Esta guía establece las prácticas de gobernanza y gestión de datos requeridas por el artículo 10 del Reglamento para sistemas de IA de alto riesgo. Cubre todo el ciclo de vida de los datos: desde la identificación de requisitos y recopilación, hasta su preparación (etiquetado, limpieza, agregación) y análisis de sesgos. Se enfoca en asegurar que los conjuntos de datos de entrenamiento, validación y prueba sean pertinentes, representativos, completos y libres de errores, garantizando así la calidad del sistema y evitando discriminaciones prohibidas.