TEST BORRADO, QUIZÁS LE INTERESE: Digitalización aplicada sector productivo - DAM - Ilerna
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Título del Test:
Digitalización aplicada sector productivo - DAM - Ilerna Descripción: Preguntas temario completo Autor: PJP OTROS TESTS DEL AUTOR Fecha de Creación: 03/12/2024 Categoría: Informática Número Preguntas: 121 |
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 AWS87 ( hace 2 meses ) Hay una errata en la pregunta ¿Qué función tiene la capa de percepción en un CPS?
Según los apuntes la respuesta correcta es "Obtener datos del entorno físico mediante sensores". |
Temario:
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TEMA 1 Digitalización en los sectores productivos. ¿Cuál es uno de los procesos comunes en la digitalización de los sectores productivos? Reducción del talento humano Uso de redes sociales Incremento de la producción manual Abandono del uso de la nube. ¿Qué proceso permite pasar documentos de papel a digital? Formación de trabajadores Optimización del talento humano Digitalización de documentos Automatización de procesos. ¿Qué autor acuñó el término "Cuarta Revolución Industrial"? Henry Ford Thomas Edison Klaus Schwab James Watt. ¿Cuál es una característica principal de la Cuarta Revolución Industrial? Electrificación de la industria Avances disruptivos como la IA y la robótica Uso exclusivo de vapor como energía Desarrollo del transporte marítimo. ¿Qué función tiene la capa de percepción en un sistema ciberfísico (CPS)? Sincronizar la transmisión de datos Procesar los datos recibidos Obtener datos del entorno físico mediante sensores Almacenar datos históricos. ¿Cuál de las siguientes opciones describe la función de la capa de transmisión en un CPS? Detectar problemas en tiempo real Garantizar la coherencia temporal mediante sincronización Recoger datos del entorno físico Generar algoritmos de toma de decisiones. ¿Qué tecnología se enfoca en la supervisión y el control de procesos físicos en la industria? Tecnologías de operación (OT) Tecnologías de la información (IT) Computación en la nube Sistemas ciberfísicos (CPS). ¿Qué componente pertenece a las tecnologías de operación (OT)? Aplicaciones empresariales como CRM Sensores y dispositivos de campo Redes de comunicación LAN y WAN Servidores y bases de datos. ¿Qué ventajas ofrece la digitalización en las empresas? Dependencia total de infraestructura local Incremento en los costes de producción Disminución de la personalización en productos Reducción de errores y mayor eficiencia operativa. ¿Qué cambios provoca la transformación digital en la estructura de una empresa? Creación de nuevos departamentos relacionados con TI Abandono del marketing digital Desaparición de departamentos jerárquicos Reducción del número de empleados en todos los niveles. ¿Qué aspecto es clave en la digitalización de documentos? La eliminación del almacenamiento en la nube Optimización de registros, pedidos y facturas Uso exclusivo de redes sociales Sustitución de personal humano. ¿Qué objetivo persigue la formación de trabajadores en la transformación digital? Reducir la productividad laboral Optimizar su adaptación a nuevas tecnologías Limitar el uso de herramientas tecnológicas Reemplazar el talento humano con automatización. ¿Cómo contribuyen las redes sociales en los sectores productivos? Creando barreras de comunicación con los clientes Incrementando los costes operativos Fortaleciendo la comunicación a través de contenido planificado Eliminando la interacción con los clientes. ¿Qué factor se considera parte de la sostenibilidad en la transformación digital? Aumentar el uso de recursos no renovables Disminuir la huella de carbono en los procesos Depender exclusivamente de sistemas físicos Reemplazar tecnologías renovables por antiguas. ¿Qué innovación fue central en la 1ª Revolución Industrial? Avances en telecomunicaciones Uso del vapor como fuente de energía Desarrollo de computadoras personales Electrificación de las fábricas. ¿Qué impacto tuvo la 2ª Revolución Industrial en la estructura laboral? Reducción de la urbanización Cambios significativos en la estructura laboral y social Limitación de la productividad industrial Sustitución del transporte ferroviario por marítimo. ¿Cuál fue una innovación tecnológica clave en la 3ª Revolución Industrial? Desarrollo de la máquina de vapor Producción en masa con electricidad Desarrollo del internet y las telecomunicaciones Electrificación de las líneas de montaje. ¿Qué caracteriza a un sistema ciberfísico (CPS)? Integración de componentes físicos y computacionales Exclusividad en la gestión de bases de datos relacionales Uso limitado a entornos agrícolas Procesamiento de datos únicamente en servidores locales. ¿Qué función tiene la capa de aplicación en un CPS? Sincronizar los tiempos de transmisión Procesar datos y ejecutar acciones basadas en ellos Detectar cambios en el entorno físico Recopilar información mediante sensores. ¿Qué componente de las Tecnologías de la Información (IT) se centra en proteger datos? Aplicaciones empresariales como ERP Sistemas de gestión de datos Seguridad y protección de datos Redes de comunicación internas. TEMA 2 Tecnologías Habilitadoras Digitales. ¿Qué se considera una tecnología habilitadora digital (THD)? Dispositivos que solo funcionan en entornos industriales Tecnologías que impulsan la innovación y permiten la transformación digital Herramientas exclusivamente usadas para redes sociales Tecnologías limitadas a la producción de hardware. ¿Cuál de estas es una característica de las tecnologías habilitadoras digitales? Rigidez en su implementación Exclusividad en plantas industriales Limitación al uso de hardware propietario Innovación y versatilidad. ¿Qué describe mejor la computación en la nube (cloud computing)? Procesamiento de datos únicamente para grandes empresas Almacenamiento y gestión de datos exclusivamente local Servicios informáticos accesibles a través de internet Sistemas dependientes de hardware físico en oficinas. ¿Cuál es una ventaja clave de la computación en la nube? Costes elevados en mantenimiento de hardware Reducción de la flexibilidad en recursos tecnológicos Incremento de la dependencia de redes locales Acceso global a datos y aplicaciones desde cualquier lugar. ¿Qué tipos de datos maneja la tecnología Big Data? Solo datos estructurados en bases de datos relacionales Únicamente datos provenientes de sensores industriales Datos generados únicamente por usuarios finales Datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. ¿Cuál es una de las aplicaciones de Big Data en las empresas? Identificación de tendencias y personalización de servicios Incremento del tiempo de toma de decisiones Sustitución total de recursos humanos Eliminación de datos históricos innecesarios. ¿Qué distingue a la inteligencia artificial (IA) de otras tecnologías? Emular la inteligencia humana con algoritmos y modelos matemáticos Su capacidad para replicar procesos exclusivamente humanos Sustituir todas las tareas humanas de forma autónoma Operar exclusivamente en entornos industriales. ¿Qué tecnología es conocida como "cobótica"? Robótica colaborativa Impresión 3D Internet de las cosas (IoT) Nanotecnología. ¿Cuál es una ventaja clave de la impresión 3D? Producción limitada a grandes volúmenes Personalización rápida y económica Limitación en la personalización de productos Dependencia de herramientas costosas para prototipos. ¿Qué describe mejor el Internet de las Cosas (IoT)? Conexión y comunicación de dispositivos físicos a través de internet Uso exclusivo en entornos domésticos Tecnología que solo gestiona datos no estructurados Tecnología que se limita a la comunicación interna de empresas. ¿Qué ventaja clave ofrece el cloud computing en recuperación de datos? Almacenamiento exclusivo en redes internas Copias de seguridad automáticas y actualizadas Restricción al acceso remoto de los datos Eliminación de datos no estructurados. ¿Qué característica de Big Data permite tomar decisiones mejor informadas? Generación de datos no estructurados Visualización limitada a datos históricos Análisis de grandes volúmenes para identificar patrones Exclusividad en sensores industriales. ¿Qué describe mejor la Inteligencia Artificial (IA)? Sustitución total de tareas humanas Uso de algoritmos para procesar datos y tomar decisiones Dependencia de herramientas físicas exclusivas Exclusión de procesos de aprendizaje profundo. ¿Qué permite la robótica colaborativa? Sustituir completamente la intervención humana Trabajar junto con humanos de forma segura y eficiente Automatizar únicamente tareas industriales Limitar las operaciones a entornos aislados. ¿Qué ventaja ofrece la impresión 3D en la fabricación? Incremento en los residuos de producción Creación rápida de prototipos y personalización económica Dependencia de herramientas costosas Producción limitada a grandes volúmenes. ¿Qué tecnología define al Internet de las Cosas (IoT)? Conexión de dispositivos físicos que recopilan y generan datos Limitación del acceso a redes locales privadas Exclusión de la comunicación entre dispositivos Uso de sensores en entornos físicos cerrados. ¿Qué aplicación del IoT permite un mantenimiento más eficiente? Producción limitada por demanda Mantenimiento predictivo mediante análisis en tiempo real Reducción de la comunicación entre dispositivos Exclusividad en entornos de fabricación masiva. ¿Qué impacto tiene Big Data en las empresas? Mejora en la personalización de productos y servicios Incremento de los costes de análisis de datos Limitación en la gestión de datos no estructurados Exclusividad para empresas de tecnología avanzada. ¿Cuál es una de las aplicaciones más comunes del aprendizaje supervisado? Reducción de datos no estructurados Uso de datos etiquetados para entrenar modelos Identificación de patrones en datos no etiquetados Aprendizaje mediante sistemas de prueba y error. ¿Qué herramienta utiliza Big Data para analizar y mostrar datos complejos? Procesamiento limitado a bases de datos relacionales Técnicas avanzadas de visualización y algoritmos de análisis Uso exclusivo de datos estructurados Generación de patrones solo en datos históricos. TEMA 3 Cloud y sistemas conectados. ¿Qué describe mejor el concepto de la nube (cloud)? Servicio de almacenamiento y gestión de datos a través de servidores remotos Gestión de datos exclusivamente local Sistema cerrado para redes internas Tecnología para procesar únicamente datos no estructurados. ¿Qué función cumplen los servidores en la nube? Operan como dispositivos físicos locales Gestionan almacenamiento, procesamiento y servicios de red de forma remota Se utilizan exclusivamente para redes LAN internas Limitan la conectividad externa para mejorar la seguridad. ¿Qué tipo de nube comparte recursos y ofrece servicios al público? Nube híbrida Nube pública Nube privada Nube local. ¿Cuál es una de las ventajas clave del cloud computing? Costes elevados de mantenimiento Reducción de la flexibilidad de escalabilidad Acceso global desde cualquier dispositivo conectado Dependencia total de hardware local. ¿Qué es el Edge computing? Proceso de computación exclusivamente en centros de datos centrales Computación que lleva el procesamiento cerca del usuario final Sistema de almacenamiento en la nube híbrida Herramienta para análisis de datos estructurados. ¿Qué relación tiene el Edge computing con la nube? Sustituye completamente a la nube Complementa a la nube proporcionando procesamiento más rápido Reemplaza el almacenamiento en servidores remotos Limita la transferencia de datos a redes internas. ¿Qué tecnología complementa el Edge computing en términos de latencia? Computación centralizada Fog computing Cloud privado Blockchain. ¿Qué campo utiliza sistemas cloud para telemedicina y gestión de registros médicos? Transporte y logística Educación Salud y asistencia sanitaria Agricultura. ¿Qué permite el Business Intelligence (BI) en la nube? Gestión y análisis de datos para tomar decisiones informadas Almacenamiento limitado a grandes volúmenes de datos Operaciones exclusivamente en redes internas Eliminación de datos históricos innecesarios. ¿Cuál es una ventaja de las nubes híbridas? Se limita a servicios locales Combina lo mejor de nubes públicas y privadas según la necesidad Restringe el acceso externo para mayor seguridad Es exclusivamente para pequeñas empresas. ¿Qué tipo de nube permite combinar servicios entre públicos y privados? Nube híbrida Nube pública Nube privada Nube virtual. ¿Qué ventaja ofrece la computación en la nube en términos de recuperación de datos? Eliminación de datos no estructurados Copias de seguridad automáticas y constantemente actualizadas Restricción al acceso remoto Dependencia total de almacenamiento local. ¿Qué tecnología lleva el procesamiento de datos más cerca del usuario final? Cloud computing Edge computing Nube pública Blockchain. ¿Qué término se utiliza para la combinación de Edge, fog y cloud computing? Computación distribuida Computación híbrida Computación en la niebla Computación interconectada. ¿Cuál es una ventaja de la computación en la niebla (fog computing)? Reducción de latencia al procesar datos cerca del origen Exclusividad en redes locales Sustitución completa de la nube pública Incremento del ancho de banda necesario. ¿Qué tecnología es complementaria al Edge computing para reducir la latencia? Computación centralizada Fog computing Sistemas de almacenamiento relacional Redes LAN internas. ¿Qué sector utiliza la nube para telemedicina y almacenamiento de registros médicos? Educación Salud y asistencia sanitaria Agricultura Transporte y logística. ¿Qué herramienta permite a las empresas tomar decisiones informadas basadas en datos almacenados en la nube? Big Data Business Intelligence (BI) Blockchain Machine Learning. ¿Qué define a la nube privada en comparación con la pública? Está accesible a cualquier usuario de internet Ofrece servicios exclusivamente a través de una red interna Proporciona la mejor combinación de ambas nubes Limita el acceso a bases de datos no estructuradas. ¿Qué ventaja ofrece el uso de nubes públicas en empresas? Reducción de costes al compartir infraestructura Restricción del acceso remoto para mayor seguridad Eliminación de copias de seguridad automáticas Exclusividad en redes privadas. TEMA 4 La Inteligencia Artificial (IA). ¿Qué tipo de inteligencia artificial está diseñada para realizar tareas específicas? Inteligencia artificial fuerte Inteligencia artificial estrecha Redes neuronales profundas Algoritmos genéticos. ¿Qué característica describe a la inteligencia artificial fuerte? Aprendizaje limitado a tareas específicas Capacidad para entender y razonar de forma general Uso exclusivo en sistemas empresariales Dependencia de redes de datos no estructurados. ¿Qué define a la inteligencia artificial simbólica? Uso de redes neuronales profundas Representación explícita del conocimiento mediante símbolos y reglas Adaptación automática sin programación explícita Procesamiento basado exclusivamente en datos estructurados. ¿Qué enfoque utiliza la inteligencia artificial subsimbólica? Razonamiento basado en reglas Lógica difusa y aprendizaje profundo Representación formal mediante ontologías Procesamiento únicamente de datos relacionales. ¿En qué década surgieron los sistemas expertos en inteligencia artificial? Década de 1950 Década de 1960 Década de 1980 Década de 1990. ¿Qué relación tiene el Big Data con la inteligencia artificial? Sustituye la capacidad de procesamiento de IA Proporciona grandes conjuntos de datos como materia prima Reemplaza los algoritmos de aprendizaje automático Limita el uso de IA a entornos controlados. ¿Qué técnica de aprendizaje utiliza datos etiquetados para entrenar un modelo? Aprendizaje supervisado Aprendizaje por refuerzo Aprendizaje no supervisado Minería de datos. ¿Qué lenguaje de programación es más popular para desarrollar inteligencia artificial? Python Java Lenguaje R C++. ¿En qué sector se están utilizando vehículos autónomos impulsados por IA? Agricultura Transporte y logística Sector financiero Sanidad. ¿Qué permite el aprendizaje profundo en inteligencia artificial? Construcción de sistemas basados en reglas explícitas Procesamiento autónomo y análisis de grandes volúmenes de datos Exclusividad en sistemas empresariales complejos Operación únicamente con datos estructurados. ¿Qué caracteriza a la inteligencia artificial débil? Capacidad de razonamiento general Enfoque en tareas específicas y limitadas Aprendizaje autónomo sin intervención humana Emulación de emociones humanas. ¿Qué tecnología se utiliza para representar conocimiento en la inteligencia artificial simbólica? Algoritmos genéticos Redes neuronales profundas Ontologías y reglas explícitas Aprendizaje por refuerzo. ¿Cuál de las siguientes opciones es un ejemplo de inteligencia artificial subsimbólica? Transparencia y manipulación de lenguajes naturales Representación explícita mediante reglas Razonamiento basado en símbolos Lógica difusa y redes neuronales artificiales. ¿Qué técnica de aprendizaje es utilizada en entornos sin datos etiquetados? Aprendizaje supervisado Algoritmos simbólicos Aprendizaje no supervisado Aprendizaje por refuerzo. ¿Qué permite el aprendizaje por refuerzo en inteligencia artificial? Construcción de modelos con datos preprocesados Identificación de patrones en datos históricos Optimización de procesos mediante castigos y recompensas Toma de decisiones a partir de datos etiquetados. ¿En qué sector se utiliza la IA para la optimización de rutas de entrega? Agricultura Transporte y logística Finanzas Salud. ¿Qué tipo de lenguaje es ampliamente usado en IA por su simplicidad y bibliotecas? Lenguaje R Java Python C++. ¿Qué etapa de la minería de datos implica la conversión de datos para su análisis? Recolección y preparación Evaluación e interpretación Transformación de datos Modelado y análisis. ¿Qué distingue a la inteligencia artificial generativa de las tradicionales? Sustitución de procesos manuales Limitación a tareas específicas Dependencia exclusiva de Big Data Capacidad para crear contenido original y único. ¿Qué desafío enfrenta el futuro de la IA? Reducción de la transparencia en datos etiquetados Escasez de aplicaciones en sectores productivos Falta de regulación ética y consumo energético elevado Exclusión de modelos simbólicos. TEMA 5 Evaluación de los datos. ¿Qué define mejor a los datos? Información organizada y con contexto. Hechos o cifras crudas sin procesar. Valores significativos para tomar decisiones. Resultados del análisis estadístico. ¿Qué característica principal diferencia a los datos de la información? Los datos no tienen contexto ni significado intrínseco. La información no requiere procesamiento. Los datos siempre son útiles de inmediato. La información no incluye contexto. ¿Cuál es un ejemplo de datos sin procesar? Un gráfico que muestra ventas mensuales. "Juan Pérez ha vendido 25 unidades". "2024-07-25". Una tabla comparativa de productos. ¿Qué representa la información en relación con los datos? Datos en bruto sin formato. Resultado de procesar y organizar datos. Hechos individuales sin significado. Valores fuera de contexto. ¿Qué característica es exclusiva de la información frente a los datos? Requiere análisis para ser útil. Se presenta en gráficos y tablas comprensibles. Carece de utilidad inmediata. Es diversa en formato. ¿Qué representa el ciclo de vida del dato en digitalización? Una etapa única donde los datos son eliminados. Las fases por las que pasa un dato desde su creación hasta su eliminación. El proceso de analizar datos históricos únicamente. La automatización del análisis de datos. ¿Cuál es la primera etapa del ciclo de vida del dato? Procesamiento y análisis. Distribución. Captura o recopilación. Almacenamiento. ¿Qué herramientas pueden usarse para capturar datos? Dashboards y reportes gráficos. APIs, IoT y formularios en línea. Firewalls y antivirus. Simulaciones y análisis predictivo. ¿Qué función principal tienen los dashboards en la distribución de datos? Capturar datos en tiempo real. Mostrar KPIs de manera gráfica para análisis. Archivar y destruir datos antiguos. Controlar el acceso a los datos sensibles. ¿Qué etapa del ciclo de vida implica la eliminación o archivado de los datos? Procesamiento y análisis. Distribución. Captura. Archivado o destrucción. ¿Qué describe mejor el propósito de una API? Eliminar datos obsoletos del sistema. Actuar como un puente para la comunicación entre sistemas. Controlar el acceso a los datos en tiempo real. Visualizar información en reportes. ¿Cuál es el objetivo principal del análisis descriptivo de datos? Predecir resultados futuros basados en datos históricos. Identificar patrones y tendencias básicas en los datos. Proponer acciones a tomar basadas en predicciones. Simular escenarios hipotéticos para la toma de decisiones. ¿Qué técnica permite identificar patrones en grandes volúmenes de datos? Simulación de datos. Clustering y análisis de correlación. Procesamiento en tiempo real. Respaldo de datos. ¿Qué caracteriza a un modelo predictivo? Utiliza simulaciones para prever escenarios. Sugiere acciones basadas en análisis prescriptivo. Utiliza machine learning para predecir resultados futuros. Se limita a la descripción de datos históricos. ¿Qué es el análisis prescriptivo? Explorar datos para entender su estructura. Sugerir acciones basadas en resultados predictivos. Identificar anomalías en los datos procesados. Describir patrones básicos mediante estadísticas. ¿Qué característica NO corresponde al Big Data? Procesa datos a gran velocidad. Almacena exclusivamente datos estructurados. Integra datos de múltiples fuentes. Permite identificar tendencias y patrones. ¿Qué diferencia al Big Data del análisis tradicional de datos? Solo maneja datos estructurados. Es capaz de procesar grandes volúmenes y variedades de datos. No se aplica a datos en tiempo real. Requiere menor infraestructura tecnológica. ¿Cuál es la relación entre Big Data e inteligencia artificial? La IA utiliza Big Data para aprender y generalizar con eficacia. Big Data automatiza por completo los algoritmos de IA. Big Data reemplaza a la IA en el análisis predictivo. La IA no requiere grandes volúmenes de datos para operar. ¿Qué herramienta se utiliza comúnmente para la visualización de datos en análisis descriptivo? Firewalls. Dashboards y gráficos. Simulaciones. Modelos prescriptivos. ¿Qué define mejor la ingeniería de datos? La extracción de patrones a partir de grandes volúmenes de datos. El diseño y construcción de infraestructuras para gestionar datos. El análisis de datos mediante técnicas avanzadas de minería. La visualización gráfica de datos procesados. ¿En qué etapa del ciclo de vida del dato se enfoca principalmente la ingeniería de datos? Eliminación y archivado. Captura, almacenamiento y preparación. Distribución de datos a usuarios finales. Análisis descriptivo y predictivo. ¿Qué diferencia a la ingeniería de datos de la minería de datos? La ingeniería de datos se centra en construir sistemas; la minería de datos, en analizar. Ambas se enfocan en los mismos objetivos y usan técnicas similares. La minería de datos maneja datos estructurados, mientras que la ingeniería no. La ingeniería de datos utiliza exclusivamente machine learning. ¿Cuál es una tecnología común utilizada en la ingeniería de datos? Modelos prescriptivos. Bases de datos distribuidas y sistemas en la nube. Dashboards para visualización de datos. Herramientas para detectar outliers. ¿Qué característica define al almacenamiento en la nube? Solo almacena datos estructurados. Es escalable y permite acceso desde cualquier lugar con conexión a internet. Requiere hardware físico dedicado para cada usuario. Solo funciona con datos no estructurados. ¿Cuál es una ventaja clave del modelo de pago por uso en la nube? Permite el acceso sin conexión a internet. Reduce costos al pagar solo por la capacidad utilizada. Garantiza seguridad avanzada sin necesidad de configuraciones. Ofrece almacenamiento ilimitado gratuito. ¿Qué tipo de datos puede gestionar el almacenamiento en la nube? Solo datos no estructurados como texto e imágenes. Solo datos estructurados en bases de datos relacionales. Datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Exclusivamente datos generados en tiempo real. ¿Qué beneficio ofrece la integración con otras aplicaciones en la nube? Reduce la necesidad de sistemas distribuidos. Facilita la migración y gestión de datos entre plataformas. Limita la colaboración en tiempo real. Elimina la necesidad de copias de seguridad. ¿Qué ventaja facilita el trabajo colaborativo en la nube? Control de acceso limitado para cada usuario. Edición y acceso compartido en tiempo real. Exclusividad para redes internas. Gestión automática de dashboards. ¿Qué disciplinas combina la ciencia de datos para extraer información valiosa? Matemáticas, estadística, informática e ingeniería de software. Física, química, biología y economía. Redes sociales, marketing y comunicación. Inteligencia artificial, Big Data y diseño gráfico. ¿Qué permite la ciencia de datos en el ámbito empresarial? Sustituir todas las decisiones humanas por sistemas automatizados. Resolver problemas complejos y tomar decisiones informadas. Almacenar datos en servidores locales sin costos adicionales. Reducir la cantidad de datos disponibles para análisis. ¿Cuál es un ejemplo de aplicación práctica de la ciencia de datos en las empresas? Creación de reportes gráficos con datos no procesados. Optimización de procesos mediante predicciones basadas en datos. Eliminación de datos no estructurados para simplificar análisis. Generación de datos ficticios para pruebas. ¿Qué es una estrategia común para proteger datos sensibles? Almacenarlos exclusivamente en la nube. Utilizar firewalls y antivirus actualizados. Limitar el análisis de datos a sistemas locales. Eliminar todos los datos después de su uso. ¿Qué medida mejora significativamente la seguridad de acceso a cuentas? Uso de contraseñas simples para evitar olvidos. Implementación de autenticación de múltiples factores (MFA). Eliminación de copias de seguridad. Prohibición de acceso remoto a los datos. ¿Cuál es el propósito principal del respaldo de datos? Detectar malware en tiempo real. Recuperar información en caso de pérdida o ataque. Limitar el acceso a los datos según las necesidades del usuario. Procesar datos más rápidamente. ¿Qué práctica ayuda a evitar accesos no autorizados a datos sensibles? Copiar los datos en múltiples dispositivos personales. Usar sistemas de acceso compartido sin restricciones. Limitar el acceso a los datos solo a usuarios autorizados. Analizar los datos exclusivamente en tiempo real. ¿Por qué es importante proteger los datos personales en las organizaciones? Para evitar multas y proteger la reputación de la empresa. Para eliminar datos históricos de forma regular. Para permitir el acceso a cualquier usuario externo. Para asegurar que solo se manejen datos no estructurados. |
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