9781634628839-1634628837-DAMA-DMBOK: Guía Del Conocimiento Para La Gestión De Datos (Spanish Edition)

DAMA-DMBOK: Guía Del Conocimiento Para La Gestión De Datos (Spanish Edition)

ISBN-13: 9781634628839
ISBN-10: 1634628837
Edition: 2a. Edición
Author: DAMA International
Publication date: 2020
Publisher: Technics Publications
Format: Paperback 584 pages
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Book details

ISBN-13: 9781634628839
ISBN-10: 1634628837
Edition: 2a. Edición
Author: DAMA International
Publication date: 2020
Publisher: Technics Publications
Format: Paperback 584 pages

Summary

DAMA-DMBOK: Guía Del Conocimiento Para La Gestión De Datos (Spanish Edition) (ISBN-13: 9781634628839 and ISBN-10: 1634628837), written by authors DAMA International, was published by Technics Publications in 2020. With an overall rating of 3.9 stars, it's a notable title among other Computer & Technology Industry (Business Technology, Industries) books. You can easily purchase or rent DAMA-DMBOK: Guía Del Conocimiento Para La Gestión De Datos (Spanish Edition) (Paperback) from BooksRun, along with many other new and used Computer & Technology Industry books and textbooks. And, if you're looking to sell your copy, our current buyback offer is $5.61.

Description

La Guía del Conocimiento para la Gestión de Datos (DAMA-DMBOK2) presenta una visión exhaustiva de los desafíos, complejidades y valor de la gestión eficaz de los datos. Las organizaciones de hoy en día reconocen que la gestión de los datos es fundamental para su éxito. Reconocen que los datos tienen valor y quieren aprovechar ese valor. A medida que nuestra capacidad y deseo de crear y explotar datos ha aumentado, también lo ha hecho la necesidad de prácticas de gestión de datos confiables. La segunda edición de la Guía del Conocimiento para la Gestión de Datos de DAMA International actualiza y aumenta el exitoso DMBOK1. DMBOK2, un libro de referencia accesible y autorizado, escrito por los principales pensadores en el campo y ampliamente revisado por los miembros de DAMA, reúne materiales que describen exhaustivamente los desafíos de la gestión de datos y cómo cumplirlos mediante: Definir un conjunto de principios rectores para la gestión de datos y describir cómo se pueden aplicar estos principios dentro de las áreas funcionales de gestión de datos. Proporcionar un marco de referencia funcional para la implementación de prácticas de gestión de datos empresariales, incluyendo prácticas, métodos y técnicas ampliamente adoptadas, funciones, roles, entregables y métricas Establecer un vocabulario común para los conceptos de gestión de datos y servir de base para las mejores prácticas para los profesionales de la gestión de datos. DAMA-DMBOK2 proporciona a los profesionales de la gestión de datos y de TI, a ejecutivos, trabajadores del conocimiento, educadores e investigadores un marco para gestionar sus datos y madurar su infraestructura de información, basado 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 amplia gama de habilidades y experiencia; 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 requerimientos de ciclo de vida; La gestión de datos incluye la gestión de los riesgos asociados a los datos; Los requerimientos de gestión de datos deben impulsar las decisiones sobre tecnología de la información; Una gestión eficaz de los datos requiere un compromiso de liderazgo. Los capítulos incluyen: Gestión de Datos; Manejo Ético de los Datos; Gobierno de Datos; Arquitectura de Datos; Modelado y Diseño de Datos; Almacenamiento de Datos y Operaciones; Seguridad de Datos; Integración de Datos e Interoperabilidad; Gestión de Documentos y Contenidos; Datos Maestros y de Referencia; Data Warehousing e Inteligencia de Negocios; Gestión de Metadatos; Calidad de Datos.

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