DIGITALIZACIÓN PAC 1 (RA5)

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. 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. Almacenamiento. Uso de los datos. Distribución. Archivado, eliminación o destrucción. Captura o recopilación. Procesamiento y análisis de los datos.

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. Se supervisa el rendimiento de los modelos a lo largo del tiempo para asegurar que sigan siendo precisos y relevantes. 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.

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. Procesamiento y generación de datos a gran velocidad. Es limitada al análisis de datos estáticos y de una sola fuente. Incluye datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Solo puede manejar datos estructurados, como bases de datos relacionales. Capacidad para gestionar grandes volúmenes de datos de alta complejidad. Los datos provienen de diversas fuentes, como redes sociales y sensores. Permite extraer información para la toma de decisiones, identificando patrones y tendencias. 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.