Calidad de Datos y Proceso ETL

¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe mejor la calidad de datos en un data warehouse o modelo de datos analítico?

• La calidad de datos se refiere únicamente a la cantidad de datos almacenados.

• La calidad de datos se refiere a la precisión, consistencia y completitud de los datos.

• La calidad de datos se mide por la velocidad a la que se pueden cargar los datos.

• La calidad de datos solo importa en los informes finales.

Answer explanation

La calidad de datos se refiere a la precisión, consistencia y completitud de los datos almacenados en un almacén de datos, lo que garantiza que los análisis y las decisiones basadas en esos datos sean confiables.

¿Cuál es el propósito principal de la fase de transformación en el proceso ETL?

• Eliminar todos los datos del almacén de datos.

• Cambiar el formato de los datos para que sean más legibles.

• Realizar cálculos y conversiones en los datos para prepararlos para su almacenamiento.

• Almacenar los datos tal como se extraen de las fuentes.

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La fase de transformación en el proceso ETL implica realizar cálculos y conversiones en los datos extraídos para prepararlos y limpiarlos antes de cargarlos en el almacén de datos.

¿Cuál de las siguientes tareas se realiza en la fase de limpieza (no transformación) durante el proceso ETL?

• Cambiar el formato de fecha y hora de los datos.

• Filtrar los datos para eliminar registros duplicados.

• Realizar agregaciones y cálculos complejos.

• Extraer datos de múltiples fuentes.

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En la fase de limpieza del proceso ETL, una de las tareas comunes es filtrar los datos para eliminar registros duplicados y garantizar la integridad de los datos.

¿Cuál es la importancia de mantener la calidad de datos en un data warehouse y/o modelo analítico?

• No es importante, ya que los informes pueden ajustarse fácilmente.

• La calidad de datos solo es relevante para los analistas de datos.

• La calidad de datos garantiza la precisión de los informes y análisis.

• La calidad de datos solo afecta a las fuentes de datos originales.

Answer explanation

Mantener la calidad de datos es fundamental, ya que garantiza la precisión y confiabilidad de los informes y análisis realizados en un almacén de datos.

¿Qué es el Data Profiling (Perfilado de Datos) en el contexto de la gestión de datos?

• Un proceso para ocultar datos confidenciales.

• Un proceso para evaluar y analizar la calidad y la estructura de los datos.

• Un proceso para cargar datos en un almacén de datos.

• Un proceso para crear visualizaciones de datos.

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El Data Profiling es el proceso de evaluar y analizar la calidad y la estructura de los datos en una organización para comprender mejor su contenido y su calidad.

¿Cuál de las siguientes tareas es comúnmente realizada durante el Data Profiling?

• La creación de un almacén de datos.

• La generación de consultas SQL complejas.

• El análisis de la distribución de valores en una columna de datos.

• La eliminación de datos redundantes.

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Durante el Data Profiling, es común realizar el análisis de la distribución de valores en columnas de datos para comprender mejor la variabilidad y calidad de los datos.

¿Qué tipo de información se puede obtener a través del Data Profiling?

• Datos confidenciales de los usuarios.

• Estadísticas sobre la cantidad de consultas SQL ejecutadas.

• Perfil de calidad de datos, estadísticas de valores únicos y valores nulos.

• Nombres de las tablas en una base de datos.

Answer explanation

El Data Profiling proporciona información sobre la calidad de los datos, como estadísticas sobre valores únicos, valores nulos y otros indicadores clave de calidad de datos.

¿Cuál es el objetivo principal del Data Profiling antes de iniciar un proyecto de Business Intelligence?

• Realizar análisis de mercado.

• Evaluar la infraestructura de hardware.

• Comprender la calidad y la estructura de los datos disponibles.

• Definir objetivos de ventas.

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Antes de iniciar un proyecto de Business Intelligence, es crucial realizar el Data Profiling para comprender la calidad y la estructura de los datos disponibles, lo que facilita la toma de decisiones informadas y el diseño de informes efectivos.

¿Cuál es uno de los pasos clave en un Data Assessment (Evaluación de Datos)?

• Crear un nuevo almacén de datos desde cero.

• Ejecutar análisis de datos en tiempo real.

• Recopilar y documentar información (metadatos) sobre los datos existentes.

• Eliminar todos los datos históricos.

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Uno de los pasos clave en un Data Assessment es recopilar y documentar metadatos sobre los datos existentes, lo que ayuda a comprender mejor los datos y su contexto.

¿Cuál es uno de los objetivos principales de un Data Assessment en el contexto de la gestión de datos?

• Rediseñar la infraestructura de TI de la organización.

• Eliminar todos los datos obsoletos.

• Identificar oportunidades de expansión de la empresa.

• Proporcionar recomendaciones para mejorar la calidad de los datos y la gestión de datos.

Answer explanation

Uno de los objetivos principales de un Data Assessment es proporcionar recomendaciones para mejorar la calidad de los datos y la gestión de datos en la organización.