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Consejos de seguridad al navegar por tu teléfono móvil

Como sucede con todos los aspectos de la vida, la evolución y el desarrollo tiene tanto ventajas como desventajas. En el caso del mundo digital y del teléfono móvil, las ventajas tienen que ver con la funcionalidad, practicidad y rapidez. Por otro lado, la mayor desventaja tiene que ver con el malware y la privacidad. Esto quiere decir que el avance de la tecnología también ha traído aspectos peligrosos a nuestras vidas, por lo que es necesario adoptar medidas de seguridad.

Sin embargo, ¿Cómo saber que lo que has estado haciendo hasta ahora ha sido suficiente para cubrir tus espaldas? Si eres una persona que pasa mucho tiempo en el teléfono móvil, es altamente probable que este contenga más información personal de la que te sientes cómodo compartiendo. En este artículo te damos algunos consejos para asegurar que tus datos se mantienen privados y que nadie intenta hacerte pasar un más rato en tu smartphone.

Siempre chequea dos veces un sitio antes de continuar navegando desde tu teléfono móvil

En muchas ocasiones, estamos buscando información y nos encontramos con un sitio que nos da todo lo que necesitamos. Debido a ello, pasamos mucho tiempo visitando esta página web y navegando a través de sus secciones. Antes de continuar practicando esto, te aconsejamos que eches un vistazo a la interfaz en general. ¿Este sitio muestra muchos anuncios? ¿Está intentando recolectar tu información personal como email o ubicación? Podrían ser malas señales.

Dile no a la piratería con tu teléfono móvil

Principalmente en los dispositivos Android, hacer uso de aplicaciones pirateadas o de procedencia dudosa es una práctica muy común. Sin embargo, para evitar problemas, lo mejor es instalar aplicaciones oficiales y certificadas por la marca. Un ejemplo de ello son Twitter y Facebook, que cuentan con aplicaciones para tu teléfono móvil que son totalmente oficiales y producidas por la marca para su uso.

Lo mejor de todo es que no necesitarás acceder a un sitio web para poder utilizar tus aplicaciones favoritas. Además, utilizar la app para teléfono móvil te garantiza que tendrás un mejor control de tus datos, cuentas, usuarios y seguridad a la hora de navegar por internet y acceder a información importante.

Utiliza el modo incógnito

Un método muy utilizado para proteger tu privacidad al navegar por tu teléfono móvil, es activar el modo incógnito en tu navegador. Esto principalmente también es importante si utilizas un dispositivo que no es el tuyo. Esta función se puede encontrar de manera integrada y accesible en navegadores como Chrome y Safari. De esta manera evitarás que tus credenciales e información personal queden guardadas en un teléfono que no es personal.

¿Ya terminaste? Cierra sesión

La mayoría de individuos tenemos la costumbre de dejar todas nuestras redes sociales, bancos y cuentas con la sesión abierta durante tiempo indefinido. Esto se debe a que hace que todo sea mucho más accesible y rápido a la hora de navegar. Sin embargo, esto también puede incurrir en un riesgo de seguridad gravísimo.

Se debe a que, en caso de perder tu teléfono móvil, o que en el peor de los casos este sea robado, tus cuentas estarán completamente expuestas en las manos de un extraño. Esto también se agrava cuando tienes tu cuenta de Gmail vinculada con dicho dispositivo: el acceso siempre estará disponible y se pueden ver los cambios en tiempo real.

Ten mucho cuidado con las redes de Wifi públicas

El wifi es imprescindible en la vida de muchas personas. Con los altos costes de los datos móviles, ninguno de nosotros perdería la oportunidad de conectarse a una red de wifi gratuita al encontrarnos fuera de casa. Sin embargo, esto puede ser peligroso para tu privacidad. Se debe a que en estas redes se pueden encontrar hackers con malas intenciones, y es muy fácil observar todas las acciones que realizar en tu teléfono. Una solución a ello es usar una VPN al conectarse.

DIAS INHÁBILES 2022 A EFECTOS DEL SII (SUMINISTRO INMEDIATO DE INFORMACIÓN)

El SII (Suministro Inmediato de Información), obliga a las empresas a remitir la información de las facturas emitida y recibidas a la Agencia Tributaria en un plazo de 4 días

ERP AYDAI incorpora la información de cada factura emitida y recibida que es necesaria remitir a la Agencia Tributaria. Esta información se genera desde el ERP de manera sencilla y totalmente automática, mediante una parametrización inicial.

El Cuadro de mando SII de ERP AYDAI te facilitará tener el control en el momento de las comunicaciones con la Agencia Tributaria.

Gracias al módulo de comunicaciones, tu ERP AYDAI conectará directamente con la Agencia Tributaria para enviar y recibir la información relativa al SII. No te será necesario ningún intermediario.

Para el 2022 se consideran días inhábiles a efectos del SII todos los sábados, domingos y festivos nacionales. 

Los festivos nacionales del 2022 inhábiles para el SII son:

6 de enero

15 de abril

15 de agosto

12 de octubre

1 de noviembre

6 de diciembre

8 de diciembre

En ERP AYDAI habrá que registrar estos días desde Utilidades – Opciones – Pestaña SII – Días no hábiles.

En Valencia a 20 de diciembre de 2021

ERP AYDAI

La Oficina Acelera Pyme de FEMEVAL y ERP AYDAI presentan la jornada: ¿Cómo digitalizar la gestión de mis clientes?

  • Posted On 19 octubre, 2021
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El CEO de ERP AYDAI y presidente de AVETIC, Joaquín García, ha participado en el webinar ¿Cómo digitalizar la gestión de mis clientes? organizado por la Oficina Acelera Pyme de FEMEVAL (OAP FEMEVAL).

Las Oficinas Acelera pyme puestas en marcha en toda España por Red.es, entidad pública adscrita al Ministerio de Asuntos Económicos y Transformación Digital a través de la Secretaría de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial, cuentan con un presupuesto global de 8 millones de euros, de los cuales Red.es aportará 6,3 y las entidades beneficiarias el resto.

Las actuaciones están cofinanciadas con fondos FEDER de la Unión Europea, en el marco del Programa Operativo Plurirregional de España FEDER 2014-2020 (POPE) bajo el lema “Una manera de hacer Europa”.

Acelera la transformación digital de tu Pyme

  • Posted On 14 septiembre, 2021
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El próximo martes día 21 de septiembre nuestro CEO Joaquín García participará en la mesa redonda que tendrá lugar en el acto de presentación de la Oficina Acelera Pyme de FEMEVAL.

La mesa Redonda tendrá el  tema: “Retos y oportunidades de la transformación digital en las pymes y personas autónomas”

En la misma intervendrán:

  • Jordi Juan (Secretario Autonómico de Innovación y Transformación Digital)
  • Julia Company (Directora General del IVACE)
  • Gonzalo Berenguer (Director General REDIT)
  • Joaquín García (CEO de ERP AYDAI y Presidente AVETIC)
     

 Modera:

  •  Alejandro Soliveres (Secretario General FEMEVAL)

La apertura institucional correrá a cargo de:

  • Vicente Lafuente (Presidente FEMEVAL)
  • Luis Prieto (Director de Economía Digital de Red.es)
  • Salvador Navarro (Presidente CEV)
  • Carolina Pascual (Consellera de Innovación,)

Las diferencias entre Machine Learning, Big Data y Data Science que debes conocer

Las empresas incorporan constantemente nuevas alternativas tecnológicas y digitales para optimizar la toma de decisiones, automatizar procesos y proteger sus datos. Sin embargo, estas soluciones son tan variadas que, en algunos casos, aprender a diferenciarlas se puede volver un verdadero reto. Algunos de los términos que más confusión suelen causar son Machine Learning, Big Data y Data Science.

Y no podemos culparlos. Después de todo, aunque el Machine Learning es el más conocido de todos, el Big Data y Data Science se encuentran relacionados de manera muy cercana. Estos tres términos tienen tanto diferencias como similitudes, siendo el uso de datos el principal lazo. Pero para hacer las cosas un poco más simples y concisas, esta vez hemos decido hablar sobre las diferencias entre ellos. Lo primero que debemos conocer es qué hace cada uno.

Data Science: el primer eslabón de la cadena del Big Data y el Machine Learning

Para empezar a crear las soluciones que actualmente se utilizan en las grandes empresas, lo primero que se debe aplicar es el Data Science. El Data Science se encarga de preparar el terreno para el Big Data y uso del Machine Learning. Es gracias a que se trata de un campo centrado en la recopilación de datos para extraer información útil. Estos apuntes se toman con el objetivo de hacer un plan y mejorar la toma de decisiones.

Para poder desempeñarse en el Data Science, es necesario contar con tres habilidades principales. La más obvia es tener conocimiento de tecnología, pero también es necesario conocer sobre matemática, estadística y negocios. Cuando una empresa decide desarrollar un proyecto en este ámbito, existen una serie de pasos a seguir. Estos también son necesarios para los proyectos de Machine Learning y Big Data.

Una vez se han definido los tipos de datos que se necesitan, lo primero a hacer es la recogida de datos. Luego, se procesa la información que estos contienen, a lo que se denomina tratamiento de datos. Para el análisis y modelado, el tercer paso, también es necesario aplicar técnicas de Machine Learning. A continuación, se debe realizar una evaluación de los resultados para comprobar si son relevantes, y luego estos son presentados en un lenguaje simple y de negocios.

Big Data: muy similar al Data Science y el utilizado para el Machine Learning

Ahora, la principal diferencia entre el Big Data y el Data Science, proviene en su centro de experticia. Mientras que el Data Science se encarga de la recopilación de datos y su análisis, el Big Data se centra también en recopilar información, pero de datos de gran tamaño. ¿Por qué es necesario si ya tenemos el Data Science? Pues, sucede que cuando un conjunto de datos supera el orden de Terabytes (TB), estos son muy difíciles de procesar.

Un solo ordenador no es capaz de almacenar ni digerir tales tamaños de datos. Por lo tanto, es imposible analizarlos a través de los métodos tradicionales utilizados en el Data Science. Es aquí cuando el Big Data entra en juego. En un proyecto de este tipo, se deben implementar herramientas especializadas que permitan acceder a los datos de gran tamaño. Se pueden utilizar bases de datos y sistemas de procesamiento, así como tecnologías que se encargan del análisis de la información a medida que esta se genera.

Otra forma de diferenciar el Big Data del Data Science y el Machine Learning, es notar que este sistema necesita de un clúster de CPUs. El objetivo de ello es que permite distribuir la carga de datos entre las diferentes máquinas. Esto otorga un mayor control sobre el conjunto de datos y facilita el análisis. Sin embargo, se trata de una infraestructura con limitaciones, por lo que es necesario conseguir una que se adapte a los objetivos.

Machine Learning

El Machine Learning, traducido al español como aprendizaje automático, es una ciencia que permite a los ordenadores aprender por cuenta propia, sin necesidad de programarlos. Hasta aquí, es muy fácil diferenciar el Machine Learning del Big Data y Data Science. Para poder obtener la información de aprendizaje, se necesitan dos elementos imprescindibles. El primero es un conjunto de grandes datos para analizar, y el segundo, un algoritmo que se encargue del proceso de análisis.

El Machine Learning es utilizado en el Data Science para poder analizar datos de manera automatizada. Una vez identificados y comprendidos los datos importantes y relevantes para nuestro problema, el sistema los procesa e identifica patrones. De esta manera, es capaz de hacer predicciones para reducir la incertidumbre y arbitrariedad y asistir en la toma de decisiones. Si todavía se te hace algo confuso, puedes resumirlo de la siguiente forma: El Machine Learning funciona como un método de análisis en un proyecto de Data Science, en el cual también se puede hacer uso del Big Data.