Ingeniería de Data Governance Regulatorio
About us Ingeniería de Data Governance Regulatorio
Ingeniería de Data Governance Regulatorio aborda la integración avanzada de políticas y procesos en el manejo seguro y conforme de datos aeronáuticos críticos, vinculando áreas técnicas como seguridad informática (CIS, NIST), compliance normativo, análisis de riesgos y gestión documental conforme a GDPR, FAA Part 21 y EASA Part 145. Este enfoque incluye frameworks de gestión del ciclo de vida de datos (DLCM), auditorías de cumplimiento y metodologías de aseguramiento basadas en protocolos como ISO 27001 y ISO 22301, garantizando la integridad y trazabilidad en sistemas de aeronaves aviónica (AFDX, ARINC 429) y plataformas basadas en IoT para aplicaciones UAM y eVTOL.
Los laboratorios asociados emplean simulación HIL/SIL, sistemas avanzados de adquisición y almacenamiento de datos para validar la conformidad con normativa aplicable internacional y estándares de seguridad funcional como ARP4754A y ARP4761. Se enfatiza la trazabilidad de requerimientos y la mitigación de riesgos en entornos regulados, formando profesionales en roles clave como especialista en cumplimiento normativo, ingeniero de seguridad de datos aeronáuticos, auditor de sistemas y analista de riesgos regulatorios.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): Data Governance, cumplimiento normativo, trazabilidad, seguridad aeronáutica, gestión de riesgos, DLCM, FAA Part 21, EASA, ARP4754A, ISO 27001.
Ingeniería de Data Governance Regulatorio
- Format: Online
- Duration: 19 months
- Time: 1900 H
- Practices: Consult
- Language: ES / EN
- Credits: 60 ECTS
- Registration date: 30-04-2026
- Start date: 24-06-2026
- Available places: 8
747.000 $
Skills and results
What you will learn
1. Dominio del Data Governance Regulatorio: Análisis, Diseño e Implementación Estratégica
- Analizar marcos regulatorios de Data Governance, cumplimiento y seguridad de la información aplicables a entornos navales, con mapeo de requisitos, roles y responsabilidades.
- Diseñar arquitectura de datos con data lineage, calidad de datos y políticas de retención para soportar la gobernanza regulatoria.
- Implementar programa estratégico de gobernanza de datos, con auditoría, monitoreo y certificaciones de cumplimiento para asegurar conformidad continua.
2. Estrategias Avanzadas en Data Governance Regulatorio: Modelado, Análisis y Optimización
- Analizar modelado de datos regulatorios, calidad y conformidad para estrategias de Data Governance Regulatorio.
- Dimensionar arquitecturas de datos, datasets y políticas de gobernanza con análisis de brechas y trazabilidad para optimización.
- Implementar monitoreo continuo, auditoría y automatización de procesos con KPIs y dashboards para cumplimiento y eficiencia.
3. Diseño y validación integral orientado al usuario (del modelado a la manufactura)
Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.
3. Data Governance Regulatorio: Fundamentos, Análisis y Aplicación Práctica
- Analizar marcos regulatorios de datos: GDPR, CCPA y LGPD y derechos de los interesados para evaluar su impacto en la gobernanza.
- Dimensionar políticas de datos, roles y procesos de calidad de datos y metadatos con marcos de referencia DAMA–DMBOK y ISO 8000.
- Implementar controles de cumplimiento y auditoría de datos, gestión de incidentes y monitoreo de riesgos con herramientas de automatización y informes regulatorios.
5. Data Governance Regulatorio: Diseño, Implementación y Cumplimiento Normativo Integral
- Definir el marco de gobernanza de datos regulatorio y de cumplimiento para la industria naval, integrando normativas sectoriales, estándares internacionales (ISO/IEC 27001, ISO 9001 y marcos de ciberseguridad) y criterios de calidad de datos.
- Diseñar e implementar controles de cumplimiento de datos, con políticas, roles, procesos y clasificación de datos, retención, trazabilidad y data lineage.
- Establecer un programa de auditoría y monitoreo de cumplimiento normativo, que incluya KPI/KRI, pruebas de control, gestión de incidentes y acciones correctivas.
6. Data Governance Regulatorio: Fundamentos, Estrategias y Cumplimiento Normativo
Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.
To whom is our:
Ingeniería de Data Governance Regulatorio
- Profesionales con experiencia en roles de **Data Governance** y **Compliance** en sectores altamente regulados como el **financiero**, **farmacéutico** o **energético**.
- Analistas y arquitectos de datos que deseen especializarse en el cumplimiento normativo y la gestión de riesgos relacionados con los datos.
- Responsables de **Privacidad de Datos (DPO)**, **Oficiales de Cumplimiento (CCO)** y otros profesionales de cumplimiento que busquen profundizar en la aplicación de Data Governance a la regulación.
- Cualquier persona interesada en obtener una sólida comprensión de los principios de Data Governance y su aplicación en un contexto regulatorio.
Requisitos recomendados: Conocimientos básicos de gestión de datos, experiencia en el cumplimiento normativo y familiaridad con las regulaciones de datos.
- Standards-driven curriculum: trabajarás con CS-27/CS-29, DO-160, DO-178C/DO-254, ARP4754A/ARP4761, ADS-33E-PRF desde el primer módulo.
- Laboratorios acreditables (EN ISO/IEC 17025) con banco de rotor, EMC/Lightning pre-compliance, HIL/SIL, vibraciones/acústica.
- TFM orientado a evidencia: safety case, test plan, compliance dossier y límites operativos.
- Mentorado por industria: docentes con trayectoria en rotorcraft, tiltrotor, eVTOL/UAM y flight test.
- Modalidad flexible (híbrido/online), cohortes internacionales y soporte de SEIUM Career Services.
- Ética y seguridad: enfoque safety-by-design, ciber-OT, DIH y cumplimiento como pilares.
1.1 Fundamentos de Data Governance Regulatorio: definición, alcance y objetivos
1.2 Marcos normativos y estándares aplicables
1.3 Roles y estructuras de gobernanza de datos
1.4 Políticas de datos, normas y controles de cumplimiento
1.5 Gestión de calidad de datos: precisión, integridad y consistencia
1.6 Ciclo de vida de los datos y retención
1.7 Metadatos y linaje de datos
1.8 Privacidad, protección de datos y cumplimiento de consentimientos
1.9 Auditoría, trazabilidad y reporting de cumplimiento
1.10 Caso práctico: evaluación de madurez y plan de acción
2.2 Arquitectura y gobernanza avanzada del Data Governance Regulatorio: roles y procesos
2.2 Modelado de datos regulatorios: ontologías, taxonomías y linaje
2.3 Análisis de cumplimiento y calidad de datos: métricas, dashboards y alertas
2.4 Diseño de políticas de retención, minimización y destrucción conforme a normativa
2.5 Data lineage, provenance y trazabilidad en entornos regulatorios complejos
2.6 Integración de cumplimiento y operaciones: procesos, automatización y control
2.7 Controles de acceso, clasificación y protección de datos regulados
2.8 Gestión de datos de terceros: vendor risk, due diligence y contratos de datos
2.9 Auditoría, informes y evidencias para inspecciones regulatorias
2.20 Casos de estudio: evaluación de madurez y go/no-go con matriz de riesgo
3.3 Visión y alcance de la Implementación Estratégica Data Governance Regulatorio
3.2 Arquitectura de Data Governance Regulatorio: catálogo de datos, metadata management y data lineage
3.3 Diseño de políticas, estándares y controles para cumplimiento normativo
3.4 Organización y roles en Data Governance Regulatorio: RACI y gobernanza de cambios
3.5 Modelado de datos para cumplimiento: clasificación, retención y trazabilidad
3.6 Integración de procesos y automatización: flujos de trabajo, aplicación de políticas y calidad de datos
3.7 Gestión de riesgos regulatorios y mitigación: evaluación de riesgos y planes de mitigación
3.8 Auditoría, cumplimiento y pruebas de control: evidencia, informes y auditorías
3.9 Métricas y gobernanza del desempeño: KPI, KRIs y dashboards de cumplimiento
3.30 Caso práctico: go/no-go con matriz de riesgo y plan de implementación
4.4 Fundamentos de Data Governance: principios, alcance y roles
4.2 Arquitectura de Data Governance: metadatos, catálogo y linaje
4.3 Políticas de datos: clasificación, retención, acceso y calidad
4.4 Gestión de la calidad de datos: perfilado, limpieza y gobernanza de datos maestros
4.5 Diseño organizativo de Data Governance: estructuras, comités y responsabilidades
4.6 Cumplimiento normativo y privacidad: GDPR, LGPD, CCPA y requerimientos sectoriales
4.7 Gestión de metadatos y linaje: catalogación, trazabilidad de datos y políticas de metadatos
4.8 Implementación de la gobernanza: planificación, gobernanza operativa y adopción
4.9 Medición de madurez y desempeño: KPIs, dashboards y auditorías
4.40 Casos prácticos: go/no-go y matriz de riesgos y beneficios
5.5 Fundamentos de Data Governance Regulatorio: Marco legal y normativo
5.5 Diseño de Políticas y Estándares de Data Governance Regulatorio
5.3 Implementación de Controles y Procesos de Gestión de Datos
5.4 Evaluación de Riesgos y Cumplimiento Normativo
5.5 Arquitectura de Datos y Modelado para Data Governance Regulatorio
5.6 Seguridad y Privacidad de Datos en el Contexto Regulatorio
5.7 Monitoreo y Auditoría del Cumplimiento de Data Governance
5.8 Gestión de Incidentes y Planes de Recuperación de Datos
5.9 Integración de Data Governance Regulatorio con Sistemas Existentes
5.50 Caso de Estudio: Implementación Exitosa de Data Governance
6.6 Fundamentos del Data Governance Regulatorio: Introducción y Conceptos Clave
6.2 Marco Regulatorio: Análisis de Normativas y Estándares
6.3 Estrategias de Data Governance: Diseño e Implementación Inicial
6.4 Gobierno de Datos y Cumplimiento Normativo: Integración Clave
6.5 Arquitectura de Datos y Gobernanza: Diseño y Optimización
6.6 Gestión de Riesgos en el Data Governance: Identificación y Mitigación
6.7 Políticas y Procedimientos de Datos: Creación y Aplicación
6.8 Roles y Responsabilidades en Data Governance: Estructura y Operaciones
6.9 Métricas y KPI para Data Governance: Medición y Evaluación
6.60 Casos de Estudio: Aplicación Práctica y Mejores Prácticas
7.7 Fundamentos de la gobernanza de datos regulatoria
7.2 Diseño de políticas y procedimientos de gobernanza
7.3 Implementación de controles de datos y seguridad
7.4 Cumplimiento normativo y regulaciones clave
7.7 Gestión de riesgos y cumplimiento
7.6 Arquitectura de datos y modelado para la gobernanza
7.7 Monitoreo y auditoría de la gobernanza de datos
7.8 Gestión de la calidad de los datos
7.9 Casos de estudio de cumplimiento normativo
7.70 Estrategias para el cumplimiento continuo
8.8 Modelado de Datos Regulatorios Avanzado: Técnicas y Herramientas
8.8 Estrategias de Alineación de Datos Regulatorios con Objetivos de Negocio
8.3 Diseño e Implementación de Políticas de Datos Regulatorias Personalizadas
8.4 Optimización del Ciclo de Vida de Datos Regulatorios
8.5 Análisis de Riesgos y Mitigación en Data Governance Regulatorio
8.6 Integración de Data Governance Regulatorio con Sistemas de Cumplimiento Existentes
8.7 Desarrollo de Indicadores Clave de Rendimiento (KPIs) para Data Governance Regulatorio
8.8 Estrategias de Mejora Continua en Data Governance Regulatorio
8.8 Data Governance Regulatorio para la Toma de Decisiones Estratégicas
8.80 Evaluación y Adaptación de Data Governance Regulatorio a Entornos Cambiantes
9.9 Análisis Avanzado de Data Governance Regulatorio: Fundamentos y Estrategias
9.9 Diseño Estratégico de Data Governance Regulatorio: Modelado y Arquitectura
9.3 Implementación Integral de Data Governance Regulatorio: Técnicas Avanzadas
9.4 Optimización y Mejora Continua en Data Governance Regulatorio
9.5 Gestión de Riesgos y Cumplimiento Normativo en Data Governance
9.6 Data Governance Regulatorio: Integración de Tecnologías y Herramientas
9.7 Liderazgo y Gobernanza en Data Governance Regulatorio
9.8 Estrategias de Comunicación y Stakeholder Management en Data Governance
9.9 Casos de Estudio Avanzados y Mejores Prácticas en Data Governance Regulatorio
9.90 Evaluación y Medición del Éxito en Data Governance Regulatorio
1. Fundamentos de Data Governance: Principios y Marco Regulatorio
2. Análisis de Requisitos Regulatorios y su Impacto en la Gobernanza de Datos
3. Diseño de Políticas y Estándares de Data Governance
4. Implementación de un Plan de Data Governance: Estrategias y Herramientas
5. Gestión de la Calidad de Datos y su Importancia en el Cumplimiento Normativo
6. Auditoría y Monitoreo del Data Governance: Métricas Clave
7. Data Governance y la Privacidad de Datos: GDPR y Otras Regulaciones
8. Gestión de Riesgos en Data Governance: Identificación y Mitigación
9. Estrategias de Comunicación y Cultura de Datos
10. Proyecto Final — Data Governance: Diseño y Aplicación
- Metodología hands-on: test-before-you-trust, design reviews, failure analysis, compliance evidence.
- Software (según licencias/partners): MATLAB/Simulink, Python (NumPy/SciPy), OpenVSP, SU2/OpenFOAM, Nastran/Abaqus, AMESim/Modelica, herramientas de acústica, toolchains de planificación DO-178C.
- Laboratorios SEIUM: banco de rotor a escala, vibraciones/acústica, EMC/Lightning pre-compliance, HIL/SIL para AFCS, adquisición de datos con strain gauging.
- Estándares y cumplimiento: EN 9100, 17025, ISO 27001, GDPR.
Capstone-type projects
Admissions, fees and scholarships
- Perfil: Formación en Ingeniería Informática, Matemáticas, Estadística o campos relacionados; experiencia práctica en NLP y sistemas de recuperación de información valorada.
- Documentación: CV actualizado, expediente académico, SOP/ensayo de propósito, ejemplos de proyectos o código (opcional).
- Proceso: solicitud → evaluación técnica de perfil y experiencia → entrevista técnica → revisión de casos prácticos → decisión final → matrícula.
- Tasas:
- Pago único: 10% de descuento.
- Pago en 3 plazos: sin comisiones; 30% a la inscripción + 2 pagos mensuales iguales del 35% restante.
- Pago mensual: disponible con comisión del 7% sobre el total; revisión anual.
- Becas: por mérito académico, situación económica y fomento de la inclusión; convenios con empresas del sector para becas parciales o totales.
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F. A. Q
Frequently Asked Questions
Si, contamos con certificacion internacional
Sí: modelos experimentales, datos reales, simulaciones aplicadas, entornos profesionales, casos de estudio reales.
No es obligatoria. Ofrecemos tracks de nivelación y tutorización
Totalmente. Cubre e-propulsión, integración y normativa emergente (SC-VTOL).
Recomendado. También hay retos internos y consorcios.
Sí. Modalidad online/híbrida con laboratorios planificados y soporte de visados (ver “Visado & residencia”).