Data Governance: frameworks, roles y calidad del dato en español
Guías prácticas sobre Data Governance: frameworks, roles, catálogo de datos, linaje, calidad del dato y cumplimiento del AI Act. Para profesionales en España y LATAM.
El AI Act convierte en obligación legal lo que hasta ahora era buena práctica: documentar el origen de los datos de entrenamiento, acreditar su calidad y mantener el linaje completo de las transformaciones.
Cómo implementar un Data Governance Framework efectivo en la era del AI Act
Roles, arquitectura, linaje y calidad de datos: guía práctica para construir un framework auditable y conforme al AI Act, con herramientas y checklist final.
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Qué hace cada rol de Data Governance, qué perfil necesita y cuál es la estructura mínima para que la gobernanza funcione y cumpla el AI Act.
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Qué es un data catalog, cómo funciona por dentro, qué herramientas existen en 2026 y por qué la mayoría de implementaciones fracasan antes de los seis meses.
Leer →Qué es el linaje de datos y por qué lo exige el AI Act
Qué es el data lineage, tipos de linaje, herramientas para automatizarlo y por qué el artículo 10 del AI Act lo convierte en una obligación legal para sistemas de alto riesgo.
Leer →Data quality management: qué es, cómo medirlo y por qué importa al AI Act
Dimensiones de la calidad del dato, cómo implementar reglas como código, herramientas en 2026 y qué exige el AI Act sobre la calidad de los datos de entrenamiento.
Leer →Cómo medir la calidad del dato: KPIs, umbrales y dashboards
Los 7 KPIs fundamentales de data quality, cómo definir umbrales con el negocio, cómo construir un dashboard que alguien con autoridad mire cada semana y dónde medir en el pipeline.
Leer →Las 6 dimensiones de la calidad del dato explicadas con casos reales
Completitud, exactitud, consistencia, oportunidad, validez y unicidad: qué mide cada una, por qué importa y qué casos reales ilustran el impacto cuando falla.
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