Gobernanza de Datos
Código: 44749Créditos: 9
| Titulación | Tipo | Curso |
|---|---|---|
| Archivística y Gobernanza de la Información | OB | 2 |
Profesor/a de contacto
- Nombre :
- Ainhoa Pascualena Lasa
- Correo electrónico :
- ainhoa.pascualena@uab.cat
Equipo docente
- Maria del Pilar Campos Martinez
Idiomas de los grupos
Puede consultar esta información al final del documento.
Prerrequisitos
- Es recomendable que previamente se haya cursado la asignatura "Sistemas de información y arquitectura de sistemas"
- Es recomendable que previamente se haya cursado la asignatura "Descripción y recuperación de la información"
Objetivos
1. Conocer el ciclo de vida de los datos y su gestión.
2. Conocer el contexto de producción de los datos.
3. Aplicar los principios archivísticos a la gestión de datos.
4. Conocer y comprender las principales herramientas y sistemas de gestión de datos.
5. Conocer sistemas gestores de datos y bases de datos.
6. Conocer modelos de gobernanza de datos, normas y estándares.
7. Conocer y comprender los sistemas básicos de uso, explotación y visualización de datos.
Resultados de aprendizaje
- (CA21) Establecer los datos de calidad de una organización.
- (CA22) Diseñar los criterios y los formatos para la gestión del ciclo de vida de los datos de una organización.
- (KA30) Describir el ciclo de vida de los datos.
- (KA31) Identificar tipos y formatos de datos.
- (KA32) Reconocer los sistemas para la gobernanza de datos: repositorios, plataformas de arquitectura de datos y sistemas de bases de datos.
- (SA23) Utilizar las principales herramientas y sistemas de gestión de datos.
- (SA24) Aplicar técnicas para la gobernanza de datos en las organizaciones.
- (SA25) Aplicar los principios archivísticos a la gestión de datos.
Contenidos
1.1. Los datos en las organizaciones (introducción)
1.2. ¿Dónde se producen los datos?
1.2.1. Formas de captura y generación de datos (trámites, sensores, etc.)
1.2.2. Los modelos para estructurar los datos (maestros, referenciales, etc.)
1.2.3. Arquitecturas para el almacenamiento (tipo de bases de datos)
1.2.4. Exploración de portales de datos abiertos
1.3. ¿Cómo se utilizan los datos?
1.3.1.La preparación de los datos
1.3.1.1. Formatos de los datos a depurar
1.3.1.2. Limpieza de los datos (data cleansing)
1.3.1.3. Preparación para la explotación
1.3.2. La explotación y uso de los datos
1.3.2.1. Visualización de datos
1.3.2.2. Analítica avanzada estadística, o basada en ML e IA
1.3.2.3. Aplicación práctica de algoritmos de analítica avanzada
1.4. El gobierno integrado del dato
1.4.1. Identificación y catalogación de datos
1.4.2. El control del linaje del dato
1.4.3. Virtualización del acceso a los datos
1.4.4. Aspectos legales y de seguridad
1.4.5. Los vínculos con la archivística
Actividades formativas y Metodología
| Título | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
|---|---|---|---|
| Tipo: Autónoma | |||
| Lectura de materiales y trabajo autónomo | 75 | 3 | CA21, CA22, KA30, KA31, KA32, SA23, SA24, SA25 |
| Prueba final: test de conocimientos generales de la asignatura. | 10 | 0,4 | CA21, CA22, KA30, KA31, KA32, SA23, SA24, SA25 |
| Tipo: Dirigida | |||
| Participación en el aula y foros de debate | 15 | 0,6 | CA21, CA22, KA30, KA31, KA32, SA23, SA24, SA25 |
| Sesiones teóricas | 45 | 1,8 | CA21, CA22, KA30, KA31, KA32, SA23, SA24, SA25 |
| Tipo: Supervisada | |||
| Ejercicio 1: Definición del reto (problema, preguntas) e identificación de conjunto de datos (exploración, justificación) | 20 | 0,8 | CA21, KA31, KA32 |
| Ejercicio 2: Preparación de los datos: análisis de calidad de los datos, transformaciones realizadas, entidades, relaciones y mapa de datos | 30 | 1,2 | CA21, CA22, SA23, SA24 |
| Ejercicio 3: Cuadro de mando: Definición de indicadores (KPI's), visualización de datos e interpretación | 30 | 1,2 | CA21, SA23, SA24 |
El calendario detallado con el contenido de las diferentes sesiones se expondrá el día de presentación de la asignatura y estará disponible en el Campus Virtual de la asignatura, donde el alumnado podrá encontrar los diversos materiales docentes que el profesorado estime convenientes y toda la información necesaria para el adecuado seguimiento de la asignatura. En caso de cambio de modalidad docente por motivos de fuerza mayor según las autoridades competentes, el profesorado informará de los cambios que se producirán en la programación de la asignatura y en las metodologías docentes
Las actividades formativas autónomas serán la lectura de materiales y la preparación para la prueba final de conocimientos generales de la asignatura.
Las actividades dirigidas serán sesiones teóricas magistrales. También se incluirán preguntas o debates en clase y foro con participación abierta al alumnado.
Las actividades supervisadas serán 3 ejercicios prácticos para hacer en casa con las explicaciones recibidas en clase.
Nota: El contenido de la asignatura será sensible a los aspectos relacionados con la
perspectiva de género y con el uso del lenguaje inclusivo
Evaluación
Actividades de evaluación continuada
| Título | Peso | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
|---|---|---|---|---|
| Ejercicio 1: Definición del reto (problema, preguntas) e identificación de conjunto de datos (exploración, justificación) | 20% de la nota final | 0 | 0 | CA21, KA31, KA32 |
| Ejercicio 2: Preparación de los datos: análisis de calidad de los datos, transformaciones realizadas, entidades, relaciones y mapa de datos | 20% de la nota final | 0 | 0 | CA21, CA22, SA23, SA24 |
| Ejercicio 3: Cuadro de mando: Definición de indicadores (KPI's), visualización de datos e interpretación | 20% de la nota final | 0 | 0 | CA21, SA23, SA24 |
| Participación en el aula y fórums de debate | 10% de la nota final | 0 | 0 | CA21, CA22, KA30, KA31, KA32, SA23, SA24, SA25 |
| Prueba final: prueba de conocimientos generales de la asignatura. | 30% de la nota final | 0 | 0 | CA21, CA22, KA30, KA31, KA32, SA23, SA24, SA25 |
Los ejercicios 1, 2 y 3 valdrán un 20% de la nota final, el examen final el 30% y la participación en el aula, foros de debate y ejercicios durante la asignatura valdrán un 10% de la nota final.
Para esta asignatura, se permite el uso de tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) como parte del trabajo, siempre que el resultado final refleje una contribución personal significativa del estudiante. El estudiante tendrá que identificar claramente qué partes han sido generadas con esta tecnología, especificar las herramientas utilizadas e incluir una reflexión crítica sobre cómo éstas han influido en el proceso y el resultado final de la actividad. La no transparencia del uso de la IA en esta actividad evaluable se considerará falta de honestidad académica y puede acarrear una penalización parcial o total en la nota de la actividad, o sanciones mayores en casos de gravedad.
Esta asignatura no prevé el sistema de avaluación única.
Bibliografía
Earley, Susan, & Henderson, Déborah (Ed.). (2017). DAMA-DMBOK: Data management body of knowledge (2nd edition). Data Management Association.
Ghavami, Peter (2020). Big data management: Data governance principles for big data analytics (1a ed.). De Gruyter.
Khatri, Vijay, & Brown, Carol V. (2010). Designing data governance. Communications of the ACM, 53(1).
Laurent, Anne, Laurent, Dominique, & Madera, Cédrine (Ed.). (2019). Data lakes. ISTE Ltd / John Wiley and Sons Inc.
Lemieux, Victoria L., Gormly, Brianna, & Rowledge, Lyse (2014). Meeting Big Data challenges with visual analytics: The role of records management. Records Management Journal, 24(2).
Reina, Luís (2023). Noves arquitectures de dades. Lligall; Revista catalana d’arxivística, 46.
Serra Serra, Jordi (2024). El gobierno “archivístico” del dato. Tábula, 27.
Torreblanca, Sònia (2023). La governança de dades com a interacció: Un concepte analític per a les administracions públiques. Lligall; Revista catalana d’arxivística, 46.
Materiales publicados en Localia.cat de la Diputació de Barcelona
Software
- Microsoft Excel
- Microsoft Power BI (desktop version)
- Microsoft Sharepoint
- Microsoft Copilot
Grupos e idiomas de la asignatura
La información proporcionada es provisional hasta el 30 de noviembre. A partir de esta fecha, podrá consultar el idioma de cada grupo a través de este enlace. Para acceder a la información, será necesario introducir el CÓDIGO de la asignatura
| Tipo de docencia | Grupo | Idioma | Semestre | Turno |
|---|---|---|---|---|
| (TEm) Teoría (máster) | 1 | Catalán | primer cuatrimestre | tarde |