Reseña del libro "Navigating the Labyrinth an Executive Guide to Data Management"

Reseña del libro "Navigating the Labyrinth an
Executive Guide to Data Management" de Laura
Sebastian-Coleman
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RAMÓN HERNÁNDEZ
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Navigating the Labyrinth
an Executive Guide to Data Management
Ramón Hernández
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RESEÑA DEL LIBRO

Reseña del libro "Navigating the Labyrinth an Executive
Guide to Data Management" de Laura Sebastian-Coleman
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Ficha bibliográfica
Sebastian-Coleman, Laura. Navigating the Labyrinth An Executive
Guide to Data Management. Technics Publications, 2018.
202 páginas.
12 Capítulos

Prólogo
Sebastian-Coleman
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Por cada DAMA-DMBoK2 que se compre, es muy probable que 3 o 4 compren este libro. Sue Geuens.
¡Cómo buenas personas de datos, acudimos a los libros para ayudarnos!
Este libro es lo que necesitamos los profesionales en Gestión de Datos entre el discurso de elevador y el DAMA-
DMBoK2.
Podemos considerarlo como una edición de bolsillo (202 páginas) del DAMA-DMBoK2 (624 páginas), y debería ser
el libro que se pudiera compartir con nuestros directivos para que comprendan como los datos pueden convertirse
en una oportunidad para nuestras organizaciones.

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Sebastian-Coleman
Introducción a la Gestión de Datos
Capítulos 1, 2, 3 y 4
Gobierno de Datos
Capítulo 5
Gestión del Ciclo de Vida
Capítulos 6, 7 y 8
Actividades Fundamentales
Capítulos 9, 10 y 11
¿Qué hacer ahora?
Capítulo 12
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Introducción a la Gestión de Datos

¡Lo has sentido, lo has leído, lo has visto!
Sebastian-Coleman
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Los datos confiables son esenciales
para el éxito de las organizaciones
Los datos confiables y bien administrados son
esenciales para el éxito de las organizaciones en
este siglo XXI, sin importar el sector en el cual
trabajes.
Los datos confiables no se producen
por accidente
Los datos confiables no se producen por accidente,
requieren la ejecución de todas las funciones y
actividades que comprende la Gestión de Datos.

Sebastian-Coleman
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Rueda evolucionada de DAMA
El libro desarrolla su contenido basado en
esta rueda a diferencia del DMBoK2 que lo
hace sobre la rueda original de DAMA.

Sebastian-Coleman
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La Gestión de Datos
incluye actividades de
Gobierno, Fundamentales
y de Gestión de Ciclo de
Vida.
La meta de la Gestión de
Datos es permitir a las
organizaciones obtener
más valor de sus datos.
En un mundo cada vez
más dependiente de los
datos, las prácticas
consistentes de Gestión
de Datos se están
volviendo más críticas.
La Gestión de Datos
involucra una amplia
gama de habilidades, que
van de los estratégico a lo
extremadamente técnico.
Las prácticas de la Gestión
de Datos están
evolucionando
rápidamente conforme las
necesidades del negocio y
la capacidad tecnológica
evolucionan.
Capítulo 1
La Importancia
de Gestionar los
Datos

Los datos representan un riesgo
Sebastian-Coleman
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No solo representan valor u oportunidades
Incomprendidos
Si los consumidores de datos no tienen información suficiente y correcta (Metadatos) sobre los datos que utilizan,
entonces existe un riesgo de que los datos sean incomprendidos o mal utilizados.
Poco fiables
Si la calidad de los datos no ha sido establecida mediante estándares y mediciones, entonces existe un riesgo de
que datos poco fiables sean utilizados para la toma de decisiones.
Uso inapropiado
Si los datos no son protegidos y asegurados, entonces existe un riesgo de que los datos sean utilizados por
personas no autorizadas para propósitos no autorizados.

La baja calidad de los datos cuesta dinero
Sebastian-Coleman
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Expertos estiman que las organizaciones gastan entre 10-30% de su ingreso en manejar incidentes de calidad
Adecuados para el propósito “fit-for-purpose”
Si los datos no satisfacen las necesidades de sus consumidores, entonces no son adecuados para el propósito, y
todo el esfuerzo de colectarlos, almacenarlos, asegurarlos y habilitar su acceso es en vano.
Costos ocultos, indirectos y directos
Muchos de los costos de una baja calidad de datos están ocultos o son indirectos y por lo tanto son difíciles de
cuantificar.
Otros como las multas son directos y fáciles de calcular.
No es un esfuerzo de una única vez
Gestionar la calidad de los datos para generar datos de alta calidad requiere planeación, compromiso y una
mentalidad para construir la calidad dentro de los procesos y los sistemas.

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El mejor enfoque para
encarar los desafíos es
gestionar los datos a
través de su ciclo de vida y
desde una perspectiva
empresarial.
Los datos son un activo
valioso pero también
representan un riesgo.
Los datos tienen
características únicas que
hacen compleja su gestión.
No administrar el ciclo de
vida de los datos es
costoso, aunque muchos
costos están ocultos.
Gestionar los datos a
través de su ciclo de vida
requiere planeación,
habilidades y trabajo en
equipo.
Capítulo 2
Desafíos de la
Gestión de Datos

Principios de la Gestión de Datos de DAMA
Los datos son valiosos
Los datos son activos con
propiedades únicas.
El valor de los datos puede y
debería ser expresado en
términos económicos.
Los requerimientos de Gestión
de Datos son Requerimientos
del Negocio
Gestionar datos significa
gestionar su calidad.
Se requieren Metadatos para
gestionar datos.
Los requerimientos de datos
deben guiar las decisiones de TI.
La Gestión de Datos depende de
diversas habilidades
La Gestión de Datos es
multifuncional.
La Gestión de Datos requiere
una perspectiva empresarial.
La Gestión de Datos es la gestión
del ciclo de vida
Diferentes tipos de datos
tienen diferentes
características de ciclo de vida.
La Gestión de Datos incluye la
gestión de los riesgos
asociados a los datos.
Sebastian-Coleman
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Sebastian-Coleman
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Los principios pueden ser
utilizados para formular
políticas, definir
procedimientos y facilitar
las decisiones estratégicas.
Los principios de la
Gestión de Datos de
DAMA fueron
desarrollados en
respuesta a los desafíos
que representa gestionar
datos.
Los principios permiten a
la organización tomar un
enfoque más estratégico
para gestionar datos.
El equipo involucrado con
cualquier aspecto de la
Gestión de Datos deben
estar familiarizados con
estos principios y ser
capaces de aplicarlos en
su trabajo.
Los principios de DAMA y
una Evaluación de
Madurez de Gestión de
Datos permiten entender
la situación actual de la
organización y definir una
hoja de ruta para mejorar.
Capítulo 3
Principios de la
Gestión de Datos
de DAMA

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El Gobierno de Datos y el ciclo de vida
de los datos
Cada organización debe adoptar un
modelo de gobierno que soporte su
estrategia de negocio y que pueda ser
exitoso dentro del contexto de su cultura
organizacional.
PLANEAR:
Conectar los
Requerimientos de
Datos con la estrategia
de la organización
DISEÑAR:
Asegurar que existan políticas
para permitir el uso y evitar el
uso indebido de datos a lo largo
del tiempo
CREAR:
Asegurar que los datos
se crean u obtienen
siguiendo métodos
acordados
ALMACENAR:
Asegurar que el
almacenamiento de
datos siga las políticas
y requerimientos
regulatorios
PURGAR:
Purgar los datos
siguiendo las políticas
y requerimientos
regulatorios
USAR:
Asegurar que el acceso
sea gestionado y que
los datos no sean mal
utilizados.
MEJORAR:
Permitir a la
organización
identificar y
aprovechar
oportunidades para
obtener valor adicional
de los datos.

Sebastian-Coleman
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Como se organiza la
función del Gobierno de
Datos depende de los
objetivos del programa de
Gobierno de Datos y la
cultura de la organización.
Es un programa continuo
que supervisa a las otras
funciones de la Gestión de
Datos.
El Gobierno de Datos no
es un fin en si mismo. Es el
medio para alcanzar
objetivos de negocio.
Ayuda a las
organizaciones con los
desafíos de la Gestión de
Datos alineando
actividades y
comportamientos con los
principios de la Gestión de
Datos.
Requiere un compromiso
de la dirección. Este
compromiso también
permite a otras funciones
de la Gestión de Datos ser
más exitosas.
Capítulo 5
Gobierno de
Datos

Gestión del ciclo de vida
Sebastian-Coleman
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Se centra en la planeación y diseño de los datos, habilitando su uso. Usar los datos generalmente los mejora.
Actividades de Planificar y Diseñar
Los Arquitectos de Datos y Modeladores de Datos planean y diseñan los datos.
• Arquitectura de Datos
• Modelado de Datos y Diseño
Actividades de Habilitar y Mantener
Una vez que los datos se configuran en el data warehouse, data marts y las aplicaciones, se requiere un trabajo
operativo para mantener los datos de modo que continúen cumpliendo los requerimientos de la organización.
Actividades de Usar y Mejorar
Si los datos no son protegidos y asegurados, entonces existe un riesgo de que los datos sean utilizados por
personas no autorizadas para propósitos no autorizados.

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Diferentes tipos de datos
tienen diferentes
requerimientos de
mantenimiento
La Arquitectura de Datos
se enfoca en permitir a
una organización
entender y capturar el
conocimiento explícito
sobre sus propios datos.
Los modelos de datos
definen entidades que son
importantes para la
organización y de manera
consistente captura los
requerimientos de datos,
reglas y relaciones.
Cuando una organización
usa datos, también crea
nuevos datos que
necesitan ser gestionados
a través de su ciclo de vida.
Estos datos nuevos
generalmente son los
datos más valiosos de la
organización, ya que son
la fuente de conocimiento
Capítulos 6-8
Gestión del Ciclo
de Vida

Actividades Fundamentales
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Se requieren para una gestión consistente de los datos a lo largo del tiempo.
Protección de Datos: Privacidad, Seguridad y Gestión de Riesgos
La Seguridad de datos incluye la planeación, desarrollo y ejecución de políticas y procedimientos de seguridad para
ofrecer una adecuada autenticación, autorización, acceso y auditoría de los datos.
Gestión de Metadatos
Uno de los principios de la gestión de datos es que los Metadatos son necesarios para gestionar datos. En otras
palabras, se necesitan datos para gestionar los datos. Los Metadatos describen los datos que tiene la
organización.
Calidad de Datos
Las organizaciones que tratan de obtener valor de sus datos, necesitan estar seguros que sus datos son confiables
y dignos de confianza. En otras palabras, que sus datos son de alta calidad. Todas las funciones de la Gestión de
Datos contribuyen a la Calidad de Datos.

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La Seguridad de Datos y el ciclo de
vida de los datos
Los datos que son gestionados siguiendo
las mejores prácticas de la Gestión de
Datos son más fáciles de proteger, dado
que pueden ser clasificados y etiquetados
con un alto grado de certeza.
PLANEAR:
Conectar los datos a los
requerimientos de
seguridad / privacidad
DISEÑAR:
Incorporar protección y
seguridad de datos en los
sistemas
CREAR:
Clasificar nuevos datos
para que puedan
protegerse
adecuadamente
ALMACENAR:
Asegurar que el
almacenamiento de
datos siga las políticas
y los requerimientos
regulatorios
PURGAR:
Purgar los datos
siguiendo las políticas
y los requerimientos
regulatorios
USAR:
Gestionar los derechos
de acceso para evitar
el uso indebido y
permitir el uso
apropiado de los datos
MEJORAR:
Mantenerse al tanto
de los requerimientos
regulatorios y las
amenazas emergentes

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La Gestión de Metadatos y el ciclo de
vida de los datos
Los Metadatos son datos. Tiene un ciclo de
vida y debe gestionarse de acuerdo a este
ciclo de vida.
A medida que aumenta el volumen y la
velocidad de los datos, los beneficios de
tener Metadatos confiables también se
incrementan.
PLANEAR:
Definir los
requerimientos de los
Metadatos
DISEÑAR:
Identificar oportunidades de crear
y gestionar Metadatos como parte
de las actividades habituales de la
Gestión de Datos
CREAR:
Asegurar que los
Metadatos son
creados y cumplen los
requerimientos de
calidad
ALMACENAR:
Asegurar que los
Metadatos se mantienen
actualizados y cumplen
con los requerimientos
PURGAR:
Purgar o almacenar
Metadatos obsoletos
USAR:
Usar los Metadatos
para obtener valor de
los datos. Habilitar
proceso de
retroalimentación para
mejorar la calidad de
los Metadatos
MEJORAR:
Incrementar los
Metadatos existentes
con nuevo
conocimiento.
Implementar nuevos
requerimientos de
Metadatos

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La Calidad de Datos y el ciclo de vida
de los datos
El costo de tener datos correctos desde el
inicio es más bajo que el costo de tener
datos incorrectos y corregirlos.
PLANEAR:
Definir las características
de la alta calidad de los
datos
DISEÑAR:
Definir controles en los sistemas
y procesos para prevenir errores
y soportar la calidad de datos en
curso
CREAR:
Medir o inspeccionar
los datos para
asegurar que cumple
con los requerimientos
de calidad
ALMACENAR:
Monitorear la calidad
de los datos dentro de
los sistemas y los
procesos para
asegurar que
continúan cumpliendo
con las expectativas
PURGAR:
Identificar
adecuadamente y
purgar los datos
basados en los
requerimientos
USAR:
Habilitar proceso de
retroalimentación que
identifique maneras de
los datos
MEJORAR:
Actuar en las
oportunidades para
los datos

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Inicia conociendo el
estado actual: haz una
evaluación que permita
comprender dónde se
encuentra la organización
y planear a partir de ahí.
Aún cuando la Gestión de
Datos es compleja, está
puede ser ejecutada de
manera efectiva y eficiente.
En tu rol de liderazgo,
puedes contribuir de
manera significativa con la
habilidad de tu
organización para obtener
valor de sus datos,
mostrando compromiso
con el proceso
Reconoce que al cambiar
la manera en que se
gestionan los datos se
modifica como las
personas trabajan. Haz
una Gestión del Cambio
formal.
Sigue los principios y
mejores prácticas para
que tu organización
obtenga más valor de sus
datos
Capítulo 12
¿Qué hacer
ahora?

Espero te sirva de inspiración
en tu iniciativa de Gestión de
Datos
Ramón Hernández
Whatsapp: +52 55 8531 0071
Sebastian-Coleman

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