Gobierno de Datos 202507 EF

¿Cuál es la finalidad del gobierno de datos en las organizaciones?. 1. Crear nuevos sistemas de información. 2. Eliminar silos de datos y asegurar calidad, integridad y seguridad. 3. Sustituir todos los procesos manuales por sistemas automáticos. 4. Crear una nueva estructura de mando.

¿Qué comunidad establece las buenas prácticas en gobierno de datos a nivel global?. 1. DAMA International. 2. Gartner. 3. MIT Data Group. 4. Tableau Academy.

¿Qué tipo de beneficio del BI se asocia con aumento de rentabilidad y reducción de costes?. 1. Intangible. 2. Estratégico. 3. Tangible. 4. Predictivo.

¿Qué dimensión del big data se refiere a la confianza en los datos?. 1. Volumen. 2. Veracidad. 3. Velocidad. 4. Valor.

¿Qué sucede si un data lake es inaccesible o no aporta valor?. 1. Se convierte en un data hub. 2. Se transforma en un cubo OLAP. 3. Se llama pantano de datos. 4. Se borra automáticamente.

¿Qué afirmación sobre los esquemas de DW es falsa?. 1. En el esquema estrella cada dimensión está en una única tabla. 2. En el copo de nieve las dimensiones están normalizadas. 3. El esquema galaxia contiene varias tablas de hechos. 4. El esquema estrella permite mantener los datos en tiempo real.

¿Qué representa la perspectiva data-driven (DDM)?. 1. El uso de dashboards intuitivos. 2. La aplicación de modelos empíricos sin datos. 3. La toma de decisiones basadas en datos y su análisis. 4. Una forma de escribir modelos de negocio.

¿Cuál de estos roles es responsable de garantizar la calidad, seguridad y disponibilidad de los datos?. 1. Científico de datos. 2. Data engineer. 3. Data steward. 4. Data protection officer.

¿Qué diferencia al deseo de la necesidad en el marketing?. 1. El deseo no implica carencia real. 2. La necesidad es el deseo condicionado. 3. El deseo es la expresión de una necesidad. 4. No hay diferencias entre ambos.

¿Qué se necesita para que un deseo se convierta en demanda?. 1. Publicidad intensiva. 2. Capacidad adquisitiva del individuo. 3. Existencia de redes sociales. 4. Conciencia ecológica.

¿Qué indicador se utiliza para saber en qué punto de una compra los usuarios abandonan?. 1. Tiempo medio en página. 2. Funnel de conversión. 3. CPC. 4. Bounce rate.

¿Qué factor influye en la velocidad de descarga del sitio web?. 1. La cantidad de contenido textual. 2. La calidad del producto ofrecido. 3. La ubicación del usuario y los banners de publicidad. 4. El número de clics por página.

¿Cuál de las siguientes bases no debería faltar en un CRM según Domínguez y Muñoz?. 1. Interacción omnicanal. 2. Satisfacción del cliente. 3. Coordinación interdepartamental. 4. Todas las anteriores.

¿Qué elemento del modelo RATER se refiere a la disposición rápida a atender al cliente?. 1. Tangibles. 2. Responsiveness. 3. Empathy. 4. Reliability.

Una universidad lanza una app para controlar el acceso a las aulas usando reconocimiento facial. No realiza ninguna evaluación previa sobre el impacto de esta medida en los derechos de los estudiantes. Pregunta: ¿Qué obligación está incumpliendo la universidad?. 1. Nombramiento de un delegado de protección de datos. 2. Evaluación de impacto (EIPD/PIA). 3. Limitación del plazo de conservación. 4. Prohibición del tratamiento de datos biométricos.

Una empresa de mensajería recopila datos de contacto para entregar paquetes, pero también los usa sin consentimiento para enviar publicidad. Pregunta: ¿Qué principio se está incumpliendo?. 1. Licitud del tratamiento. 2. Portabilidad de datos. 3. Limitación de la finalidad. 4. Derecho de rectificación.

Un marketplace online utiliza big data para ajustar automáticamente el precio de productos según el comportamiento del cliente. Un mismo artículo puede variar en precio según el historial del comprador. Pregunta: ¿Qué problemática ética y/o legal puede surgir?. 1. Transparencia algorítmica y discriminación de precios. 2. Fallo en la seguridad de las bases de datos. 3. Portabilidad de datos entre tiendas. 4. Consentimiento para uso de cookies.

Una empresa de análisis de datos comerciales combina información de redes sociales públicas para construir perfiles psicológicos y salud de usuarios sin su consentimiento explícito. Pregunta: ¿Qué base de legitimación requeriría el tratamiento?. 1. Interés comercial. 2. Consentimiento del interesado. 3. Interés legitimo. 4. Este tratamiento siempre será ilegal.

Un hospital anonimiza datos de pacientes mediante eliminación de nombres, DNI y número de historia clínica, pero conserva edad exacta, código postal completo y diagnóstico. Tras publicarlos, un periodista logra reidentificar a varios pacientes famosos. Pregunta:¿Qué error técnico se ha cometido?. 1. No aplicar la pseudonimización de datos. 2. Aplicar técnicas de anonimación irreversibles. 3. No eliminar cuasiidentificadores. 4. No aplicar k-anonimato.

Un organismo público quiere liberar un conjunto de datos estadísticos agregados sobre educación. Decide aplicar privacidad diferencial para permitir consultas sin comprometer la privacidad individual. Pregunta:¿Cuál es la principal ventaja de esta técnica?. 1. Requiere eliminar todos los atributos sensibles. 2. Permite aplicar l-diversity automáticamente. 3. Protege la privacidad sin modificar el dataset original. 4. Solo es aplicable a datos pseudonimizados.

¿Cuál de las siguientes características no forma parte de la regla SMART para indicadores?. 1. Simples. 2. Medibles. 3. Alcanzables. 4. Relevantes.

¿Qué afirmación es verdadera respecto a los indicadores estratégicos?. 1. Solo se aplican al área de finanzas. 2. No requieren estar ligados a la estrategia. 3. Deben tener una fórmula y fuente de datos. 4. No deben tener un rango de medición.

¿Qué proceso del business intelligence se encarga de transformar y cargar datos en un data warehouse?. 1. BI Cycle. 2. ETL. 3. OLAP. 4. SQL.

¿Cuál es una diferencia fundamental entre BI y BA?. 1. BI predice el futuro, BA analiza el pasado. 2. BI se basa en dashboards, BA en machine learning. 3. BA solo trabaja con datos estructurados. 4. BI usa OLAP, BA usa data lakes.

¿Qué afirmación es cierta sobre los data lakes?. 1. Solo almacenan datos estructurados. 2. Usan un esquema de lectura y el enfoque ELT. 3. Requieren diseño jerárquico previo. 4. Son sustitutos de los data warehouses.

¿Cuál es una diferencia entre ETL y ELT?. 1. ELT transforma antes de cargar. 2. ELT transforma después de cargar. 3. ETL no permite filtrado de datos. 4. ETL almacena en formato JSON.

¿Qué concepto define la cantidad de detalle de los datos en un data warehouse?. 1. Amplitud. 2. Profundidad. 3. Granularidad. 4. Resolución.

¿Cuál es un beneficio de tener datos granulares según Inmon?. 1. Evita el uso de metadatos. 2. Permite la reutilización de los datos. 3. Reduce el tamaño del data warehouse. 4. Minimiza la capacidad de consulta.

¿Cuál es el objetivo principal de la investigación de marketing?. 1. Hacer promociones atractivas. 2. Evaluar únicamente al cliente interno. 3. Conocer el nivel de satisfacción del cliente. 4. Crear productos con base en modas.

¿Qué método de investigación de marketing analiza datos mediante observación directa del comportamiento?. 1. Encuestas. 2. Grupos focales. 3. Observación. 4. Test de concepto.

¿Qué tipo de analítica mide el comportamiento del usuario, como clics y scroll?. 1. Cuantitativa. 2. Predictiva. 3. Cualitativa. 4. Segmentada.

¿Cuál de las siguientes métricas indica nivel de engagement?. 1. Tiempo de carga. 2. Páginas de error 404. 3. Profundidad de visita. 4. Tasa de rebote.

¿Qué característica NO forma parte del marketing relacional?. 1. Perspectiva a largo plazo. 2. Soluciones personalizadas. 3. Foco exclusivo en el producto. 4. Cooperación con partners y proveedores.

¿Qué factor clave permite identificar, segmentar y seleccionar clientes potenciales en una estrategia CRM?. 1. Canales de televisión. 2. Publicidad impresa. 3. Análisis de datos. 4. Sorteos y promociones.

Una empresa tecnológica recopila datos de navegación web y los combina con datos de geolocalización procedentes de móviles para personalizar ofertas publicitarias. Sin embargo, no informa claramente a los usuarios sobre esta combinación ni solicita su consentimiento. Pregunta: ¿Qué principio está siendo vulnerado?. 1. Minimización de datos. 2. Transparencia e información. 3. Licitud del tratamiento. 4. Seguridad de los datos.

Un supermercado lanza una nueva tarjeta de fidelización. A través de esta, asocia compras individuales con clientes específicos para elaborar perfiles de consumo y enviar ofertas personalizadas. No se solicita consentimiento explícito para esta nueva funcionalidad. Pregunta: ¿Es conforme este tratamiento con el RGPD?. 1. Sí, si el cliente usa la tarjeta ya da su consentimiento implícito. 2. No, porque no se ha obtenido un consentimiento explícito. 3. Sí, si el perfilado es beneficioso para el usuario. 4. No, porque se usan datos de terceros.

Una plataforma online de educación personaliza contenidos a estudiantes usando técnicas de big data. Se descubren patrones de sesgo por género en las recomendaciones de asignaturas STEM. Pregunta: ¿Qué herramienta del RGPD podría ayudar a detectar este riesgo antes del despliegue?. 1. Registro de actividades de tratamiento. 2. Contrato de encargado de tratamiento. 3. Evaluación de impacto en la protección de datos. 4. Política de cookies.

Una startup analiza redes sociales para detectar tendencias de consumo y ofrece sus predicciones a marcas de publicidad. Argumenta que no necesita aplicar el RGPD porque trabaja con datos "anonimizados". Pregunta: ¿Cuál de estas afirmaciones es correcta?. 1. Si no hay nombres, no se aplican las normas de protección de datos. 2. Los datos solo se consideran personales si se obtienen con consentimiento. 3. Si los datos pueden reidentificarse razonablemente, se aplica el RGPD. 4. No se aplica el RGPD si se usan algoritmos automáticos.

Un dataset ha sido tratado mediante generalización y supresión parcial. Un atacante lo cruza con otra base de datos donde aparecen algunos de los mismos atributos. Logra identificar al menos a cinco personas. Pregunta: ¿Qué riesgo se ha materializado?. 1. Singularización. 2. Vinculabilidad. 3. Transparencia. 4. Inferencia.

Una universidad pública datos de rendimiento académico por titulación, edad y género. Aunque los datos están agregados, se puede deducir fácilmente que una única estudiante de doctorado con más de 60 años obtuvo un suspenso en una asignatura concreta. Pregunta: ¿Qué tipo de riesgo se está produciendo?. 1. Ruido estadístico. 2. Inferencia. 3. Identificación directa. 4. Vinculabilidad.