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Questions and Answers
¿Qué evento en 2008 puso el foco en la gestión de la información en las entidades financieras?
¿Qué evento en 2008 puso el foco en la gestión de la información en las entidades financieras?
La crisis financiera del año 2008.
¿Cuál de las siguientes NO es un problema común en la gestión de datos según el contenido?
¿Cuál de las siguientes NO es un problema común en la gestión de datos según el contenido?
El Gobierno del Dato es un proceso de mejora continua.
El Gobierno del Dato es un proceso de mejora continua.
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¿Qué significa el acrónimo GIGO en la gestión de datos?
¿Qué significa el acrónimo GIGO en la gestión de datos?
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Relaciona los siguientes conceptos con sus descripciones:
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El principal objetivo del Gobierno del dato es coordinar la administración, los procesos, la tecnología y las ______.
El principal objetivo del Gobierno del dato es coordinar la administración, los procesos, la tecnología y las ______.
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¿Cuáles son las áreas clave que define la Rueda DAMA?
¿Cuáles son las áreas clave que define la Rueda DAMA?
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La gestión de datos no requiere una planificación cuidadosa.
La gestión de datos no requiere una planificación cuidadosa.
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¿Qué busca lograr el marco internacional DAMA?
¿Qué busca lograr el marco internacional DAMA?
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¿Cuáles de los siguientes aspectos son fundamentales en la Integración y Operabilidad de Datos? (Selecciona todas las que apliquen)
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¿Qué son los datos maestros?
¿Qué son los datos maestros?
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Los metadatos se refieren a información que describe otros datos.
Los metadatos se refieren a información que describe otros datos.
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La calidad de datos se refiere a la ____, la integridad y la consistencia de los datos.
La calidad de datos se refiere a la ____, la integridad y la consistencia de los datos.
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¿Cuál es el objetivo principal del Data Warehousing?
¿Cuál es el objetivo principal del Data Warehousing?
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¿Qué componentes son parte esencial de un Data Warehouse? (Selecciona todas las que apliquen)
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La implementación de procesos para limpiar y transformar datos es parte de la gestión de la calidad de datos.
La implementación de procesos para limpiar y transformar datos es parte de la gestión de la calidad de datos.
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¿Qué se busca garantizar en la Gestión de Documentos y Contenidos?
¿Qué se busca garantizar en la Gestión de Documentos y Contenidos?
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¿Qué actividades son recomendadas para mejorar la gestión de documentos? (Selecciona todas las que apliquen)
¿Qué actividades son recomendadas para mejorar la gestión de documentos? (Selecciona todas las que apliquen)
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¿Cuál es el objetivo principal de la gestión de datos?
¿Cuál es el objetivo principal de la gestión de datos?
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¿Qué funciones se representan en el centro del diagrama de gestión del ciclo de vida de los datos? (Selecciona todas las que apliquen)
¿Qué funciones se representan en el centro del diagrama de gestión del ciclo de vida de los datos? (Selecciona todas las que apliquen)
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Las organizaciones deben adoptar un modelo organizativo que no se ajuste a sus necesidades y estrategia.
Las organizaciones deben adoptar un modelo organizativo que no se ajuste a sus necesidades y estrategia.
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¿Quién lidera la Oficina del Dato (DMO)?
¿Quién lidera la Oficina del Dato (DMO)?
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El _______ es un depósito de datos utilizado para recolectar y analizar datos de múltiples fuentes.
El _______ es un depósito de datos utilizado para recolectar y analizar datos de múltiples fuentes.
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¿Cuál es uno de los roles de los equipos de gestión de datos?
¿Cuál es uno de los roles de los equipos de gestión de datos?
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¿Cuáles son algunas de las principales metas del almacenamiento y operación de datos? (Selecciona todas las que apliquen)
¿Cuáles son algunas de las principales metas del almacenamiento y operación de datos? (Selecciona todas las que apliquen)
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La seguridad de los datos no es importante en la gestión de datos según DAMA.
La seguridad de los datos no es importante en la gestión de datos según DAMA.
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Menciona dos prácticas necesarias para lograr una sólida seguridad de datos.
Menciona dos prácticas necesarias para lograr una sólida seguridad de datos.
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¿Qué se necesita para implementar un sistema de almacenamiento y operación de datos eficiente? (Selecciona todas las que apliquen)
¿Qué se necesita para implementar un sistema de almacenamiento y operación de datos eficiente? (Selecciona todas las que apliquen)
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Study Notes
Introducción al Gobierno del Dato
- La crisis financiera de 2008 impulsó un mayor enfoque en la gestión de la información en el sector financiero, resultando en un entorno altamente regulado.
- Los datos se consideran activos estratégicos, lo que ha llevado a las organizaciones a profesionalizar su gestión para mejorar la atención al ciudadano.
Evolución hacia una Cultura del Dato
- El entorno digital y la evolución constante requieren un gobierno del dato eficiente, accesible a todas las organizaciones.
- La metodología DAMA se posiciona como una herramienta clave en el desarrollo de esta cultura del dato.
Definición y Objetivo del Gobierno del Dato
- El Gobierno del dato permite la toma de decisiones y la autoridad en temas relacionados con la gestión de datos, siendo un proceso de mejora continua.
- Los principales problemas en las organizaciones incluyen datos disgregados, duplicados, desactualizados, sensibles y con formatos incorrectos.
GIGO (Garbage In -- Garbage Out)
- La calidad de los datos de entrada es fundamental; la baja calidad impacta negativamente en la generación de modelos predictivos efectivos.
Retos en la Toma de Decisiones Basadas en Datos
- Desconfianza en los datos que lleva a costosos procesos de verificación manual.
- Falta de una única versión de la verdad, con silos de información y datos inconsistentes.
- Cumplimiento de regulaciones como la GDPR es crucial en la gestión de datos.
Importancia del Gobierno del Dato
- Coordina la administración, procesos, tecnología y personas para superar problemas y retos relacionados con la calidad y gestión de los datos.
- Los datos son reconocidos como un activo valioso, esencial para la competitividad y toma de decisiones informadas en las organizaciones.
Datos e Información
- Los datos son la "materia prima" para la información; su buena gestión impacta en la calidad de decisiones y el éxito organizacional.
- La arquitectura de datos y los metadatos son fundamentales para facilitar la comprensión y uso de los datos.
Datos como Activo Organizacional
- Los datos generan valor económico y deben ser gestionados para maximizar su utilidad en decisiones operativas.
- Organizaciones "data-driven" utilizan datos para mejorar su eficiencia y competitividad en el mercado.
Gestión de Datos
- Incluye desarrollo, ejecución y supervisión de planes y prácticas que controlan y mejoran el valor de los datos a lo largo de su ciclo de vida.
Principios de la Gestión de Datos
- Los datos son activos únicos con valor económico y requieren planificación para su correcta administración.
- La gestión de datos es compleja y multifuncional, demandando una variedad de habilidades.
Metas de la Gestión de Datos
- Garantizar la calidad, integridad y privacidad de los datos es esencial para aprovecharlos de manera efectiva en la organización.
Marcos de Gestión de Datos
- Es imperativo un marco integral para entender la gestión de datos y sus interrelaciones, asegurando colaboración entre equipos para obtener valor de los datos.
DAMA y DMBOK2
- DAMA (Data Management Association) promueve prácticas de gestión de datos a nivel global, con un capítulo en España desde 2019.
- DMBOK2 es un marco actualizado que unifica conceptos y buenas prácticas en la gestión de datos.
- Las tecnologías emergentes y la ética de los datos son ahora consideraciones críticas en el gobierno y gestión de datos.
Gobierno del Dato en DAMA-DMBOK2
- Define el gobierno del dato como la autoridad y control sobre la gestión de activos de datos.
- Diferencia entre Gobierno del dato (supervisión) y Gestión del dato (ejecución).
- La implementación efectiva del gobierno de datos maximiza el potencial y la generación de ingresos a partir de los datos.### Implementación del Gobierno de Datos
- Las iniciativas de gobierno de datos coexisten con prácticas previas, formando parte del proceso de madurez organizacional.
- El objetivo es aumentar gradualmente el valor de los nuevos datos aportados a los existentes.
- Aspectos clave para el éxito: gobierno, control, calidad, gestión y conocimiento de los datos.
Marco DAMA-DMBOK2
- El marco DAMA-DMBOK2 abarca áreas de conocimiento para la gestión de datos representadas en distintas imágenes: Rueda DAMA, Hexágono de Factores Ambientales y Diagramas de Contexto.
Rueda DAMA
- Define 11 áreas de conocimiento para la gestión de datos, colocando el gobierno de datos en el centro.
- Las áreas de conocimiento incluyen Arquitectura de Datos, Modelado de Datos y otras, implementándose según las necesidades organizacionales.
Hexágono de Factores Ambientales
- Muestra la interrelación entre personas, procesos y tecnología en la gestión de datos.
- Sitúa objetivos y principios en el centro, orientando las actividades y el uso eficaz de herramientas.
Diagramas de Contexto
- Describen en detalle las áreas de conocimiento, abordando aspectos de personas, procesos y tecnología.
- Basados en el diagrama SIPOC, ayudan a comprender el funcionamiento y conexión de procesos con las partes interesadas.
Componentes de un Diagrama de Contexto
- Definición: Resumen del área de conocimiento.
- Objetivos: Metas y principios fundamentales de cada área.
- Actividades: Acciones para cumplir los objetivos, clasificadas en planificación, desarrollo, operacionales y control.
- Entradas y Entregables: Insumos requeridos y resultados de las actividades, respectivamente.
- Roles y Responsabilidades: Contribución de individuos y equipos en las actividades.
- Proveedores y Consumidores: Personas que facilitan insumos y reciben entregables.
- Participantes: Individuos que realizan o supervisan actividades del área.
- Herramientas y Técnicas: Aplicaciones y métodos que posibilitan los objetivos del área.
- Métricas: Estándares para medir rendimiento, calidad y eficiencia.
Objetivo del Gobierno del Dato
- Proporcionar dirección y supervisión a la gestión de datos, estableciendo derechos de decisión que respondan a las necesidades de la empresa.
- Incluye definir una estrategia de gobierno y evaluar el nivel de madurez organizacional.
Competencias para la Gobernanza del Dato
- Organizar y distribuir el conocimiento, asegurar la custodia de datos, definir políticas, gestionar riesgos, y asegurar calidad y seguridad de los datos.
- Manejo del ciclo de vida de la información desde su captura hasta su eliminación.
Estructura Organizacional
- Inclusión de nuevos roles y adaptación al modelo organizativo que mejor se ajuste a las necesidades.
- Oficina del Dato (DMO) liderada por un Chief Data Officer (CDO) se encarga de coordinar iniciativas de gobernanza.
- Comité del Gobierno del Dato supervisa objetivos estratégicos, presupuesto y normativas.
Equipos de Gestión de Datos
- "Data stewards" aseguran que se implementen políticas y estándares, gestionan el ciclo de vida de datos y documentan reglas técnicas y de negocio.
- La gestión de datos requiere habilidades tanto técnicas como de negocio, con colaboración entre áreas funcionales y de TI.
Arquitectura de Datos
- Define el plan de gestión de activos de datos alineado con la estrategia organizativa, actuando como un puente entre estrategia comercial y tecnología.
Actividades de Arquitectura de Datos
- Crear, desplegar y cumplir las intenciones de la arquitectura.
- Representación de datos en diferentes niveles de abstracción para facilitar la comprensión y la toma de decisiones.
- Promover el uso de datos como un activo y aumentar su valor mediante oportunidades comerciales y mitigación de riesgos.### RoadMap
- La arquitectura de datos empresariales es esencial para diseñar modelos de datos efectivos.
- Es común que los usuarios de analítica modelen datos sin un conocimiento adecuado de la arquitectura organizacional.
- El DMBOk2 propone un roadmap que incluye la organización de equipos, la producción de artefactos de arquitectura, la formación en arquitecturas de datos y la concienciación sobre su valor.
Modelado y Diseño del Dato
- El modelado y diseño de datos ayuda a entender las relaciones entre datos y obtener información valiosa.
- Proceso iterativo que incluye modelos conceptual, lógico y físico.
- Modelar adecuadamente los datos reduce costos de soporte y aumenta reutilización en futuras iniciativas.
- Los 6 tipos de esquemas de modelado de datos son: relacional, dimensional, orientado a objetos, basado en hechos, basado en el tiempo y NoSQL.
- Acciones para implementar modelado de datos: identificar requisitos, crear modelos conceptual, lógico y físico, usar herramientas de modelado y establecer estándares.
Arquitectura del Data Warehouse
- El ODS actúa como almacenamiento intermedio entre los sistemas fuente y el Data Warehouse.
- Data Warehouse: plataforma para recolectar y analizar datos de múltiples fuentes, apoyando decisiones basadas en datos históricos y actuales.
- Creación de Datamarts, versiones específicas del Data Warehouse enfocadas en temas concretos.
- Tablas maestras o dimensiones conformadas, junto a las tablas de hechos, son fundamentales para el funcionamiento del Data Warehouse.
Modelos de Datos
- Modelos de datos lógicos: formalizan objetos sin detallar aspectos técnicos.
- Modelos de datos físicos: especifican la implementación del modelo lógico considerando características del motor de base de datos.
- El proceso de modelado se ha modernizado, usando lenguajes de definición de datos (DDL).
Almacenamiento y Operación de Datos
- Diseño e implementación del almacenamiento maximizan el valor de los datos a lo largo de su ciclo de vida.
- Metas principales: gestionar disponibilidad, garantizar integridad de activos, rendimiento de transacciones y eficiente gestión de información.
- Ventajas de un buen sistema de almacenamiento: acceso rápido a datos, mayor disponibilidad, seguridad y recuperación en desastres.
- Riesgos de un mal sistema incluyen pérdida de datos, acceso limitado, riesgos de seguridad e ineficiencia administrativa.
Seguridad del Datos
- Seguridad de datos es vital en la gestión de datos, garantizando privacidad y confidencialidad.
- Incluye medidas para proteger datos contra amenazas internas y externas, asegurando su confidencialidad, integridad y disponibilidad.
- Prácticas clave para una sólida seguridad: control de acceso, cifrado, auditoría y monitoreo, gestión de identidad y acceso, respaldo y recuperación.
- La seguridad de datos representa una inversión necesaria para proteger la información organizacional.
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Description
Conoce la evolución del gobierno del dato desde la crisis financiera de 2008 y su importancia en la gestión de la información en entidades financieras. Aprende sobre la metodología DAMA para la gobernanza del dato.
