SEMANA 3

¿Qué se entiende por Big Data?

• Una técnica para reducir la cantidad de datos en un sistema informático.

• Un conjunto de datos pequeños que las aplicaciones informáticas pueden manejar fácilmente.

• Una forma de procesar datos en papel de gran tamaño.

• Un concepto que abarca a una serie de conjuntos de datos tan grandes que ni siquiera las aplicaciones informáticas son capaces de tratar con ellos.

¿Cuál es la primera 'V' que se utiliza para explicar el Big Data?

• Variedad

• Velocidad

• Veracidad

• Volumen

¿Qué se puede lograr al manejar grandes volúmenes de datos según el texto?

• Un análisis superficial de los datos.

• Revelar tendencias y patrones que pueden ser invisibles con conjuntos de datos más pequeños.

• Eliminar datos para simplificar el análisis.

• Generar más datos para confundir a los analistas.

¿Qué se entiende por 'Velocidad' en el contexto del Big Data?

• La cantidad de datos generados cada segundo.

• La rapidez con la que se generan y procesan los datos.

• La diversidad de datos que pueden ser procesados y analizados.

• La calidad y precisión de los datos.

¿Qué importancia tiene la 'Variedad' de datos en el análisis de un E-commerce?

• Permite personalizar recomendaciones y mejorar la experiencia del cliente.

• Ayuda a mantener la infraestructura de almacenamiento.

• Facilita la segmentación de clientes en grupos específicos.

• Permite identificar la cantidad de datos generados.

¿Qué implica la 'Veracidad' de los datos en un sistema de sensores IoT?

• La utilidad e importancia de los datos para obtener beneficios.

• La rapidez con la que se generan y procesan los datos.

• La diversidad de datos que pueden ser procesados y analizados.

• La calidad y precisión de los datos.

¿Qué se entiende por 'Valor' de los datos en el contexto del Big Data?

• La calidad y precisión de los datos.

• La diversidad de datos que pueden ser procesados y analizados.

• La utilidad e importancia de los datos para obtener beneficios e insights.

• La rapidez con la que se generan y procesan los datos.

¿Qué se puede lograr al analizar datos de clientes para marketing según el texto?

• Anticipar tendencias de consumo para gestionar mejor el inventario y las promociones.

• Todas las anteriores.

• Crear campañas de marketing dirigidas y personalizadas para aumentar la tasa de conversión.

• Identificar grupos específicos de clientes con comportamientos y preferencias similares.

¿Qué herramientas se pueden utilizar para visualizar los insights obtenidos del análisis de datos de clientes?

• Python y R

• Kafka y Cassandra

• Tableau y Power BI

• Hadoop y Spark

¿Qué implica la 'Variedad' de datos en el análisis de un E-commerce?

• Ayuda a mantener la infraestructura de almacenamiento.

• Permite personalizar recomendaciones y mejorar la experiencia del cliente.

• Facilita la segmentación de clientes en grupos específicos.

• Permite identificar la cantidad de datos generados.