Big Data

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¿Cuál de las cinco "Vs" del Big Data se refiere específicamente a la capacidad de transformar los datos en conocimiento mediante modelos estadísticos y algoritmos para descubrir significados ocultos?. Velocidad. Valor. Veracidad. Volumen.

De acuerdo con la clasificación por estructura, ¿cómo se definen los datos almacenados en formatos como XML, HTML o JSON?. Semiestructurados. No estructurados. Multiestructurados. Estructurados.

¿Qué tecnología de Big Data utiliza un modelo de programación basado en iteraciones sobre datos de entrada y la construcción de pares clave-valor?. Cassandra. MapReduce. Storm. Hive.

¿Cuál es el objetivo principal del proyecto ABIDE lanzado por la Agencia de Defensa Europea (EDA)?. Crear una plataforma de reclutamiento basada en perfiles de redes sociales. Mejorar el rendimiento de sistemas C4ISR mediante Big Data e IA para el apoyo a la toma de decisión. Desarrollar exoesqueletos para combatientes a pie. Sustituir por completo al personal humano en la gestión de la información.

Dentro del ciclo de Big Data, ¿en qué fase se someten los datos a algoritmos como 'machine learning' para extraer información valiosa?. Obtención. Preparación de los datos. Transformación y análisis. Publicación.

¿Cuál es el propósito del Proyecto Z liderado por el Ejército de los Estados Unidos?. Detectar objetos automáticamente en imágenes satelitales mediante radar. Predecir desastres naturales para misiones de ayuda humanitaria. Analizar perfiles en redes sociales para identificar y reclutar futuros soldados. Gestionar el inventario de repuestos de aeronaves en tiempo real.

En el ciclo de Big Data, ¿cuál es el propósito fundamental de la fase de 'Preparación de los datos'?. Recopilar datos de fuentes heterogéneas como sensores o redes sociales. Trasladar los datos recolectados al formato más adecuado para su procesamiento. Presentar informes y gráficos al usuario final. Extraer información valiosa mediante técnicas de aprendizaje automático.

Dentro de las iniciativas de la OTAN, ¿qué capacidad específica se está desarrollando para entender percepciones y comportamientos a partir de fuentes públicas como redes sociales y medios de streaming?. Information Environment Assessment (IEA). ACT Innovation Hub. TIDE Sprint. BIDADEMS.

En el contexto de la logística militar, ¿cuál es la principal diferencia entre la logística preventiva y la logística predictiva según el estudio?. La preventiva es exclusiva del entorno civil y la predictiva del entorno militar. La logística predictiva solo se aplica a buques de la armada. La preventiva se basa en planes fijos de inspección y la predictiva usa analítica avanzada para predecir fallos. La logística preventiva utiliza sensores RFID y la predictiva no los utiliza.

El programa francés ARTEMIS, en su fase actual, incluye líneas de investigación prioritarias. ¿Cuál de las siguientes es una de ellas?. Detección de objetos en imágenes satelitales y mantenimiento de equipos en operaciones. Creación de una red social exclusiva para soldados franceses. Desarrollo de nuevos combustibles biológicos. Automatización total de la administración financiera del Ministerio.

¿Qué desafío del Big Data se menciona como crítico debido a que los repositorios de datos confidenciales son objetivos prioritarios para ataques externos?. Datos multi-estructurados. Potencia de procesamiento. Regulaciones y reglamentos. Ciberseguridad.

En el contexto de la OTAN, ¿qué evento organiza la agencia ACT para promocionar la innovación y el desarrollo rápido de capacidades CIS en entornos de coalición?. Argus. TIDE Sprint. Artemis. BIDADEMS.

¿Cuál es el objetivo principal de la capacidad 'Information Environment Assessment' (IEA) impulsada por la OTAN?. Automatizar el mantenimiento predictivo de vehículos terrestres. Gestionar el despliegue físico de sensores en el campo de batalla. Sustituir a los analistas humanos en la toma de decisiones estratégicas. Evaluar percepciones y comportamientos a partir de información pública y redes sociales.

¿Qué beneficio aporta el Big Data al escenario de Inteligencia en Ciberseguridad según el estudio?. Elimina la necesidad de usar firewalls físicos en los CIS desplegables. Permite el borrado automático de todos los logs de red para ahorrar espacio. Mejora la conciencia situacional para identificar vulnerabilidades y atacantes. Garantiza el cumplimiento automático del Reglamento General de Protección de Datos.

¿Qué es Big Data?. Son bases de datos que contienen presupuestos de cantidades muy elevadas, por ejemplo, en ministerios o universidades. Es la tecnología que permite incluir la notación de cifras de 64 bits. Son las herramientas que permiten visualizar los datos en pantalla con mejor resolución para personas que tienen problemas de visión. Es un conjunto de datos masivos, demasiado complejos o que cambian con demasiada rapidez para ser analizados manualmente o con métodos tradicionales.

¿Qué simbolizan las 5 Vs en la tecnología Big Data?. Volumen, Velocidad, Variedad, Veracidad y Valor. Velocidad, Variedad, Vulnerabilidad, Veracidad y Volumen. Variedad, Velocidad, Versatilidad, Volumen y Vulnerabilidad. Volumen, Versatilidad, Variedad, Velocidad y Veracidad.

¿Qué son los datos estructurados?. Son datos que tienen cierta estructura flexible y metadatos definidos, como XML, HTML, JSON y las hojas de cálculo (Excel, CSV...). Son datos definidos por su formato, tamaño y longitud. Son datos que contienen información personal. Son datos sin formato específico, como ficheros de texto (Word, PDF, correos electrónicos...) o contenido multimedia.

¿Qué son los datos semiestructurados?. Son datos que tienen cierta estructura flexible y metadatos definidos, como XML, HTML, JSON y las hojas de cálculo (Excel, CSV...). Son datos definidos por su formato, tamaño y longitud. Son datos que contienen información personal. Son datos sin formato específico, como ficheros de texto (Word, PDF, correos electrónicos...) o contenido multimedia.

¿Qué son los datos NO estructurados?. Son datos que tienen cierta estructura flexible y metadatos definidos, como XML, HTML, JSON y las hojas de cálculo (Excel, CSV...). Son datos definidos por su formato, tamaño y longitud. Son datos que contienen información personal. Son datos sin formato específico, como ficheros de texto (Word, PDF, correos electrónicos...) o contenido multimedia.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones NO es una ventaja de la tecnología Big Data respecto a las tecnologías de tratamiento de datos tradicionales?. El Big Data permite que todos los datos puedan ser almacenados en un solo repositorio. La tecnología Big Data ocupa mucho menos espacio de almacenamiento en los servidores que las tecnologías tradicionales. Big Data trabaja con tecnologías no relacionales (NoSQL). Las relaciones entre datos se crean en función de las necesidades del momento. La tecnología Big Data está orientada al procesamiento en tiempo real y sobre flujos de datos continuos.

¿En qué consiste el proyecto CESADAR?. Es un proyecto español que usa tecnología Big Data y se trata de un sistema centralizado creado por la empresa Arisnova y explotado por Navantia, en el que se reciben los datos registrados en los buques para su explotación. Se usa para un análisis predictivo. Con este sistema se consigue adelantarse y prevenir averías, entre otras cosas. Es un proyecto de los Estados Unidos que usa la tecnología Big Data para controlar los horarios laborales de los miembros del ejército. Es un sistema que utiliza el ejército de la India para mejorar el cifrado de sus comunicaciones mediante el uso de tecnología Big Data. Es un proyecto subvencionado por el Ministerio de Pesca y Agricultura para detectar las zonas con mayores bancos de peces mediante el análisis de las capturas utilizando tecnología Big Data.

¿Qué nos aporta la tecnología Big Data en relación a la evaluación del entorno social?. Permite analizar grandes volúmenes de datos públicos procedentes de webs, redes sociales y medios, transformándolos en conocimiento útil para detectar tendencias, medir la efectividad de mensajes y anticipar comportamientos, aunque con el riesgo de desinformación. Impulsa el mantenimiento preventivo y predictivo mediante sensores y modelos analíticos que reducen costes, mejoran la disponibilidad de activos y optimizan decisiones. Facilita la recopilación, análisis y visualización de datos sobre personas, recursos, tráfico y riesgos, mejorando la respuesta en desastres. Mejora la conciencia situacional respecto a la seguridad de nuestras redes y sistemas informáticos. Identifica vulnerabilidades, atacantes y posibles contramedidas.

¿Qué nos aporta la tecnología Big Data en relación a la logística?. Permite analizar grandes volúmenes de datos públicos procedentes de webs, redes sociales y medios, transformándolos en conocimiento útil para detectar tendencias, medir la efectividad de mensajes y anticipar comportamientos, aunque con el riesgo de desinformación. Impulsa el mantenimiento preventivo y predictivo mediante sensores y modelos analíticos que reducen costes, mejoran la disponibilidad de activos y optimizan decisiones. Facilita la recopilación, análisis y visualización de datos sobre personas, recursos, tráfico y riesgos, mejorando la respuesta en desastres. Mejora la conciencia situacional respecto a la seguridad de nuestras redes y sistemas informáticos. Identifica vulnerabilidades, atacantes y posibles contramedidas.

¿Qué nos aporta la tecnología Big Data en relación a la asistencia humanitaria y rescate?. Permite analizar grandes volúmenes de datos públicos procedentes de webs, redes sociales y medios, transformándolos en conocimiento útil para detectar tendencias, medir la efectividad de mensajes y anticipar comportamientos, aunque con el riesgo de desinformación. Impulsa el mantenimiento preventivo y predictivo mediante sensores y modelos analíticos que reducen costes, mejoran la disponibilidad de activos y optimizan decisiones. Facilita la recopilación, análisis y visualización de datos sobre personas, recursos, tráfico y riesgos, mejorando la respuesta en desastres. Mejora la conciencia situacional respecto a la seguridad de nuestras redes y sistemas informáticos. Identifica vulnerabilidades, atacantes y posibles contramedidas.

¿Qué nos aporta la tecnología Big Data en relación a la ciberseguridad?. Permite analizar grandes volúmenes de datos públicos procedentes de webs, redes sociales y medios, transformándolos en conocimiento útil para detectar tendencias, medir la efectividad de mensajes y anticipar comportamientos, aunque con el riesgo de desinformación. Impulsa el mantenimiento preventivo y predictivo mediante sensores y modelos analíticos que reducen costes, mejoran la disponibilidad de activos y optimizan decisiones. Facilita la recopilación, análisis y visualización de datos sobre personas, recursos, tráfico y riesgos, mejorando la respuesta en desastres. Mejora la conciencia situacional respecto a la seguridad de nuestras redes y sistemas informáticos. Identifica vulnerabilidades, atacantes y posibles contramedidas.