Parte 2 - Tema 50 Flashcards
Estrategia del dato
¿Qué es una estrategia del dato?
Es un plan a largo plazo que define cómo una organización va a utilizar sus datos para lograr sus objetivos de negocio.
¿Cuáles son los componentes clave de una estrategia del dato?
Visión, objetivos, políticas, arquitectura de datos, personas, procesos y tecnología.
¿Por qué es importante una estrategia del dato?
Permite a las organizaciones aprovechar al máximo sus datos, obtener una ventaja competitiva y tomar decisiones más informadas.
¿Qué es el gobierno del dato?
Es un conjunto de políticas, procesos, controles y cultura que aseguran que los datos sean manejados de forma responsable, segura y conforme a las necesidades del negocio.
¿Cuáles son los objetivos del gobierno del dato?
Asegurar la calidad de los datos, proteger la privacidad, cumplir con las regulaciones y maximizar el valor de los datos.
¿Quién es responsable del gobierno del dato en una organización?
Un comité de gobierno de datos, compuesto por representantes de diferentes áreas de la organización.
¿Qué es la gestión del dato?
Es el proceso de planificar, organizar, controlar y evaluar el ciclo de vida de los datos, desde su creación hasta su eliminación.
¿Cuáles son las etapas del ciclo de vida de los datos?
Creación, almacenamiento, procesamiento, análisis, distribución y eliminación.
¿Qué herramientas se utilizan para la gestión del dato?
Plataformas de gestión de datos maestros, herramientas de integración de datos, herramientas de calidad de datos.
¿Qué es la calidad del dato?
Es el grado en que los datos son precisos, completos, consistentes, relevantes y oportunos para su uso previsto.
¿Por qué es importante la calidad del dato?
Los datos de baja calidad pueden llevar a decisiones erróneas y a la pérdida de confianza en los sistemas de información.
¿Cuáles son las dimensiones de la calidad del dato?
Precisión, integridad, consistencia, actualidad, relevancia.
¿Qué son las semánticas y las ontologías en el contexto de los datos?
- Semánticas: Se refiere al significado y la interpretación de los datos. En el contexto de los datos, las semánticas buscan dotar a los datos de un significado preciso y compartido, permitiendo una mejor comprensión y utilización.
- Ontologías: Son modelos formales que describen el conocimiento de un dominio específico. En términos simples, son como diccionarios que definen los conceptos, relaciones y propiedades de los datos dentro de un determinado contexto.
¿Por qué son importantes las semánticas y las ontologías en una estrategia de datos?
- Interoperabilidad: Permiten que diferentes sistemas y aplicaciones puedan compartir e intercambiar datos de manera más eficiente, ya que se establece un lenguaje común para describir la información.
- Descubrimiento de datos: Facilitan la búsqueda y descubrimiento de datos relevantes, ya que los datos están mejor estructurados y descritos.
- Integración de datos: Ayudan a integrar datos de diferentes fuentes, mejorando la calidad y la coherencia de la información.
- Análisis de datos: Permiten realizar análisis más profundos y sofisticados, ya que se puede comprender mejor el significado de los datos.
¿Cuáles son las tecnologías y estándares relacionados con las semánticas y las ontologías?
- RDF (Resource Description Framework): Un estándar para describir recursos en la Web y crear metadatos.
- OWL (Web Ontology Language): Un lenguaje para representar ontologías en la Web Semántica.
- SPARQL: Un lenguaje de consulta para datos enlazados.
- SKOS (Simple Knowledge Organization System): Un vocabulario para representar esquemas de clasificación y tesauros.
- Linked Data: Un conjunto de principios para publicar datos estructurados en la Web, haciendo que sean más fáciles de encontrar y utilizar por máquinas.
