¿Qué es un catálogo de datos?

Definición y finalidad

En esencia, un catálogo de datos es un inventario organizado de activos de datos dentro de una organización. Piense en ello como un catálogo de biblioteca, pero para los datos. Por lo general, no almacena los datos en sí, sino que recopila, selecciona y proporciona información sobre los datos (esto se conoce como metadatos). Estos metadatos ofrecen contexto, haciendo que los datos sean reconocibles, comprensibles y confiables.

El catálogo de datos sirve como un repositorio central donde los profesionales de control de datos (como analistas, científicos e ingenieros) e incluso los usuarios empresariales pueden encontrar información sobre los datos disponibles para ellos. Responde a preguntas críticas como:

• ¿Qué datos y administración de datos tenemos?
• ¿De dónde proceden estos datos?
• ¿Qué significan estos datos?
• ¿Quién es el propietario de estos datos?
• ¿Cómo se utilizan estos datos y quién los utiliza?
• ¿Estos datos y la administración de datos son confiables y están actualizados?

Al proporcionar estas respuestas, un catálogo de datos permite a los usuarios ubicar de manera eficiente los datos relevantes para sus tareas, comprender su linaje y calidad y, en última instancia, aprovecharlos de manera más efectiva para la toma de decisiones, el análisis de datos y los procesos operativos.

Reduce la brecha entre los activos de datos y las personas que necesitan utilizarlos. Esto también ayuda con los esfuerzos de data lake y data warehouse.

Catálogo de datos frente a diccionario de datos

Aunque los términos "catálogo de datos" y "diccionario de datos" se utilizan a veces indistintamente, tienen fines distintos, aunque relacionados.

Un diccionario de control de datos es principalmente un recurso técnico al que se puede acceder. Proporciona una descripción detallada a nivel de esquema de los elementos de datos, centrándose en los aspectos estructurales de una base de datos o conjunto de datos. Normalmente, un diccionario de datos incluye:

• Nombres y descripciones de las tablas: Lo que representa cada tabla.
• Nombres de columnas y tipos de datos: El nombre de cada campo y el tipo de datos que contiene (por ejemplo, texto, entero, fecha).
• Restricciones : Reglas que se aplican a los datos, como claves principales, claves externas y capacidad para valores NULL.
• Relaciones : Distintas tablas o elementos de datos se relacionan entre sí.
• Definiciones básicas : Descripciones de lo que representa cada campo.

Por otro lado, un catálogo de datos ofrece una perspectiva más amplia y orientada al negocio. Aunque a menudo incorpora información que se encuentra en los diccionarios de administración de datos, va mucho más allá al agregar funcionalidades y metadatos contextuales más completos. Los diferenciadores clave de un catálogo de datos incluyen:

• Ampliación del alcance : Puede abarcar varios orígenes de datos más allá de una sola base de datos, incluidos los lagos de datos, los almacenes de datos, las herramientas de inteligencia empresarial e incluso las hojas de cálculo.
• Metadatos enriquecidos: Además de los metadatos técnicos, incluye metadatos empresariales (por ejemplo, definiciones empresariales, propiedad, políticas de uso, puntuaciones de calidad de datos), metadatos operativos (por ejemplo, programaciones de actualización, información de trabajos de ETL) y metadatos sociales (por ejemplo, valoraciones de usuarios, comentarios, anotaciones).
• Búsqueda y descubrimiento : Las potentes funciones de búsqueda permiten a los usuarios encontrar activos de datos mediante palabras clave, términos comerciales o explorando relaciones y linajes.
• Linaje de control de datos: Visualizaciones que muestran el origen, las transformaciones y las dependencias de los activos de datos.
• Funciones de colaboración: Herramientas para que los usuarios compartan conocimientos, realicen preguntas y contribuyan a la comprensión de los datos.
• Apoyo a la gobernanza : Ayuda a hacer cumplir las políticas de control de datos al proporcionar claridad sobre control y propiedad de datos, sensibilidad y uso adecuado.

Básicamente, un diccionario de datos es un componente que se puede incorporar a un catálogo de datos. El catálogo de datos actúa como un portal más completo y fácil de usar para descubrir, comprender y confiar en todos los activos de datos empresariales, no sólo en sus definiciones técnicas.

Ventajas y casos prácticos

La implementación de un catálogo de datos ofrece ventajas significativas a las organizaciones, ya que optimiza la forma en que interactúan y administran sus datos. Estos beneficios se traducen en mejoras tangibles en varios aspectos del negocio.

Accesibilidad

Uno de los beneficios más inmediatos de un catálogo de administración de datos es la accesibilidad mejorada de los datos. Al proporcionar un inventario centralizado en el que se pueden realizar búsquedas, los catálogos de datos permiten a los usuarios disponer de todas las capacidades técnicas para encontrar fácilmente los datos que necesitan. Esta capacidad de autoservicio reduce drásticamente el tiempo que los científicos, analistas y usuarios de negocios dedican a la búsqueda de conjuntos de datos relevantes, a tratar de comprender su significado o a verificar su confiabilidad.

Esta nueva accesibilidad se traduce directamente en un aumento de la productividad:

• Reducción del tiempo de análisis: Los analistas pueden dedicar más tiempo al análisis de datos y menos tiempo a buscarlos, lo que permite obtener conocimientos y tomar decisiones con mayor rapidez.
• Democratización de los datos : Los usuarios empresariales pueden encontrar y comprender con seguridad la administración de datos relevante para su dominio sin necesidad de contar con una profunda experiencia técnica o una dependencia constante de la TI.
• Colaboración optimizada Cuando todos tienen acceso a la misma comprensión de los activos de datos, la colaboración en proyectos impulsados por datos se vuelve más eficiente y efectiva.
• Incorporación de nuevos miembros del equipo: Los nuevos empleados pueden ponerse al día mucho más rápido utilizando el catálogo para comprender el panorama de datos de la organización.
• Redundancia reducida: Al hacer que los activos de datos existentes sean reconocibles, los catálogos ayudan a evitar la duplicación de datos o esfuerzos analíticos.

Cumplimiento de normas y administración de datos

Los catálogos de datos son fundamentales para fortalecer los esfuerzos de cumplimiento y mejorar las prácticas generales de administración de datos. En una era de crecientes regulaciones de privacidad de datos (como GDPR, CCPA, HIPAA), es fundamental comprender qué datos tiene, dónde residen, quién tiene acceso a ellos y cómo se usan. Así es como contribuyen los catálogos de datos:

• Mejor control de los datos: Los catálogos proporcionan una plataforma para documentar y aplicar políticas de control de datos, asignar la propiedad y realizar un seguimiento de la administración de datos. Hacen que la gobernanza sea tangible y operativa.
   
• Conformidad reglamentaria: Al catalogar los datos confidenciales y su uso, las organizaciones pueden demostrar con mayor facilidad el cumplimiento de las normas de privacidad y protección de la administración de datos. Las características como el etiquetado de datos para la información personal identificable (PII, Personally Identifiable Information) son cruciales.
   
• Reducción del riesgo : Comprender el linaje y el impacto de los datos ayuda a evaluar los riesgos asociados con los cambios de datos o las posibles violaciones. También ayuda a identificar y administrar datos obsoletos, obsoletos o triviales (ROT).
   
• Calidad de datos mejorada : Los catálogos pueden integrarse con herramientas de calidad de datos o permitir a los usuarios evaluar y comentar la calidad de la gobernanza de los datos, proporcionando transparencia y fomentando una cultura de mejora de la calidad de los datos.

Implementación y herramientas

Emprender una iniciativa de catálogo de datos y un proceso de administración puede parecer desalentador, pero un enfoque por fases puede llevar al éxito. Éstos son los pasos clave para comenzar:

Definir Objetivos y Ámbito Claros

¿Qué problemas específicos pretende resolver con un catálogo de datos? (por ejemplo, mejorar el descubrimiento de datos para analistas, apoyar el cumplimiento de normas, mejorar la gobernanza de los datos). Comience con un ámbito administrable. ¿Qué orígenes o dominios de datos son más críticos? Concéntrese primero en los casos de uso de alto valor en lugar de intentar catalogar todo a la vez.

Identificar a las principales partes interesadas y formar un equipo

Involucre a representantes de varios grupos de administración y usuarios: propietarios de datos, administradores de control de datos, ingenieros de datos, analistas de datos, científicos de datos y usuarios de negocios. Establezca roles y responsabilidades para rellenar, mantener y controlar el catálogo. Asegure el patrocinio ejecutivo para defender la iniciativa.

Evalúe Su Entorno De Metadatos Existente

Identifique dónde residen actualmente los metadatos. Esto puede ser en bases de datos, hojas de cálculo, herramientas de modelado de datos, scripts de ETL o incluso conocimiento tribal dentro de los equipos. A continuación:

• Comprender la calidad e integridad de los metadatos existentes para identificar brechas.
• Evalúe las herramientas en función de sus objetivos definidos, alcance, infraestructura existente y presupuesto.
• Desarrollar una estrategia para rellenar el catálogo.
• Establezca procesos para mantener actualizados los metadatos. Un catálogo obsoleto pierde rápidamente su valor.

A continuación, utilice un proyecto piloto dirigido a un grupo de usuarios o dominio de datos específico de su organización, recopile comentarios e itere en toda la organización. Comunicar las ventajas del catálogo de datos e impartir formación para fomentar su adopción.

Tipos Y Ejemplos De Herramientas

El mercado ofrece una amplia gama de herramientas de organización de datos, cada una con sus fortalezas y su enfoque. Por lo general, se pueden clasificar de la siguiente manera:

• Catálogos de datos autónomos/especializados : Estas herramientas están diseñadas específicamente para la catalogación y el descubrimiento de datos. A menudo ofrecen una funcionalidad profunda en la administración de metadatos, visualización de linaje, búsqueda y colaboración, y están diseñados para conectarse a una amplia variedad de orígenes de datos en el entorno de datos de una organización. Las características clave suelen incluir descubrimiento avanzado de metadatos impulsado por IA, etiquetado y clasificación automatizados, sólidos flujos de trabajo de control de datos y sólidas herramientas de colaboración.
   
• Plataformas de datos con catálogos integrados: Muchas plataformas de datos modernas, como las plataformas de data lake, las soluciones de data warehouse o los conjuntos integrales de administración de datos, incluyen capacidades de catálogo de datos integrado. Por lo general, están bien integrados dentro de su ecosistema específico, y ofrecen características como integración transparente con otros servicios de la plataforma (por ejemplo, ingesta de datos, procesamiento, inteligencia empresarial), una experiencia de usuario unificada y optimización para los motores de procesamiento y almacenamiento de datos de la plataforma. Sin embargo, es posible que ofrezcan una conectividad menos extensa o funciones independientes en comparación con las herramientas especializadas.
   
• Catálogos de datos open source : Se trata de soluciones impulsadas por la comunidad que proporcionan una opción flexible y, a menudo, rentable. Pueden ser altamente personalizables, pero pueden requerir más experiencia técnica para implementar, configurar y mantener. Sus puntos fuertes incluyen la extensibilidad a través de API y plugins, la neutralidad del proveedor y un fuerte apoyo comunitario, lo que los hace adecuados para organizaciones con equipos técnicos internos robustos.

Los catálogos nativos de los proveedores de cloud suelen utilizarse a través de un enfoque estrechamente integrado con sus respectivos ecosistemas de cloud, lo que simplifica la catalogación de los activos de datos almacenados en ese entorno de cloud específico. Las características comunes incluyen una profunda integración con otros servicios en la nube (almacenamiento, bases de datos, análisis), modelos de precios de pago por uso y escalabilidad administrados por el proveedor de la nube.