GESTIÓN AVANZADA DEL DATO: ESTRATEGIA, CALIDAD Y DATOS MAESTROS

Curso completo de Gestión Avanzada del Dato con enfoque DAMA. Aprende estrategia de datos, calidad de la información y gestión de datos maestros (MDM).

1.
Introducción
1.1
¿Qué es la gestión de datos y por qué es importante?
1.2
El marco DAMA y su enfoque estratégico
2.
Estrategia de Gestión de Datos
2.1
Los datos como activo estratégico: principios y desafíos
2.2
Cómo desarrollar una estrategia de datos alineada al negocio
2.3
Herramientas para priorizar iniciativas de gestión de datos
2.4
Caso práctico: diseñando una estrategia básica
2.5
Ejemplo práctico: estrategia para una pyme tecnológica
3.
Integración e interoperabilidad de datos
3.1
Conceptos clave en la integración de datos
3.2
Arquitectura de integración: ETL, ELT y virtualización de datos
3.3
Gobernanza en la interoperabilidad de datos
3.4
Ejemplo práctico: consolidación de datos en una empresa bancaria
4.
Gobierno de datos en la práctica
4.1
Visión general del gobierno del dato
4.2
Cómo establecer políticas y estándares efectivos
4.3
Métricas clave para evaluar el gobierno de datos
4.4
Introducción a MDM dentro del marco de gobierno de datos
4.5
Introducción a Data Quality dentro del marco de gobierno de datos
4.6
Ejemplo práctico: implementación de políticas de datos en una multinacional
5.
Modelado y diseño de datos avanzados
5.1
Diferencias entre modelado lógico y físico
5.2
Cómo adaptar modelos de datos a escenarios complejos
5.3
Ejemplo práctico: creación de un modelo lógico para una cadena de supermercados
6.
Gestión de contenidos y documentación
6.1
El rol de los datos no estructurados en la estrategia empresarial
6.2
Mejores prácticas para la gestión del ciclo de vida del contenido
6.3
Ejemplo práctico: gestión del ciclo de vida de contenido en una empresa de medios
7.
Data Warehousing e inteligencia de negocios
7.1
Conceptos básicos de Data Warehousing y BI
7.2
Cómo estas tecnologías apoyan la estrategia de datos
7.3
Ejemplo práctico: implementación de un Data Mart para análisis de ventas
8.
Casos prácticos por bloque
8.1
Estrategia de gestión de datos
8.2
Integración e interoperabilidad de datos
8.3
Gobierno de datos
8.4
Modelado y diseño de datos
8.5
Gestión de contenidos y documentación


Calidad del Dato
1.
Introducción a la calidad de los datos
1.1
Definición de calidad de los datos
1.2
Importancia de la calidad de los datos en las organizaciones
1.3
Relación entre calidad de datos y gobierno del dato
2.
Drivers del negocio para la calidad de los datos
2.1
Factores que impulsan la necesidad de gestionar la calidad de los datos
2.2
Impacto de la calidad de los datos en la operación y toma de decisiones
2.3
Ejemplos de problemas comunes causados por una baja calidad de datos
3.
Principios y objetivos de la gestión de calidad de datos
3.1
Principios clave para garantizar la calidad de los datos
3.2
Precisión: datos que reflejan la realidad con exactitud
3.3
Integridad: completitud de los datos necesarios
3.4
Coherencia: uniformidad de los datos en su contexto
3.5
Puntualidad: datos disponibles en el momento requerido
3.6
Exclusividad: eliminación de duplicados y redundancias
3.7
Validez: cumplimiento de reglas de formato y definiciones
4.
Actividades clave en la gestión de calidad de datos
4.1
Perfilado de datos y análisis de calidad
4.2
Definición de reglas de negocio y estándares de calidad
4.3
Monitoreo continuo y medición de la calidad de los datos
4.4
Corrección y limpieza de datos
4.5
Diseño de procedimientos operativos para calidad de datos
5.
Herramientas y técnicas para la calidad de los datos
5.1
Herramientas para perfilado y análisis de datos
5.2
Soluciones de transformación y validación de datos
5.3
Técnicas de monitoreo y generación de reportes de calidad
6.
Gobernanza en la gestión de calidad de los datos
6.1
Importancia de la gobernanza para asegurar la calidad de los datos
6.2
Roles y responsabilidades en la gestión de calidad de datos
6.3
Políticas y estándares para la calidad de datos
7.
Mejores prácticas para implementar un programa de calidad de datos
7.1
Factores clave para una gestión exitosa de la calidad de los datos
7.2
Desafíos comunes y lecciones aprendidas en proyectos de calidad de datos
7.3
Estrategias para mantener procesos sostenibles y escalables
8.
Casos prácticos en gestión de calidad de datos
8.1
Caso: resolución de duplicados en un sistema CRM
8.2
Caso: implementación de monitoreo de calidad en un almacén de datos
8.3
Caso: perfilado de datos y limpieza en una integración de sistemas heredados
8.4
Caso: definición de reglas de negocio para garantizar consistencia en datos maestros


Gestión de Datos Maestros (MDM)
1.
Introducción a la gestión de datos maestros (MDM)
1.1
Definición de Master Data Management (MDM)
1.2
Importancia del MDM en la gestión de datos organizacionales
1.3
Diferencia entre datos maestros y datos de referencia
2.
Drivers del negocio para MDM
2.0
Drivers del Negocio para MDM
2.1
Factores que impulsan la necesidad de MDM
2.2
Impacto de una correcta gestión de datos maestros en el negocio
2.3
Ejemplos de problemas comunes que resuelve el MDM
3.
Principios y objetivos de MDM
3.1
Objetivos fundamentales: consistencia, calidad y disponibilidad de los datos
3.2
Cómo el MDM se alinea con la estrategia empresarial
4.
Actividades clave en MDM
4.0
Actividades clave en MDM
4.1
Adquisición de datos maestros
4.2
Integración de datos maestros
4.3
Limpieza y consolidación de datos
4.4
Publicación y mantenimiento de datos maestros
4.5
Ciclo de vida de los datos maestros
5.
Herramientas y técnicas para MDM
5.0
Herramientas y Técnicas para MDM
5.1
Repositorios de metadatos
5.2
Herramientas de calidad de datos
5.3
Herramientas de gestión de identidades y deduplicación
5.4
Técnicas de seguimiento y control de los datos maestros
6.
Gobernanza en MDM
6.1
Importancia de la gobernanza de datos en MDM
6.2
Roles y responsabilidades en la gestión de datos maestros
6.3
Políticas, estándares y procesos para asegurar la calidad de los datos maestros
7.
Mejores prácticas para implementar MDM
7.0
Mejores prácticas para implementar MDM
7.1
Claves para una implementación exitosa de MDM
7.2
Lecciones aprendidas y desafíos comunes
7.3
Consejos para mantener un sistema de MDM eficiente y escalable
8.
Resumen y cierre
8.1
CASO PRÁCTICO 1
8.2
CASO PRÁCTICO 2
8.3
CASO PRÁCTICO 3
8.4
CASO PRÁCTICO 4

-Comprender qué es la gestión de datos y su papel estratégico en las organizaciones.
-Aplicar los principios del marco DAMA-DMBOK para estructurar iniciativas de Data Management.
-Diseñar una estrategia de datos alineada con los objetivos del negocio, priorizando según madurez y valor.
-Entender la diferencia entre datos maestros y de referencia, y cómo se gestionan dentro del MDM.
-Conocer las principales arquitecturas de integración de datos (ETL, ELT, virtualización) y su aplicación práctica.
-Establecer políticas de gobierno del dato, asignar roles clave y definir estándares organizativos.
-Garantizar la calidad de los datos mediante técnicas de limpieza, monitoreo y validación continua.
-Dominar las fases del ciclo de vida del dato maestro: adquisición, integración, mantenimiento y publicación.
-Utilizar herramientas como repositorios de metadatos y procesos de deduplicación para mejorar la fiabilidad del dato.
-Analizar casos reales y buenas prácticas para implementar un modelo de gestión del dato eficaz, sostenible y alineado con el negocio.