IOT-NUBE-BI

¿Cuál es un beneficio clave de la computación en la nube para las empresas?

• Mayor costo de infraestructura.

• Escalabilidad y pago por uso.

• Menor flexibilidad en el acceso a recursos.

• Reducción de la colaboración entre equipos.

¿Cuál es un ejemplo de aplicación del IoT en la salud?

• Vehículos conectados.

• Redes sociales.

• Dispositivos médicos portátiles.

• Automatización industrial.

¿Qué técnica de análisis de Datos Masivos implica el uso de algoritmos que aprenden de los datos?

• Data Mining.

• Machine Learning.

• Data Visualization.

• Big Data Analytics.

¿Cuál es el objetivo principal de la inteligencia de negocios (BI)?

• Convertir datos en conocimientos accionables.

• Reducir la eficiencia empresarial

• Recopilar datos sin procesar.

• Incrementar los costos operativos.

¿Qué tecnología permite la comunicación entre dispositivos IoT y facilita el análisis de datos?

• Sensores.

• Computación en la nube.

• Todas las anteriores.

• Redes inalámbricas.

¿Qué herramienta de visualización de datos facilita la comprensión de información compleja en inteligencia de negocios?

• Tableros de mando.

• Todas las anteriores.

• Gráficos y diagramas.

• Informes automatizados.

11. ¿Cuál es un beneficio clave de utilizar sensores en dispositivos IoT?

• Proporcionar información precisa del entorno.

• Limitar la conectividad a Internet.

• Reducir la complejidad de los sistemas.

• Incrementar el consumo energético.

12. ¿Qué técnica de análisis de datos se utiliza para descubrir patrones ocultos en grandes conjuntos de datos?

• Machine Learning.

• Big Data Analytics.

• Data Visualization.

• Data Mining.

17. ¿Cuál es un uso común de los Datos Masivos en el sector financiero?

• Automatización industrial.

• Detección de fraudes y análisis de riesgos.

• Optimización de rutas de transporte.

• Desarrollo de nuevos medicamentos.

20. ¿Cuál es el objetivo principal de la inteligencia de negocios (BI) en una empresa?

• Incrementar la complejidad de los sistemas de información.

• Reducir la inversión en tecnología.

• Automatizar procesos operativos.

• Convertir datos en conocimientos accionables para mejorar el rendimiento empresarial.