Claves de la Calidad de Datos según el Data Management
Principios, dimensiones y buenas prácticas para gestionar la calidad de datos según el marco DAMA-DMBOK2
Basado en el marco conceptual del DAMA-DMBOK2, desarrollado por DAMA International. Más información en DAMA International.
“La calidad de datos es una disciplina transversal que sostiene todas las áreas del Data Management.”
El capítulo 13 del DAMA-DMBOK2 presenta la calidad de datos como una función central del Data Management, definiendo dimensiones clave y procesos para su control.
El marco propone prácticas estandarizadas para evaluar, medir y mejorar la calidad, con un enfoque en su integración a lo largo de todo el ciclo de vida de los datos.
Este enfoque asegura que la información sea confiable, relevante y utilizable para cumplir con los objetivos organizacionales.
“La calidad nunca es un accidente. Es siempre el resultado de un esfuerzo inteligente”
¿Qué es DAMA y qué propone el DMBOK2?
DAMA International es una organización global dedicada a promover las mejores prácticas en gestión de datos. Su principal aporte es el DAMA Data Management Body of Knowledge (DMBOK), una guía exhaustiva que establece estándares, principios y terminología común para profesionales del manejo de datos.
La segunda edición, conocida como DMBOK2, amplía y actualiza este marco, consolidando once áreas clave como gobierno de datos, calidad, arquitectura, seguridad y más.
El DMBOK2 no es una metodología rígida, sino un marco de referencia que ayuda a las organizaciones a tratar los datos como activos estratégicos.
Su enfoque permite diseñar programas de gestión de datos sólidos, alineados con los objetivos del negocio, y adaptables a distintos contextos tecnológicos y organizacionales.
El manual de referencia del DATA MANAGEMENT
Conocé lo más importante del capítulo de Calidad de Datos según el DMBOK2.
Investigación:
Resumen del Capítulo 13 de DAMA-DMBOK2.
RESUMEN (ABSTRACT)
El DAMA-DMBOK2 establece que la calidad de datos debe ser gestionada como un proceso continuo y multidimensional, integrado a todas las funciones de Data Management.
Entre sus aportes principales, identifica dimensiones fundamentales como exactitud, completitud, consistencia, actualidad, unicidad y validez, que sirven como criterios objetivos para evaluar la calidad.
Propone una metodología que incluye: (1) definición de estándares y métricas de calidad; (2) establecimiento de responsabilidades y roles claros; (3) implementación de procesos de medición y monitoreo; (4) análisis de causas raíz de problemas de calidad; y (5) aplicación de planes de mejora continua.
El capítulo enfatiza que la calidad no es responsabilidad exclusiva de un área técnica, sino un compromiso compartido por toda la organización.
Además, subraya la importancia de alinear los objetivos de calidad con las metas estratégicas, de forma que los datos puedan respaldar decisiones críticas y generar valor tangible.
Adoptar el enfoque DAMA-DMBOK2 no solo permite mejorar la calidad técnica de los datos, sino también fomentar una cultura organizacional orientada a la confiabilidad y uso efectivo de la información.
INVESTIGACIÓN
Descargá el resumen del capítulo y aplicá el marco DAMA-DMBOK2 a tu organización.
