Las 88 preguntas y respuestas principales de la entrevista sobre modelado de datos (2026)
David Carter
Preguntas y respuestas de la entrevista sobre modelado de datos para principiantes
1) ¿Qué es el modelado de datos?
El modelado de datos es el proceso de crear un modelo para que los datos se almacenen en una base de datos. Es una representación conceptual de objetos de datos, la asociación entre diferentes objetos de datos y las reglas.
2) Explicar varios tipos de modelos de datos.
Existen principalmente tres tipos diferentes de modelos de datos:
Conceptual: El modelo de datos conceptual define lo que debe contener el sistema. Este modelo suele ser creado por las partes interesadas del negocio y los arquitectos de datos. El objetivo es organizar, delimitar y definir los conceptos y las reglas del negocio.
Lógico: Define cómo se debe implementar el sistema independientemente del DBMSEste modelo lo suelen crear arquitectos de datos y analistas de negocios. El objetivo es desarrollar un mapa técnico de reglas y estructuras de datos.
Física: Este modelo de datos describe cómo se implementará el sistema utilizando un sistema DBMS específico. Este modelo normalmente lo crean DBA y desarrolladores. El propósito es la implementación real de la base de datos.
3) Explique el hecho y la tabla de hechos.
El hecho representa datos cuantitativos. Por ejemplo, el importe neto adeudado. Una tabla de hechos contiene datos numéricos y claves externas de tablas dimensionales.
4) Enumere varios esquemas de diseño en el modelado de datos.
Hay dos tipos diferentes de esquemas de modelado de datos: 1) Esquema en estrella y 2) Esquema en copo de nieve.
5) ¿Cuándo debería considerar la desnormalización?
La desnormalización se utiliza cuando hay mucha participación de la tabla al recuperar datos. Se utiliza para construir un almacén de datos.
6) Explicar dimensión y atributo.
Las dimensiones representan datos cualitativos. Por ejemplo, producto, clase, plan, etc. Una tabla de dimensiones tiene atributos textuales o descriptivos. Por ejemplo, la categoría de producto y el nombre del producto son dos atributos de la tabla de dimensiones del producto.
7) ¿Qué es el hecho menos hecho?
Hecho menos hecho es una tabla que no tiene medición de hechos. Contiene sólo las claves de dimensión.
8) ¿Qué es el análisis en memoria?
El análisis en memoria es un proceso de almacenamiento en caché de la base de datos en la RAM.
9) ¿Cuál es la diferencia entre OLTP y OLAP?
abajo esta el diferencia entre OLAP y OLTP:
| OLTP | OLAP |
|---|---|
| OLTP es un sistema transaccional en línea. | OLAP es un proceso de análisis y recuperación de datos en línea. |
| Se caracteriza por una gran cantidad de transacciones cortas en línea. | Se caracteriza por un gran volumen de datos. |
| OLTP utiliza DBMS tradicional. | OLAP utiliza un almacén de datos. |
| Las tablas de la base de datos OLTP están normalizadas. | Las tablas en OLAP no están normalizadas. |
| Su tiempo de respuesta es de un milisegundo. | Su tiempo de respuesta es de segundos a minutos. |
| OLTP está diseñado para operaciones comerciales en tiempo real. | OLAP está diseñado para el análisis de medidas comerciales por categoría y atributos. |
10) ¿Qué es la mesa?
El conjunto de filas y columnas se denomina tabla. Todas y cada una de las columnas tienen un tipo de datos. La tabla contiene datos relacionados en formato tabular.
11) ¿Qué es la columna?
Una columna o campo es una disposición vertical de datos que contienen información relacionada.
12) Definir la escasez de datos
La escasez de datos es un término que se utiliza para indicar la cantidad de datos que tiene para la entidad/dimensión del modelo.
13) ¿Qué es la clave primaria compuesta?
La clave primaria compuesta se refiere al caso en el que se utiliza más de una columna de la tabla como parte de la clave primaria.
14) ¿Qué es la clave principal?
Clave primaria es una columna o grupo de columnas que identifican de manera desigual todas y cada una de las filas de la tabla. El valor de la clave principal no debe ser nulo. Cada tabla debe contener una clave principal.
15) Explicar la clave externa
Clave externa es un grupo de atributos que se utiliza para vincular la tabla principal y la secundaria. El valor de la columna de clave externa, que está disponible en la tabla secundaria, se refiere al valor de la clave principal en la tabla principal.
16) ¿Qué son los metadatos?
Los metadatos describen los datos sobre los datos. Muestra qué tipo de datos se almacenan realmente en el sistema de base de datos.
17) ¿Qué es el mercado de datos?
A data mart Es una versión condensada de un almacén de datos y está diseñada para ser utilizada por un departamento, unidad o conjunto de usuarios específicos de una organización. Por ejemplo, marketing, ventas, recursos humanos o finanzas.
18) ¿Qué es OLTP?
Procesamiento de transacciones en línea, conocido en breve como OLTP, admite aplicaciones orientadas a transacciones en una arquitectura de 3 niveles. OLTP administra las transacciones diarias de una empresa u organización.
19) ¿Cuáles son los ejemplos del sistema OLTP?
Ejemplos de sistema OLTP son:
- Enviando un mensaje de texto
- Añadir un libro al carrito de compras
- Reserva de billetes de avión online
- Banca en línea
- Orden de entrada
20) ¿Qué es la restricción de control?
La restricción de verificación se utiliza para verificar un rango de valores en una columna.
21) ¿Enumere los tipos de normalización?
Los tipos de normalizaciones son: 1) primera forma normal, 2) segunda forma normal, 3) tercera forma normal, 4) cuarta forma boyce-codd y 5) quinta forma normal.
22) ¿Qué es la ingeniería de datos directa?
La ingeniería avanzada es un término técnico utilizado para describir el proceso de traducir automáticamente un modelo lógico en un implemento físico.
23) ¿Qué es PDAP?
Es un cubo de datos que almacena datos a modo de resumen. Ayuda al usuario a analizar datos rápidamente. Los datos en PDAP se almacenan de manera que se puedan realizar informes con facilidad.
24) Explicar el diseño de la base de datos del esquema de copos de nieve.
Un esquema de copo de nieve es una disposición de una tabla de dimensiones y una tabla de hechos. Generalmente, ambas tablas se dividen en tablas de más dimensiones.
25) Explicar el servicio de análisis.
El servicio de análisis brinda una vista combinada de los datos que se utilizan en la minería de datos u OLAP.
26) ¿Qué es el algoritmo de agrupamiento de secuencias?
El algoritmo de agrupamiento de secuencias recopila rutas que son similares o están relacionadas entre sí y secuencias de datos que tienen eventos.
27) ¿Qué son los datos discretos y continuos?
Los datos discretos son datos finitos o definidos, por ejemplo, el género o los números de teléfono. Los datos continuos son datos que cambian de manera continua y ordenada, por ejemplo, la edad.
28) ¿Qué es el algoritmo de series de tiempo?
El algoritmo de series de tiempo es un método para predecir valores continuos de datos en una tabla. Por ejemplo, el desempeño de un empleado puede pronosticar las ganancias o la influencia.
29) ¿Qué es la Inteligencia Empresarial?
BI (Business Intelligence) es un conjunto de procesos, arquitecturas y tecnologías que convierten datos sin procesar en información significativa que impulsa acciones comerciales rentables. Es un conjunto de software y servicios para transformar datos en inteligencia y conocimiento procesables.
30) ¿Qué es el índice de mapa de bits?
Los índices de mapa de bits son un tipo especial de índice de base de datos que utiliza mapas de bits (matrices de bits) para responder consultas mediante la ejecución de operaciones bit a bit.
Preguntas y respuestas de la entrevista sobre modelado de datos para experimentados
31) Explicar el almacenamiento de datos en detalle.
El almacenamiento de datos es un proceso de recopilación y gestión de datos de diversas fuentes. Proporciona información empresarial significativa. El almacenamiento de datos se utiliza normalmente para conectar y analizar datos de fuentes heterogéneas. Es el núcleo del sistema de inteligencia empresarial, que está diseñado para el análisis y la elaboración de informes de datos.
32) ¿Qué es la dimensión basura?
La dimensión basura combina dos o más cardinalidades relacionadas en una sola dimensión. Suelen ser valores booleanos o de bandera.
33) Explicar el esquema de datos.
El esquema de datos es una representación esquemática que ilustra las relaciones y estructuras de los datos.
34) Explique la frecuencia de recopilación de datos.
La frecuencia de recopilación de datos es la tasa de recopilación de datos. También pasa por varias etapas. Estas etapas son: 1) extraer de diversas fuentes, 3) transformar, 4) limpiar y 5) almacenar.
35) ¿Qué es la cardinalidad de la base de datos?
La cardinalidad es un atributo numérico de la relación entre dos entidades o conjuntos de entidades.
36) ¿Cuáles son los diferentes tipos de relaciones cardinales?
Los diferentes tipos de relaciones cardinales clave son:
- Relaciones uno a uno
- Relaciones uno a muchos
- Relaciones de muchos a uno
- Relaciones de varios a varios
37) Defina el factor crítico de éxito y enumere sus cuatro tipos.
El factor crítico de éxito es el resultado favorable de cualquier actividad necesaria para que la organización alcance su objetivo.
Cuatro tipos de factores críticos de éxito son:
- CSF de la industria
- MCA estratégicos
- LCA ambientales
- LCR temporales
38) ¿Qué es la minería de datos?
La minería de datos es una habilidad multidisciplinaria que utiliza aprendizaje automático, estadísticas, inteligencia artificial y tecnología de bases de datos. Se trata de descubrir relaciones insospechadas o previamente desconocidas entre los datos.
39) ¿Cuál es la diferencia entre el esquema Estrella y el esquema Copo de Nieve?
A continuación se muestra una diferencia clave entre Esquema de estrella versus esquema de copo de nieve:
| Esquema de estrella | Esquema de copo de nieve |
|---|---|
| Las jerarquías de las dimensiones se almacenan en la tabla dimensional. | Las jerarquías se dividen en tablas separadas. |
| Contiene una tabla de hechos rodeada de tablas de dimensiones. | Una tabla de hechos rodeada por una tabla de dimensiones que a su vez está rodeada por una tabla de dimensiones |
| En un esquema en estrella, solo una unión crea la relación entre la tabla de hechos y las tablas de dimensiones. | Un esquema de copo de nieve requiere muchas uniones para recuperar los datos. |
| Tiene un diseño de base de datos simple. | Tiene un diseño de base de datos complejo. |
| La estructura de datos y las consultas desnormalizadas también se ejecutan más rápido. | Estructura de datos normalizada. |
| Alto nivel de redundancia de datos | Redundancia de datos de muy bajo nivel |
| Ofrece consultas de mayor rendimiento utilizando Star Join Query Optimization. Las tablas se pueden conectar con múltiples dimensiones. | El esquema de copo de nieve está representado por una tabla de hechos centralizada que es poco probable que se conecte con múltiples dimensiones. |
40) ¿Qué es la relación identificatoria?
La identificación de relaciones entre entidades en DBMS se utiliza para identificar una relación entre dos entidades: 1) entidad fuerte y 2) entidad débil.
41) ¿Qué es una relación autorrecursiva?
La relación recursiva es una columna independiente en una tabla que está conectada a la clave principal de la misma tabla.
42) Explicar el modelado de datos relacionales.
El modelado de datos relacionales es la representación de objetos en una base de datos relacional, que suele estar normalizada.
43) ¿Qué es el análisis de modelos predictivos?
El proceso de validar o probar un modelo que se utilizaría para predecir los resultados de las pruebas y la validación. Se puede utilizar para aprendizaje automático, inteligencia artificial y estadísticas.
44) ¿Cuál es la diferencia entre el modelo de datos lógico y el modelo de datos físicos?
| Modelo de datos lógicos | Modelo de datos físicos |
|---|---|
| Un modelo de datos lógico puede diseñar los requisitos del negocio de manera lógica. | Un modelo de datos físico proporciona información sobre la fuente de la base de datos de destino y sus propiedades. |
| Es responsable de la implementación real de los datos que se almacenan en la base de datos. | Un modelo de datos físico le ayuda a crear un nuevo modelo de base de datos a partir de uno existente y aplicar la restricción de integridad referencial. |
| Contiene una entidad, atributos de clave principal, claves de inversión, clave alternativa, regla, relación comercial, definición, etc. | Un modelo de datos físico contiene una tabla, restricciones de clave, clave única, columnas, clave externa, índices, valores predeterminados, etc. |
45) ¿Cuáles son los diferentes tipos de restricciones?
Un tipo diferente de restricción podría ser única, valores nulos, claves foráneas, clave compuesta o restricción de verificación, etc.
46) ¿Qué es una herramienta de modelado de datos?
Herramienta de modelado de datos es un software que ayuda a construir el flujo de datos y la relación entre datos. Ejemplos de tales herramientas son Borland Together, Altova Base de datos Spy, casewise, Case Studio 2, etc.
47) ¿Qué es un DBMS jerárquico?
En la base de datos jerárquica, los datos del modelo se organizan en una estructura similar a un árbol. Los datos se almacenan en un formato jerárquico y se representan mediante una relación padre-hijo. En los DBMS jerárquicos, el padre puede tener muchos hijos y los hijos solo tienen un padre.
48) ¿Cuáles son las desventajas del modelo de datos jerárquico?
Las desventajas del modelo de datos jerárquico son:
- No es flexible ya que lleva tiempo adaptarse a las necesidades cambiantes del negocio.
- La estructura plantea la cuestión de la comunicación interdepartamental, la comunicación vertical y la comunicación entre agencias.
- El modelo de datos jerárquico puede crear problemas de desunión.
49) Explicar el enfoque impulsado por procesos del modelado de datos.
El enfoque basado en procesos utilizado en el modelado de datos sigue un método paso a paso sobre la relación entre el modelo entidad-relación y el proceso organizacional.
50) ¿Cuáles son las ventajas de utilizar el modelado de datos?
Las ventajas de utilizar el modelado de datos en el almacenamiento de datos son:
- Le ayuda a gestionar los datos comerciales normalizándolos y definiendo sus atributos.
- El modelado de datos integra los datos de varios sistemas para reducir la redundancia de datos.
- Permite crear un diseño de base de datos eficiente.
- El modelado de datos ayuda al departamento de organización a funcionar como un equipo.
- Facilita el acceso a los datos con facilidad.
51) ¿Cuáles son las desventajas de utilizar el modelado de datos?
Las desventajas de utilizar el modelado de datos son:
- Tiene menos independencia estructural.
- Puede hacer que el sistema sea complejo.
52) ¿Qué es el índice?
El índice se utiliza para una columna o grupo de columnas para recuperar datos rápidamente.
53) ¿Cuáles son las características de un modelo de datos lógico?
Las características del modelo de datos lógico son:
- Describe las necesidades de datos para un solo proyecto, pero podría integrarse con otros modelos de datos lógicos según el alcance del proyecto.
- Diseñado y desarrollado independientemente del DBMS.
- Los atributos de datos tendrán tipos de datos con precisiones y longitud exactas.
- Los procesos de normalización del modelo, que generalmente se aplican habitualmente hasta 3NF.
54) ¿Cuáles son las características del modelo de datos físicos?
Las características del modelo de datos físicos son:
- El modelo de datos físicos describe la necesidad de datos para un solo proyecto o aplicación. Puede integrarse con otros modelos de datos físicos según el alcance del proyecto.
- El modelo de datos contiene relaciones entre tablas que abordan la cardinalidad y la nulidad de las relaciones.
- Desarrollado para una versión específica de un DBMS, ubicación, almacenamiento de datos o tecnología que se utilizará en el proyecto.
- Las columnas deben tener tipos de datos exactos, longitudes asignadas y valores predeterminados.
- Se definen claves primarias y foráneas, vistas, índices, perfiles de acceso, autorizaciones, etc.
55) ¿Cuáles son los dos tipos de técnicas de modelado de datos?
Dos tipos de técnicas de modelado de datos son: 1) modelo entidad-relación (E-R) y 2) UML (Lenguaje de modelado unificado).
56) ¿Qué es UML?
UML (Lenguaje de modelado unificado) es un lenguaje de modelado de desarrollo de bases de datos de propósito general en el campo de la ingeniería de software. La intención principal es proporcionar una forma generalizada de visualizar el diseño del sistema.
57) Explicar el modelo de base de datos orientada a objetos.
El modelo de base de datos orientada a objetos es una colección de objetos. Estos objetos pueden tener características y métodos asociados.
58) ¿Qué es un modelo de red?
Es un modelo que se basa en un modelo jerárquico. Permite que más de una relación vincule registros, lo que indica que tiene múltiples registros. Es posible construir un conjunto de registros primarios y secundarios. Cada registro puede pertenecer a múltiples conjuntos que permiten realizar relaciones complejas entre tablas.
59) ¿Qué es el hash?
Hashing es una técnica que se utiliza para buscar todos los valores del índice y recuperar los datos deseados. Ayuda a calcular la ubicación directa de los datos que se registran en el disco sin utilizar la estructura del índice.
60) ¿Qué son las claves empresariales o naturales?
Las claves comerciales o naturales son campos que identifican de forma única a una entidad. Por ejemplo, el ID del cliente, el número de empleado, el correo electrónico, etc.
61) ¿Qué es la clave compuesta?
Cuando se utiliza más de un campo para representar una clave, se denomina clave compuesta.
62) ¿Cuál es la primera forma normal?
La primera forma normal o 1NF es una propiedad de una relación disponible en un sistema de gestión de bases de datos relacionales. Cualquier relación se denomina primera forma normal si el dominio de cada atributo contiene valores que son atómicos. Contiene un valor de ese dominio.
63) ¿Cuál es la diferencia entre clave primaria y clave externa?
| Clave primaria | Clave externa |
|---|---|
| La clave principal le ayuda a identificar de forma única un registro en la tabla. | La clave externa es un campo de la tabla que es la clave principal de otra tabla. |
| La clave principal nunca acepta valores nulos. | Una clave externa puede aceptar múltiples valores nulos. |
| La clave principal es un índice agrupado y los datos de la tabla DBMS están organizados físicamente en la secuencia del índice agrupado. | Una clave externa no puede crear automáticamente un índice, ya sea agrupado o no agrupado. Sin embargo, puede crear un índice manualmente en la clave externa. |
| Puede tener la única clave principal en una tabla. | Puede tener varias claves foráneas en una tabla. |
64) ¿Cuáles son los requisitos de la segunda forma normal?
Los requisitos de la segunda forma normal son:
- Debería estar en primera forma normal.
- No contiene ningún atributo no principal, que dependa funcionalmente de cualquier subconjunto de clave candidata de la relación de tabla.
65) ¿Cuáles son las reglas para la tercera forma normal?
Las reglas para la tercera forma normal son:
- Debería estar en segunda forma normal.
- No tiene dependencias funcionales transitivas.
66) ¿Cuál es la importancia de utilizar claves?
- Las claves le ayudan a identificar cualquier fila de datos en una tabla. En una aplicación del mundo real, una tabla podría contener miles de registros.
- Las claves garantizan que pueda identificar de forma única un registro de tabla a pesar de estos desafíos.
- Le permite establecer una relación e identificar la relación entre tablas.
- Ayudarle a hacer cumplir la identidad y la integridad en la relación.
67) ¿Qué es una clave sustituta?
Una clave artificial que tiene como objetivo identificar de forma única cada registro se denomina clave sustituta. Este tipo de claves son únicas porque se crean cuando no se tiene ninguna clave primaria natural. No dan ningún significado a los datos de la tabla. La clave sustituta suele ser un número entero.
68) Explica la clave alternativa en detalle
La clave alternativa es una columna o grupo de columnas en una tabla que identifica de forma única cada fila de esa tabla. Una tabla puede tener varias opciones para una clave principal, pero solo una puede establecerse como clave principal. Todas las claves que no son clave principal se denominan clave alternativa.
69) ¿Qué es la cuarta forma normal en DBMS?
La cuarta forma normal es un nivel de normalización de la base de datos en el que no debe haber ninguna dependencia no trivial que no sea la clave candidata.
70) ¿Qué es un sistema de gestión de bases de datos?
Sistema de administración de base de datos o DBMS es un software para almacenar y recuperar datos del usuario. Consiste en un grupo de programas que manipulan la base de datos.
71) ¿Cuál es la regla de la quinta forma normal?
Una mesa esta en 5th forma normal solo si está en 4th forma normal y no se puede descomponer en ningún número de tablas más pequeñas sin pérdida de datos.
72) ¿Qué es la normalización?
Normalización es una técnica de diseño de bases de datos que organiza tablas de una manera que reduce la redundancia y la dependencia de los datos. Divide tablas más grandes en tablas más pequeñas y las vincula mediante relaciones.
73) Explicar las características de un sistema gestor de bases de datos.
- Proporciona seguridad y elimina la redundancia.
- Naturaleza autodescriptiva del sistema de base de datos.
- Aislamiento entre programas y abstracción de datos
- Soporte de múltiples vistas de datos.
- Intercambio de datos y procesamiento de transacciones multiusuario.
- DBMS permite que las entidades y las relaciones entre ellas formen tablas.
- Sigue el concepto ACID (Atomicidad, consistencia, aislamiento y durabilidad).
- DBMS admite un entorno multiusuario que permite a los usuarios acceder, acceder y manipular datos en paralelo.
74) Enumere el software DBMS más popular
Popular software SGBD :
- MySQL
- Microsoft Acceda a
- Oracle
- PostgreSQL
- base de datos
- FoxPro
- SQLite
- IBM DB2
- Microsoft SQL Server.
75) Explica el concepto de RDBMS.
Sistema de gestión de bases de datos relacionales es un software que se utiliza para almacenar datos en forma de tablas. En este tipo de sistema, los datos se gestionan y almacenan en filas y columnas, lo que se conoce como tuplas y atributos. RDBMS es un potente sistema de gestión de datos y se utiliza ampliamente en todo el mundo.
76) ¿Cuáles son las ventajas del modelo de datos?
Las ventajas del modelo de datos son:
- El objetivo principal del diseño de un modelo de datos es garantizar que los objetos de datos ofrecidos por el equipo funcional estén representados con precisión.
- El modelo de datos debe ser lo suficientemente detallado como para usarlo en la construcción de la base de datos física.
- La información del modelo de datos se puede utilizar para definir la relación entre tablas, claves primarias y externas y procedimientos almacenados.
- El modelo de datos ayuda a las empresas a comunicarse dentro y entre organizaciones.
- El modelo de datos ayuda a documentar las asignaciones de datos en el proceso ETL
- Ayuda a reconocer fuentes correctas de datos para poblar el modelo.
77) ¿Cuáles son las desventajas del modelo de datos?
Las desventajas del modelo de datos son:
- Para desarrollar un modelo de datos, se deben conocer las características físicas almacenadas de los datos.
- Se trata de un sistema de navegación que genera un desarrollo y gestión de aplicaciones complejas, por lo que requiere conocimiento de la verdad biográfica.
- Incluso los cambios más pequeños realizados en la estructura requieren modificaciones en toda la aplicación.
- No existe un conjunto de lenguajes de manipulación de datos en DBMS.
78) Explica varios tipos de tablas de hechos.
Hay tres tipos de tablas de hechos:
- Aditivo: Es una medida que se suma a cualquier dimensión.
- No aditivo: Es una medida que no se puede agregar a ninguna dimensión.
- Semiaditivo: Es una medida que se puede agregar a algunas dimensiones.
79) ¿Qué es la tabla agregada?
La tabla agregada contiene datos agregados que se pueden calcular usando funciones como: 1) Promedio 2) MAX, 3) Recuento, 4) SUMA, 5) SUMA y 6) MIN.
80) ¿Qué es la dimensión confirmada?
Una dimensión conformada es una dimensión que está diseñada de manera que pueda usarse en muchas tablas de hechos en diversas áreas de un almacén de datos.
81) Enumere los tipos de jerarquías en el modelado de datos
Hay dos tipos de jerarquías: 1) Jerarquías basadas en niveles y 2) Jerarquías padre-hijo.
82) ¿Cuál es la diferencia entre un data mart y un data warehouse?
Aquí está el principal diferencia entre data mart y data warehouse:
| mercado de datos | Almacén de datos |
|---|---|
| Data Mart se centra en un único área temática de negocio. | El almacén de datos se centra en múltiples áreas de negocio. |
| Se utiliza para tomar decisiones tácticas para el crecimiento empresarial. | Ayuda a los empresarios a tomar una decisión estratégica. |
| El data mart sigue el modelo ascendente | El almacén de datos sigue un modelo de arriba hacia abajo |
| La fuente de datos proviene de una fuente de datos. | La fuente de datos proviene de más de una fuente de datos heterogénea. |
83) ¿Qué es XMLA?
XMLA es un análisis XML que se considera estándar para acceder a datos en Procesamiento analítico en línea (OLAP).
84) Explica la dimensión basura
La dimensión basura ayuda a almacenar datos. Se utiliza cuando los datos no son adecuados para almacenarse en el esquema.
85) Explicar la replicación de datos encadenados.
La situación en la que un nodo secundario selecciona el objetivo mediante el tiempo de ping o cuando el nodo más cercano es secundario, se denomina replicación de datos encadenados.
86) Explicar el almacenamiento de datos virtuales
Un almacén de datos virtual ofrece una visión colectiva de los datos completos. Un almacén de datos virtual no tiene datos históricos. Se considera un modelo de datos lógico que tiene metadatos.
87) Explicar la instantánea del almacén de datos.
Snapshot es una visualización completa de los datos en el momento en que comienza el proceso de extracción de datos.
88) ¿Qué es un extracto bidireccional?
La capacidad del sistema para extraer, limpiar y transferir datos en dos direcciones se denomina extracción direccional.
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