LO ÚLTIMO DE BIDATIA
Productos, proyectos y lo que aprendemos poniendo IA en producción.
Cómo adoptar IA sin quedarse en la demo: seis fases con gates de decisión, AI Readiness Index™ y madurez del dato según UNE, quick wins, pilotos con KPIs, adopción gobernada y transferencia con shadow.
Reglamento Europeo de IA, RGPD, ENS, derecho administrativo y contratación: qué obligaciones genera cada norma al usar IA con datos y cómo convertirlas en controles prácticos.
Cómo medir y reducir el impacto ambiental de la IA y de los sistemas de información: referencias (UNE 0086, UIT-T L.1510), KPI por nivel de madurez y qué pedir a los proveedores.
Tipos de metadatos, cuáles deben ser obligatorios, atributos extendidos, linaje, roles y cómo escribir buenas descripciones para que el catálogo de datos sirva de verdad.
Data owner, data steward, custodio, CDO: qué hace cada perfil, cómo repartirlos con una matriz RACI, qué órganos de gobierno hacen falta y por dónde empezar con la UNE 0080.
ERP, gestor de expedientes, ofimática, centralita o cámaras ya incorporan IA. Cómo clasificar cada función según el Reglamento Europeo de IA y las 16 preguntas mínimas para el proveedor.
Qué son los datos maestros, de referencia, transaccionales y analíticos, cómo declarar una fuente de autoridad con siete criterios y cómo gestionar su ciclo de vida sin implantar un MDM completo.
Asistentes de atención, informes técnicos, detección de soledad, chatbots, clasificación de instancias y atención telefónica: qué hicieron varias entidades locales y qué lecciones dejan.
Copilot ve todo lo que ve cada usuario. Antes de activarlo: revisar permisos de SharePoint y Teams, etiquetas de confidencialidad, prevención de fugas, auditoría, normas de uso y formación práctica.
Una tabla práctica para decidir qué datos se pueden usar en cada tipo de herramienta de IA: de uso general, corporativa con contrato o sistema evaluado. Con ejemplos y normas de verificación.
Sesgo histórico, de representación, de automatización, variables sustitutas, nulos disfrazados, clases desequilibradas o fuga de información: cómo detectarlos y qué hacer con cada uno.
Siete fases con puertas de control para que ningún sistema de IA llegue a producción sin evaluar, probar y autorizar: preguntas mínimas, banco de pruebas, guardarraíles, operación y retirada.
Implementación de IBM Knowledge Catalog en OpenShift: configuración, calidad del dato automatizada con DataOps e integración por API.
Arquitectura de Power BI: cómo diseñar un modelo en estrella, evitar informes lentos y desacoplar las capas de datos.
Cómo diseñar cuadros de mando eficaces en Power BI: diseño centrado en el usuario, informes con propósito y vistas adaptadas a cada rol.
Guía de erwin Data Intelligence: configuración de Tomcat, automatización del linaje y ampliación de la plataforma con su API.
Migración de Power BI a Microsoft Fabric: la guía definitiva para optimizar costes, eliminar silos de datos y preparar tu empresa para la IA.
Cómo implementar Anjana Data: arquitectura de microservicios, configuración del metamodelo dinámico y claves del despliegue.
Cómo implantar OpenMetadata con un enfoque DataOps: linaje de datos automatizado y calidad del dato sin burocracia.
¿Tu empresa pierde tiempo revisando informes? Descubre qué es la observabilidad del dato y cómo protege tu negocio en tiempo real con IA.
Descubre cómo la calidad del dato e Inteligencia Artificial se unen para eliminar los errores manuales y automatizar tu empresa.
Las dimensiones de calidad de DAMA, cómo controlarlas con reglas en herramientas como Microsoft Purview, qué métricas seguir y los cuatro controles con los que empezar sin complicarse.
Descubre las métricas de calidad del dato. Evita errores en tu empresa y toma decisiones estratégicas con información 100% de fiar.
¿Qué es el gobierno del dato? Descubre por qué es vital para tu empresa y cómo te prepara para proyectos de Inteligencia Artificial.
Diseña un modelo operativo de datos eficiente. Usa la matriz RACI para organizar los roles e información de tu empresa.
Descubre cómo desplegar Microsoft Purview con éxito. Un framework práctico en 5 fases para el gobierno del dato eficiente en tu empresa.
Modelo en estrella, grano, claves, historia con SCD, modelos gobernados frente a aplanados, catálogo de KPI y las prácticas de DAX y rendimiento que marcan la diferencia en Power BI.
¿Buscas alternativas a Talend Open Studio? Descubre cómo migrar a Databricks para reducir costes de IT y modernizar tus procesos ETL.
Comparativa 2026 de las mejores herramientas de gobierno del dato e IA. Analizamos Purview, Informatica, Anjana y más para tu empresa.
Qué son los espacios de datos, su impacto por sectores, la tecnología que los sostiene y cómo aprovechar la subvención Kit Espacio de Datos.
¿Cansado de que tu equipo pierda tiempo valioso en tareas repetitivas? Mover datos de una hoja a un CRM, gestionar facturas manualmente o calificar leads uno por uno...
BiDATiA logra su certificación como empresa emergente por parte de ENISA. La certificación de ENISA valida que el modelo de negocio de Bidatia es innovador, escalable y viable.
Dicho nombramiento certifica nuestra experiencia y compromiso con las soluciones de erwin Data Modeler y erwin Data Intelligence, herramientas líderes en la industria que nos permiten seguir ofreciendo el mejor servicio a nuestros clientes.
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Imagina un ecosistema digital seguro y confiable donde las empresas, tanto grandes como pequeñas, pueden compartir y acceder a datos de manera controlada y justa.
Las empresas del sector transporte deben prepararse para un calendario de cambios normativos y tecnológicos que transformarán la gestión documental y operativa.
Las oficinas técnicas de gobierno de la IA son esenciales para guiar el uso responsable de la inteligencia artificial a medida que las empresas abordan sus procesos de transformación digital.
En Bidatia, hemos desarrollado un plan director integral para guiar a las empresas en su viaje hacia la transformación digital