digitalización

Tener demasiados datos: Paraliza o entorpece al complicar la identificación de lo realmente importante. Facilita la información de lo importante. Simplifica el enfoque. Avuda en la toma de decisiones.

¿Qué puede hacerse con los datos en la fase final del ciclo de vida?. solo pueden almacenarse permanentemente. Pueden archivarse eliminarse o reutilizarse. Solo pueden eliminarse.

¿Cuál es una de las principales funciones de los analistas del bigdata?. Generar datos a partir de diferentes fuentes. Recoger, almacenar y analizar datos para transformarlos en información relevante. Almacenar datos en la nube.

Los datos se convierten en información: En la fase de «Captura. En la fase de «Procesamiento y visualización». En la fase de «Almacenamiento». En la fase de «Uso operativo».

La dimensión «volumen» en las 5 V del bigdata implica: La certeza de los datos para tomar decisiones correctas. El aumento constante en la cantidad de datos generados o procesados por una empresa. La variedad de fuentes de datos. La rapidez del análisis de los datos.

¿Cuál es la principal diferencia entre datos e información?. Los datos son hechos sin procesar, mientras que la información se ha interpretado y comunicado. La información es la materia prima necesaria para producir datos. Los conceptos de datos e información son sinónimos. Los datos se convierten en información automáticamente.

¿Cuándo se convierte el dato en información?. Cuando se presenta en formato de tabla o gráfico. Cuando se recopila en grandes cantidades. Cuando se le añade significado y se organiza por su relevancia o propósito.

El obietivo de lafase de «Uso operativo» es: Procesar v analizar datos para extraer información valiosa. Eliminar datos al final de su vida útil. Almacenar datos en la nube. Emplear datos procesados para apovar la toma de decisiones.

¿Qué función cumple el bigdata en el entrenamiento de máquinas?. Suministra una gran cantidad de datos que son procesados por las máquinas para identificar patrones y realizar predicciones. Facilita la ejecución de tareas específicas por parte de las máquinas sin intervención humana. Proporciona la infraestructura para manejar grandes volúmenes de datos y permite la extracción de conocimientos significativos.

Señala la opción correcta entre el deep learning y el machine learning: Ambos conceptos son sinónimos. El machine learninges más avanzado que el deep learning. Forma avanzada de machine learning que utiliza redes neuronales artificiales para tareas más complejas.

¿Qué dispositivo conectado a Internet se utiliza en el deporte para recoger datos como el número de pulsaciones y patrones de sueño?. Gafas inteligentes. Dispositivos wearables. Auriculares.

Señala la opción correcta en relación con el bigdata y el análisis de datos: El análisis de datos se enfoca en el procesamiento de grandes conjuntos de datos, mientras que el bigdata extrae conocimientos sianificativos. El bigdata se encarga de la ciencia dedatos. El biadata se centra en la inspección y la limpieza de datos, mientras que el análisis de datos proporciona la infraestructura necesaria para el almacenamiento de arandes cantidades de datos.

¿Qué implica el ciclo de vida de los datos?. Una serie de fases desde la creación hasta la eliminación o archivado de los datos. La recopilación de datos sin un orden concreto. Una secuencia lineal de eventos. Un proceso exclusivo de captura de datos.

¿Qué palabra se usa para nombrar a los objetos inteligentes que se pueden llevar en el cuerpo, como relojes, pulseras o auriculares, capaces de tomar datos de constantes biológicas?. KPI. chatbot. Dashboard. Wearables.

Podríadefinirse el bigdata como: Datos que son fáciles de procesar con métodos tradicionales. Datos que no tienen relevancia para las empresas. Datos que son tan grandes, rápidos o complejos que son difíciles de procesar con métodos tradicionales. Datos que son fáciles de procesar con métodos tradicionales. Datos que no tienen relevancia para las empresas. Datos que son tan grandes, rápidos o complejos que son difíciles de procesar con métodos tradicionales.