DAMA-DMBOK (2ª Edición): Conjunto de conocimientos sobre gestión de datos

Opiniones de los lectores

El libro está muy bien considerado como un recurso esencial para cualquier persona involucrada en el gobierno y la gestión de datos. Proporciona una base completa para crear y mantener programas de gobierno de datos. Sin embargo, algunos usuarios han tenido problemas con la calidad física del libro y discrepancias entre las versiones PDF e impresa.

Contenido bien estructurado e informativo, perfecto tanto para principiantes como para profesionales experimentados en el gobierno de datos. Sirve de valiosa referencia para la gestión de datos y llega en buen estado para la mayoría de los usuarios. El libro se considera un referente en la materia y ofrece explicaciones claras.

Algunos usuarios informaron de problemas con la calidad física del libro, como abolladuras y manchas a su llegada. Se observaron discrepancias significativas entre los números de página de la versión impresa y el PDF. Además, algunos lectores consideraron que el brillo de la cubierta resultaba incómodo.

(basado en 80 opiniones de lectores)

Título original:

DAMA-DMBOK (2nd Edition): Data Management Body of Knowledge

Contenido del libro:

El Data Management Body of Knowledge (DAMA-DMBOK2) presenta una visión completa de los retos, complejidades y valor de una gestión eficaz de los datos.

Las organizaciones actuales reconocen que la gestión de datos es fundamental para su éxito. Reconocen que los datos tienen valor y quieren aprovechar ese valor. A medida que ha aumentado nuestra capacidad y deseo de crear y explotar datos, también lo ha hecho la necesidad de prácticas fiables de gestión de datos.

La segunda edición de DAMA International's Guide to the Data Management Body of Knowledge actualiza y amplía el exitoso DMBOK1. DMBOK2, un libro de referencia accesible y autorizado escrito por los principales pensadores en este campo y revisado exhaustivamente por los miembros de DAMA, reúne materiales que describen exhaustivamente los retos de la gestión de datos y cómo afrontarlos mediante:

⬤ Definir un conjunto de principios rectores para la gestión de datos y describir cómo se pueden aplicar estos principios en las áreas funcionales de la gestión de datos.

⬤ Proporcionar un marco funcional para la implementación de prácticas de gestión de datos empresariales, incluyendo prácticas, métodos y técnicas, funciones, roles, resultados y métricas ampliamente adoptados.

⬤ Establecer un vocabulario común para los conceptos de gestión de datos y servir de base para las mejores prácticas de los profesionales de la gestión de datos.

DAMA-DMBOK2 proporciona a los profesionales de la gestión de datos y de TI, ejecutivos, trabajadores del conocimiento, educadores e investigadores un marco para gestionar sus datos y madurar su infraestructura de información, basándose en estos principios:

⬤ Los datos son un activo con propiedades únicas.

⬤ El valor de los datos puede y debe expresarse en términos económicos.

⬤ Gestionar los datos significa gestionar la calidad de los datos.

⬤ Se necesitan metadatos para gestionar los datos.

⬤ Se necesita planificación para gestionar los datos.

⬤ La gestión de datos es multifuncional y requiere una serie de habilidades y conocimientos.

⬤ La gestión de datos requiere una perspectiva empresarial.

⬤ La gestión de datos debe tener en cuenta una serie de perspectivas.

⬤ La gestión de datos es la gestión del ciclo de vida de los datos.

⬤ Los diferentes tipos de datos tienen diferentes requisitos de ciclo de vida.

⬤ La gestión de datos incluye la gestión de los riesgos asociados a los datos.

⬤ Los requisitos de la gestión de datos deben impulsar las decisiones sobre tecnología de la información.

⬤ La gestión eficaz de los datos requiere el compromiso del liderazgo.

Los capítulos incluyen:

⬤ Gestión de datos.

⬤ Ética en el manejo de datos.

⬤ Gobierno de datos.

⬤ Arquitectura de datos.

⬤ Modelado y diseño de datos.

⬤ Almacenamiento y operaciones de datos.

⬤ Seguridad de datos.

⬤ Integración e interoperabilidad de datos.

⬤ Gestión de documentos y contenidos.

⬤ Referencias y Datos Maestros.

⬤ Almacenamiento de Datos e Inteligencia de Negocio.

⬤ Gestión de metadatos.

⬤ Gestión de Calidad de Datos.

⬤ Big Data y Ciencia de Datos.

⬤ Evaluación de la Madurez de la Gestión de Datos.

⬤ Organización de la Gestión de Datos y Expectativas de Rol.

⬤ Gestión de datos y gestión del cambio organizativo.

La estandarización de las disciplinas de gestión de datos ayudará a los profesionales de la gestión de datos a actuar de forma más eficaz y coherente. También permitirá a los líderes de las organizaciones reconocer el valor y las contribuciones de las actividades de gestión de datos.