Reseña del libro "Calidad de Datos"
En la actualidad los datos han cobrado una importancia esencial en las organizaciones que se están transformando digitalmente y convirtiéndose en data centric para poder ofrecer un servicio de excelencia a todos sus stakeholders y tomar las mejores decisiones.En efecto, los avances tecnológicos que estamos viviendo en los últimos años, que nos permiten recoger y almacenar enormes cantidades de datos (por medio de dispositivos móviles, sensores, Internet de las cosas, big data, etc.), tratarlos mediante diferentes algoritmos analíticos avanzados (machine learning, business intelligence, etc) , y disponer de una prácticamente ilimitada cantidad de procesamiento (en forma de servicio, mediante la computación en la nube), han convertido los datos en el “nuevo petróleo del siglo XXI”.Pero para que los datos sean el activo más importante de las organizaciones, debe tener la “calidad” adecuada; ya que los resultados de cualquier algoritmo y de cualquier decisión que se tome, no será mejor que los datos sobre los que se basa.Esta obra reúne varios aspectos relacionados con la calidad de los datos, ofreciendo una amplia visión sobre diferentes factores (especialmente técnicas, modelos y procesos) que se deben tener en consideración para la gestión, calidad y gobierno de los datos y de la información. A lo largo de esta obra se ha combinado el rigor científico con la experiencia práctica adquirida durante más de veinte años en investigación y en proyectos empresariales.Como señala Carlos Manuel Fernández en el prólogo, “este es un libro que es pionero a nivel internacional, pues sirve de guía para conseguir que las organizaciones puedan lograr smart data como activo principal y cumplir con sus objetivos ya sean de negocio o de servicio público”. AUTORESPRÓLOGOPREFACIO.CONTENIDOORIENTACIÓN A LOS LECTORES.OTRAS OBRAS RELACIONADAS.AGRADECIMIENTOSCAPÍTULO 1. FUNDAMENTOS DE LA CALIDAD DE DATOS.1.1 CALIDAD DE DATOS EN EL MUNDO DIGITAL.1.1.1 Los datos y la transformación digital1.1.2 Concepto de calidad de los datos.1.2 DATO, INFORMACIÓN, CONOCIMIENTO Y SABIDURÍA1.3 CICLO DE VIDA DEL DATO.1.4 CAUSAS DE PROBLEMAS DERIVADOS DE NIVELESINADECUADOS DE CALIDAD DE DATOS1.5 GOBIERNO VS. GESTIÓN DE DATOS1.6 LECTURAS RECOMENDADAS1.7 SITIOS WEB RECOMENDADOSCAPÍTULO 2. DATOS MAESTROS (MASTER DATA).2.1 INTRODUCCIÓN A LOS DATOS MAESTROS2.2 GESTIÓN DE DATOS MAESTROS2.3 RESOLUCIÓN DE ENTIDADES2.4 ARQUITECTURA PARA MDM2.5 PRINCIPIOS DE LA ARQUITECTURA DE LA INFORMACIÓN2.6 MODELO DE MADUREZ PARA MDM.2.7 ESTÁNDARES PARA DATOS MAESTROS.2.7.1 ISO 8000.2.7.2 ISO/IEC 227452.8 SOLUCIONES COMERCIALES PARA LA GESTIÓN DE DATOSMAESTROS.2.8.1 ECCMA2.8.2 PILOG2.8.3 Talend MDM.2.8.4 Informatica MDM2.8.5 IBM InfoSphere MDM.2.8.6 TIBCO MDM2.8.7 Ataccama MDC.2.8.8 VisionWare Multivue MDM2.9 LECTURAS RECOMENDADAS2.10 SITIOS WEB RECOMENDADOS.CAPÍTULO 3. CALIDAD DE PROCESOS DE DATOS.3.1 DAMA DMBOK: DATA MANAGEMENT – BODY OF KNOWLEDGE.63.1.1 Áreas de conocimiento3.1.2 Modelo de madurez3.2 MODELO DE AIKEN3.3 DATA MANAGEMENT MATURITY MODEL (DMM).3.3.1 Estrategia de Gestión de Datos.3.3.2 Gobierno de Datos3.3.3 Calidad de Datos.3.3.4 Operaciones de Datos.3.3.5 Plataforma y Arquitectura3.3.6 Procesos de Soporte3.3.7 Niveles de Madurez en DMM3.4 MODELO DE IBM3.4.1 Proceso unificado de gobierno de datos de IBM3.4.2 Modelo de madurez de gobierno de datos de IBM3.5 MODELO DE GARTNER DE GESTIÓN DE INFORMACIÓNEMPRESARIAL3.6 TQDM.3.7 DCAM.3.8 MODELO MAMD3.8.1 Visión general del modelo3.8.2 Modelo de referencia de procesos de MAMD.3.8.3 Modelo de evaluación.3.8.4 Modelo de madurez3.8.5 Modelo de mejora.3.8.6 Comparación entre los modelos de referencia de procesos3.8.7 Ejemplos de utilización de MAMD3.9 LECTURAS RECOMENDADAS3.10 SITIOS WEBCAPÍTULO 4. CALIDAD DE REPOSITORIOS DE DATOS.4.1 MODELO DE CALIDAD DE DATOS.4.2 MEDIDAS DE CALIDAD DE DATOS4.3 PROCESO DE EVALUACIÓN4.3.1 Establecer los requisitos de evaluación4.3.2 Especificar la evaluación4.3.3 Diseñar la evaluación4.3.4 Ejecutar la evaluación.4.3.5 Concluir la evaluación.4.4 CERTIFICACIÓN DE LA CALIDAD DE LOS PRODUCTOSDE DATOS.4.4.1 Entorno de certificación.4.4.2 Proceso de certificación.4.5 EJEMPLOS DE CERTIFICACIÓN DE CALIDAD DE DATOS4.5.1 Modelo de Calidad de Datos.4.5.2 Proceso de Evaluación de Calidad de Datos4.5.3 Certificación de Calidad de Datos4.6 LECTURAS RECOMENDADAS4.7 SITIOS WEB RECOMENDADOSCAPÍTULO 5. MONETIZACIÓN DE LOS DATOS5.1 INTRODUCCIÓN.5.2 CARACTERÍSTICAS ESPECIALES DE LOS DATOS5.3 APROXIMACIONES A LA VALORACIÓN DE LOS DATOS5.4 VALOR DE LOS DATOS.5.5 INFONOMÍA5.6 LECTURAS RECOMENDADAS5.7 SITIOS WEB RECOMENDADOSANEXO I. PROBLEMAS DE CALIDAD DE DATOS EN BASES DE DATOSRELACIONALESA1.1 PROBLEMAS A NIVEL DE ATRIBUTO / TUPLASA1.1.1 Un atributo en una tuplaA1.1.2 Atributos en varias tuplas (alcance de columna)A1.1.3 Varios atributos en una tupla.A1.2 PROBLEMAS A NIVEL DE RELACIÓNA1.3 PROBLEMAS A NIVEL DE VARIAS RELACIONESA1.4 PROBLEMAS A NIVEL DE MÚLTIPLES FUENTESACRÓNIMOSBIBLIOGRAFÍA.
