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En este curso abordamos la calidad del dato desde una perspectiva integral en la organización. Inicialmente revisamos la importancia de la calidad del dato en una compañía data-driven, repasando los beneficios de su correcta gestión. Continuamos revisando los objetivos a alcanzar respecto a la calidad de los datos y detallamos los procesos principales del ciclo de la calidad del dato. Disciplinas cercanas a la calidad del dato como la gestión de los metadatos o la gestión de datos maestros también son abordadas. Se realizan múltiples casos prácticos de implementación de reglas de calidad, algunas de ellas con herramientas como Pentaho Data Integration, Google Dataprep o Python. Igualmente relevante es en el curso lo referente a la gestión de estos proyectos, qué perfiles deben participar y cómo se deben alinear con la estrategia de la empresa. Se plantea un modelo de mejora continua. Finalmente repasamos las principales herramientas de mercado de calidad del dato.
• Gestión de la calidad del dato en las organizaciones
• Objetivos de la calidad del dato
• Implementación de reglas validación y seguimiento calidad del dato
• Monitorización calidad del dato
• Calidad de los metadatos
• Gestión de datos maestros
• Tipos de proyectos
• Herramientas calidad del dato
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