Disponibilidad:
- Casa del lectorDisponible apróx. en 10 días
- Libro Técnico SurDisponible apróx. en 10 días
- AlmacénDisponible apróx. en 9 días
- Editorial:
- RAMA, EDITORIAL
- Año de edición:
- 2018
- Materia
- Informatica generalidades
- ISBN:
- 978-84-9964-750-0
- Páginas:
- 194
- Encuadernación:
- Bolsillo
- Colección:
- INFORMATICA
CALIDAD DE DATOS
CABALLERO, ISMAEL / GÓMEZ, ANA I. / GUALO, FERNANDO MERINO, JORGE / RIVAS, BIBIANO / PIATINI, MARIO
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... Leer más
AUTORES PRÓLOGO PREFACIO. CONTENIDO ORIENTACIÓN A LOS LECTORES. OTRAS OBRAS RELACIONADAS. AGRADECIMIENTOS CAPÍTULO 1. FUNDAMENTOS DE LA CALIDAD DE DATOS. 1.1 CALIDAD DE DATOS EN EL MUNDO DIGITAL. 1.1.1 Los datos y la transformación digital 1.1.2 Concepto de calidad de los datos. 1.2 DATO, INFORMACIÓN, CONOCIMIENTO Y SABIDURÍA 1.3 CICLO DE VIDA DEL DATO. 1.4 CAUSAS DE PROBLEMAS DERIVADOS DE NIVELES INADECUADOS DE CALIDAD DE DATOS 1.5 GOBIERNO VS. GESTIÓN DE DATOS 1.6 LECTURAS RECOMENDADAS 1.7 SITIOS WEB RECOMENDADOS CAPÍTULO 2. DATOS MAESTROS (MASTER DATA). 2.1 INTRODUCCIÓN A LOS DATOS MAESTROS 2.2 GESTIÓN DE DATOS MAESTROS 2.3 RESOLUCIÓN DE ENTIDADES 2.4 ARQUITECTURA PARA MDM 2.5 PRINCIPIOS DE LA ARQUITECTURA DE LA INFORMACIÓN 2.6 MODELO DE MADUREZ PARA MDM. 2.7 ESTÁNDARES PARA DATOS MAESTROS. 2.7.1 ISO 8000. 2.7.2 ISO/IEC 22745 2.8 SOLUCIONES COMERCIALES PARA LA GESTIÓN DE DATOS MAESTROS. 2.8.1 ECCMA 2.8.2 PILOG 2.8.3 Talend MDM. 2.8.4 Informatica MDM 2.8.5 IBM InfoSphere MDM. 2.8.6 TIBCO MDM 2.8.7 Ataccama MDC. 2.8.8 VisionWare Multivue MDM 2.9 LECTURAS RECOMENDADAS 2.10 SITIOS WEB RECOMENDADOS. CAPÍTULO 3. CALIDAD DE PROCESOS DE DATOS. 3.1 DAMA DMBOK: DATA MANAGEMENT ? BODY OF KNOWLEDGE.6 3.1.1 Áreas de conocimiento 3.1.2 Modelo de madurez 3.2 MODELO DE AIKEN 3.3 DATA MANAGEMENT MATURITY MODEL (DMM). 3.3.1 Estrategia de Gestión de Datos. 3.3.2 Gobierno de Datos 3.3.3 Calidad de Datos. 3.3.4 Operaciones de Datos. 3.3.5 Plataforma y Arquitectura 3.3.6 Procesos de Soporte 3.3.7 Niveles de Madurez en DMM 3.4 MODELO DE IBM 3.4.1 Proceso unificado de gobierno de datos de IBM 3.4.2 Modelo de madurez de gobierno de datos de IBM 3.5 MODELO DE GARTNER DE GESTIÓN DE INFORMACIÓN EMPRESARIAL 3.6 TQDM. 3.7 DCAM. 3.8 MODELO MAMD 3.8.1 Visión general del modelo 3.8.2 Modelo de referencia de procesos de MAMD. 3.8.3 Modelo de evaluación. 3.8.4 Modelo de madurez 3.8.5 Modelo de mejora. 3.8.6 Comparación entre los modelos de referencia de procesos 3.8.7 Ejemplos de utilización de MAMD 3.9 LECTURAS RECOMENDADAS 3.10 SITIOS WEB CAPÍTULO 4. CALIDAD DE REPOSITORIOS DE DATOS. 4.1 MODELO DE CALIDAD DE DATOS. 4.2 MEDIDAS DE CALIDAD DE DATOS 4.3 PROCESO DE EVALUACIÓN 4.3.1 Establecer los requisitos de evaluación 4.3.2 Especificar la evaluación 4.3.3 Diseñar la evaluación 4.3.4 Ejecutar la evaluación. 4.3.5 Concluir la evaluación. 4.4 CERTIFICACIÓN DE LA CALIDAD DE LOS PRODUCTOS DE DATOS. 4.4.1 Entorno de certificación. 4.4.2 Proceso de certificación. 4.5 EJEMPLOS DE CERTIFICACIÓN DE CALIDAD DE DATOS 4.5.1 Modelo de Calidad de Datos. 4.5.2 Proceso de Evaluación de Calidad de Datos 4.5.3 Certificación de Calidad de Datos 4.6 LECTURAS RECOMENDADAS 4.7 SITIOS WEB RECOMENDADOS CAPÍTULO 5. MONETIZACIÓN DE LOS DATOS 5.1 INTRODUCCIÓN. 5.2 CARACTERÍSTICAS ESPECIALES DE LOS DATOS 5.3 APROXIMACIONES A LA VALORACIÓN DE LOS DATOS 5.4 VALOR DE LOS DATOS. 5.5 INFONOMÍA 5.6 LECTURAS RECOMENDADAS 5.7 SITIOS WEB RECOMENDADOS ANEXO I. PROBLEMAS DE CALIDAD DE DATOS EN BASES DE DATOS RELACIONALES A1.1 PROBLEMAS A NIVEL DE ATRIBUTO / TUPLAS A1.1.1 Un atributo en una tupla A1.1.2 Atributos en varias tuplas (alcance de columna) A1.1.3 Varios atributos en una tupla. A1.2 PROBLEMAS A NIVEL DE RELACIÓN A1.3 PROBLEMAS A NIVEL DE VARIAS RELACIONES A1.4 PROBLEMAS A NIVEL DE MÚLTIPLES FUENTES ACRÓNIMOS BIBLIOGRAFÍA.
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 decis
