Curso de Calidad y Gobierno de Datos

Sobre el curso

Telepresencial
Medellín
Inscripciones cerradas

Comprender en qué consiste la gestión de datos y el Gobierno de datos.
Concientizar sobre la importancia de gobernar sobre los datos.
Reconocer los elementos importantes para lograr gobierno de datos.
Concientizar sobre los costos de la mala calidad de datos.
Aprender a detectar problemas comunes de calidad de datos.

Duración

50 horas

Horario

Martes de 8:00 a.m. a 12:00 m.

Fecha

29 de agosto al 21 de noviembre

Temáticas

Gestión de datos: Framework DMM; Framework DAMA; Modelo para medir la madurez de la gestión de datos
Estrategia de datos: Elementos de la estrategia de datos (CMMI – DAMA); Tratamiento de los datos como activos organizacionales; Análisis de necesidades de información
Conceptos de gobierno de datos: Definiciones; Elementos clave; Beneficios; Conceptos de calidad de datos; Costos de la calidad de datos; Dimensiones de calidad de datos; Indicadores de calidad de datos
Roles de un programa de gobierno de datos: Comités, data stewards, data owners; Chief data officer; Madurez en gobierno de datos; Metodología BIM; Metodología Universidad Stanford
Estadística para la calidad de datos: Estadística descriptiva; Histogramas de frecuencia; Diagramas de cajas y bigotes
Perfilamiento de datos: Taller práctico; Requiere instalación de herramienta libre DQAnalyzer y Python
Detección de duplicados similares: Técnicas para detección de duplicados; Taller práctico para deduplicación y record linkage. Requiere instalación de herramienta libre Fril y Python
Relación arquitectura de datos y gobierno datos: Frameworks arquitectura empresarial; Conceptos arquitectura de datos
Metadatos y gobierno de datos: Concepto de metadatos; Metadatos técnicos; Metadatos de negocio; Plantilla UPB para metadatos
Gobierno sobre la seguridad de los datos: Clasificación de los datos; Matrices CRUD; Principales factores relacionados con los datos que ocasionan riesgos
Evaluación de riesgos en activos de información para la gestión de datos: Gestión de activos; Evaluación de riesgos (identificación, análisis y valoración de riesgos)
Gobierno sobre datos maestros: Conceptos; Herramientas (MDM); Proceso de implementación
Monetización de datos:

Inversión

$875.000

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