Curso Gobierno del Dato - Data Governance

• Módulo 1: El gobierno de datos. Introducción
• ¿Qué es el gobierno de datos, su propósito y la audiencia de la gestión de datos?
• Marcos de referencia (TOGAF, COBIT, etc.).
• Los roles en el gobierno de datos.

• Módulo 2: Calidad de los datos
• Dimensiones de la calidad de los datos, políticas, procedimientos, métricas, tecnología y recursos, y modelos de referencia.

• Módulo 3: Datos maestros y de referencia
• Diferencias entre los datos maestros y de referencia.
• Arquitecturas MDM genéricas.
• Implementación gradual y evaluación de madurez, y soluciones MDM para considerar los procedimientos comerciales para MDM.

• Módulo 4: Almacenamiento de datos y gestión de BI
• Provisión de Business Intelligence (BI) para la empresa y gestión de datos consumidos.
• Data Warehouse, tipos de BI, DW y Analytics.

• Módulo 5: Modelado de datos
• Tipos y niveles de modelos de datos.
• Uso y explotación de modelos de datos.
• Integración en el ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC).

• Módulo 6: Metadatos
• Tipos y usos de metadatos.
• Fuentes de metadatos.
• Repositorios de metadatos, accesos y glosarios.

• Módulo 7: Arquitectura de datos
• Enfoques, planes, consideraciones y directrices para la provisión de integración de datos y acceso.
• Arquitectura orientada a servicios (SOA).
• Virtualización de datos.

• Módulo 8: Ciclo de vida de los datos
• Planificación proactiva para la gestión de datos en todo su ciclo de vida.
• Análisis de cada una de las fases del ciclo de vida.

• Módulo 9: Seguridad y privacidad de los datos
• Amenazas y sus categorías.
• Defensas, mecanismos y enfoques frente a accesos no autorizados, uso y pérdida de datos.
• Violaciones de seguridad y privacidad. Uso ilegal de los datos.

• Módulo 10: Legalidad de los datos
• Políticas y procesos de aseguramiento.
• Adaptación a los requisitos legales y reglamentarios.
• Cumplimiento normativo y sanciones por incumplimiento.

• Módulo 11: Los riesgos y los datos
• Integración de datos.
• Interoperabilidad de datos.
• Desafíos, ventajas y riesgos en la integración e interoperabilidad de los datos.