Digitalización RA5

¿Cuál es la primera etapa del ciclo de vida del dato en el contexto de la digitalización?. Almacenamiento. Captura o recopilación. Procesamiento y análisis. Uso de los datos.

¿Qué término se refiere a un repositorio diseñado para almacenar grandes volúmenes de datos en su forma bruta o semiestructurada?. Data warehouse. Data mart. Data lake. Data grid.

¿Cuál es el propósito principal de la fase de "archivado, eliminación o destrucción" en el ciclo de vida del dato?. Almacenamiento de datos en la nube. Transformar datos en información útil. Asegurar la disponibilidad o eliminación segura de datos que ya no son de uso frecuente. Mejorar la experiencia del cliente.

¿Qué fase del análisis de datos se centra en la revisión de los datos para entender su estructura y calidad?. Modelado de datos. Validación de modelos. Exploración de datos. Interpretación de los resultados.

¿Cuál de las siguientes técnicas se utiliza en el análisis descriptivo para resumir las características principales de los datos?. Simulación. Árboles de decisión. Gráficos y estadísticas descriptivas. Redes neuronales.

¿Cuál de las siguientes opciones no es una característica del big data?. Capacidad de gestionar grandes cantidades de datos complejos y dinámicos. Velocidad en la generación, captura y procesamiento de datos. Exclusividad a datos estructurados. Uso de herramientas avanzadas para manejar grandes volúmenes de datos.

¿Cuál de las siguientes opciones describe la etapa del proceso de ingeniería de datos que se enfoca en combinar datos de diferentes fuentes para crear una vista unificada?. Visualización de datos. ETL (extracción, transformación y carga). Integración de datos. Mantenimiento y optimización.

¿Qué tipo de almacenamiento en la nube se considera el más adecuado para almacenar grandes cantidades de datos no estructurados?. Almacenamiento de archivos. Almacenamiento de objetos. Almacenamiento de bloques. Almacenamiento relacional.

¿Cuál de estos es uno de los beneficios del almacenamiento en la nube?. Requiere una infraestructura física extensa y costosa. Solo es accesible desde dispositivos locales. Ofrece escalabilidad y elasticidad, permitiendo ajustar la capacidad de almacenamiento según las necesidades del usuario. No permite la integración con otras aplicaciones y servicios en la nube.

¿Qué técnica se recomienda para agregar una capa adicional de seguridad a las cuentas de usuario?. Firewalls. Antivirus. Autenticación de múltiples factores (MFA). Control de acceso.

¿Qué función realiza el Big Data en una empresa?. Analiza grandes volúmenes de datos para identificar patrones y tendencias. Almacena datos de clientes en servidores locales. Genera contenido exclusivo para redes sociales. Reemplaza la comunicación por correo electrónico en la empresa.

¿Cuál es la relación entre el análisis de datos, el big data y la inteligencia artificial?. La inteligencia artificial es el resultado del análisis de datos y del procesamiento masivo de datos en el ámbito del big data. El análisis de datos se enfoca en datos estructurados, el big data en datos no estructurados y la inteligencia artificial en el aprendizaje automático. El análisis de datos es una subcategoría del big data, que a su vez es una subcategoría de la inteligencia artificial. La ciencia del análisis de datos se beneficia del gran volumen de datos que maneja el big data, y a su vez, la inteligencia artificial utiliza grandes cantidades de datos para aprender y generalizar eficazmente.

¿Cuál es la diferencia entre datos e información?. Los datos son el resultado de procesar, organizar y estructurar la información, mientras que la información son hechos o cifras crudas y sin procesar. Los datos y la información son términos que se utilizan indistintamente para referirse al mismo concepto. Los datos son hechos o cifras crudas y sin procesar, mientras que la información es el resultado de procesar, organizar y estructurar los datos para que sean útiles y comprensibles. La diferencia entre datos e información se basa en la cantidad de información que contienen: los datos son menos informativos que la información.

¿Qué es la ingeniería de datos?. La ingeniería de datos se refiere a la organización y almacenamiento eficiente de datos en bases de datos o en la nube. La ingeniería de datos es la implementación de técnicas de programación y algoritmos para optimizar el análisis de datos. La ingeniería de datos es una subdisciplina de la ciencia de datos que se enfoca en el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos. La ingeniería de datos es la creación de sistemas que gestionan el flujo de datos desde su origen hasta su consumo final por parte de aplicaciones analíticas o modelos de machine learning.

¿Qué es el ciclo de vida del dato?. Es el conjunto de etapas por las que pasa un dato desde su creación hasta su eliminación. Es el análisis de datos y big data para obtener conocimientos significativos. Es la transformación de los datos en información útil. Es el proceso de capturar datos y almacenarlos de forma segura.

¿Qué es el almacenamiento de datos en la nube?. El almacenamiento de datos en la nube es un modelo en el que los datos se almacenan en servidores locales, pero son accesibles desde cualquier lugar a través de internet. El almacenamiento de datos en la nube se refiere a la creación de bases de datos distribuidas múltiples ubicaciones para garantizar la redundancia y la disponibilidad de los datos. El almacenamiento de datos en la nube es una técnica de respaldo de datos que utiliza servidores locales para almacenar copias de seguridad. El almacenamiento de datos en la nube es un modelo en el que los datos se guardan en servidores remotos, accesibles a través de internet, en lugar de estar almacenados localmente en discos duros o servidores propios.

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. Procesamiento y generación de datos a gran velocidad. Utiliza herramientas avanzadas como almacenamiento distribuido y procesamiento paralelo. Es limitada al análisis de datos estáticos y de una sola fuente. Los datos provienen de diversas fuentes, como redes sociales y sensores. Capacidad para gestionar grandes volúmenes de datos de alta complejidad. Permite extraer información para la toma de decisiones, identificando patrones y tendencias. Incluye datos estructurados, semiestructurados y no estructurados.

¿Cuáles de las siguientes opciones son características y actividades de la ingeniería de datos?. 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. Extracción de valor y conocimiento a partir de los datos utilizando técnicas analíticas avanzadas. Utilización de herramientas de ETL como Apache NiFi y Talend. Creación de infraestructuras para la captura, almacenamiento y preparación de datos. Construcción de pipelines de datos y arquitecturas de almacenamiento en la nube. Se encuentra en la última etapa del ciclo de vida de los datos, enfocándose en el consumo final de los datos. Se centra en construir la infraestructura y procesos para mover los datos eficientemente.

¿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. Facilita la integración con otras aplicaciones y servicios en la nube mediante APIs. Funciona bajo un modelo de pago por uso, resultando más económico para usuarios individuales y pequeñas empresas. Ofrece herramientas para trabajo colaborativo, como edición y acceso compartido en tiempo real. Ofrece escalabilidad y elasticidad, permitiendo ajustar la capacidad de almacenamiento según las necesidades. Requiere la compra de hardware adicional para aumentar la capacidad de almacenamiento. Se limita a datos estructurados, excluyendo datos semiestructurados y no estructurados. Permite el acceso a datos desde cualquier lugar con conexión a internet.

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