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Data Quality - Metodologías, técnicas y buenas prácticas
Gestión de la calidad del dato en las organizaciones
Importancia de la calidad del dato en las organizaciones (4:47)
Beneficios de una correcta gestión de la calidad del dato (6:47)
Origen y causas de la falta de calidad en los datos (4:58)
Calidad del dato como ventaja competitiva (5:24)
Objetivos de la calidad del dato
Objetivos de la calidad del dato (6:35)
Métricas de calidad del dato (4:19)
Procesos principales ciclo calidad del dato
Procesos principales ciclo de calidad del dato (5:30)
Caso práctico análisis de errores de un dataset (7:11)
Perfilado del dato (5:47)
Validación del dato (7:15)
Limpieza del dato (7:30)
Homogeneización y enriquecimiento del dato (5:04)
Caso práctico de imputación de nulos (8:49)
Caso práctico validación y normalización de campos estándar (3:13)
Caso práctico de duplicación de datos (18:23)
Implementación de reglas de calidad
Implementación de reglas de calidad. Fases y perfiles involucrados (4:46)
Hub de integración de datos (6:20)
Aspectos tecnológicos (4:38)
Caso práctico Pentaho Data Integration (8:46)
Caso prácticos Google Dataprep (16:14)
Caso práctico Phyton (9:06)
Monitorización de la calidad del dato
Monitorización de la calidad del dato (4:40)
Calidad de los metadatos
Objetivos de calidad en la metadata (5:22)
Casos prácticos (7:56)
Gestión de datos maestros
Actividades principales (9:19)
Arquitecturas MDM (7:10)
Casos prácticos (5:51)
Tipos de proyectos
Tipos de proyectos (6:10)
Herramientas de mercado de calidad del dato
Principales herramientas de mercado (5:05)
Examen
examen final
Validación del dato
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