Gestión de los datos con enfoque DAMA

Ya es hora de empezar con contenido que sirva de verdad. Quiero compartir con ustedes el inicio de este camino que estoy recorriendo: aprender (y aplicar) Gestión de Datos usando el enfoque DAMA-DMBOK. Esta publicación es mi punto de partida para ordenar un poco mis ideas y también para invitar a quienes estén en la misma —o simplemente tengan curiosidad y ganas de sumarse. (Agradezco e feedback de damachile (Comunidad de profesionales de la gestión de datos)

Sé que avanzar en estos temas no es fácil cuando uno tiene el día dividido entre pega, familia y todo lo demás. En mi caso, soy lead, papá, esposo y trabajo casi 80% remoto (viajo a Santiago solo para reuniones clave), así que vamos a ir avanzando tranquilos pero firmes, sin perder el foco.

La idea es soltar un capítulo cada semana, con cosas prácticas que me han tocado vivir. Todo esto nace de los pasos que tuve que ir dando para lograr armar una solución de Gobierno de Datos en mi pega, usando DAMA como base.

Nada de teoría por teoría: esto es lo que funcionó (y lo que no) en la vida real.

Lo primero que voy a publica es ORO el DAMA DMBOOK para que lo puedan tener a mano

https://ia801404.us.archive.org/33/items/dama-dmbok-2nd-edition/dama-dmbok-spanish-version.pdf

Calendario

📅 Mes 1 – Fundamentos y marco general

• ¿Qué es DAMA y el DMBOK?

• Principios generales de la gestión de datos

• Componentes del marco: visión general de las 11 disciplinas

• Diferencias entre Gobierno, Gestión, Arquitectura y Estrategia de Datos = CLAVE

📅 Mes 2 – Gobierno de Datos (Data Governance)

• Qué es y qué no es Data Governance

• Principios y pilares del gobierno de datos

• Roles y responsabilidades: stewards, owners, custodians (Hay muchas versiones nos enofcamo en v2)

• Políticas, procesos y lineamientos básicos

• Cómo empezar con un modelo mínimo viable de gobierno

📅 Mes 3 – Calidad de Datos (Data Quality)

• Dimensiones de la calidad de datos: completitud, exactitud, unicidad, consistencia, actualidad

• Causas comunes de problemas de calidad

• Cómo diagnosticar y medir la calidad

• Estrategias de mejora continua

• Aplicación práctica en reportes, KPIs y fuentes operacionales

📅 Mes 4 – Arquitectura y Modelado de Datos

• Qué es una arquitectura de datos

• Relación con la arquitectura empresarial y de soluciones

• Tipos de modelos: conceptual, lógico y físico

• Herramientas y buenas prácticas para modelar datos

• Ejercicio práctico: modelado de una dimensión (cliente, producto, etc.)

📅 Mes 5 – Metadata y Master Data 

• Definición y propósito de la metadata

• Tipos: técnica, de negocio, operativa

• Gestión de datos maestros (MDM): qué es, por qué importa

• Identificación de entidades clave (clientes, productos, etc.)

• Casos reales y desafíos en la implementación

📅 Mes 6 – Seguridad y Privacidad de Datos

• Fundamentos de la seguridad de la información en el contexto de datos

• Clasificación de datos sensibles

• Accesos, permisos y controles

• Cumplimiento normativo (Ley de Protección de Datos, GDPR, etc.)

• Cómo aplicar controles básicos en tu organización

📅 Mes 7 – Integración e Interoperabilidad de Datos

• Qué significa integrar datos en un entorno organizacional

• Procesos ETL/ELT, data pipelines y orquestación

• Integración entre sistemas operativos y analíticos

• Interoperabilidad entre áreas y plataformas

📅 Mes 8 – Almacenamiento y Distribución de Datos

• Opciones de almacenamiento: bases transaccionales, data warehouses, data lakes

• Criterios para elegir la mejor opción

• Distribución de datos según perfiles de uso

• Consideraciones de performance y costos

📅 Mes 9 – Data Warehousing y Business Intelligence

• Conceptos clave del Data Warehousing

• KPI, métricas y diseño de dashboards

• Rol del DWH en la toma de decisiones

• Casos de uso: financiero, comercial, operaciones

📅 Mes 10 – Data Literacy y Cultura Organizacional

• Qué es la alfabetización de datos

• Cómo formar equipos que usen los datos

• Obstáculos culturales más comunes

• Estrategias para impulsar una cultura basada en datos

📅 Mes 11 – Estrategia de Datos

• Cómo diseñar una estrategia de datos alineada al negocio

• Roadmaps, KPIs estratégicos y casos de uso priorizados

• Cómo presentar una estrategia a la alta dirección

• Seguimiento y mejora continua

📅 Mes 12 – Cierre, evaluación y plan de acción

• Revisión de avances y aprendizajes

• Diagnóstico del estado actual de tu organización

• Priorización de iniciativas para el siguiente año

• Materiales de apoyo, comunidad y próximos pasos