Calidad de datos:
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| Summary: | En la actualidad los datos han cobrado una importancia esencial en las organizaciones que se están transformando digitalmente y convirtiéndoseen 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 mediode 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 algoritmoy 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 lasorganizaciones puedan lograr smart data como activo principal y cumplir con sus objetivos ya sean de negocio o de servicio público. |
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| spelling | Muñoz-Reja, Ismael Caballero. Calidad de datos Madrid : RA-MA Editorial, 2018. 1 online resource (193 pages) text txt rdacontent computer c rdamedia online resource cr rdacarrier Print version record. CALIDAD DE DATOS; PÁGINA LEGAL; ÍNDICE; PRÓLOGO; PREFACIO; 1 FUNDAMENTOS DE LA CALIDAD DE DATOS; 1.1 CALIDAD DE DATOS; 1.2 DATO, INFORMACIÓN, CONOCIMIENTO; 1.3 CICLO DE VIDA; 1.4 CAUSAS DE PROBLEMAS DERIVADOS DE NIVELES; 1.5 GOBIERNO VS. GESTIÓN DE DATOS; 1.6 LECTURAS RECOMENDADAS; 1.7 SITIOS WEB; 2 DATOS MAESTROS; 2.1 INTRODUCCIÓN A LOS DATOS; 2.2 GESTIÓN DE DATOS; 2.3 RESOLUCIÓN DE ENTIDADES; 2.4 ARQUITECTURA; 2.5 PRINCIPIOS DE LA ARQUITECTURA; 2.6 MODELO DE MADUREZ; 2.7 ESTÁNDARES PARA DATOS; 2.8 SOLUCIONES COMERCIALES; 2.9 LECTURAS RECOMENDADAS; 2.10 SITIOS WEB 3 CALIDAD DE PROCESOS DE DATOS3.1 DAMA DMBOK: DATA MANAGEMENT; 3.2 MODELO; 3.3 DATA MANAGEMENT; 3.4 MODELO DE IBM; 3.5 MODELO DE GARTNER DE GESTIÓN; 3.6 TQDM; 3.8 MODELO MAMD; 3.9 LECTURAS RECOMENDADAS; 3.10 SITIOS WEB; 4 CALIDAD DE REPOSITORIOS; 4.1 MODELO DE CALIDAD; 4.2 MEDIDAS DE CALIDAD; 4.3 PROCESO DE EVALUACIÓN; 4.4 CERTIFICACIÓN DE LA CALIDAD; 4.5 EJEMPLOS DE CERTIFICACIÓN; 4.6 LECTURAS RECOMENDADAS; 4.7 SITIOS WEB; 5 MONETIZACIÓN DE LOS DATOS; 5.1 INTRODUCCIÓN; 5.2 CARACTERÍSTICAS ESPECIALES; 5.3 APROXIMACIONES A LA VALORACIÓN; 5.4 VALOR DE LOS; 5.5 INFONOMÍA 5.6 LECTURAS RECOMENDADASANEXO I; ACRÓNIMOS; BIBLIOGRAFÍA En la actualidad los datos han cobrado una importancia esencial en las organizaciones que se están transformando digitalmente y convirtiéndoseen 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 mediode 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 algoritmoy 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 lasorganizaciones puedan lograr smart data como activo principal y cumplir con sus objetivos ya sean de negocio o de servicio público. Databases Quality control. COMPUTERS. bisacsh Databases Quality control fast Electronic books. Libros electrónicos. Gómez Carretero, Ana Isabel. Gualo Cejudo, Fernando. Print version: Muñoz-Reja, Ismael Caballero. Calidad de datos. Madrid : RA-MA Editorial, ©2018 9788499647500 |
| spellingShingle | Muñoz-Reja, Ismael Caballero Calidad de datos CALIDAD DE DATOS; PÁGINA LEGAL; ÍNDICE; PRÓLOGO; PREFACIO; 1 FUNDAMENTOS DE LA CALIDAD DE DATOS; 1.1 CALIDAD DE DATOS; 1.2 DATO, INFORMACIÓN, CONOCIMIENTO; 1.3 CICLO DE VIDA; 1.4 CAUSAS DE PROBLEMAS DERIVADOS DE NIVELES; 1.5 GOBIERNO VS. GESTIÓN DE DATOS; 1.6 LECTURAS RECOMENDADAS; 1.7 SITIOS WEB; 2 DATOS MAESTROS; 2.1 INTRODUCCIÓN A LOS DATOS; 2.2 GESTIÓN DE DATOS; 2.3 RESOLUCIÓN DE ENTIDADES; 2.4 ARQUITECTURA; 2.5 PRINCIPIOS DE LA ARQUITECTURA; 2.6 MODELO DE MADUREZ; 2.7 ESTÁNDARES PARA DATOS; 2.8 SOLUCIONES COMERCIALES; 2.9 LECTURAS RECOMENDADAS; 2.10 SITIOS WEB 3 CALIDAD DE PROCESOS DE DATOS3.1 DAMA DMBOK: DATA MANAGEMENT; 3.2 MODELO; 3.3 DATA MANAGEMENT; 3.4 MODELO DE IBM; 3.5 MODELO DE GARTNER DE GESTIÓN; 3.6 TQDM; 3.8 MODELO MAMD; 3.9 LECTURAS RECOMENDADAS; 3.10 SITIOS WEB; 4 CALIDAD DE REPOSITORIOS; 4.1 MODELO DE CALIDAD; 4.2 MEDIDAS DE CALIDAD; 4.3 PROCESO DE EVALUACIÓN; 4.4 CERTIFICACIÓN DE LA CALIDAD; 4.5 EJEMPLOS DE CERTIFICACIÓN; 4.6 LECTURAS RECOMENDADAS; 4.7 SITIOS WEB; 5 MONETIZACIÓN DE LOS DATOS; 5.1 INTRODUCCIÓN; 5.2 CARACTERÍSTICAS ESPECIALES; 5.3 APROXIMACIONES A LA VALORACIÓN; 5.4 VALOR DE LOS; 5.5 INFONOMÍA 5.6 LECTURAS RECOMENDADASANEXO I; ACRÓNIMOS; BIBLIOGRAFÍA Databases Quality control. COMPUTERS. bisacsh Databases Quality control fast |
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