Gestión de datos

Fundamentos de Data Quality (GD02)


Descripción
La Calidad de Datos o Data Quality es un área crucial en la Gestión de los Datos, si bien, el Data Governance es el área central y estratégica, Data Quality se constituye como el área clave para la operación y la toma de decisiones en las organizaciones.
Vivimos en la era de la información, cuando ya las empresas han comenzado a visualizar a los datos como un activo generador de valor y de competitividad, y en consecuencia a demandar perfiles con conocimientos y conciencia sobre la calidad de los datos y su valor para el negocio.
En este sentido, la gestión de la calidad de los datos será un elemento fundamental para el éxito de las organizaciones, con malos datos se pone en peligro la operación del negocio y la toma de decisiones, es decir, el Business Intelligence y el Analytics también dependen de datos con calidad.
Es por esta realidad que en praiker hemos elaborado este curso ideal no solo para las personas técnicas, sino también para las personas de negocio y en general, un curso de gran valor en el proceso de creación de la cultura del dato en la empresa.
En este curso el participante aprenderá sobre los principios del Data Quality, las dimensiones de la calidad de los datos, principales procesos, causas, consecuencias, estrategia de implementación de Data Quality.
El participante tendrá 30 días para completar el curso y obtendrá su certificado de participación de praiker que podrá incluir en Linkedin.
Contenido
  • Módulo 1: Iniciación al Data Quality
  • Definición, objetivos y principios
  • Relación con el Ciclo Deming y con otras áreas del Data Management
  • Módulo 2: Dimensiones del Data Quality
  • Completitud, Consistencia, Unicidad y Validez
  • Precisión y Oportunidad
  • Módulo 3: Procesos del Data Quality
  • Data Profiling
  • Data Cleansing
  • Data Enrichment
  • Data Parsing
  • MÓDULO 4: Causas y Consecuencias de la mala calidad en los datos
  • Causas técnicas: Data Entry y SW Data Processing
  • Causas técnicas: Integration
  • Causas organizacionales
  • Análisis de consecuencias
  • MÓDULO 5: Implementar Data Quality
  • La Estrategia de la Calidad de Datos
  • Proceso de gestión de incidencias
  • Proceso de resolución de incidencias
  • LECTURA MATERIAL COMPLEMENTARIO
  • Material de apoyo. Calidad de Datos
  • PLANTILLAS/TEMPLATES (Descargables)
  • Data Quality Plan (template)
  • Data Control (template)
  • COMPROBAR CONOCIMIENTOS
  • Test final del curso
  • Nos interesa tu opinión
Reglas de finalización
  • Todas las unidades deben ser completadas
  • Conduce a una certificación con duración: Para siempre