PROGRAMA DEL CURSO

1.- El gobierno del dato

Objetivo

Distinguir los conceptos de datos, información y conocimiento.

Contenido

1. El gobierno del dato
1. Introducción
2. El fenómeno Big Data
3. ¿Qué es y para qué sirve el gobierno del dato?
4. Características
5. Objetivos
6. Factores críticos
7. Resumen

2.- El gobierno del dato en la Administración Pública

Objetivo

• Conocer en qué impacta el gobierno del dato en la Administración Pública.
• Analizar cómo el gobierno del dato puede mejorar los servicios ofrecidos a la ciudadanía.

Contenido

1. El gobierno del dato en la Administración Pública
1. Introducción 
2. ¿Cómo llega el gobierno del dato a la Administración Pública?
3. Factores involucrados en el gobierno del dato 
4. Importancia del gobierno del dato en el sector público
5. Ventajas 
6. Retos para la gobernanza del dato en el sector público
7. Ley de Gobernanza de datos
8. ¿Es el gobierno del dato el futuro para la Administración Pública?
9. Resumen

3.- Roles, perfiles y responsabilidades de los equipos de proyectos de datos

Objetivo

Diferenciar las responsabilidades de cada uno de los miembros del equipo de un proyecto de datos.

Contenido

1. Roles, perfiles y responsabilidades de los equipos de proyectos de datos
1. Introducción
2. ¿Qué es un profesional de la gestión de datos?
3. ¿Cómo construir un equipo de gobierno del dato efectivo?
4. Modelo organizativo del Gobierno del dato 
5. Importancia de los roles en el gobierno del dato
6. Definición de roles
7. Resumen

4.- Seguridad de los datos

Objetivo

Comprender los principios del RGPD y la LOPDGDD. y entender como afecta y como han de adaptarse las AAPP a las leyes relativas a la protección de datos.

Contenido

1. Seguridad de los datos
1. Introducción 
2. ¿Qué es el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD)? 
3. ¿Qué es la Ley Orgánica de Protección de Datos y Garantía de Derechos Digitales (LOPDGDD)?
4. LOPDGDD y RGPD: ¿Qué tienen en común y en qué se diferencian? 
5. Protección de datos en las Administraciones públicas
6. Aportaciones del gobierno del dato a la seguridad de los datos
7. Resumen

5.- Gestión de los datos

Objetivo

• Conocer los diferentes tipos de datos que manejan las Administraciones públicas y cómo se clasifican.
• Enumerar las secciones en las que se estructura el Plan de Gestión de Datos.

Contenido

1. Gestión de los datos
1. Introducción
2. Tipos de datos
3.  Ciclo de vida de los datos
4. Función de gestión de datos (DM)
5. Plan de Gestión de DATOS (DMP)
6. Resumen

6.- Calidad de los datos. Métricas y Herramientas

Objetivo

Entender la importancia de mantener y gestionar la calidad de los datos, conocer las actividades de la función de gestión de calidad de los datos (DQM), así como las herramientas, medidas, métricas e indicadores de la que se hace uso para llevarla a cabo.

Contenido

1. Calidad de los datos. Métricas y Herramientas
1. Introducción 
2. ¿Qué es la gestión de la calidad de los datos? 
3. Causas comunes de problemas de calidad de datos 
4. Dimensiones de la calidad de datos 
5. Actividades de la función gestión de la calidad del dato 
6. Medir y monitorizar la calidad de los datos 
7. Herramientas 
8. Calidad de datos y gobierno del dato 
9. Resumen

7.- Administración "Data Driven": el gobierno del dato en la práctica

Objetivo

Adquirir conocimientos acerca de lo que significa que una Administración Local tenga una cultura consciente de los datos y saber que principios aplicar para lograr que así sea.

Contenido

1. Administración "Data Driven": el gobierno del dato en la práctica
1. Introducción
2. Open Data, ventajas de la reutilización de datos abiertos por parte de las administraciones públicas. 
3. ¿Qué es la reutilización de la información del sector público y cuáles son las ventajas de su reutilización? 
4. El valor de los datos abiertos para las Administraciones públicas
5. Midiendo el impacto de los datos abiertos
6. Cultura organizacional consciente de los datos
7. Resumen

8.- Crear un proyecto de datos

Objetivo

Enumerar las fases a seguir para llevar a cabo un proyecto de datos, conociendo las actividades a llevar a cabo en cada una de ellas e identificar las dificultades que podemos encontrarnos en su desarrollo.

Contenido

1. Crear un proyecto de datos
1. Introducción 
2. Propósito
3. Obtención de datos
4. Preparación de los datos
5. Formulación de hipótesis
6. Selección de datos
7. Creación del modelo
8. Evaluación del modelo
9. Puesta en marcha 
10. Resumen