DMBoK (DAMA)

DMBoK es un framework funcional que introduce conceptos e identifica objetivos, funciones, y actividades del Data Management, entregables primarios, roles, principios, tecnología, y cuestiones de índole cultural y organizacional. Describe buenas prácticas comunmente aceptadas junto con enfoques alternativos.

La versión 3.0 de DMBoK identifica 10 funciones del Data Management y el ámbito de cada una. Adicionalmente, identifica 7 elementos de entorno.

Funciones del Data Management

1 - Data Governance

Es el ejercicio de la autoridad y control (planeamiento, monitoreo y ejecución) sobre la gestión de los activos de datos. Es la función core del Data Management debido a que interactua con e influye en cada una de las otras 9 funciones. 

2 - Data Architecture Management

Define las necesidades de datos de la empresa, y el diseño de las vistas maestras para satisfacer esas necesidades. Esta función incluye el desarrollo y mantenimiento de la arquitectura de datos empresarial, dentro del contexto de toda la arquitectura empresarial, y su conexión con las aplicaciones de sistemas y proyectos que implementen la arquitectura empresarial.

3 - Data Development
 

Diseña, implementa, y mantiene  soluciones para alcanzar las necesidades de datos de la empresa. Las actividades enfocadas en datos dentro del SDLC, incluyen modelamiento de datos, análisis de requerimientos de datos, y diseño, implementación, y mantenimiento de componentes de solución relativa  a datos de bases de datos.

 
4 - Data Operations Management
 

Planeamiento, control, y soporte a bienes de datos estructurados a través del ciclo de vida del dato, desde la creación y adquisición hasta la purga de datos.

 
5 - Data Security Management
 

Planeamiento, desarrollo, y ejecución de políticas de seguridad y procedimientos para proveer la adecuada autenticación, autorización, acceso, y auditoria de datos e información.

 
6 - Reference and Master Data Management
 

Planeamiento, implementación, y control de actividades para asegurar consistencia en los valores de datos.

Reference Data Management incluye control sobre valores de dominio definidos, términos estandarizados, valores de código y otros identificadores únicos, definiciones de negocio para cada valor, relaciones de negocio dentro y a través de listas de valores de dominio, y la consistente, exacta, oportuna y relevante referencia de valores de datos para clasificar y categorizar data.

Master Data Management es control sobre valores de datos maestros para permitir un uso contextual, consistente y compartido a través de los sistemas, de la mas exacta, oportuna, y relevante version de las entidades de negocio esenciales.

 
7 - Data Warehousing and Business Intelligence Management
 

Planeamiento, implementación, y control de procesos para proveer datos de soporte a decisiones y soporte para los trabajadores del conocimiento en reporting, consultas y análisis.

 
8 - Document and Content Management
 

Planeamiento, implementación, y control de actividades para almacenar, proteger, y accesar a datos que se encuentran en archivos electrónicos y registros físicos (incluyendo texto, gráficos, imágenes, audio y video).

 
9 - Metadata Management 
 

Planeamiento, implementación, y control de actividades para permitir fácil acceso a metadata de alta calidad.

 
10 - Data Quality Management
 

Planeamiento, implementación, y control de actividades las cuales aplican técnicas de gestión de calidad para medir, evaluar, mejorar, y asegurar la calidad de los datos para su uso.

 
Elementos de entorno