Modelamiento de un Data Warehouse

¿Cuál es el propósito principal de modelar un almacén de datos (DWH)?

• Almacenar datos sin procesarlos.
• Facilitar el análisis y la toma de decisiones mediante la organización de datos.
• Eliminar datos obsoletos automáticamente.
• Aumentar la velocidad de la red de la empresa.

¿Cuál es una característica clave de las tablas de hechos en un almacén de datos?

• Contienen numerosos atributos pero menos registros

• Representan datos cualitativos

• Contienen datos cuantitativos sobre las operaciones del negocio.

• Se componen únicamente de claves primarias

¿Qué estructura de modelado dimensional se recomienda para el acceso directo del usuario?

• Esquema de copo de nieve

• Esquema de estrella

• Esquema de galaxia

• Almacén de datos

En el modelado dimensional tabular, ¿cuáles deberían ser los identificadores principales?

• Identificadores únicos para cada registro

• Claves compuestas derivadas del tiempo

• Valores medios de las categorías

• Estadísticas agregadas

Al definir la granularidad de una tabla de hechos, ¿qué hay que tener en cuenta?

• Debe incluir únicamente datos agregados.

• Debe contener datos del más alto nivel posible.

• Debe reflejar el nivel más bajo de detalle transaccional.

• Debería centrarse únicamente en datos históricos.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre las dimensiones es verdadera?

• Las dimensiones pueden tener un máximo de cinco atributos.

• Cada dimensión debe estar relacionada con una tabla de hechos.

• Las dimensiones normalmente tienen menos registros pero más atributos.

• Las dimensiones representan únicamente datos numéricos.

¿Cuáles son los pasos necesarios para establecer relaciones en un Data Warehouse?

• Representación visual e identificación de la cardinalidad

• Resumir datos y agregar hechos

• Conectando todas las dimensiones a la vez

• Utilizando únicamente claves primarias como referencias

¿Cómo debe estructurarse la “Dimensión Temporal”?

• Incluir sólo años y meses

• Centrarse en los datos agregados para los informes trimestrales

• Los datos deben abarcar varios años con diversos desgloses.

• Limítese a resúmenes semanales

¿Cuál es la importancia de establecer la granularidad de los datos?

• Para garantizar la agregación de datos para todos los informes

• Detallar el nivel de datos disponibles para el análisis

• Para restringir el acceso únicamente a la información resumida

• Para simplificar los procesos de carga de datos

¿Qué característica NO describe un esquema en estrella?

• Estructura desnormalizada

• Buen diseño de rutas de unión

• Relaciones complejas

• Simplifica la navegación del usuario