DAM Digitalización aplicada PACs

¿Cuáles son los procesos comunes que afectan a los sectores empresariales con la transformación digital?. Formación y toma de conciencia de los trabajadores. Digitalizar los documentos de la empresa. Gestión de stock y almacén. Apoyo a servicios comunitarios. Optimizar la gestión del talento humano. Sostenibilidad.

Relaciona cada Revolución Industrial con su principal característica. Transformación agraria hacia una economía industrializada. Aumento en la eficiencia y productividad industrial. Transformación digital de la economía.

La capa de percepción utiliza sensores capaces de detectar cambios en el entorno y convertir estas variaciones en señales que pueden ser interpretados por la red. Verdadero. Falso.

¿Cuáles son las principales funciones que se llevan a cabo en la capa de transmisión?. Cifrado. Seguridad. Gestión de red. Autenticación y autorización.

¿Qué capa procesa y utiliza los datos recibidos de las capas inferiores para tomar decisiones y ejecutar las acciones oportunas?. Capa de aplicación. Capa de transmisión. Capa de percepción. Capa de Superman.

Las tecnologías de información (IT) son las tecnologías utilizadas para recopilar, procesar, almacenar y distribuir información, también conocidas como tecnologías de digitalización en planta. Verdadero. Falso.

¿Cuáles son los principales componentes de las tecnologías de la información en los sistemas productivos?. Seguridad operativa. Sistemas de gestión de datos. Infraestructura de hardware y software. Sistemas de control industrial. Interfaces hombre-máquina. Aplicaciones empresariales.

Relaciona cada concepto con su descripción correspondiente: Ambas tecnologías manejan datos, pero en contextos diferentes: IT se enfoca en datos empresariales y OT en datos de producción. La convergencia entre IT y OT permite que la gestión empresarial sea más eficiente gracias a la interconexión entre dispositivos y sistemas. La colaboración entre los equipos de IT y OT es esencial para implementar correctamente todo el ecosistema tecnológico en la organización. Ambas tecnologías buscan mejorar la eficiencia, con IT enfocándose en datos y OT en la producción.

Relaciona cada concepto con su descripción correspondiente: La conexión entre IT y OT permite una mayor capacidad de adaptación de la producción a las demandas del mercado. La personalización de productos y servicios, junto con una comunicación más fluida, mejora la satisfacción del cliente. Un trabajo conjunto entre IT y OT es esencial para minimizar las amenazas cibernéticas y reducir riesgos. Ambas tecnologías buscan mejorar la eficiencia, con IT enfocándose en datos y OT en la producción.

¿Qué cambios ha provocado la transformación digital en la estructura organizativa de las empresas?. La creación de nuevos departamentos como desarrollo de software, gestión de datos, y seguridad en la información. La desaparición de los responsables de tecnología de la información (CTO/CIO). La eliminación de los departamentos tradicionales como recursos humanos y marketing. La centralización de todas las operaciones en un único departamento sin responsables máximos.

¿Cuáles son algunas de las ventajas que supone la transformación de una empresa clásica a una digitalizada?. Aumento en los costos de infraestructura. Mejora en la eficiencia operativa. Mayor agilidad y velocidad en la toma de decisiones. Mejora en la experiencia del cliente.

¿Cuáles son algunas de las ventajas que supone la transformación de una empresa clásica a una digitalizada?. Reducción de costes. Innovación continua. Reducción del acceso a nuevos mercados. Mejora en la experiencia del cliente.

¿Cuáles de las siguientes son características de las tecnologías habilitadoras digitales (THD)?. Escalabilidad. Creatividad. Sostenibilidad. Analítica avanzada. Ahorro. Innovación.

Indica cada ejemplo con qué tipo de riesgo se relaciona. Generación de residuos electrónicos. Resistencia al cambio. Establecimientos de monopolios tecnológicos.

Las tecnologías habilitadoras digitales (THD) proporcionan la tecnología necesaria para adaptarse a la industria 4.0, impulsando avances significativos en áreas como la manufactura, la salud, la energía, la agricultura o la movilidad, entre otras. Verdadero. Falso.

Indica cómo pueden ser los datos en las tecnologías de procesamiento masivo de datos e información. Semiestructurados. Estructurados. No estructurados. Complejos. En papiroflexia.

¿En qué pilar no se basa la ciberseguridad?. Detección. Prevención. Eficacia.

La nube permite a los usuarios acceder desde cualquier lugar dispositivo con conexión a Internet a una gran variedad de recursos. Verdadero. Falso.

¿Cuál es la función del proveedor de Internet en el protocolo básico de funcionamiento en la nube?. Convertir los datos en información y enviarlos de vuelta al usuario. Garantizar que el dispositivo del usuario tenga suficiente capacidad de almacenamiento. Procesar y almacenar los datos en el dispositivo del usuario. Llevar los datos desde el dispositivo del usuario hasta el servidor de destino.

Los proveedores de servicios en la nube se clasifican en distintos niveles de prestación de servicios. Relaciona cada nivel con su definición. Los usuarios pueden acceder a estos recursos y utilizarlos según sea necesario, pagando solo por lo que consumen. Se proporciona al usuario aplicaciones bajo suscripción. Los usuarios pueden acceder a estas aplicaciones desde cualquier dispositivo con conexión a internet. Comparte recursos y ofrece servicios al público a través de Internet. No se comparte y ofrece servicios a través de una red interna privada, normalmente hospedada en el entorno local.

Un sistema de cloud computing permite realizar una amplia variedad de trabajos y tareas en diversas industrias. ¿Cuáles de los siguientes son posibles usos de la nube?. Almacenamiento y gestión de datos. Aplicaciones web y móviles. Streaming y contenidos multimedia. Herramientas para empresas. Que llueva más.

¿Cuál de las siguientes opciones describe una ventaja del uso de la nube en las empresas?. Reduce la capacidad de las empresas para escalar sus operaciones de manera flexible. Limita el acceso de los empleados a los recursos desde fuera de la oficina. Requiere que las empresas compren y mantengan servidores físicos para su almacenamiento de datos. Permite a las empresas pagar solo por los recursos que consumen, ahorrando en costos de infraestructura.

El edge computing y el cloud computing ofrecen el mismo tiempo de respuesta, ya que ambos procesan los datos en ubicaciones centrales remotas. Verdadero. Falso.

La latencia es el tiempo en el que la información tarda en ir al servidor. Verdadero. Falso.

La relación entre el edge computing y la nube es complementaria y sinérgica. ¿Cuáles de las siguientes opciones describen correctamente la relación entre edge computing y cloud computing?. Edge computing complementa la nube ofreciendo procesamiento más cercano al usuario final. Edge computing distribuye datos entre dispositivos, lo que disminuye el riesgo de ciberataques. Cloud computing es ideal para aplicaciones que requieren respuestas en tiempo real y baja latencia. La nube se utiliza para tareas que requieren grandes cantidades de datos y procesamiento intensivo. Edge computing disminuye el tiempo de respuesta al procesar datos en centros cercanos al usuario. Edge computing aumenta la necesidad de transferir todos los datos a la nube, elevando los costos de ancho de banda.

Las tecnologías de edge, fog y mist computing no están concebidas como alternativas a la informática en la nube, sino más bien como un complemento que persigue, fundamentalmente, la optimización del rendimiento. Relaciona las descripciones con su correcta aplicación. Mejora la velocidad y el rendimiento del transporte de datos. Por otro lado, aumenta la seguridad, pues los datos viajan menos por la red. Los conjuntos de datos que requieren algoritmos muy sofisticados se manejan mejor en la nube, mientras que los procesos analíticos más simples se mantienen mejor en el borde. El objetivo principal es reducir la latencia y mejorar el rendimiento. Es útil en aplicaciones donde se requiere una respuesta rápida, como en IoT, la industria 4.0, la conducción autónoma y la salud conectada, entre otros. Se centra en la ejecución de algoritmos de inteligencia artificial y machine learning en los propios dispositivos finales. Es particularmente útil en aplicaciones donde la conectividad a la nube puede ser intermitente o costosa.

El uso de recursos en la nube ofrece una serie de beneficios para las organizaciones en comparación con la infraestructura tradicional de TI (tecnologías de la información). ¿Cuáles de las siguientes opciones representan ventajas del uso de recursos en la nube en comparación con la infraestructura tradicional de TI?. Rápida implementación de aplicaciones y servicios. Medidas avanzadas de seguridad, como cifrado y autenticación multifactor. Mayor carga administrativa en mantenimiento de hardware. Respaldo y recuperación de datos automáticos.

El uso de recursos en la nube ofrece una serie de beneficios para las organizaciones en comparación con la infraestructura tradicional de TI (tecnologías de la información). ¿Cuáles de las siguientes opciones representan ventajas del uso de recursos en la nube en comparación con la infraestructura tradicional de TI?. Mayor riesgo de pérdida de datos en caso de fallos. Alta fiabilidad garantizada por la especialización de los proveedores. Menor flexibilidad en la adopción de nuevas tecnologías. Actualizaciones automáticas gestionadas por el proveedor.

Existen distintas clasificaciones o catalogaciones de la inteligencia artificial. Selecciona la correspondiente descripción para: Inteligencia artificial débil. Sistemas diseñados y entrenados para realizar tareas específicas. Asistentes virtuales, sistemas de recomendación, sistemas de filtrado de spam de correo electrónico, o algoritmos de reconocimiento de voz o de reconocimiento facial. Tendría la capacidad de entender, aprender y aplicar conocimientos de una manera general, de una forma similar a como lo hace un ser humano. Se basa en modelos matemáticos y métodos computacionales que intentan emular el aprendizaje y el procesamiento de información de manera similar a cómo lo hacen los sistemas biológicos, particularmente el cerebro humano. Utiliza representaciones explícitas y formales de conceptos y las relaciones existentes entre ellos empleando redes semánticas, ontologías y sistemas basados en reglas.

Existen distintas clasificaciones o catalogaciones de la inteligencia artificial. Selecciona la correspondiente descripción para: Inteligencia artificial fuerte. Puede manejar grandes cantidades de datos y adaptarse a nuevas situaciones sin la necesidad de una programación explícita y detallada de reglas. Asistentes virtuales, sistemas de recomendación, sistemas de filtrado de spam de correo electrónico, o algoritmos de reconocimiento de voz o de reconocimiento facial. Tendría la capacidad de entender, aprender y aplicar conocimientos de una manera general, de una forma similar a como lo hace un ser humano. Podría tener una conversación significativa sobre cualquier tema, tanto técnico como filosófico, mostrando una comprensión profunda; sería capaz de llevar a cabo investigaciones científicas avanzadas, formulando hipótesis y llevando a cabo experimentos; y podría también adaptarse a nuevos entornos y tareas sin necesidad de sufrir una reprogramación específica. Utiliza representaciones explícitas y formales de conceptos y las relaciones existentes entre ellos empleando redes semánticas, ontologías y sistemas basados en reglas.

Existen distintas clasificaciones o catalogaciones de la inteligencia artificial. Selecciona la correspondiente descripción para: Inteligencia artificial simbólica. Puede manejar grandes cantidades de datos y adaptarse a nuevas situaciones sin la necesidad de una programación explícita y detallada de reglas. Asistentes virtuales, sistemas de recomendación, sistemas de filtrado de spam de correo electrónico, o algoritmos de reconocimiento de voz o de reconocimiento facial. Representación explícita del conocimiento, razonamiento basado en reglas, transparencia y comprensibilidad, o manipulación de lenguajes naturales. Podría tener una conversación significativa sobre cualquier tema, tanto técnico como filosófico, mostrando una comprensión profunda; sería capaz de llevar a cabo investigaciones científicas avanzadas, formulando hipótesis y llevando a cabo experimentos; y podría también adaptarse a nuevos entornos y tareas sin necesidad de sufrir una reprogramación específica. Utiliza representaciones explícitas y formales de conceptos y las relaciones existentes entre ellos empleando redes semánticas, ontologías y sistemas basados en reglas.

Existen distintas clasificaciones o catalogaciones de la inteligencia artificial. Selecciona la correspondiente descripción para: Inteligencia artificial subsimbólica. Puede manejar grandes cantidades de datos y adaptarse a nuevas situaciones sin la necesidad de una programación explícita y detallada de reglas. Se basa en modelos matemáticos y métodos computacionales que intentan emular el aprendizaje y el procesamiento de información de manera similar a cómo lo hacen los sistemas biológicos, particularmente el cerebro humano. Representación explícita del conocimiento, razonamiento basado en reglas, transparencia y comprensibilidad, o manipulación de lenguajes naturales. Podría tener una conversación significativa sobre cualquier tema, tanto técnico como filosófico, mostrando una comprensión profunda; sería capaz de llevar a cabo investigaciones científicas avanzadas, formulando hipótesis y llevando a cabo experimentos; y podría también adaptarse a nuevos entornos y tareas sin necesidad de sufrir una reprogramación específica. Utiliza representaciones explícitas y formales de conceptos y las relaciones existentes entre ellos empleando redes semánticas, ontologías y sistemas basados en reglas.

La evolución histórica de la inteligencia artificial (IA) es un viaje fascinante a través de décadas de investigación, descubrimientos y avances tecnológicos. A continuación, relaciona cada etapa con su correspondiente hallazgo. Décadas de 1940 y 1950. Década de 1950. Década de 1960 y 1970. Década de 1980.

La evolución histórica de la inteligencia artificial (IA) es un viaje fascinante a través de décadas de investigación, descubrimientos y avances tecnológicos. A continuación, relaciona cada etapa con su correspondiente hallazgo. Década de 1990. Década de 2000. Década de 2010. Década de 2020.

La minería de datos, conocida también como data mining, es el proceso de descubrir patrones, tendencias y relaciones significativas en grandes conjuntos de datos mediante el uso de técnicas estadísticas, matemáticas y de inteligencia artificial. Este proceso implica el análisis de datos desde diferentes perspectivas y la conversión de estos datos en información útil para la toma de decisiones. Indica el orden de las etapas a seguir en el proceso de minería de datos. Recolección y preparación de datos. Transformación de datos. Modelado y análisis. Evaluación e interpretación. Despliegue y uso de resultados.

La minería de datos, conocida también como data mining, es el proceso de descubrir patrones, tendencias y relaciones significativas en grandes conjuntos de datos mediante el uso de técnicas estadísticas, matemáticas y de inteligencia artificial. Este proceso implica el análisis de datos desde diferentes perspectivas y la conversión de estos datos en información útil para la toma de decisiones. Relaciona cada técnica en minería de datos con su descripción. Clasificación. Clustering. Regresión. Análisis de asociación. Detección de anomalías.

Tanto el aprendizaje automático como el aprendizaje profundo necesitan gran cantidad de datos para aprender y mejorar de los errores cometidos. Es un proceso de entrenamiento infinito con el que se busca la mejora continua. Este entrenamiento o aprendizaje presenta tres enfoques distintos. Relaciona cada aprendizaje con su descripción. Aprendizaje supervisado. Aprendizaje no supervisado. Aprendizaje por refuerzo.

La inteligencia artificial tiene aplicaciones amplias y diversas en distintos sectores productivos. Relaciona las funciones con las áreas donde se está utilizando la IA. Diagnóstico y tratamiento. Detección de fraude. Automatización de procesos. Optimización de rutas.

La inteligencia artificial tiene aplicaciones amplias y diversas en distintos sectores productivos. Relaciona las funciones con las áreas donde se está utilizando la IA. Predicción de cosechas. Recomendaciones de productos. Análisis de rendimiento. Reclutamiento y selección.

¿Cuál de las siguientes tareas es propia de la inteligencia artificial débil?. Formular hipótesis científicas nuevas. Simular emociones humanas. Encender las luces mediante comandos de voz. Desarrollar consciencia de sí misma.

¿Qué tipo de IA se basa en la manipulación de símbolos y reglas explícitas?. IA subsimbólica. IA difusa. IA fuerte. IA simbólica.

¿Cuál de estos sectores utiliza IA para realizar mantenimiento predictivo?. Recursos humanos. Agricultura. Manufactura. Retail.

Una empresa quiere identificar transacciones fraudulentas en tiempo real. ¿Qué tipo de aprendizaje es más adecuado?. Aprendizaje por refuerzo. Aprendizaje supervisado. Aprendizaje no supervisado. IA simbólica.

Tienes datos no etiquetados del comportamiento de compra en una tienda online. ¿Qué técnica utilizarías?. Aprendizaje supervisado. Clasificación. Aprendizaje no supervisado. Regresión.

La inteligencia artificial fuerte es ampliamente utilizada hoy en día. Verdadero. Falso.

La minería de datos permite descubrir patrones en grandes volúmenes de datos usando técnicas estadísticas y de IA. Verdadero. Falso.

La diferencia entre datos e información es fundamental en la gestión del conocimiento y en la toma de decisiones. Relaciona si los siguientes rasgos corresponden a "Datos" o "Información". Un gráfico que representa las tendencias de ventas a lo largo del tiempo. Representan unidades individuales de información que, por sí solos, no tienen significado intrínseco. Facilita la interpretación y el análisis, ayudando a tomar decisiones informadas. Se presenta en formatos como gráficos, tablas, informes o visualizaciones que permiten la comprensión y análisis.

La diferencia entre datos e información es fundamental en la gestión del conocimiento y en la toma de decisiones. Relaciona si los siguientes rasgos corresponden a "Datos" o "Información". Números, fechas, nombres, mediciones, o cualquier valor bruto. Requieren procesamiento. Necesitan ser organizados, analizados o interpretados para adquirir relevancia. Se pueden presentar en diferentes formatos como números, texto, imágenes, etc. Tiene contexto y es comprensible.

El ciclo de vida del dato en el contexto de la digitalización se refiere al conjunto de etapas por las que pasa un dato desde su creación hasta su eliminación. Este ciclo puede variar según el contexto y el sector. Ordena las etapas del ciclo de vida del dato. Distribución_-> Procesamiento_y_análisis_de_los_datos_-> Uso_de_los_datos_-> Almacenamiento_-> Captura_o_recopilación_-> Archivado,_eliminación_o_destrucción_->.

El análisis convierte los datos en información útil para las empresas. Cabe pensar que, en un entorno digital, las organizaciones generan enormes volúmenes de datos a partir de diversas fuentes como transacciones en línea, interacciones con clientes, sensores IoT, redes sociales y muchos otros. Sin un análisis efectivo, esos datos no tendrían ningún valor; de ahí la gran importancia que tiene el análisis de los datos en los procesos de digitalización. Relaciona cada descripción con su correspondiente fase en el análisis de datos. Consiste en la revisión de los datos para entender su estructura y su calidad. Se utilizan técnicas de visualización para identificar tendencias o anomalías. Se crean modelos matemáticos o estadísticos que describen las relaciones entre variables y permiten efectuar predicciones. El objetivo es validar el rendimiento. Para ello se debe probar la precisión y validez de los modelos construidos utilizando conjuntos de datos de prueba o validación. Se traducen los resultados del análisis en insights accionables.

El análisis convierte los datos en información útil para las empresas. Cabe pensar que, en un entorno digital, las organizaciones generan enormes volúmenes de datos a partir de diversas fuentes como transacciones en línea, interacciones con clientes, sensores IoT, redes sociales y muchos otros. Sin un análisis efectivo, esos datos no tendrían ningún valor; de ahí la gran importancia que tiene el análisis de los datos en los procesos de digitalización. Relaciona cada descripción con su correspondiente fase en el análisis de datos. Se supervisa el rendimiento de los modelos a lo largo del tiempo para asegurar que sigan siendo precisos y relevantes. Se crean modelos matemáticos o estadísticos que describen las relaciones entre variables y permiten efectuar predicciones. Se presentan los hallazgos de manera clara y concisa a las partes interesadas a través de informes, dashboards o presentaciones, para facilitar la comprensión y la toma de decisiones. Se traducen los resultados del análisis en insights accionables.

La arquitectura big data es la infraestructura necesaria para almacenar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos de manera eficiente. Indica cuáles son las principales características del big data. Solo puede manejar datos estructurados, como bases de datos relacionales. Los datos provienen de diversas fuentes, como redes sociales y sensores. Permite extraer información para la toma de decisiones, identificando patrones y tendencias. Procesamiento y generación de datos a gran velocidad.

La arquitectura big data es la infraestructura necesaria para almacenar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos de manera eficiente. Indica cuáles son las principales características del big data. Es limitada al análisis de datos estáticos y de una sola fuente. Incluye datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Capacidad para gestionar grandes volúmenes de datos de alta complejidad. Utiliza herramientas avanzadas como almacenamiento distribuido y procesamiento paralelo.

Existe una gran interrelación entre diversas tecnologías relacionadas con el análisis de datos y, más concretamente, con el big data y la inteligencia artificial. La ciencia del análisis de datos no sería posible sin el gran volumen de datos que maneja el big data, pues requiere un gran volumen de información y, al mismo tiempo, sin grandes cantidades de datos, los algoritmos de la inteligencia artificial no podrían aprender y generalizar con eficacia. Relaciona cada indicación con su correcta tecnología. Se refiere al proceso de inspeccionar, limpiar, transformar y modelar datos con el objetivo de descubrir información útil, sacar conclusiones y apoyar la toma de decisiones. Se enfoca en la infraestructura y tecnologías necesarias para manejar estos enormes conjuntos de datos. Busca emular la inteligencia humana mediante algoritmos y modelos que permiten a las máquinas realizar tareas como reconocimiento de voz, visión por computadora, toma de decisiones, entre otras. Es un campo de la informática que se enfoca en crear sistemas que pueden realizar tareas que típicamente requieren inteligencia humana. Se centra en extraer insights y patrones a partir de datos estructurados y, en menor medida, no estructurados.

¿Cuáles de las siguientes opciones son características y actividades de la ingeniería de datos?. Construcción de pipelines de datos y arquitecturas de almacenamiento en la nube. Se centra en construir la infraestructura y procesos para mover los datos eficientemente. Creación de infraestructuras para la captura, almacenamiento y preparación de datos. Extracción de valor y conocimiento a partir de los datos utilizando técnicas analíticas avanzadas.

¿Cuáles de las siguientes opciones son características y actividades de la ingeniería de datos?. Utilización de herramientas de ETL como Apache NiFi y Talend. Uso de tecnologías como bases de datos distribuidas y procesamiento en tiempo real. Creación de sistemas que gestionan el flujo de datos desde su origen hasta su consumo final. Se encuentra en la última etapa del ciclo de vida de los datos, enfocándose en el consumo final de los datos.

El proceso de ingeniería de datos es fundamental para garantizar que los datos estén disponibles, sean accesibles y estén preparados para su análisis. Relaciona cada descripción con su etapa en este proceso. Reunir datos de diversas fuentes, que pueden incluir bases de datos, archivos, dispositivos del internet de las cosas. Elegir métodos y tecnologías para almacenar los datos de manera eficiente y segura. Transformar y limpiar los datos en bruto para hacerlos que resulten aptos para el análisis. Combinar datos de diferentes fuentes para crear una vista unificada.

El proceso de ingeniería de datos es fundamental para garantizar que los datos estén disponibles, sean accesibles y estén preparados para su análisis. Relaciona cada descripción con su etapa en este proceso. Aplicar técnicas estadísticas y de aprendizaje automático para extraer información valiosa de los datos. Crear representaciones visuales de los datos y resultados del análisis para facilitar la comprensión y la toma de decisiones. Asegurar que los sistemas de datos se mantengan actualizados y funcionen de manera eficiente. Implementar políticas y procedimientos para garantizar la calidad, integridad y seguridad de los datos.

¿Cuáles de las siguientes opciones representan beneficios del almacenamiento en la nube?. Restringe el acceso a usuarios que se encuentren en una ubicación física específica. Ofrece herramientas para trabajo colaborativo, como edición y acceso compartido en tiempo real. Requiere la compra de hardware adicional para aumentar la capacidad de almacenamiento. Facilita la integración con otras aplicaciones y servicios en la nube mediante APIs.

¿Cuáles de las siguientes opciones representan beneficios del almacenamiento en la nube?. Funciona bajo un modelo de pago por uso, resultando más económico para usuarios individuales y pequeñas empresas. Ofrece escalabilidad y elasticidad, permitiendo ajustar la capacidad de almacenamiento según las necesidades. Se limita a datos estructurados, excluyendo datos semiestructurados y no estructurados. Permite el acceso a datos desde cualquier lugar con conexión a internet.

En el ámbito empresarial la ciencia de datos permite resolver problemas complejos, tomar decisiones informadas y generar predicciones. Relaciona cada característica con su correspondiente área de la organización. Permite a las empresas ajustar precios dinámicamente en función de la demanda, la competencia y otros factores, maximizando ingresos y márgenes. Son capaces de identificar oportunidades de mejora o desarrollo de nuevos productos que mejoren la satisfacción del cliente y la competitividad en el mercado. Se aplica para optimizar rutas de entrega, gestionar inventarios en tiempo real y mejorar la eficiencia. Las empresas pueden segmentar sus bases de datos en grupos con comportamientos y preferencias similares. Ayudan a filtrar candidatos, analizar currículums y predecir qué perfiles son los más adecuados para ciertos puestos.

¿Cuáles de las siguientes opciones representan estrategias comunes para protegerse contra ataques cibernéticos?. Desactivar las actualizaciones de software para evitar interrupciones en el sistema. Capacitar a los empleados en prácticas seguras en línea, como evitar enlaces sospechosos. Implementar autenticación de múltiples factores (MFA) para aumentar la seguridad de cuentas de usuario. Uso de firewalls y antivirus actualizados para controlar el tráfico y detectar malware.

¿Cuáles de las siguientes opciones representan estrategias comunes para protegerse contra ataques cibernéticos?. Permitir el acceso a todos los empleados sin restricción para facilitar la operatividad. Realizar auditorías de seguridad periódicas para identificar vulnerabilidades en la infraestructura. Desarrollar un plan de respuesta a incidentes para contener y recuperarse de ataques. Respaldo regular de datos y almacenamiento en una ubicación segura fuera de la red.

La primera fase de "Análisis y diagnóstico inicial" es de gran importancia porque en ella se establecen las bases para todo el proyecto de transformación digital. Es fundamental que conozcas a fondo la situación actual de la empresa que va a llevar a cabo el proceso de transformación digital para poder identificar cuáles son las áreas de mejora. Ordena los pasos que hay que seguir en esta fase: Análisis_de_competencia_y_tendencias_del_mercado_-> Identificación_de_necesidades_y_oportunidades_-> Evaluar_el_estado_actual_de_la_empresa_->.

Indica si son "herramientas y métodos" o "documentación" los siguientes aspectos en la fase de "Análisis y diagnóstico inicial". Análisis PESTEL. Análisis DAFO. Informe de evaluación de la situación actual. Matriz DAFO.

Indica si son "herramientas y métodos" o "documentación" los siguientes aspectos en la fase de "Análisis y diagnóstico inicial". Mapeo de procesos (BMP). Encuestas y entrevistas. Mapeo de procesos y flujos de trabajo. Presentación ejecutiva.

Una vez realizado el análisis, llega la fase de "Definir los objetivos". Esta etapa es esencial para establecer una dirección clara y medible del proyecto de transformación digital ya que permitirá marcar, a todos los implicados en el proceso, la línea a seguir. Indica qué características deben tener esos objetivos. Alineación y compromiso. Medir e identificar los errores. Preparación ante los posibles desafíos. Gestión de proveedores. Claridad y enfoque.

Selecciona los que son "herramientas y métodos" y deja SIN seleccionar los que son "documentación" los siguientes aspectos en la fase de "Definición de objetivos". Cuadro de mando integral. OKRs. Asignación de recursos. Matriz de riesgos. Acta de reuniones.

Selecciona los que son "herramientas y métodos" y deja SIN seleccionar los que son "documentación" los siguientes aspectos en la fase de "Definición de objetivos". Encuestas y entrevistas. Software de gestión de proyectos. Informe de objetivos. Plan de comunicación. KPIs y métricas.

La tercera fase "Planificación estratégica" se centra en desarrollar el plan de ejecución del proyecto de transformación digital. Es el momento de definir las acciones específicas y los plazos y recursos (de todo tipo) necesarios para llevarlas a cabo. Indica qué características deben tener esta fase de planificación. Claridad en el proceso. Analizar los riesgos. Asignación eficiente de recursos. Seguimiento y control. Comunicación a la alta dirección.

Selecciona los que son "herramientas y métodos" y deja SIN seleccionar los que son "documentación" de los siguientes aspectos en la fase de "Planificación estratégica". Diagrama de Gantt. Métodos ágiles. Hoja de ruta del proyecto. Asignación de responsabilidades.

Selecciona los que son "herramientas y métodos" y deja SIN seleccionar los que son "documentación" de los siguientes aspectos en la fase de "Planificación estratégica". CPM. Matriz de riesgos. Plan de recursos. Plan de comunicación.

La fase de "Selección e implementación de la tecnología" es fundamental, ya que la tecnología seleccionada será la plataforma sobre la que se construirá la transformación digital de la empresa. Relaciona cada descripción con su etapa. Realizar un despliegue progresivo para minimizar riesgos, comenzando con los departamentos o procesos más críticos. Controlar de cerca el progreso inicial para identificar y resolver cualquier problema rápidamente. Configurar y personalizar las soluciones tecnológicas para que se adapten a las necesidades específicas de la empresa. Recoger la retroalimentación de los usuarios y realizar ajustes según sea necesario.

Selecciona las que son "herramientas y métodos" y deja SIN seleccionar los que son "documentación" de los siguientes aspectos en la fase de "Selección e implementación de la tecnología". Software de evaluación de tecnología. Plataformas de gestión de proyectos. Informa de evaluación de tecnologías. Matriz comparativa.

Selecciona las que son "herramientas y métodos" y deja SIN seleccionar los que son "documentación" de los siguientes aspectos en la fase de "Selección e implementación de la tecnología". Seguridad de TI. Contratos con proveedores. Programas de capacitación. Plan de soporte continuo.

La etapa de "Despliegue y ejecución" es el momento en que toda la planificación se convierte en realidad. Aquí es donde las estrategias y planes desarrollados en las fases anteriores se implementan. Este es un momento crítico, ya que la ejecución efectiva permite que se logren los objetivos del proyecto. Relaciona cada descripción con su etapa. Puedes considerar la realización de alguna prueba piloto más, para identificar posibles problemas antes del despliegue total. Hay que establecer un equipo de control para monitorear el despliegue y resolver problemas en tiempo real. Instalar y configurar cualquier nuevo hardware o software. Garantizar que todo el personal está preparado para utilizar las nuevas herramientas o sistemas.

La etapa de "Despliegue y ejecución" es el momento en que toda la planificación se convierte en realidad. Aquí es donde las estrategias y planes desarrollados en las fases anteriores se implementan. Este es un momento crítico, ya que la ejecución efectiva permite que se logren los objetivos del proyecto. Relaciona cada descripción con su etapa. Hay que controlar el funcionamiento del sistema y el cumplimiento de los objetivos iniciales garantizando el correcto funcionamiento. Recoge opiniones y comentarios de todos los usuarios y partes interesadas que te permitan hacer los primeros ajustes en el sistema. Registra cualquier lección aprendida durante el despliegue para futuras referencias y mejoras en próximos proyectos. Prepara un informe final que detalle los resultados del despliegue, los problemas encontrados y cómo se resolvieron, y las recomendaciones para el futuro.

Ordena las fases que se debe seguir para elaborar un plan de transformación digital. Planificación_estratégica_-> Evaluación_y_optimización_-> Análisis_y_diagnósticoinicial_-> Despliegue_y_ejecución_-> Selección_e_implementación_de_la_tecnología_-> Definición_de_objetivos_->.