¿De qué vamos a hablar?

Zero Trust Data: el nuevo idioma entre DAMA y Ciberseguridad

La seguridad de datos ya no es solo “quién entra”, sino “quién usa qué, cuándo y para qué”. Esta charla traduce los dominios de DAMA-DMBOK (gobierno, calidad, metadatos, MDM, linaje) al lenguaje de NIST CSF 2.0 y Zero Trust (NIST SP 800-207): controles contextuales, ABAC, etiquetas de sensibilidad y “policy as code” aplicadas a productos de datos, catálogos y lagos. Hablaremos de patrones prácticos para reducir riesgos (exfiltración, uso indebido, cumplimiento) sin frenar la analítica. Cerraremos con un checklist de 90 días y métricas ejecutivas.

Metadatos 360: Impulsando el Valor a través de la Activación de Stakeholders

En Equifax, los datos son un activo estratégico y monetizamos el 100% de los datos que incorporamos a nuestro Data Fabric para crear productos de datos. Esta sesión ofrece una visión general de la búsqueda de Equifax para convertirse en la única empresa global de datos, análisis y tecnología nativa de la nube en su espacio. Descubra cómo implementó una innovadora arquitectura de Data Fabric en Google Cloud, democratizando los metadatos en todas las regiones del mundo. Obtenga más información sobre “Metadata 360” y obtenga consejos sobre cómo nuestra plataforma de metadatos, Collibra, permite la propiedad y la responsabilidad efectivas dentro de la cultura de administración de Equifax.

Gobierno de Datos en la Era de la Inteligencia Artificial: Cómo Preparar tu Organización para el Futuro

Esta charla explora cómo el Gobierno de Datos se ha convertido en un habilitador crítico para la adopción segura y escalable de soluciones de Inteligencia Artificial. Se discutirán los pilares fundamentales (calidad, catalogación, ética y privacidad), y cómo alinearlos con marcos como DAMA-DMBOK y regulaciones locales/globales. Se presentarán ejemplos de buenas prácticas y errores comunes que frenan la evolución hacia una cultura data-driven.

​​Estrategia de datos e IA impulsada por el crecimiento

Los datos y la IA han pasado de ser herramientas entre bastidores a ser fuerzas centrales que dan forma a la manera en que las organizaciones toman decisiones, crean valor y persiguen el crecimiento. Esta sesión de 45 minutos ofrece una visión general enfocada y de alto impacto de cómo los profesionales de la gestión de datos pueden impulsar resultados medibles a través de un enfoque claro y alineado con el negocio para la estrategia de datos e IA.

Condensada de una sesión de un día completo, esta charla explora cómo construir una estrategia de capacidad de datos estrechamente alineada con los objetivos y prioridades de negocio, asegurar la aceptación duradera de las partes interesadas y establecer una comprensión compartida del valor entre las funciones. Aborda los cambios estructurales y culturales necesarios para respaldar la integración responsable y escalable de la IA y una base de datos duradera.

Los asistentes obtendrán orientación práctica sobre cómo priorizar los casos de uso de alto impacto, crear un impulso multifuncional y preparar el escenario para la transformación a largo plazo.

Esta sesión es para profesionales que desean ir más allá de los modelos teóricos y pasar a una ejecución accionable y centrada en el crecimiento.

Del Dato al Delito: ¿Dónde trazamos la línea ética en tiempos de la IA?

Vivimos en un momento donde los datos se mueven más rápido que la capacidad de las leyes o políticas para entenderlos y controlarlos. Y en medio de tanta disrupción tecnológica, surge una pregunta que no podemos seguir ignorando: ¿cuándo el uso de los datos, que parecía legítimo, cruza la línea y se vuelve una falta ética… o incluso un delito?

Esta charla propone una reflexión sincera partiendo de la experiencias de varios expertos que complementan el tema desde el podcast #Tédigital, tratando de evidenciar los dilemas éticos que enfrentamos cuando los algoritmos, la inteligencia artificial y los sistemas automatizados donde se toman decisiones que afectan personas reales. Revisaremos casos concretos desde sesgos en procesos de selección hasta IA que influye en sentencias judiciales o en la opinión pública para entender cómo una mala gestión de los datos, sin principios claros, puede tener consecuencias graves.

Además, revisaremos marcos que deberían guiarnos, como el DAMA-DMBOK, la ISO 27001:2022 y los principios éticos impulsados por la UNESCO, para preguntarnos si realmente los estamos aplicando o si solo los usamos como “decoración documental”.

Lograr el Cumplimiento de las Palabras de Moda: Lenguaje y Vocabulario de Arquitectura de Datos

Según el Cambridge Business English Dictionary, una palabra de moda es “una palabra o expresión de un área temática en particular que se ha puesto de moda porque se ha utilizado mucho”. El cumplimiento es “obedecer un principio o instrucción aceptado que establece la forma en que se hacen o se deben hacer las cosas”.

El campo de la Arquitectura de Datos está plagado de términos que se han puesto “de moda”.  Algunos de los términos comenzaron con significados muy específicos y especializados, pero a medida que se extendió su uso, perdieron la precisión de sus definiciones técnicas y se convirtieron, bueno, en “palabras de moda”.  (Considere: modelo de datos “lógico” y “conceptual”).   Sin duda, muchas palabras descritas aquí aún no han alcanzado el estatus de palabra de moda.  Tal vez sea hora de evitarlos también.

¿Cómo se define un “modelo conceptual”?  ¿Qué pasa con un “modelo lógico”?  ¿”Con un modelo físico”?  ¿Estaría de acuerdo tu vecino en alguno de estos?  Pero, por supuesto, eso no es todo.  Tenemos que lidiar no solo con el “modelo de relación de entidad” y el “modelado de roles de objetos”, sino también con “la web semántica” y “NoSQL”, entre muchos otros.  Ah, ¿y alguien puede definir “modelo canónico”?

Resulta que la industria de datos está comenzando a converger en estos y otros términos relacionados.  Pero aún no está del todo hecho. Esta presentación es un humilde intento de completar el proceso.

En cada caso, las definiciones de cada “palabra de moda” están destinadas a ser lo suficientemente detalladas como para que el espectador comprenda sus principios básicos, al tiempo que reconoce que una comprensión completa requerirá consultar las fuentes donde se describen de manera más completa.

Estrategias de Datos como Piedra Angular para utilizar IA en Analítica Avanzada

La falta de una estrategia de datos efectiva impacta significativamente en las organizaciones. Se cree que producirla lleva mucho tiempo, mientras que los problemas de datos actuales son urgentes.  

La mayoría de las organizaciones hoy día quieren obtener el máximo valor de sus datos. Todos quieren usar la IA para hacer que los datos hablen y les dign cómo mejorar la experiencia del cliente a través de análisis avanzados, comprender los conocimientos de la organización y predecir los comportamientos de los clientes. Cuando se les pregunta si tienen una estrategia de datos, la mayoría puede afirmar que sí, pero lo más frecuente es que sea un documento orientado a la tecnología que indica cómo se moverán a las nuevas plataformas de datos.

Una estrategia de datos holística, integrada y abierta es esencial para aumentar la probabilidad de éxito de las iniciativas relacionadas con los datos. Los CxO y los líderes de datos reconocen la importancia de una estrategia de datos sólida. Sin embargo, cuando se trata de asignar tiempo y recursos para definir una, a menudo hay una mayor urgencia en abordar los puntos débiles inmediatos. Creen que la compra e implementación directa de plataformas tecnológicas aliviará el dolor. No obstante, proceder sin una estrategia de datos sólida sólo exacerbará el dolor a largo plazo.

Conectando la Gobernanza y la Calidad de Datos con el Valor Organizacional

Basar la gobernanza de datos en el valor organizacional es la forma más sencilla de garantizar atención continua y recursos para su programa.  Esta sesión presenta una serie de casos prácticos reales de aplicación de la gobernanza de datos.  Se presentan importes en dólares para ayudar a los profesionales a utilizarlos como modelos en los que basar sus propios esfuerzos.

El Negocio de la Gestión de Datos™: Errores comunes en los que la profesión supera a la práctica

 La profesión de la gestión de datos puede parecer su propio universo, repleto de jerga de datos, complejidades y marcos que no siempre se alinean con la forma en que opera o se comunica la empresa. Esta sesión se centra en la importancia de traducir ese lenguaje especializado y conceptos abstractos en algo que la empresa pueda absorber y sobre lo que pueda actuar, integrándolo directamente en sus programas existentes. Al destacar los errores comunes y mostrar los errores del mundo real, exploraremos cómo desmitificar el trabajo de la gestión de datos puede allanar el camino para una colaboración más sólida y mejores resultados.

Marco de Trabajo Ético para la Innovación y Monetización con Datos

En una era caracterizada por el crecimiento exponencial de los datos y la inteligencia artificial avanzada, las organizaciones se enfrentan cada vez más al reto de aprovechar el valor de los datos sin dejar de cumplir con sus responsabilidades éticas y sociales. Este marco propone un enfoque basado en principios para la innovación y la monetización de los datos, garantizando que el progreso tecnológico sirva tanto a los objetivos empresariales como al bienestar social.