DataSpaces 20250112-1 Flashcards
1
Q
- ¿Qué es un espacio de datos?
A
Un espacio de datos es un entorno o plataforma que facilita la compartición, integración y gestión de datos entre diferentes organizaciones o entidades, asegurando la interoperabilidad, seguridad y cumplimiento de normativas.
2
Q
- Mencione tres beneficios de utilizar espacios de datos.
A
- Mejora la colaboración entre organizaciones. 2. Facilita el acceso a datos de calidad y actualizados. 3. Promueve la innovación mediante la reutilización de datos.
3
Q
- ¿Cuáles son los componentes tecnológicos clave de un espacio de datos?
A
Los componentes tecnológicos clave incluyen infraestructura de almacenamiento, herramientas de integración de datos, mecanismos de seguridad, APIs para acceso a datos y sistemas de gestión de metadatos.
4
Q
- Explique la importancia de la gobernanza de datos en un espacio de datos.
A
La gobernanza de datos asegura que los datos compartidos cumplen con las políticas de calidad, privacidad y seguridad, garantizando un uso ético y legal de la información.
5
Q
- ¿Qué diferencia hay entre un espacio de datos y un data lake?
A
Mientras que un data lake es un repositorio centralizado para almacenar grandes volúmenes de datos en su forma original, un espacio de datos se enfoca en la compartición y colaboración de datos entre múltiples partes, con énfasis en la gobernanza y seguridad.
6
Q
- Mencione dos tecnologías emergentes que impactan en los espacios de datos.
A
Blockchain para asegurar la integridad de los datos y tecnologías de inteligencia artificial para mejorar la gestión y análisis de los datos.
7
Q
- ¿Qué es la interoperabilidad en el contexto de espacios de datos?
A
La interoperabilidad es la capacidad de diferentes sistemas y organizaciones para trabajar juntos, compartir y utilizar datos de manera eficiente y efectiva.
8
Q
- Describa un caso de uso típico de un espacio de datos en una ciudad inteligente.
A
Un espacio de datos puede integrar información de tráfico, transporte público y sensores urbanos para optimizar la movilidad, reducir la congestión y mejorar la calidad de vida de los ciudadanos.
9
Q
- ¿Qué roles existen en un espacio de datos y cuáles son sus responsabilidades?
A
Los roles incluyen proveedores de datos (que aportan datos), consumidores de datos (que utilizan los datos), y administradores de espacio de datos (que gestionan la infraestructura y las políticas).
10
Q
- ¿Cómo contribuyen las APIs a un espacio de datos?
A
Las APIs permiten el acceso programático a los datos, facilitando la integración con aplicaciones y servicios externos, y asegurando un acceso controlado y seguro a la información.
11
Q
- Mencione dos desafíos comunes en la implementación de espacios de datos.
A
- Garantizar la seguridad y privacidad de los datos compartidos. 2. Lograr la interoperabilidad entre diferentes sistemas y formatos de datos.
12
Q
- ¿Qué es la calidad de los datos y por qué es crucial en un espacio de datos?
A
La calidad de los datos se refiere a la exactitud, consistencia y relevancia de los datos. Es crucial para asegurar que las decisiones basadas en estos datos sean correctas y fiables.
13
Q
- Explique el concepto de metadatos en un espacio de datos.
A
Los metadatos son datos sobre los datos que describen su origen, formato, estructura, y otros atributos que facilitan la búsqueda, gestión y uso adecuado de la información.
14
Q
- ¿Qué papel juega la seguridad en un espacio de datos?
A
La seguridad protege los datos contra accesos no autorizados, pérdidas o alteraciones, garantizando la confidencialidad, integridad y disponibilidad de la información compartida.
15
Q
- Defina interoperabilidad semántica en espacios de datos.
A
La interoperabilidad semántica asegura que los datos compartidos tengan un significado común y entendido por todas las partes involucradas, facilitando su correcta interpretación y uso.
16
Q
- ¿Qué es un data catalog y cómo se utiliza en un espacio de datos?
A
Un data catalog es un inventario organizado de los datos disponibles en un espacio de datos, que incluye descripciones, metadatos y relaciones, facilitando la búsqueda y descubrimiento de información relevante.
17
Q
- Mencione tres estándares o protocolos utilizados en espacios de datos.
A
- API RESTful para acceso a datos. 2. JSON o XML para formatos de intercambio de datos. 3. OAuth para autenticación y autorización.
18
Q
- ¿Cómo se asegura la privacidad de los datos en un espacio de datos?
A
Implementando técnicas de anonimización, control de accesos, encriptación de datos y cumplimiento de regulaciones como GDPR.
19
Q
- Explique el concepto de data sovereignty y su relevancia en espacios de datos.
A
Data sovereignty se refiere al control de los datos según las leyes del país donde residen. Es relevante para asegurar que el manejo y almacenamiento de datos cumpla con las normativas locales.
20
Q
- ¿Qué es un modelo de datos en un espacio de datos?
A
Es una representación estructurada de cómo se organizan y relacionan los datos dentro del espacio, facilitando su gestión y acceso eficiente.
21
Q
- Describa la arquitectura típica de un espacio de datos.
A
Incluye capas de almacenamiento, integración, procesamiento, acceso a través de APIs, seguridad y gobernanza, junto con herramientas de análisis y visualización.
22
Q
- ¿Cuál es la importancia de la interoperabilidad técnica en espacios de datos?
A
Permite que diferentes sistemas y tecnologías se comuniquen y trabajen juntos sin problemas, facilitando la integración y el intercambio de datos.
23
Q
- Mencione dos beneficios organizativos de adoptar un espacio de datos.
A
- Mejora la toma de decisiones basada en datos integrados. 2. Fomenta la colaboración interdepartamental y entre organizaciones.
24
Q
- ¿Qué es la data lineage y por qué es importante en un espacio de datos?
A
La data lineage rastrea el origen, movimientos y transformaciones de los datos. Es importante para garantizar la transparencia, trazabilidad y cumplimiento de normativas.
25
25. Explique cómo los espacios de datos pueden apoyar la innovación empresarial.
Facilitando el acceso a datos variados y de alta calidad, permiten el desarrollo de nuevas aplicaciones, análisis avanzados y la creación de nuevos servicios o productos.
26
26. ¿Qué tecnologías de almacenamiento son comúnmente usadas en espacios de datos?
Sistemas de almacenamiento en la nube, bases de datos relacionales y no relacionales, y soluciones de almacenamiento distribuido como Hadoop HDFS.
27
27. Defina data mesh y su relación con los espacios de datos.
Data mesh es una arquitectura descentralizada para gestión de datos, promoviendo la responsabilidad distribuida. Se relaciona con espacios de datos al facilitar la compartición y acceso descentralizado a los datos.
28
28. ¿Qué es un data lakehouse y cómo se diferencia de un espacio de datos?
Un data lakehouse combina las características de un data lake y un data warehouse, ofreciendo almacenamiento flexible y capacidades de análisis. Se diferencia de un espacio de datos que está más enfocado en la compartición y gobernanza de datos entre organizaciones.
29
29. Mencione dos aspectos organizativos esenciales para el éxito de un espacio de datos.
1. Establecer políticas claras de gobernanza de datos. 2. Fomentar una cultura de colaboración y uso compartido de datos.
30
30. ¿Qué es la gestión de acceso basada en roles (RBAC) y su aplicación en espacios de datos?
RBAC es un sistema de control de acceso que asigna permisos a usuarios según sus roles. En espacios de datos, asegura que solo usuarios autorizados accedan a ciertos conjuntos de datos.
31
31. Explique la importancia de la estandarización de datos en un espacio de datos.
La estandarización asegura que los datos de diferentes fuentes sean consistentes y compatibles, facilitando su integración y uso efectivo.
32
32. ¿Qué es la anonimización de datos y cómo se aplica en espacios de datos?
La anonimización es el proceso de eliminar información personal identificable de los datos. En espacios de datos, se aplica para proteger la privacidad de los individuos al compartir datos.
33
33. Mencione dos herramientas de integración de datos utilizadas en espacios de datos.
1. Apache Kafka para streaming de datos. 2. Talend para integración y transformación de datos.
34
34. ¿Qué es el gobierno de datos y cómo se implementa en un espacio de datos?
El gobierno de datos es el conjunto de políticas y procesos para gestionar la disponibilidad, usabilidad, integridad y seguridad de los datos. Se implementa mediante roles definidos, reglas de acceso y estándares de calidad.
35
35. Defina interoperabilidad organizativa en el contexto de espacios de datos.
Es la capacidad de diferentes organizaciones para colaborar y compartir datos de manera efectiva, alineando procesos, políticas y objetivos.
36
36. ¿Qué es la encriptación de datos y su importancia en espacios de datos?
La encriptación es la transformación de datos en un formato seguro que solo puede ser leído con una clave. Es crucial para proteger la confidencialidad y seguridad de los datos compartidos.
37
37. Mencione un estándar de seguridad comúnmente utilizado en espacios de datos.
OAuth es un estándar utilizado para autorización segura de acceso a APIs y datos.
38
38. ¿Qué es un data broker y su rol en espacios de datos?
Un data broker es una entidad que recopila, agrega y vende datos a otras organizaciones. En espacios de datos, puede actuar como intermediario facilitando el acceso a datos.
39
39. Explique el concepto de acceso federado a datos.
El acceso federado permite a los usuarios acceder a datos almacenados en múltiples ubicaciones o sistemas sin necesidad de centralizarlos, manteniendo el control en cada fuente.
40
40. ¿Qué es la tokenización de datos y cómo se usa en espacios de datos?
La tokenización reemplaza datos sensibles con tokens no sensibles. En espacios de datos, se usa para proteger información privada mientras se permite su uso en análisis y aplicaciones.
41
41. Mencione dos beneficios de la descentralización en espacios de datos.
1. Mayor resiliencia y disponibilidad de datos. 2. Reducción de cuellos de botella al distribuir la carga de gestión de datos.
42
42. ¿Qué es una ontología de datos y su papel en espacios de datos?
Una ontología de datos es una representación formal de conocimientos como un conjunto de conceptos y las relaciones entre ellos. Facilita la comprensión y el intercambio de datos en espacios de datos.
43
43. Explique cómo los microservicios pueden integrarse en un espacio de datos.
Los microservicios permiten construir aplicaciones modulares que pueden acceder y procesar datos de manera independiente, facilitando la escalabilidad y flexibilidad en un espacio de datos.
44
44. ¿Qué es el consentimiento informado en el manejo de datos dentro de espacios de datos?
Es el proceso de obtener permiso explícito de los individuos para recolectar, usar y compartir sus datos, asegurando el cumplimiento de regulaciones de privacidad.
45
45. Mencione dos estrategias para asegurar la calidad de los datos en un espacio de datos.
1. Implementar validaciones y reglas de limpieza de datos. 2. Realizar auditorías y monitoreo continuo de la calidad de los datos.
46
46. ¿Qué es un API Gateway y su función en espacios de datos?
Un API Gateway actúa como punto de entrada para las solicitudes de API, gestionando el enrutamiento, seguridad, y monitoreo, facilitando el acceso controlado a los datos en un espacio de datos.
47
47. Explique el concepto de data provenance.
Data provenance rastrea el origen y la historia de los datos, incluyendo su creación, transformación y movimiento a través de sistemas, lo que es esencial para la trazabilidad y confianza en un espacio de datos.
48
48. ¿Qué es el data stewardship y su importancia en espacios de datos?
Data stewardship implica la responsabilidad de gestionar y asegurar la calidad y uso adecuado de los datos. Es importante para mantener la integridad y confiabilidad en un espacio de datos.
49
49. Mencione dos tipos de datos que se suelen compartir en espacios de datos.
Datos estructurados, como bases de datos relacionales, y datos no estructurados, como documentos y archivos multimedia.
50
50. ¿Cómo contribuyen los espacios de datos a la toma de decisiones basada en datos?
Proporcionan acceso a datos integrados y de alta calidad, permitiendo análisis más precisos y decisiones informadas basadas en información consolidada.
51
51. Defina el término 'data interoperability framework'.
Es un conjunto de estándares, protocolos y prácticas que facilitan el intercambio y uso de datos entre diferentes sistemas y organizaciones.
52
52. ¿Qué es un Data Marketplace y cómo se relaciona con espacios de datos?
Un Data Marketplace es una plataforma donde se compran y venden datos. Se relaciona con espacios de datos al actuar como un hub centralizado para el intercambio de datos entre múltiples partes.
53
53. Explique la importancia de la transparencia en los espacios de datos.
La transparencia asegura que todas las partes involucradas entiendan cómo se gestionan, comparten y utilizan los datos, fomentando la confianza y cumplimiento normativo.
54
54. ¿Qué es el data minimization y su relevancia en espacios de datos?
Data minimization es el principio de recolectar solo los datos necesarios para un propósito específico. En espacios de datos, reduce riesgos de privacidad y mejora la gestión de datos.
55
55. Mencione dos herramientas de gestión de metadatos utilizadas en espacios de datos.
1. Apache Atlas para catalogación de metadatos. 2. Alation para gestión y descubrimiento de metadatos.
56
56. ¿Qué es la federación de datos?
La federación de datos es una técnica que permite consultar y acceder a datos distribuidos en múltiples fuentes como si estuvieran en un solo repositorio.
57
57. Explique el concepto de data virtualization en espacios de datos.
Data virtualization permite acceder y manipular datos de múltiples fuentes sin necesidad de moverlos físicamente, facilitando su uso en tiempo real.
58
58. ¿Qué es un contrato de datos y su propósito en espacios de datos?
Un contrato de datos define las reglas y condiciones bajo las cuales los datos pueden ser compartidos y utilizados entre las partes, asegurando el cumplimiento y uso adecuado.
59
59. Mencione dos desafíos de la integración de datos en espacios de datos.
1. Manejar la diversidad de formatos y estructuras de datos. 2. Asegurar la consistencia y calidad de los datos integrados.
60
60. ¿Qué es la elasticidad en la infraestructura de un espacio de datos?
La elasticidad se refiere a la capacidad de la infraestructura para escalar dinámicamente según la demanda, asegurando eficiencia y disponibilidad en el manejo de datos.
61
61. Explique la importancia del data cataloging en espacios de datos.
El data cataloging facilita la organización, búsqueda y descubrimiento de datos, mejorando la accesibilidad y uso efectivo de la información disponible.
62
62. ¿Qué es el data sovereignty y cómo afecta a los espacios de datos?
Data sovereignty se refiere a que los datos están sujetos a las leyes del país donde están almacenados. Afecta a los espacios de datos al requerir cumplimiento con regulaciones locales sobre almacenamiento y manejo de datos.
63
63. Mencione dos métodos de autenticación utilizados en espacios de datos.
1. OAuth para autorización segura. 2. SAML para intercambio de autenticación y autorización entre partes.
64
64. ¿Qué es la integración de datos en tiempo real y su importancia en espacios de datos?
La integración de datos en tiempo real permite el acceso y procesamiento inmediato de datos a medida que se generan, mejorando la capacidad de respuesta y análisis en tiempo real.
65
65. Defina 'data stewardship' y su rol en espacios de datos.
Data stewardship es la responsabilidad de gestionar y supervisar la calidad y el uso adecuado de los datos, asegurando que se mantengan íntegros y confiables en el espacio de datos.
66
66. ¿Qué es un data pipeline y cómo se utiliza en espacios de datos?
Un data pipeline es una serie de procesos que extraen, transforman y cargan datos desde diversas fuentes hacia un destino central, facilitando la integración y el análisis en espacios de datos.
67
67. Mencione dos beneficios de utilizar la nube para espacios de datos.
1. Escalabilidad para manejar grandes volúmenes de datos. 2. Reducción de costos de infraestructura y mantenimiento.
68
68. ¿Qué es el data masking y cuándo se aplica en espacios de datos?
El data masking es el proceso de ocultar datos sensibles mediante la modificación de su contenido. Se aplica para proteger la información personal o confidencial al compartir datos en espacios de datos.
69
69. Explique la relación entre espacios de datos y el Internet de las Cosas (IoT).
Los espacios de datos facilitan la integración y gestión de los grandes volúmenes de datos generados por dispositivos IoT, permitiendo su análisis y uso eficiente.
70
70. ¿Qué es el data enrichment y su función en espacios de datos?
El data enrichment consiste en mejorar los datos existentes mediante la adición de información adicional relevante, aumentando su valor y utilidad en espacios de datos.
71
71. Mencione dos prácticas para asegurar la integridad de los datos en un espacio de datos.
1. Implementar controles de versiones y auditorías. 2. Utilizar mecanismos de validación y verificación de datos.
72
72. ¿Qué es el data lineage y por qué es importante en espacios de datos?
Data lineage rastrea el origen y las transformaciones de los datos a lo largo de su ciclo de vida, asegurando transparencia y facilitando la resolución de problemas en espacios de datos.
73
73. Defina 'self-service data access' y su importancia en espacios de datos.
Self-service data access permite a los usuarios acceder y utilizar datos directamente sin intermediarios, mejorando la eficiencia y fomentando la toma de decisiones basada en datos.
74
74. ¿Qué es el data mesh y cómo se aplica en espacios de datos?
Data mesh es una arquitectura descentralizada que promueve la responsabilidad compartida de los datos entre equipos, facilitando la escalabilidad y gestión en espacios de datos.
75
75. Mencione dos desafíos de seguridad en espacios de datos.
1. Proteger contra accesos no autorizados. 2. Garantizar la privacidad y cumplimiento de normativas de protección de datos.
76
76. ¿Qué es el data governance y cómo se implementa en espacios de datos?
Data governance es el conjunto de políticas y procedimientos para gestionar los datos de manera efectiva. Se implementa definiendo roles, estableciendo normas de calidad y asegurando el cumplimiento regulatorio en espacios de datos.
77
77. Explique la importancia de la interoperabilidad semántica en espacios de datos.
Permite que los datos compartidos sean comprendidos y utilizados correctamente por todas las partes, asegurando que tengan el mismo significado y contexto.
78
78. ¿Qué es un data broker y cuál es su función en espacios de datos?
Un data broker es una entidad que actúa como intermediario en la recolección, agregación y distribución de datos entre diferentes organizaciones dentro de un espacio de datos.
79
79. Mencione dos técnicas de anonimización de datos.
1. Pseudonimización. 2. Generalización.
80
80. ¿Qué es el data portability y su relevancia en espacios de datos?
Data portability es la capacidad de transferir datos de un sistema a otro de manera fácil y segura. Es relevante para facilitar la compartición y reutilización de datos en espacios de datos.
81
81. Defina 'data federation' y su aplicación en espacios de datos.
Data federation es la integración de datos de múltiples fuentes en una vista unificada sin necesidad de consolidarlos físicamente, facilitando el acceso en espacios de datos.
82
82. ¿Qué es el data harmonization y por qué es importante en espacios de datos?
Data harmonization es el proceso de estandarizar datos provenientes de diferentes fuentes para que sean coherentes y compatibles, mejorando su integridad y utilidad en espacios de datos.
83
83. Mencione dos beneficios de la virtualización de datos en espacios de datos.
1. Acceso rápido y flexible a datos sin necesidad de replicarlos. 2. Reducción de costos y complejidad en la gestión de datos.
84
84. ¿Qué es un SLA y cómo se relaciona con espacios de datos?
Un SLA (Service Level Agreement) es un acuerdo que define los niveles de servicio esperados. En espacios de datos, asegura que los proveedores cumplan con estándares de disponibilidad, rendimiento y seguridad.
85
85. Explique el concepto de 'data democratization' en espacios de datos.
Data democratization es el proceso de hacer que los datos sean accesibles y utilizables para todos los usuarios dentro de una organización, promoviendo la transparencia y la toma de decisiones informada.
86
86. ¿Qué es el data stewardship y su importancia en espacios de datos?
Data stewardship es la responsabilidad de gestionar y mantener la calidad y seguridad de los datos. Es importante para asegurar que los datos en espacios de datos sean fiables y estén bien gestionados.
87
87. Mencione dos herramientas de visualización de datos que pueden integrarse en espacios de datos.
1. Tableau. 2. Power BI.
88
88. ¿Qué es el data masking y cuándo se utiliza en espacios de datos?
El data masking es la técnica de ocultar datos sensibles mediante la sustitución por información ficticia. Se utiliza para proteger la privacidad de los datos al compartirlos en espacios de datos.
89
89. Defina 'data sovereignty' y su impacto en la gestión de espacios de datos.
Data sovereignty es el principio de que los datos están sujetos a las leyes del país donde se almacenan. Impacta la gestión de espacios de datos al requerir cumplimiento con regulaciones locales de protección de datos.
90
90. ¿Qué es un data broker y cómo opera en espacios de datos?
Un data broker es una entidad que recopila, agrega y distribuye datos de diversas fuentes a otros usuarios o empresas dentro de un espacio de datos.
91
91. Mencione dos desafíos de la gestión de metadatos en espacios de datos.
1. Mantener la precisión y actualización constante de los metadatos. 2. Integrar metadatos de diferentes fuentes y formatos.
92
92. ¿Qué es el data virtualization y cómo beneficia a los espacios de datos?
Data virtualization permite acceder y manipular datos de múltiples fuentes sin necesidad de replicarlos, mejorando la eficiencia y reduciendo la complejidad en espacios de datos.
93
93. Explique el concepto de 'self-service analytics' en espacios de datos.
Self-service analytics permite a los usuarios finales realizar análisis de datos por sí mismos sin depender del departamento de TI, fomentando una toma de decisiones más ágil y basada en datos.
94
94. ¿Qué es el data lineage y por qué es crucial en espacios de datos?
Data lineage rastrea el origen y las transformaciones de los datos a lo largo de su ciclo de vida, garantizando transparencia y facilitando el cumplimiento de normativas en espacios de datos.
95
95. Mencione dos prácticas para asegurar la calidad de los datos en un espacio de datos.
1. Implementar validaciones y reglas de limpieza de datos. 2. Realizar auditorías y monitoreo continuo de la calidad de los datos.
96
96. ¿Qué es el data enrichment y cómo se aplica en espacios de datos?
Data enrichment es el proceso de mejorar los datos existentes añadiendo información adicional relevante, aumentando su valor y utilidad en espacios de datos.
97
97. Defina 'data federation' y su relevancia en espacios de datos.
Data federation es la integración de datos de múltiples fuentes en una vista unificada sin necesidad de consolidarlos físicamente, facilitando el acceso y uso en espacios de datos.
98
98. ¿Qué es la data harmonization y su importancia en espacios de datos?
Data harmonization es el proceso de estandarizar datos de diferentes fuentes para asegurar coherencia y compatibilidad, mejorando la integridad y utilidad en espacios de datos.
99
99. Mencione dos beneficios de la virtualización de datos en espacios de datos.
1. Acceso rápido y flexible a datos sin replicación. 2. Reducción de costos y complejidad en la gestión de datos.
100
100. ¿Qué es un SLA y cómo se aplica en espacios de datos?
Un SLA (Service Level Agreement) es un acuerdo que define los niveles de servicio esperados. En espacios de datos, asegura que los proveedores cumplan con estándares de disponibilidad, rendimiento y seguridad.
