TAREA 1- DIGITALIZACIÓN

TÍTULO DE LA TAREA: GLOSARIO DIGITAL UNIDAD: UT1 CICLO FORMATIVO: 1º INTEGRACIÓN SOCIAL (SEMIPRESENCIAL) MÓDULO: DIGITALIZACIÓN APLICADA AL SISTEMA PRODUCTIVO CURSO ACADÉMICO: 2024-2025

ALUMNO: FRANCISCO JURADO MORALES

ECONOMÍA DIGITAL

DIGITALIZACIÓN

Digitalización: Es el proceso de convertir material fuente físico en material fuente digital. Su objetivo es preservar y proteger la información analógica y hacer posible que los dispositivos informáticos trabajen con ella. Ejemplo: Grandes almacenes que envían la factura de compra por correo electrónico en lugar de entregar la factura en papel.

Economía digital: Hace referencia a la forma en que las nuevas tecnologías de internet han transformado la forma de organizar los negocios y el empleo, establecer nuevos modelos y crear nuevos productos y servicios. Ejemplo: Servicios de pago online.

INTERNET DE LAS COSAS (IoT)

INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA)

La inteligencia artificial: Es un campo de la informática que se enfoca en crear sistemas que puedan realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, el razonamiento y la percepción. Estos sistemas pueden percibir su entorno, razonar sobre el conocimiento, procesar la información derivada de los datos y tomar decisiones para lograr un objetivo dado. Ejemplo: En el sector del transporte la inteligencia artificial podría mejorar la seguridad, velocidad y eficiencia del tráfico ferroviario al minimizar la fricción de las ruedas, maximizar la velocidad y permitir la conducción autónoma.

Internet de las cosas: Hace referencia a la conexión de objetos cotidianos a Internet para que puedan comunicarse entre sí y con nosotros. Estos objetos constan de sensores especiales que les permiten recopilar datos y enviarlos a través de internet; así, podemos controlar los dispositivos e interactuar con ellos desde cualquier lugar mediante nuestro teléfono u ordenador.Ejemplo: Programar la calefacción para cuando lleguemos a casa.

ANÁLISIS DE DATOS

El análisis de datos convierte datos sin procesar en información práctica. Incluye una serie de herramientas, tecnologías y procesos para encontrar tendencias y resolver problemas mediante datos. Los análisis de datos pueden dar forma a procesos empresariales, mejorar la toma de decisiones e impulsar el crecimiento empresarial. Ejemplo: Inditex. En los últimos años, la empresa textil ha invertido millones de euros en mejorar su gestión de datos para no quedarse detrás de otros gigantes como Amazon. Ha contratado a una experta en videojuegos para manejar de manera eficiente los datos que ya tiene la empresa. Además ha creado un espacio dedicado a esa tarea en la ciudad de Laracha, que costó 8 millones de euros, y que se suma a la mejora de predicción de tendencias, compras de clientes y sus necesidades (aun antes de visitar tu sitio web).

REALIDAD AUMENTADA (AR)

COMPUTACIÓN de LA NUBE (Cloud computing)

El cloud computing es el acceso bajo demanda a recursos de computación (servidores físicos o servidores virtuales, almacenamiento de datos, capacidades de red, herramientas de desarrollo de aplicaciones, software, herramientas analíticas con IA y mucho más) a través de Internet con precios de pago por uso. Ejemplo: Los CRM (customer relationship management o gestión de relaciones con el cliente) son softwares que administran el vínculo que la empresa tiene con el cliente. En el seno de los CRM se aloja gran cantidad de información sobre la empresa que, al analizarla, resulta ideal para las acciones de los departamentos de Ventas y Marketing.

La Realidad Aumentada es un tipo de tecnología que nos permite añadir capas de información visual sobre el mundo real que nos rodea. Dicha información se puede ver a través de diferentes dispositivos como pueden ser nuestros propios teléfonos móviles. Esto nos ayuda a generar experiencias que aportan un conocimiento relevante sobre nuestro entorno y que nos permiten recibir esa información en tiempo real. Ejemplo: En el mundo del marketing resulta muy beneficioso para mejorar la experiencia de usuario así como diferentes métricas empresariales como las ventas.

BLOCKCHAIN (Cadena de bloques)

REALIDAD VIRTUAL

La Realidad Virtual (RV) describe al conjunto de tecnologías inmersivas que buscan posicionar al usuario dentro de entornos virtuales simulados por ordenador. Dependiendo del objetivo que se pretenda alcanzar con las simulaciones, es posible que las imágenes sean realistas o no. Ejemplo: En medicina, los últimos avances tecnológicos han permitido incorporar de manera eficiente entornos de RV en la medicina, que permiten desde practicas quirúrgicas virtuales que realmente lleven a un aprendizaje motriz, hasta la disminución de los efectos del Parkinson en pacientes.

Blockchain, o cadena de bloques, es un libro de contabilidad digital distribuido que almacena datos de cualquier tipo. Si bien cualquier base de datos convencional puede almacenar este tipo de información, blockchain es única, al estar totalmente descentralizada y no depender de ningún organismo. Ejemplo: El sistema de identidad digital uPort, basado en blockchain, permite a los usuarios controlar sus propios datos personales, decidiendo qué información compartir y con quién.

CIBERSEGURIDAD

MACHINE TO MACHINE

La ciberseguridad es la práctica de defender las computadoras, los servidores, los dispositivos móviles, los sistemas electrónicos, las redes y los datos de ataques maliciosos. También se conoce como seguridad de tecnología de la información o seguridad de la información electrónica. Ejemplo: Phishing. es un tipo de ciberataque que se basa en la suplantación de identidad. La estrategia del ciberdelincuente es hacer contacto a través de correo electrónico, redes sociales o una llamada telefónica que parecen ser de una empresa o institución conocida. Con esto, solicita información confidencial como contraseñas o datos bancarios como el número de la tarjeta de crédito.

La comunicación máquina a máquina (M2M) se refiere al intercambio automatizado de información entre dispositivos sin intervención humana. Esta tecnología permite que varios dispositivos se conecten e interactúen a través de redes cableadas o inalámbricas, lo que facilita el intercambio y el control de datos en tiempo real. Esta interacción automatizada se produce a través de redes cableadas o inalámbricas, lo que permite que los dispositivos se comuniquen en tiempo real para realizar tareas, compartir información y tomar decisiones. Ejemplo: Un claro ejemplo son las cámaras de seguridad que puede vincularse a un móvil y así poder verificar en tiempo real la seguridad de un lugar o localizar un automóvil.

insight

Conjunto de cosas, ya sean perspectivas, preferencias, pensamientos, usos, etc., que están dentro de ti, pero que ni tú mismo conocías. Extrapolando este concepto a nuestro sector, un insight del consumidor puede definirse como ese conjunto de necesidades, hábitos o comportamientos que están dentro del consumidor, pero que no sabe que tiene. Ejemplo: San Miguel 0,0.La 0,0 de los cerveceros”. Es con este eslogan con el que San Miguel descodifica un nicho dentro de los consumidores de cerveza que se encontraba ligeramente marginado por empresas y consumidores. Por entonces, se tenía el pensamiento general entre el público que beber cerveza sin alcohol no era beber cerveza. Pero San Miguel decidió escuchar a esos “pocos” consumidores, que posteriormente resultaron ser muchos más, que se encontraban un poco coartados por la opinión pública. De ésta forma, observando a sus consumidores, decidió darles un hueco entre los cerveceros, algo que todas las demás empresas rechazaban.

Machine Learning o aprendizaje automático

El Machine Learning es una disciplina del campo de la Inteligencia Artificial que, a través de algoritmos, dota a los ordenadores de la capacidad de identificar patrones en datos masivos y elaborar predicciones (análisis predictivo). Este aprendizaje permite a los computadores realizar tareas específicas de forma autónoma, es decir, sin necesidad de ser programados. Ejemplo: Uber desarrolló su propia plataforma de Machine Learning llamada Michelangelo, con la cual sus desarrolladores pueden crear modelos de Machine Learning para potenciar las aplicaciones de la empresa. Uno de esos desarrollos fue una herramienta llamada Customer Obsession Ticket Assistant (COTA) para ayudar a los agentes a ofrecer una mejor atención al cliente.COTA ayuda a resolver de forma rápida y eficiente hasta el 90% de los tickets de soporte entrantes de Uber.

RETAIL

El retail es un término de origen inglés utilizado para describir la venta al por menor y directa de productos a clientes finales para su consumo y no para revender. Este tipo de negocios tienen como objetivo vender a múltiples clientes un stock que es masivo. también es necesario referirnos a los retailers. Estos son los comerciantes que adquieren productos en grandes volúmenes y venden pequeñas cantidades al cliente final. Es decir, son los que se encargan de almacenar y también exponer la variedad de productos a los consumidores. Ejemplo: Amazon. Otro ejemplo de empresa retail es el minorista online más importante. Las cifras de ventas mantienen un crecimiento continuo y mucho más en esta época de pandemia.El 62% de las compras las realizan usuarios que viven fuera de los Estados Unidos. Esta empresa logró una capitalización de mercado de 314 millones de dólares en el año 2015.

Tecnología de la información

SISTEMAS CIBERFÍSICOS

Los Sistemas Ciberfísicos son una evolución de los actuales sistemas TIC que permitirán una mayor interconexión, colaboración, independencia, adaptabilidad, seguridad o usabilidad de todo tipo de objetos, procesos o servicios. Ejemplo: La empresa navarra Kunak, por ejemplo, aplica los sistemas ciberfísicos para, mediante sensores que ellos mismos fabrican y comercializan, dotar de inteligencia a instalaciones y procesos industriales, mejorando el control y la productividad de los mismos de forma espectacular. Volkswagen es uno de sus clientes, entre muchos otros.

La tecnología de la información, abreviada TI o IT (del inglés information technologies), y a veces referida en plural como tecnologías de la información, es el nombre que recibe el uso de computadoras y redes digitales para almacenar, transmitir y manipular datos, generalmente en el mundo empresarial y de los negocios. Se trata, en esencia, de otro nombre para las TIC, es decir, las Tecnologías de Información y Comunicaciones, solo que haciendo énfasis en el almacenamiento de la información, más que en su transmisión y difusión.Ejemplo: El almacenamiento digital de los archivos históricos de un periódico o del archivo de una nación.

SOFTWARE COMO SERVICIO (SAAS)

Tecnología operativa (ot)

La tecnología operativa (TO) consiste en utilizar el software y el hardware para controlar los equipos industriales, e incluye los sistemas especializados que se utilizan en los sectores de fabricación, energía, medicina y gestión de los edificios, entre otros. Ejemplos: - Sistemas de control de supervisión y adquisición de datos (SCADA) - Equipos científicos (por ejemplo, osciloscopios digitales) -Sistemas de gestión de edificios (BMS) y sistemas de automatización de edificios (BAS) -Monitoreo de energía, sistemas de seguridad y protección para el entorno construido

El software como servicio (SaaS) es un software de aplicación alojado en la nube y utilizado a través de una conexión a Internet mediante un navegador web, una aplicación móvil o un cliente ligero. Ejemplo: Salesforce es una empresa SaaS basada en la nube que proporciona un conjunto completo de software para el servicio al cliente, la automatización del marketing y el desarrollo de aplicaciones. Mediante el uso de este proveedor de SaaS, los profesionales del marketing pueden procesar sus ofertas más rápidamente haciendo un seguimiento de la información de los clientes y relacionándose con ellos de forma positiva.

BIG DATA

El término “big data” abarca datos que contienen una mayor variedad y que se presentan en volúmenes crecientes y a una velocidad superior. Esto también se conoce como “las tres V”.Dicho de otro modo, el big data está formado por conjuntos de datos de mayor tamaño y más complejos, especialmente procedentes de nuevas fuentes de datos. Estos conjuntos de datos son tan voluminosos que el software de procesamiento de datos convencional sencillamente no puede gestionarlos. Sin embargo, estos volúmenes masivos de datos pueden utilizarse para abordar problemas empresariales que antes no hubiera sido posible solucionar. Ejemplo: Empresas como Netflix y Procter & Gamble usan big data para prever la demanda de los clientes. Construyen modelos predictivos para nuevos productos y servicios clasificando atributos clave de productos anteriores y actuales, y modelando la relación entre dichos atributos y el éxito comercial de las ofertas. Además, P&G utiliza los datos y el análisis de grupos de interés, redes sociales, mercados de prueba y avances de salida en tiendas para planificar, producir y lanzar nuevos productos.

Automatización Robótica

INTEGRACIÓN IT/OT

La automatización de procesos robóticos (RPA), también conocida como robótica de software, utiliza tecnologías de automatización inteligente para realizar tareas de oficina repetitivas de trabajadores humanos, como extraer datos, rellenar formularios, mover archivos y más. Ejemplo: Atención médica: la precisión y el cumplimiento son fundamentales en el sector sanitario. Algunos de los hospitales más grandes del mundo utilizan software de automatización de procesos robóticos para optimizar la gestión de la información, la gestión de recetas, el procesamiento de reclamaciones de seguros y los ciclos de pago, entre otros procesos.

La convergencia IT/OT( tecnología de la información/tecnología operativa) es la integración de datos procedentes de sistemas que manejan información sobre la producción (como planes de producción y envío de materias primas) con datos de sistemas que directamente supervisan y controlan la fabricación (como los registros de temperatura y presión de las refinerías petrolíferas). Ejemplo: en la industria manufacturera, la convergencia IT/OT puede ayudar a identificar problemas en la cadena de suministro y optimizar los procesos de producción.

Tecnologías habilitadoras digitales

Transformación digital

Las tecnologías habilitadoras digitales son tecnologías intensivas en conocimiento, que se encuentran detrás de muchas innovaciones, y que tienen el potencial de provocar importantes cambios en la economía y la sociedad en los próximos años. Además, una característica de las tecnologías habilitadoras es su carácter transversal, ya que se pueden utilizar en sectores tan diversos como aeronáutica, automoción, ingeniería, química, textil, calzado, construcción, comercio, salud o agricultura, entre otros. Ejemplo: para las pymes, la adopción de estas tecnologías genera grandes beneficios porque pueden contribuir a reducir los costes de producción así como el tiempo de producción, mejorar la calidad de productos y servicios y aumentar la productividad de los empleados.

La transformación digital ocurre cuando las organizaciones incorporan tecnologías digitales en todas sus operaciones. Esto ayuda a las empresas a escalar y competir respondiendo a mercados cambiantes y prestando un mejor servicio a sus clientes. Ejemplo: en EAE Business School Barcelona ofrecemos recursos educativos en línea. Permitiendo a los estudiantes acceder a lecciones interactivas y personalizadas. Además, el uso de realidad virtual y aumentada en el aula brinda experiencias de aprendizaje más inmersivas y dinámicas.

Aprendizaje profundo (Deep Learning)

El deep learning es un subconjunto del machine learning que utiliza redes neuronales multicapa, llamadas redes neuronales profundas, para simular el complejo poder de toma de decisiones del cerebro humano. Algunas formas de deep learning impulsan la mayoría de las aplicaciones de inteligencia artificial (IA) en nuestra vida actual. Ejemplo: El Deep Learning también ha encontrado un terreno fértil en el campo de las ciencias médicas. Por lo general, el empleo de redes neuronales convolucionales puede analizar imágenes médicas, como radiografías o resonancias magnéticas, para detectar anomalías y ayudar en el diagnóstico de enfermedades (cáncer, osteoporosis, Alzheimer, entre otras). Además, las redes neuronales recurrentes se utilizan para analizar datos de series temporales, como las señales cardíacas, y detectar patrones anormales que puedan indicar problemas de salud. Estas aplicaciones del Deep Learning están mejorando la precisión y la eficiencia de los diagnósticos médicos.

Fabricación aditiva

La fabricación aditiva, también conocida como impresión 3D, es un proceso de producción que crea objetos tridimensionales añadiendo material capa por capa. Este método contrasta con las técnicas tradicionales de fabricación sustractiva, donde se elimina material para crear la pieza final. La fabricación aditiva se utiliza en una variedad de industrias, desde la automotriz hasta la aeroespacial, y permite la creación de diseños complejos y personalizados. Ejemplo: En el campo de la medicina, la fabricación aditiva se utiliza para crear prótesis personalizadas, implantes y dispositivos médicos. La precisión y personalización que ofrece esta tecnología son cruciales para producir implantes que se ajusten perfectamente a la anatomía de cada paciente. Por ejemplo, los implantes de cadera y rodilla, las prótesis dentales y los audífonos se pueden fabricar utilizando técnicas de impresión 3D con materiales biocompatibles. Además, la impresión 3D de modelos anatómicos a partir de escaneos médicos permite a los cirujanos planificar y practicar procedimientos complejos antes de llevarlos a cabo.

WEBGRAFÍA

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