BIGDATA FUNDAMENTALS_PROLOGO

¿Qué es la Pirámide de Datos (DIKW)?

• Datos, Información, Conocimiento, Sabiduría

• Datos, Inteligencia, Conocimiento, Sabiduría

• Datos, Información, Comprendimiento, Sabiduría

• Datos, Conocimiento, Sabiduría

Answer explanation

Datos, Información, Conocimiento, Sabiduría

¿Cómo se pueden clasificar los datos según su estructura?

• Estructurados, relacionales, no estructurados

• Estructurados, semi estructurados, no estructurados

• Estructurados, semi estructurados, no estructurados, metadatos

• Estructurados, no estructurados

Answer explanation

Estructurados, semi estructurados, no estructurados

¿A cuál de las siguientes etapas del ciclo de vida de análisis de Big Data, corresponde la siguiente definición?

“Es el proceso en el cual se debe realizar una identificación de una amplia variedad de fuentes de datos que pueden aumentar la probabilidad de encontrar patrones y correlaciones ocultos, dependiendo del alcance empresarial del proyecto de análisis de sus problemas empresariales”

• alidación y limpieza (Cleansing) de datos

• Identificación de datos

• Adquisición y filtrado (filtering) de datos

• Visualización de datos

Answer explanation

Etapa 2. Identificación de datos

Identificar una amplia variedad de fuentes de datos puede aumentar la probabilidad de encontrar patrones y correlaciones ocultos. Dependiendo del alcance empresarial del proyecto de análisis de sus problemas empresariales; los datasets y  las fuentes pueden ser internos o externos.

•Datasets internos: se listan los datasets disponibles, como data marts y sistemas operacionales, y se compara con una especificación predefinida del dataset.

•Datasets externos: se compila y combina una lista de posibles proveedores, como mercados de datos y datasets.

Puedes encontrar mayor información en el Módulo 1.Prólogo de tu material Big Data Fundamentals 2022

La etapa 6 está orientada a la integración de múltiples datasets, para llegar a una vista unificada, se deben considerar los requisitos futuros del análisis de datos y así fomentar, la reutilización de los datos, ya sea que se requiera agregar datos o no, es importante entender que los mismos datos pueden ser almacenados de formas diferentes.

¿Cuál es el nombre de esta etapa?

• Etapa 6. Agregación y visualización de datos

• Etapa 6. Filtración y limpieza

• Etapa 6. Evaluación y uso

• Etapa 6. Agregación y representación de datos

Answer explanation

Etapa 6. Agregación y representación de datos

Está orientada a la integración de múltiples datasets, para llegar a una vista unificada, se deben considerar los requisitos futuros del análisis de datos y así fomentar, la reutilización de los datos, ya sea que se requiera agregar datos o no, es importante entender que los mismos datos pueden ser almacenados de formas diferentes.

¿Cuáles de las siguientes afirmaciones son verdaderas con respecto al ciclo de vida de Big data en la Etapa 9?

“Los modelos pueden ser usados para mejorar la lógica del proceso empresarial y la lógica del sistema de aplicaciones, y pueden conformar la base de un nuevo sistema o software”

“Los resultados del análisis de datos (Data Analysis) pueden ser ingresados automática o manualmente en los sistemas empresariales para mejorar y optimizar su comportamiento y desempeño”

“Los resultados de esta etapa proporcionan a los usuarios la capacidad de realizar análisis visuales, facilitando respuestas a preguntas que los usuarios ni siquiera se han planteado aún”

“En algún momento, llegará al final de su vida útil y todos los datos serán archivados, depurados o ambos”.

• 1 y 3

• 1 y 2

• 3 y 4

• 2 y 3

Answer explanation

Etapa 9. Uso de los resultados del análisis

Los resultados de los análisis generan modelos, que contienen nueva información sobre la naturaleza de los patrones y relaciones que existen en los datos analizados. Algunas áreas exploradas durante esta etapa son las siguientes:

•Datos de entrada: los resultados, pueden ser ingresados automática o manualmente en los sistemas, para mejorar y optimizar su comportamiento y desempeño.

•Optimización: los patrones, correlaciones y anomalías identificados y hallados durante el análisis, son utilizados para perfeccionar los procesos.

•Alertas: los resultados pueden identificar alertas existentes o nuevas.

Puedes encontrar mayor información en el Módulo 1.Prólogo de tu material Big Data Fundamentals 2022

¿Qué es Big Data?

 

• Es una colección de datos complejos muy grade, estos son datos Estructurados, y dada su complejidad y crecimiento, dificultan su captura, gestión y análisis a través de herramientas convencionales, por lo cual, las empresas deben gestionar y orientar su negocio hacia nuevas herramientas emergentes.

• Es una colección de datos complejos muy grade que provienen de distintas fuentes, que requieren soluciones tecnológicas y prácticas, cuando el análisis, procesamiento y almacenamiento no es suficiente, dada la gran cantidad y volumen de estos, lo cual hace que las organizaciones creen escenarios para su estudio, y de igual manera, generan estrategias de crecimiento para el negocio.

• Es la posibilidad de explotar comercialmente una gran cantidad de datos que, por su estructura, son difíciles de tratar con herramienta convencionales, lo que hace que las organizaciones tengan nuevos retos en la construcción de plataformas de soporte para dicha información, esto con el objetivo de poder transfórmala en valor y servicios, cuyo fin es atraer nuevos clientes.

• Técnicas de visualización que combinan diferentes modelos predictivos, estadísticos y de Inteligencia artificial, entre otras, las cuales se convierten los datos en conocimientos para la toma de decisiones.

Answer explanation

Big Data

¿Qué es?

Es una colección de datos complejos muy  grande, muy difícil de procesar a través de herramientas  de gestión y procesamiento de datos tradicionales.Son datos cuyo volumen, diversidad y complejidad  requieren nueva arquitectura, técnicas, algoritmos y análisis  para gestionar y extraer valor y conocimiento oculto

¿Por qué es importante?

Dada la gran cantidad de datos y su volumen, las organizaciones deben encontrar mecanismos para que esa información se convierta en ideas que generan nuevas oportunidades, las cuales conducen a movimientos del negocio, más inteligentes con mayores ganancias y operaciones eficientes.

Puedes encontrar mayor información en el Módulo 1.Prólogo de tu material Big Data Fundamentals 2022

¿Cuáles son las 7V’s del Big Data?

• Volumen Velocidad Variedad de los datos Veracidad de los datos Valor de los datos Visualización de los datos Versatilidad

• Volumen Velocidad Variedad de los datos Veracidad de los datos Valor de los datos Visualización de los datos Viabilidad

• Volumen Velocidad Variedad de los datos Veracidad de los datos Valor de la información estructurada Visualización de los datos Viabilidad

• Volumen Velocidad Variedad de los datos Veracidad de los datos Verificar de los datos Visualización de los datos Viabilidad

Answer explanation

7V’s del Big Data

Volumen Velocidad Variedad de los datos Veracidad de los datos  Valor de los datos Visualización de los datos Viabilidad

¿Qué es un dato?

• Es información convertida en forma digital binaria eficiente para su procesamiento y traslado

• Valor de la TMR

• Dato numérico que puede ser real o entero.

• Un Concepto sobre hechos, y de elementos que permiten realizar un análisis para obtener resultados.

Answer explanation

¿ Qué es un dato?

Es información convertida en forma digital binaria eficiente para su procesamiento y traslado. Algunos de los tipos de datos más comunes son: carácter único, binario, texto, No°, imagen, sonido y vídeo.

Puedes encontrar mayor información en el Módulo 1.Prólogo de tu material Big Data Fundamentals

¿Cómo se pueden clasificar los datos?

• Por tipo de Representación.

• De forma cuantitativa y cualitativa.

• de acuerdo con su: Categoría, Estructura, definición.

• De acuerdo con su: Tipo de Representación, Origen del dato, Estructura.

Answer explanation

De acuerdo con su: Tipo de Representación, Origen del dato, Estructura.

Es una filosofía del diseño del sistema de datos, que premia la disponibilidad sobre la consistencia de operaciones. BASE se desarrolló como una alternativa para producir arquitecturas de datos más escalables y asequibles, corresponde a 3 estados ¿Cuáles son?:

• Availability, Consistency, Isolation, Data.

• Atomicity, Consistency, Isolation, Durability

• Basically Available, Soft state, Eventual consistency

• Availability, Consistency, Isolation, Durability.

Answer explanation

BASE

Es una filosofía del diseño del sistema de datos, que premia la disponibilidad sobre la consistencia de operaciones. BASE se desarrolló como una alternativa para producir arquitecturas de datos más escalables y asequibles, proporcionando más opciones para ampliar empresas/clientes de TI, es decir, adquirir más hardware para ampliar las operaciones de datos