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Cuál es uno de los principales beneficios de la toma de decisiones basada en datos en las empresas?. Cuál es uno de los principales beneficios de la toma de decisiones basada en datos en las empresas?. Aumentar la intuición en la gestión empresarial. Mejorar la precisión y coherencia de las decisiones estratégicas. Sustituir todos los procesos manuales por inteligencia artificial.

¿Cómo contribuye el uso de analítica de datos a la eficiencia de la cadena de suministro?. Incrementando la complejidad de los procesos logísticos. Permitiendo anticipar la demanda, optimizar inventarios y reducir costes. Eliminando la necesidad de proveedores externos. Sustituyendo el transporte físico por sistemas digitales.

Cuál de las siguientes afirmaciones refleja de forma más completa la relación entre el cumplimiento normativo y la seguridad de la información ?. El cumplimiento normativo se centra únicamente en evitar sanciones económicas, mientras que la seguridad de la información se limita a medidas técnicas internas. El cumplimiento normativo es un elemento estático que garantiza automáticamente la confidencialidad, integridad y disponibilidad de los datos. El cumplimiento normativo complementa las medidas técnicas de seguridad mediante evaluaciones de riesgo, documentación de procesos y medidas de mitigación, reforzando la responsabilidad ética y legal de la empresa. El cumplimiento normativo sólo es obligatorio para empresas que gestionan datos personales, no para aquellas que manejan datos corporativos o estratégicos.

¿Cuál de los siguientes escenarios representa una vulneración directa del principio de integridad de la información?. Un ataque de denegación de servicio que impide el acceso temporal a los datos por parte de usuarios autorizados. La filtración de datos financieros debido a la ausencia de cifrado y autenticación multifactor. La modificación no autorizada de datos corporativos provoca errores en la toma de decisiones. La pérdida de información tras un fallo técnico sin existencia de copias de seguridad automatizadas.

¿Qué papel tiene la inteligencia artificial aplicada al análisis de datos?. Recopilar datos únicamente. ) Potenciar la capacidad de los sistemas analíticos para extraer valor de los datos. Sustituir completamente a los analistas humanos. Guardar datos sin analizarlos.

¿Cómo mejora la lA el análisis de datos cuando se combina con Big Data?. Al reducir el tamaño de los datos. Al automatizar procesos y aumentar la precisión de los modelos. Al eliminar toda la información no relevante. Al reemplazar completamente al Big Data.

En el ciclo de vida del dato, ¿qué fase se encarga específicamente de aplicar técnicas de analítica avanzada mediante modelos probabilísticos, predictivos y prescriptivos?. Ingesta de datos. Data Science. Explotación del dato. Ingeniería del dato.

Dentro del ciclo de vida del dato, ¿qué fase se encarga de la gestión de la calidad y la unificación de datos heterogéneos para obtener una 'Visión 360°'?. Explotación del dato. Evolución del conocimiento. Ingesta de datos. Ingeniería del dato.

El DEEP LEARNING es la opción preferida cuando. Los datos tienen demasiadas características. Los datos son enormes. Se requiere un nivel de precisión extremadamente alto. Todas son correctas.

¿Cuál es el método de preferencia para que las máquinas aprendan grandes voúmenes de datos?. Aprendizaje supervisado. Aprendizaje no supervisado. Aprendizaje automático reforzado. Todas son correctas.

La sabiduría: Capacidad de pensar, entender, asimilar, elaborar información y utilizarla para resolver problemas. Conjunto de datos granizados de datos adquiridos. Representación simbólica de un atributo o variable. compleja de las experiencias para adquirirlos.

En un concepto de datos: Los sistemas informáticos utilizan datos para procesar tareas. Van desde el envío de correos electrónicos a la realización de cálculos complejos. a y b son falsas. a y b son correctas.

¿Cuál de las siguientes opciones describe mejor el concepto de integridad de los datos?. Garantizar que los datos estén disponibles en todo momento para los usuarios. Proteger los datos frente a accesos no autorizados. Asegurar que los datos no sean modificados de forma no autorizada y se mantengan correctos. Cumplir con la normativa legal vigente sobre protección de datos.

¿Qué medida está directamente relacionada con la disponibilidad y recuperación de datos ante incidentes o fallos del sistema?. Uso de cifrado para proteger la información sensible. Aplicación de controles de acceso y autenticación. Implantación de políticas de cumplimiento normativo. Realización periódica de copias de seguridad y planes de recuperación.

¿Cuál de estas es una característica del aprendizaje supervisado?. No requiere datos etiquetados. Funciona como un cerebro humano. Utiliza prueba y error para mejorar decisiones. Ninguna es correcta.

Qué significa la veracidad de los datos en las 7 “V” del Big Data?. La rapidez con la que se generan los datos. La fiabilidad y calidad de los datos. La cantidad de datos generados. La velocidad de almacenamiento de los datos.

¿Qué es lo más importante al empezar a tomar decisiones con datos?. Usar inteligencia artificial. Tener muchos datos. Definir bien la pregunta o el problema. Hacer gráficos y reportes.

¿Qué ayuda a mejorar el Big Data en las empresas?. La experiencia del cliente. El precio de los productos. El número de empleados. El tamaño de la empresa.

¿Cuál es el principal objetivo de la limpieza de datos dentro de la ingeniería de datos?. Transformar los datos en gráficos comprensibles para el usuario final. Eliminar y corregir errores para garantizar la calidad y fiabilidad de los datos. Definir la estructura lógica de las bases de datos. Almacenar los datos en servidores en la nube.

¿Cómo contribuye la ciencia de datos a la optimización de procesos en las empresas?. Sustituyendo completamente los procesos manuales por sistemas automáticos. Analizando datos operativos para detectar ineficiencias y mejorar la productividad. Diseñando modelos conceptuales de bases de datos. Limitando el acceso a la información mediante controles de seguridad.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe mejor el concepto de cloud computing según Dean y Saleh (2010)?. Es un modelo que permite almacenar datos únicamente en servidores locales de la empresa. Es un sistema donde las aplicaciones y el almacenamiento están disponibles como servicios a través de Internet, sin necesidad de infraestructura propia. Es un tipo de software que solo se utiliza para crear gráficos y visualizaciones de datos. Es un método para recolectar datos de sensores sin procesarlos posteriormente.

¿Cuál es el objetivo principal de la limpieza y transformación de datos en la ingeniería de datos según Ilyas & Chu (2019) y Eagar (2021)?. Convertir los datos en gráficos atractivos para la presentación. Garantizar que los datos sean confiables, consistentes y estén en un formato adecuado para análisis posteriores. Almacenar los datos directamente en la nube sin ningún procesamiento. Recolectar la mayor cantidad de datos posible sin verificar su calidad.

. ¿Cuál de estas opciones no se relaciona con la confidencialidad de la información?. Cifrado de datos. Controles de acceso a las instalaciones. Sistemas y redes. Personalización y segmentación.

Qué concepto no se relaciona con la protección frente a amenazas. Gestión de contraseñas. Patrones o sistemas biométricos. Toma de decisiones basada en datos. Bloqueo automático del dispositivo tras larga inactividad.

¿Qué son las siete “V” del Big Data?. Son siete características que ayudan a las empresas a mejorar su sostenibilidad ambiental. Son siete características que ayudan a las empresas de un sector específico a mejorar su rentabilidad. Son siete características útiles aplicables a cualquier sector que ayudan a la empresa a mejorar su rendimiento, innovar y tener ventajas competitivas. Son siete características digitales que se utilizan para mejorar la velocidad de los datos informáticos.

¿ A qué hace referencia la característica “valor” dentro de las siete “V”?. A la gran cantidad de datos que se manejan. A la representación de la información de manera clara. A la capacidad de aprovechar las 7 “V”. Al apoyo en la toma de decisiones.

¿ Cuál de estas regulaciones no está entre las más comunes en cuanto al cumplimento de los datos ?. RGPD ( REglamento General de Protección de Datos). HIPAA( la Ley de Portabilidad y Responsabilidad del Seguro Médico). CRA ( Ley de Ciberresilencia). CCPA ( California Consumer Privacy Act).

. Según la Alianza Nacional de Ciberseguridad, el 60% de las pequeñas empresas cesan su actividad tras pérdida grave de datos …. Al trimestre siguiente. A los 6 meses posteriores. De forma inminente. A los 9 meses.

. ¿Cuál es uno de los principales beneficios de usar ciencia de datos en la optimización de procesos empresariales?. Incrementar únicamente las ventas de marketing. Analizar datos operativos para identificar ineficiencias. Sustituir completamente al personal humano. Evitar la necesidad de cumplir normas legales.

¿Cómo ayuda la ciencia de datos al cumplimiento normativo y legal en las empresas?. Automatizando controles y detectando posibles incumplimientos. Creando campañas publicitarias más atractivas. Mejorando la experiencia del cliente en redes sociales. Aumentando la producción sin considerar regulaciones.

Cuál es la primera etapa para trabajar con datos. Limpiar datos. Recolectar datos. Hacer gráficos. Cambiar los datos de lugar.

Qué se hace primero para guardar datos en la nube. Crear el almacenamiento. Subir datos. Elegir el proveedor de la nube. Hacer un gráfico.

¿Cuándo transmiten información los datos?. Cuando se procesen. Cuando se presenten de forma resumida. Cuando se presenten de forma relacionada con valores. Todas son correctas.

¿Cuál es el orden (de arriba a abajo) de los elementos que forman la pirámide de la información?. Sabiduría, conocimiento, información y datos. Conocimiento, sabiduría, información y datos. Conocimiento, sabiduría, datos e información. Sabiduría, conocimiento, datos e información.

¿ Quién creó la inteligencia artificial?. John McCarthy 1956. Edgar Frank 1846. John Logic 1966. Arthur Samuel 1976.

¿ Qué función principal cumple el Big Data?. Analizar datos y tomar decisiones automáticas. Aprender de los datos y hacer predicciones. Recolectar y gestionar grandes cantidades de datos de distintos tipos. Crear campañas de marketing personalizadas.

¿Cuál es el aspecto más importante del Big Data. La gran cantidad de datos que se generan constantemente. La forma en que se manejan y analizan los datos para obtener información útil. Que solo se trata de datos organizados. . Que no requiere tecnologías especializadas para su análisis.

¿Cuál es una de las principales ventajas de la computación en la nube para empresas y usuarios?. Obliga a los usuarios a adquirir y mantener su propio hardware. Permite acceder a recursos informáticos a través de internet con mayor flexibilidad y eficiencia. Limita el uso de tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial. Solo sirve para almacenar datos sin ofrecer otros servicios tecnológicos.

¿Qué significa integridad en la seguridad de los datos?. Que la información solo puede ser vista por personas autorizadas. Que la información sea correcta, completa y no se modifique sin permiso. Que los datos tengan copias de respaldo. Que los sistemas cumplan la ley.

¿Cuál es la función de los respaldos y recuperación de datos?. Evitar que personas no autorizadas vean la información. Garantizar que los datos estén disponibles cuando se necesiten. Crear copias de la información y recuperarla en caso de pérdida. Asegurar que los sistemas cumplan la normativa legal.

¿Qué es la evaluación de datos?. El proceso de eliminar datos innecesarios sin analizarlos. El análisis de la calidad, utilidad y fiabilidad de los datos. La creación de bases de datos digitales. El almacenamiento de información sin revisión.

¿Por qué es importante la evaluación de datos?. Porque aumenta el tamaño de los archivos. Porque permite detectar errores y mejorar la toma de decisiones. Porque evita el uso de tecnología. Porque sustituye el análisis humano.

¿Cuál es la principal diferencia entre el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado?. El aprendizaje supervisado utiliza grandes volúmenes de datos, mientras que el no supervisado no. El aprendizaje supervisado trabaja con datos etiquetados, mientras que el no supervisado no tiene etiquetas. El aprendizaje no supervisado solo se usa en deep learning. El aprendizaje supervisado no permite realizar predicciones.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe mejor el deep learning?. Es un método que solo se utiliza para clasificar datos numéricos simples. Es una técnica de aprendizaje automático basada en reglas programadas manualmente. Es un tipo de machine learning que utiliza redes neuronales artificiales con múltiples capas. Es un sistema que no necesita grandes volúmenes de datos.

¿Cuál es el principal objetivo de la transformación de datos?. Eliminar todos los datos antiguos sin analizarlos. Cambiar y mejorar los datos para que sean más claros, ordenados y útiles para su análisis y toma de decisiones. Convertir los datos únicamente en gráficos y tablas. Almacenar los datos sin modificarlos en bases de datos.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe mejor la ciencia del dato?. Se centra únicamente en almacenar grandes volúmenes de datos sin analizarlos. Combina estadística, programación y análisis avanzado para extraer información útil y apoyar la toma de decisiones. Es un proceso exclusivo del marketing digital. Sólo se utiliza para crear gráficos simples a partir de datos.

Qué función cumple el big data en la relación con el análisis de datos y la inteligencia artificial?. Sustituye por completo al análisis de datos tradicional. Aporta el entorno y la infraestructura necesarios para trabajar con grandes volúmenes de datos que luego se analizan y utilizan en modelos de IA. Se limita a almacenar datos sin permitir su análisis. Evita el uso de inteligencia artificial en las organizaciones.

¿Cuál objetivo está relacionado con adaptar productos o servicios a distintos tipos de clientes?. Cumplimiento normativo y legal. Detección de fraude y riesgo. Personalización y segmentación. Eficiencia en la cadena de suministro.

¿Cuál es una función principal de los científicos de datos?. Almacenar datos sin analizar. Buscar patrones y correlaciones. Diseñar solo bases de datos. Aplicar normas legales sobre los datos.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe mejor la diferencia entre el uso de Big Data para la "Mejora de productos" y la "Analítica predictiva" en las empresas?. La mejora de productos se basa exclusivamente en la intuición de los directivos, mientras que la predicción utiliza solo datos históricos de ventas. La mejora de productos utiliza el Big Data para identificar patrones y adaptar la oferta a las necesidades del cliente, mientras que la analítica predictiva busca anticiparse a eventos futuros, como el abandono de clientes (churn) o averías en maquinaria. El mantenimiento predictivo es una técnica de mejora de productos que consiste en esperar a que una máquina se rompa para analizar los datos del fallo. La analítica predictiva solo es aplicable al sector financiero para la detección de fraudes, pero no tiene utilidad en la gestión de inventarios o logística.