa sigue después de la recopilación de datos?. Minería. Presentación. Selección. Procesamiento.

¿Qué ventaja se menciona en el documento acerca de la arquitectura de un Data Warehouse?. Duplica el esfuerzo de gestión. Requiere herramientas para soportar múltiples tecnologías. No hay disparidad en los datos. Es difícil de implementar.

¿Cuál es una aplicación de Big Data en el ámbito financiero mencionada en el documento?. Análisis de fidelidad. Evaluación de campañas publicitarias. Predicción de mercados bursátiles. Identificación de patologías.

¿Qué problema de calidad no se menciona en los sistemas OLTP?. Algoritmos de cálculo distintos. Diferentes niveles de granularidad. Alta capacidad de drill-down. Pérdida de información.

¿Cuál de los siguientes problemas es común en los sistemas OLTP?. Alta capacidad de análisis. Complejidad en la extracción de datos. Integración fácil de datos de múltiples fuentes. Alto nivel de granularidad en los datos.

¿Qué componente se encarga de extraer, transformar y cargar datos en un Data Warehouse?. OLTP. ETL. OLAP. BI.

¿Cuál de las siguientes características no es una ventaja de los Data Warehouses?. No se duplica esfuerzo. Soporte para múltiples tecnologías. Única fuente de datos confiable. Mejora del acceso a la información del negocio.

¿Qué término se utiliza para describir la capacidad de un sistema para manejar grandes volúmenes de datos, como en Big Data?. Variedad. Veracidad. Volumen. Valor.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones es verdadera respecto a los datos en un Data Warehouse?. Están detallados y actualizados constantemente. Se almacenan a nivel de transacción. Son históricos y agregados. Se diseñan para un alto rendimiento de entrada/salida.

¿Qué etapa del proceso de minería de datos implica la organización de datos en una vista “minable”?. Recopilación. Selección. Minería. Presentación.

¿Cuál es una de las desventajas mencionadas en el documento de no usar un Data Warehouse?. Conflicto entre períodos de tiempo. Esfuerzo único de gestión. Alta capacidad de drill-down. Datos altamente integrados.

¿Cuál de los siguientes conceptos no se relaciona directamente con los avances tecnológicos en la gestión de grandes volúmenes de datos?. Arquitecturas de 64 bits. Técnicas de indexación. Sistemas OLTP. Cloud Computing.

¿Qué ventaja ofrece un Data Warehouse en términos de accesibilidad a la información?. Esfuerzo duplicado. Disparidad de datos. Acceso personalizado "ad hoc" a los datos. Informes obsoletos.

¿Cuál de los siguientes problemas es común en los sistemas OLTP?. Alta capacidad de análisis. Complejidad en la extracción de datos. Integración fácil de datos de múltiples fuentes. Alto nivel de granularidad en los datos.

¿Cuál de las siguientes no es una característica de los sistemas OLTP?. Nivel analítico bajo. Datos actualizados constantemente. Diseño de base de datos desnormalizado. Manejo de transacciones diarias.

¿Qué término se refiere al procesamiento de datos transaccionales en línea?. OLAP. ETL. OLTP. BI.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones es incorrecta sobre los Data Warehouses?. Integran datos de múltiples fuentes. Están diseñados para soportar consultas analíticas complejas. Utilizan un diseño de base de datos normalizado. Mejoran la calidad y consistencia de los datos.

¿Cuál de los siguientes no es un componente del proceso ETL?. Extracción. Transformación. Carga. Análisis.

¿Qué característica del Big Data se refiere a la autenticidad y exactitud de los datos?. Volumen. Velocidad. Variedad. Veracidad.

¿Cuál de los siguientes no es un problema común en los sistemas OLTP?. Pérdida de información. Problemas de productividad. Alta capacidad de análisis. Problemas de calidad de datos.

¿Cuál es una de las etapas finales en el proceso de minería de datos?. Recopilación. Selección. Transformación. Presentación.

¿Qué tecnología permite la integración de información de diferentes fuentes en un Data Warehouse?. OLTP. OLAP. ETL. SQL.

¿Cuál de los siguientes describe mejor un problema de gestión en los sistemas OLTP?. Alta capacidad de procesamiento analítico. Complejidad en la extracción de datos. Integración fácil de datos. Datos estructurados y no estructurados.

¿Cuál de las siguientes aplicaciones de Big Data se menciona en el sector de salud?. Evaluación de campañas publicitarias. Análisis de fidelidad. Identificación de patologías. Predicción de mercados bursátiles.

¿Cuál de las siguientes tecnologías se utiliza para apoyar la toma de decisiones mediante el análisis de grandes volúmenes de datos históricos?. OLTP. ETL. OLAP. SQL.

¿Cuál es un beneficio de utilizar un Data Warehouse en lugar de sistemas OLTP para el análisis de datos?. Reducción en el costo de almacenamiento. Mejor integración y calidad de datos. Procesamiento más rápido de transacciones. Menor necesidad de normalización de datos.

¿Qué concepto relacionado con Big Data se refiere a la capacidad de generar valor a partir de los datos recolectados?. Velocidad. Veracidad. Variedad. Valor.