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Nuestro propósito
Objetivo Principal
Establecer la autoridad, los roles, las responsabilidades y los mecanismos de control para la gestión integral de los datos de la Universidad de Cundinamarca, con el fin de garantizar que la información académica, administrativa, financiera, investigativa y de extensión sea de calidad, confiable, integra, oportuna, segura y utilizada de manera ética, transparente y conforme a la normativa vigente, apoyando la toma de decisiones, la planeación institucional, la rendición de cuentas y el cumplimiento de las funciones misionales de la Universidad y su Modelo Educativo Digital Transmoderno (MEDIT).
Alcance
El Gobierno de Datos aplica a todos los datos académicos, administrativos, financieros y misionales de la Universidad de Cundinamarca, cubriendo su ciclo de vida completo, e involucrando a todas las áreas responsables de su generación, gestión y uso, bajo políticas de calidad, seguridad y cumplimiento normativo. Asimismo, se cubrirán otros aspectos como: análisis de datos, minería de datos, tecnologías emergentes, programación Python, visualización y limpieza de datos, la arquitectura de datos, diseño de bases de datos, normatividad legal y regulación de protección de datos, y seguridad de la información.
Dirección
El gobierno de datos será liderado por la Dirección de Planeación institucional y está conformado por El Director (a) de Planeación Institucional, El Director (a) de Sistemas y Tecnología, El Coordinador del Sistema de Gestión de Seguridad de la Información, Un Profesional designado por la oficina de planeación institucional y El Oficial de Protección de Datos.
Principios del Gobierno de Datos
Calidad de los datos
Los datos que integran la infraestructura de datos de la Universidad de Cundinamarca deben cumplir con las características de calidad como: exactitud, completitud, integridad, actualización, coherencia, relevancia, accesibilidad, confidencialidad y confiabilidad, para lo cual deben ejecutarse procedimientos de mantenimiento y gestión de los conjuntos de datos, especialmente los datos maestros de la universidad.
Disponibilidad y usabilidad
Asegurar que los datos sean accesibles y utilizables en el momento que los requieran.
Integridad
Mantener la exactitud, completitud y coherencia de los datos.
Seguridad y privacidad
Los datos deben ser protegidos contra accesos no autorizados, uso indebido, pérdida o alteración, garantizando además el cumplimiento de la normativa de protección de datos personales, el respeto por la confidencialidad de la información y el cumplimiento de las regulaciones.
Confidencialidad
Asegurar que los datos sean accesibles y utilizables solo por las personas o procesos autorizados.
Liderazgo y estrategia
El Gobierno de datos comienza con un liderazgo visionario y comprometido. Las actividades de gestión de datos se guían por una estrategia de datos que, a su vez, está impulsada por la estrategia de la entidad.
Orientación
El Gobierno de Datos debe proporcionar lineamientos, estándares, procedimientos, guías e instructivos claros que dirijan a todas las áreas de la organización en la gestión, uso, calidad y protección de los datos.
Responsabilidad compartida
En todas las áreas que gestionan datos el gobierno de datos es una responsabilidad compartida entre los administradores de datos y los diferentes profesionales que los gestionan, teniendo en cuenta el principio MEDIT de apertura translocal y transdisciplinar, resaltando la importancia de integrar a estudiantes (Creadores de oportunidades), gestores del conocimiento y comunidad en general.
Multinivel
En las entidades que cubren una amplia gama geográfica, el gobierno de datos se produce tanto a nivel general como local y, a menudo, en niveles intermedios si los hubiere, ya que en cada nivel pueden crearse datos, analizarse, procesarse y en base a ellos tomar decisiones.
Marco de referencia operativo
Dado que las actividades de gobierno datos requieren la coordinación de todas las áreas funcionales, se debe establecer un marco de referencia operativo que defina responsabilidades, seguridad, calidad e interacciones sobre los datos o conjunto de datos.
Basado en principios
Los principios son la base de las actividades del gobierno de datos, y especialmente de los lineamientos del gobierno de datos. Estos principios pueden mitigar la posible resistencia que pudiera presentarse a mantener las responsabilidades, la seguridad, la confidencialidad, la disponibilidad, la seguridad y la calidad de los datos.
Indicadores institucionales
13.291
Estudiantes totales
37
Programas académicos
7
Unidades regionales
Pregrado
22
Programas
12,811
Estudiantes
Posgrado
15
Programas
480
Estudiantes
Distribucion geografica
Estudiantes por sede regional
Fuente: SNIES - 2025-2
Programas por Matricula
Fuente: SNIES - 2025-2
Marco referencial
Gobierno de Datos
Definición de los lineamientos, roles y responsabilidades para gestionar los datos como un activo estratégico.
Gestión de Datos Maestros y de Referencia
Definición y gestión de los datos clave y compartidos (matrículas, docentes, estudiantes, programas, etc) asegurando consistencia y calidad.
Calidad de Datos
Asegura que los datos sean precisos, completos, consistentes y confiables.
Seguridad de Datos
Protección de los datos frente a accesos no autorizados y garantizar su confidencialidad, integridad y disponibilidad.
Almacenamiento y Operaciones de Datos
Definir el conjunto de prácticas, procesos, tecnologías y controles orientados a gestionar el almacenamiento, mantenimiento, disponibilidad, rendimiento y operación continua de los datos dentro de una organización. Su propósito es garantizar que los datos estén correctamente almacenados, protegidos, disponibles y accesibles, soportando tanto las operaciones del negocio como los procesos analíticos.
Integración e Interoperabilidad de Datos
Combinar, consolidar y permitir el intercambio de datos entre diferentes sistemas, aplicaciones y organizaciones, garantizando que la información fluya de manera consistente, oportuna y confiable. Se asegura que los datos puedan ser compartidos y comprendidos entre múltiples plataformas, eliminando silos de información y habilitando una visión unificada para la operación y la toma de decisiones.
Gestión de Metadatos
Administrar la información sobre los datos (nombre, origen, fechas de creación y modificación, autor, tamaño, ubicación de almacenamiento, seguridades, formato, etc).
Gestión de Documentos y Contenidos
Administrar de manera integral la información no estructurada y semiestructurada (documentos, imágenes, correos electrónicos, videos, expedientes, entre otros), a lo largo de su ciclo de vida, garantizando su organización, acceso, seguridad, trazabilidad, conservación y disposición final. Se debe permitir que la información documental sea accesible, confiable y alineada con requisitos legales, administrativos y operativos, apoyando la gestión institucional y la toma de decisiones.
Modelado y Diseño de Datos
Definir, estructurar y representar los datos de una organización (modelos conceptuales, lógicos y físicos), de manera que reflejen correctamente la realidad del negocio y soporten de forma eficiente los sistemas de información y procesos analíticos. Se establece cómo se organizan, relacionan y almacenan los datos, asegurando consistencia, integridad, claridad semántica y reutilización a lo largo de la organización.
Arquitectura de Datos
Definir la estructura, organización, flujo e integración de los datos en la universidad, estableciendo los principios, modelos, estándares y componentes necesarios para gestionar los datos como un activo estratégico. Actúa como un marco de referencia que guía cómo los datos son capturados, almacenados, integrados, compartidos y consumidos, asegurando coherencia entre los sistemas, alineación con el negocio y soporte a la transformación digital.
Analítica e Inteligencia de Negocio
Soporta el análisis de datos para la toma de decisiones mediante repositorios analíticos y herramientas de disrruptivas como big data, inteligencia artificial y machine learning. Es el Proceso de examinar, transformar e interpretar datos, mediante la aplicación de técnicas estadísticas, lógicas y analíticas con el fin de extraer información útil, identificar patrones, generar conocimiento y apoyar la toma de decisiones organizacionales.
Inteligencia Artificial
La inteligencia artificial en el Gobierno de Datos es importante, pues se puede utilizar para automatizar, optimizar y fortalecer los procesos de gestión de datos, mediante técnicas avanzadas de almacenamiento, proceso y predicción, que permitan mejorar la calidad, seguridad, integración y análisis de la información, contribuyendo a la toma de decisiones estratégicas en la organización.
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