Ingeniería de Privacidad, Data Governance y Monetización de Datos (GDPR/ePrivacy, data sharing, marketplaces).

Módulo 2 — Introducción: Privacidad y Datos
2.2 Panorama general de la Privacidad y Datos: conceptos clave, alcance regulatorio y impacto en operaciones y negocio
2.2 GDPR/ePrivacy: principios, bases legales, derechos de los interesados y roles de responsables y encargados
2.3 Data Governance: marco de gobernanza de datos, políticas, calidad, clasificación y linaje de datos
2.4 Data Sharing: fundamentos para compartir datos de forma segura y compliant, acuerdos de procesamiento y transferencias
2.5 Marketplaces de datos y monetización: modelos de negocio, gobernanza, ética y cumplimiento en la monetización de datos
2.6 Consentimiento y gestión de preferencias: implementación de consentimiento explícito, cookies, revocación y registro de auditoría
2.7 Evaluación de impacto de privacidad (DPIA): cuándo realizarla, métodos, herramientas y ejemplos prácticos
2.8 Ciclo de vida de los datos: creación, almacenamiento, uso, retención, eliminación y minimización
2.9 Privacidad por diseño y por defecto: integración de la privacidad en arquitectura, desarrollo y operaciones
2.20 Caso práctico: go/no-go con matriz de riesgo, criterios de aceptación y planes de mitigación

Módulo 3 — Introducción a la Ingeniería de la Privacidad

3.3 Contexto y fundamentos de la ingeniería de la privacidad
3.2 GDPR/ePrivacy: objetivos, alcance y conceptos clave
3.3 Principios de protección de datos: minimización, limitación de finalidad, integridad y confidencialidad
3.4 Roles, responsables y marcos de cumplimiento (DPO, controlador, procesador)
3.5 Data Governance: políticas de datos, calidad y control de acceso
3.6 Data Sharing: modelos, consentimiento, acuerdos y seguridad
3.7 Marketplaces de datos: gobernanza, trazabilidad y monetización responsable
3.8 Privacy by Design y Privacy by Default: integración en sistemas y procesos
3.9 Evaluaciones de impacto de privacidad (DPIA) y gestión de riesgos
3.30 Casos prácticos de introducción: go/no-go y lecciones aprendidas

4.4 Introducción a la Ingeniería de Datos: definición, objetivos y su papel en entornos navales.
4.2 Arquitecturas de datos: data lake, data warehouse, data lakehouse y data mesh para flotas y operaciones navales.
4.3 Modelado de datos: conceptos conceptual, lógico y físico; normalización y diseño orientado a sensores navales.
4.4 Integración de datos y pipelines: ETL/ELT, orquestación de flujos e ingestión de datos de sensores y sistemas.
4.5 Calidad, gobernanza y linaje de datos: perfiles de calidad, trazabilidad y políticas de datos en el sector naval.
4.6 Metadatos y catálogo de datos: gestión de metadatos, linaje y herramientas de descubrimiento.
4.7 Seguridad y privacidad en ingeniería de datos: control de acceso, cifrado, protección de datos en tránsito y en reposo.
4.8 Gobernanza y cumplimiento: normativas aplicables, roles, responsabilidades y prácticas de cumplimiento.
4.9 Valor y monetización de datos: modelos de negocio, generación de ingresos y uso de datos para optimizar operaciones navales.
4.40 Casos prácticos: diseño de un pipeline de datos desde sensores hasta informes para un escenario naval, con evaluación de calidad y seguridad.

5.5 Fundamentos de la Protección de Datos: GDPR y ePrivacy
5.5 El Valor de la Data Governance: Principios y Objetivos
5.3 Marco Legal y Regulatorio: Visión General
5.4 Data Sharing: Conceptos Clave y Beneficios
5.5 Marketplaces de Datos: Oportunidades y Desafíos
5.6 Introducción a la Privacidad por Diseño
5.7 El Ciclo de Vida de los Datos: Recolección, Uso y Retención
5.8 Principios de Gobernanza de Datos: Calidad, Seguridad y Acceso
5.9 Ética de los Datos: Responsabilidad y Transparencia
5.50 Casos de Estudio: Ejemplos Reales y Mejores Prácticas

6.6 Fundamentos de la Ingeniería de Privacidad, Data Governance y Monetización de Datos
6.2 Marco Legal: GDPR y ePrivacy: Principios Clave
6.3 Data Sharing: Tipos y Estrategias
6.4 Marketplaces de Datos: Modelos de Negocio y Tendencias
6.5 El Ciclo de Vida de los Datos y la Privacidad
6.6 Roles y Responsabilidades en la Gestión de Datos
6.7 Ética y Privacidad en la Era Digital
6.8 Introducción a las Herramientas y Tecnologías de Privacidad
6.9 Desafíos y Oportunidades en el Mundo de los Datos
6.60 Casos de Estudio: Ejemplos Prácticos y Aplicaciones Reales

7.7 Fundamentos de la Protección de Datos: GDPR y ePrivacy
7.2 Gobernanza de Datos: Principios y Estructuras
7.3 El Ciclo de Vida de los Datos: Recopilación, Uso, Almacenamiento y Eliminación
7.4 Derechos de los Interesados: Acceso, Rectificación, Supresión y Portabilidad
7.7 Marco Legal: GDPR, ePrivacy y Legislación Complementaria
7.6 Introducción a Data Sharing: Tipos y Modelos
7.7 Conceptos Básicos de Marketplaces de Datos
7.8 Importancia de la Privacidad desde el Diseño
7.9 Riesgos y Desafíos de la Data Governance
7.70 Cumplimiento Normativo: Pasos Iniciales

8.8 Fundamentos de la Monetización de Datos: Modelos de Negocio y Estrategias
8.8 GDPR y ePrivacy: Requisitos Clave para la Cumplimiento Normativo
8.3 Data Governance: Estableciendo Políticas y Estándares
8.4 Data Sharing: Oportunidades y Riesgos en la Colaboración de Datos
8.5 Marketplaces de Datos: Creación y Gestión de Plataformas
8.6 Aspectos Legales y Contractuales de la Monetización de Datos
8.7 Herramientas y Tecnologías para la Implementación y Cumplimiento
8.8 Análisis de Casos de Éxito y Buenas Prácticas
8.8 Evaluación de Riesgos y Mitigación en Proyectos de Datos
8.80 Estrategias para Generar Ingresos y Asegurar el Cumplimiento

Módulo 9 — Introducción a la Ingeniería de Privacidad, Data Governance y Monetización de Datos

9.9 Fundamentos de la Privacidad: GDPR/ePrivacy y Principios Clave
9.9 El Panorama de la Gobernanza de Datos: Estructura y Marco
9.3 Modelos de Monetización de Datos: Conceptos y Oportunidades
9.4 Legislación y Cumplimiento: GDPR y ePrivacy en Detalle
9.5 Arquitectura de la Privacidad: Diseño desde el Origen
9.6 Data Sharing: Marco Legal y Tecnológico
9.7 Mercados de Datos: Tipos y Ejemplos
9.8 Riesgos y Desafíos: Privacidad, Seguridad y Ética
9.9 Introducción a Herramientas y Tecnologías
9.90 Caso de Estudio: Implementación Inicial

1.1 Fundamentos de Data Sharing: Conceptos, tipos y arquitecturas.
1.2 Marco legal: GDPR, ePrivacy y otras regulaciones relevantes.
1.3 Diseño de Data Marketplaces: Modelos de negocio y estrategias.
1.4 Identificación y mitigación de riesgos en Data Sharing.
1.5 Tecnologías para la gobernanza de datos y la privacidad.
1.6 Implementación de contratos inteligentes para Data Sharing.
1.7 Selección de plataformas y herramientas para Data Marketplaces.
1.8 Casos de uso: Data Sharing y Marketplaces en diferentes industrias.
1.9 Estrategias de monetización de datos.
1.10 Proyecto final: Plan de implementación de Data Sharing y Marketplaces.

2.1 Evaluación de la infraestructura de Data Sharing.
2.2 Evaluación de los requisitos de cumplimiento normativo (GDPR/ePrivacy).
2.3 Diseño de la arquitectura de Data Marketplaces.
2.4 Selección de proveedores de Data Sharing.
2.5 Planificación de la gobernanza de datos y la privacidad.
2.6 Implementación de mecanismos de seguridad y control de acceso.
2.7 Optimización de la monetización de datos.
2.8 Integración de Data Sharing con sistemas existentes.
2.9 Pruebas y validación de la solución.
2.10 Caso práctico: Desarrollo de un Data Marketplace.

3.1 Definición de objetivos y alcance del proyecto.
3.2 Análisis de las fuentes de datos y sus características.
3.3 Diseño de la interfaz de Data Marketplace.
3.4 Establecimiento de políticas de privacidad y consentimiento.
3.5 Implementación de mecanismos de anonimización y seudonimización.
3.6 Desarrollo de contratos inteligentes para Data Sharing.
3.7 Configuración de las herramientas de gobernanza de datos.
3.8 Integración de sistemas de pago.
3.9 Pruebas y puesta en marcha del Data Marketplace.
3.10 Evaluación del rendimiento y optimización continua.

4.1 Análisis de requisitos y diseño de la arquitectura del proyecto.
4.2 Desarrollo de la estrategia de Data Sharing y Marketplace.
4.3 Selección e implementación de tecnologías clave.
4.4 Configuración de la gobernanza de datos y cumplimiento normativo.
4.5 Desarrollo de políticas de privacidad y seguridad.
4.6 Integración con sistemas de autenticación y autorización.
4.7 Diseño e implementación de modelos de monetización.
4.8 Pruebas exhaustivas y validación del sistema.
4.9 Implementación de la solución y lanzamiento del proyecto.
4.10 Gestión y optimización continua del Data Marketplace.

5.1 Definición del problema y alcance del proyecto.
5.2 Análisis de datos: fuentes, formatos y calidad.
5.3 Diseño de la arquitectura de Data Sharing.
5.4 Implementación de Data Marketplaces: plataforma y funcionalidades.
5.5 Integración de APIs y servicios.
5.6 Desarrollo de modelos de negocio y estrategias de monetización.
5.7 Gestión de riesgos y cumplimiento normativo (GDPR/ePrivacy).
5.8 Implementación de medidas de seguridad y privacidad.
5.9 Pruebas, lanzamiento y seguimiento del proyecto.
5.10 Evaluación del impacto y optimización continua.

6.1 Planificación del proyecto y definición de objetivos.
6.2 Recopilación y análisis de datos.
6.3 Diseño de la arquitectura de Data Sharing.
6.4 Implementación de Data Marketplaces.
6.5 Implementación de mecanismos de seguridad y privacidad.
6.6 Desarrollo de modelos de monetización y estrategias de Data Sharing.
6.7 Gestión del cumplimiento normativo (GDPR/ePrivacy).
6.8 Pruebas, validación y lanzamiento del proyecto.
6.9 Evaluación del rendimiento y optimización continua.
6.10 Documentación y reporte final.

7.1 Definición de roles y responsabilidades.
7.2 Establecimiento del marco de gobernanza de datos.
7.3 Configuración de la plataforma de Data Sharing.
7.4 Implementación de las políticas de privacidad y seguridad.
7.5 Integración de los sistemas de pago y facturación.
7.6 Prueba y validación del funcionamiento del Data Marketplace.
7.7 Lanzamiento y gestión de la plataforma.
7.8 Monitoreo y análisis del rendimiento.
7.9 Adaptación y optimización del Data Marketplace.
7.10 Evaluación del éxito y escalabilidad.

8.1 Definición de la estrategia de monetización.
8.2 Configuración de los sistemas de pago y facturación.
8.3 Implementación de medidas de seguridad y cumplimiento normativo.
8.4 Integración de APIs y servicios de Data Sharing.
8.5 Pruebas exhaustivas del sistema.
8.6 Lanzamiento y promoción del Data Marketplace.
8.7 Análisis del rendimiento y optimización continua.
8.8 Gestión de la relación con los clientes.
8.9 Escalabilidad y adaptación a las nuevas tendencias.
8.10 Evaluación del impacto y generación de informes.