En este curso abordamos la calidad del dato desde una perspectiva integral en la organización. Inicialmente revisamos la importancia de la calidad del dato en una compañía data-driven, repasando los beneficios de su correcta gestión. Continuamos revisando los objetivos a alcanzar respecto a la calidad de los datos y detallamos los procesos principales del ciclo de la calidad del dato. Disciplinas cercanas a la calidad del dato como la gestión de los metadatos o la gestión de datos maestros también son abordadas. Se realizan múltiples casos prácticos de implementación de reglas de calidad, algunas de ellas con herramientas como Pentaho Data Integration, Google Dataprep o Python. Igualmente relevante es en el curso lo referente a la gestión de estos proyectos, qué perfiles deben participar y cómo se deben alinear con la estrategia de la empresa. Se plantea un modelo de mejora continua. Finalmente repasamos las principales herramientas de mercado de calidad del dato.