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Llanos Cuenca González
, Jorge Maté, Andrés Boza García
En el contexto actual de big data y transformación digital, la gestión de la calidad del dato (DQM) se ha convertido en una función esencial, especialmente en entornos regulados por normativas como el RGPD o la Ley de Inteligencia Artificial de la UE. Este artículo examina los principales marcos normativos y estándares técnicos aplicables, analiza el ciclo de vida del dato y evalúa herramientas comerciales para su gestión. Finalmente, se propone una metodología para seleccionar herra-mientas tecnológicas de calidad del dato, integrando aspectos normativos, técnicos y organizacionales, con el objetivo de facilitar decisiones informadas y cumplimiento regulatorio
In the current context of big data and digital transformation, data quality management (DQM) has become an essential function, especially in environments regulated by legislation such as the GDPR or the EU Artificial Intelligence Act. This article examines the main applicable regulatory frameworks and technical standards, analyzes the data lifecycle, and evalua-tes commercial tools for data management. Finally, it proposes a methodology for selecting data quality technology tools, integrating regulatory, technical, and organizational aspects, with the aim of facilitating informed decision-making and regulatory compliance
