“Un catálogo de datos (Data Catalog) es un inventario organizado y centralizado de los activos de datos de una organización, utilizando metadatos para facilitar su descubrimiento, comprensión y gestión. En esencia, actúa como una ‘biblioteca’ centralizada de los datos de una empresa, permitiendo a los usuarios encontrar, comprender y confiar en la información que necesitan para la toma de decisiones; la catalogación es el proceso que tiene por objetivo hacer este inventario organizado de los datos”.
Data Catalog a vista de pájaro
La catalogación de datos (“Data Cataloging“) es el proceso que facilita la recopilación, etiquetado y almacenamiento de todo el universo de datos disponible en una organización. Su principal función es facilitar el análisis y la toma decisiones. Estos conjuntos de datos pueden almacenarse en un sistema (Data Warehouse) o un repositorio (Data Lake) centralizado o en cualquier otra ubicación de almacenamiento; cada vez, con más frecuencia, nos encontramos que las empresas optan por utilizar el almacenamiento en la nube (Cloud) en detrimento de las infraestructuras locales (On Premise).
La mayor ventaja de disponer de un catálogo de datos bien organizado es el acceso a la información: los datos están etiquetados correctamente y son fáciles de encontrar gracias a que todos los datos son accesibles y están disponibles para identificar, rápidamente, lo que buscan los usuarios y, de esta forma, evaluar y analizar la información de forma más eficaz y con total confianza.
Recopilación de metadatos
El sistema se conecta a diversas fuentes de datos (bases de datos, archivos, informes, etc.) y extrae metadatos técnicos (estructura, tipos de datos) y de negocio (descripciones, términos).
Organización y catalogación
Estos metadatos se organizan en un repositorio centralizado, como un índice de una biblioteca, para crear una visión integral de los activos de datos de la organización.
Descubrimiento y búsqueda
Los usuarios pueden utilizar interfaces de búsqueda, a menudo con capacidades de lenguaje natural, para encontrar los datos que necesitan sin tener que escribir complejas consultas.
Comprensión y contexto
Los metadatos proporcionan contexto adicional, como el linaje del dato (su origen y recorrido), la calidad de los datos y las políticas de acceso, ayudando a los usuarios a comprender plenamente los activos.
En este contexto, Sisense potencia el proceso de catalogación al armonizar la integración de datos, la generación automática de metadatos y el contexto necesario para un uso más rápido, confiable y efectivo de la información organizacional.
Con Sisense, podrás conectar múltiples fuentes de datos, elegir el mejor enfoque para tus necesidades y, de esta forma, liberar todo el valor de sus datos.
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Si se realiza correctamente, el catálogo de datos ofrece una visibilidad completa sobre todos los datos y asienta los fundamentos para disponer de única fuente de verdad (SSOT). En síntesis, si tu organización necesita analizar y aprovechar todo el universo de datos que, no lo olvidemos, están en continua expansión, necesitarás un catálogo de datos.
Mejorando la gestión y la gobernanza de datos
La gobernanza de datos se ha convertido en un elemento estratégico para las organizaciones data-driven que persiguen optimizar el control, la seguridad y cumplimiento normativo efectivos.
En este contexto, uno de sus elementos es el Catálogo de Datos (Data Catalog), pero se complementa y se integra con otros dos componentes esenciales: el Glosario de Datos de Negocio (Business Glossary) y el Diccionario de Datos (Data Dictionary), lo que facilita disponer de una visión completa y contextualizada de los datos de la organización, cerrando el círculo entre el negocio y la tecnología.
Pero antes de profundizar, analicemos a continuación el contexto dentro del cuál se sitúa este elemento.
Pilares fundamentales de la gobernanza de datos
La gobernanza de datos se ha convertido en un requisito estructural para sostener el crecimiento, habilitar la innovación y proteger el negocio en un entorno altamente regulado y tecnológicamente disruptivo. La inversión en plataformas y marcos sólidos de Data Governance constituye una ventaja competitiva y una medida de mitigación de riesgos al más alto nivel corporativo.
En líneas generales, tres componentes son esenciales para el correcto despliegue de la estrategia: el Catálogo de Datos (Data Catalog), el Glosario de Datos de Negocio (Business Glossary) y el Diccionario de Datos (Data Dictionary).
Los tres componentes articulan una visión completa y contextualizada del gobierno de los datos de la organización, cerrando el círculo entre el negocio y la tecnología, con roles bien definidos, infraestructura apropiada, métricas, aplicaciones transversales y mejor eficiencia en la administración.
En síntesis, Data Dictionary es un componente más técnico y se centra en los detalles físicos y estructurales de los datos, mientras que el Business Glossary es un repositorio de términos y definiciones de negocio que estandariza el lenguaje organizacional; finalmente, el Data Catalog es una plataforma o herramienta que integra funcionalidades del diccionario y del glosario, proporcionando un inventario completo de datos con contexto, tanto técnico como de negocio, para facilitar el uso, el gobierno y el descubrimiento de datos.
Esta integración ayuda a que los usuarios, tanto técnicos como de negocio, puedan encontrar, entender y confiar en los datos para la toma de decisiones.
¿Cómo configurar un catálogo de datos?
Recopilar los metadatos de las fuentes disponibles
El primer paso para catalogar datos es recopilar los metadatos, incluyendo etiquetas, archivos, rótulos y tablas. El catálogo de datos estará compuesto por estos metadatos (no almacenará los datos reales). Puedes configurar el software para que explore las bases de datos y recopile esta información, desde almacenes de datos, sistemas en la nube (como AWS), plataformas de almacenamiento de datos como Hadoop y otras soluciones de inteligencia empresarial, bases de datos transaccionales que usan SQL y bases de datos NoSQL como MongoDB.
Crear el diccionario de datos
A continuación, deberás crear un diccionario de datos que sirva como índice para facilitar la identificación y, en última instancia, la recuperación. Estos diccionarios se han vuelto más populares con el auge de las plataformas de inteligencia empresarial como Sisense.
Los analistas de datos y los usuarios finales también están reconociendo la importancia de disponer de diccionarios de datos. Estos usuarios, con menos conocimientos técnicos, aprecian la capacidad de evaluar la relevancia de un determinado conjunto de datos sin tener que profundizar demasiado. El catálogo de datos proporciona el contexto sobre el contenido del diccionario, con sus capacidades mejoradas de automatización, descubrimiento y clasificación.
Desplegar una plataforma analítica
El siguiente paso es implementar una plataforma de inteligencia empresarial (BI) como Sisense, para brindarle formas más eficientes de interactuar con sus datos. Puede administrar y agregar datos a su catálogo directamente desde la plataforma de BI.
¿Para qué sirve la catalogación de datos?
Veamos solo algunas dimensiones en las que disponer de un catálogo de datos centralizado contribuye significativamente a la mejora y a la eficiencia de la gobernanza de datos:
Asegurar que los datos se procesan de acuerdo con las normativas vigentes
Una catalogación de datos adecuada puede ayudar a aliviar la carga del cumplimiento normativo y la gobernanza de datos en su organización. Por ejemplo, es posible configurar herramientas y establecer una política de etiquetado relacionada con la información de identificación personal (PII), la privacidad y la elaboración de informes. Esto puede ayudar a que los procesos de recuperación de información cumplen con las normativas HIPAA, Dodd-Frank, RGPD y otras relacionadas con estas materias.
Facilitar información precisa y actualizada para todos
Desde el punto de vista de la precisión, la catalogación de datos puede ayudarle a clasificar la información más relevante y actualizada al estandarizar la forma en que se almacena y se etiquetan los datos. Es posible establecer definiciones y atributos claros y coherentes para crear un sistema de información integral del que se beneficien incluso los usuarios sin conocimientos técnicos.
Transparencia, fiabilidad y calidad de los datos
Otra ventaja de la catalogación de datos es que ayudará a mejorar y a mantener la calidad de los datos, garantizando un uso fiable de los elementos, al mismo tiempo que fomenta la transparencia. Los usuarios deben tener la seguridad de que no están creando modelos o informes con datos erróneos.
Tipos de catálogos de datos
Por ejemplo, a la hora de desplegar una infraestructura de Big Data no existe un enfoque universal. Gartner identifica tres subcategorías distintas en relación con el catálogos de datos, de forma que cada organización pueda determinar cuál es el enfoque más adecuado:
Específicos de herramientas o de proveedores
Estos catálogos de datos pueden entregarse como parte de un Data Lake en la nube, de una herramienta de preparación de datos (ETL) o un sistema distribuido de Hadoop (HDFS). Este enfoque requiere poca intervención por parte de la organización, pero tiene sus limitaciones, ya que podría acabar con varios catálogos de datos a medida que crece su lista de proveedores. Esto dificulta la integración de una solución de BI y la configuración de su fuente única de información.
Diseñados específicamente para Data Lakes
Este tipo de catálogo de datos lo utilizan principalmente científicos e ingenieros de datos. Estos casos de uso, que utilizan un enfoque de análisis exhaustivo, tienen una adaptabilidad limitada en toda la organización y no permite fácilmente que los usuarios finales accedan a los datos y los aprovechen para sus propias iniciativas digitales.
Para usos empresariales de análisis y trabajo en equipo
Gartner los define como “catálogos de datos generalistas y orientados al negocio para un uso más amplio en la gobernanza de la información y la infonomía, dirigidos al director de datos de la organización (CDO)”.
Data Catalog y la contribución de Sisense
Sisense mejora el catálogo de datos (Data Catalog) facilitando la integración, la organización y el acceso centralizado a los activos de datos de una organización mediante metadatos. Ofrece estas ventajas clave para potenciar el catálogo de datos:
Conexión a múltiples fuentes
Sisense puede conectarse y consolidar datos provenientes de diversas fuentes, almacenamientos en la nube, bases de datos tradicionales y NoSQL, lo que asegura que el catálogo refleje el universo de datos completo y actualizado.
Recopilación automatizada de metadatos
Sisense ayuda a extraer metadatos de las fuentes disponibles para crear un inventario organizado y etiquetado que facilite la identificación y comprensión rápida de los datos.
Contexto y diccionario de datos
Sisense dacilita la creación de diccionarios de datos que añaden significado y contexto a los activos, ayudando a usuarios técnicos y no técnicos a evaluar y usar los datos con mayor confianza.
Unificación de datos y fuente única de verdad (SSOT)
El catálogo construido con Sisense sienta las bases para disponer de una única fuente confiable de datos, lo que mejora la gobernanza y la toma de decisiones fundamentadas.
Interacción intuitiva con datos
A través de su plataforma analítica, Sisense brinda formas eficientes para explorar, analizar y visualizar datos desde el catálogo, simplificando el acceso y la generación de insights para distintos niveles de usuarios.
Y con Sisense, te facilitaremos el camino para aprovechar todas las mejores prácticas en catalogación de datos.
En resumen
Un análisis más limpio, rápido y transparente está al alcance de cualquier organización si cuentan con un catálogo de datos bien organizado y, por tanto, permitirá que los empleados obtengan mejores perspectivas de los datos y tomen decisiones inteligentes de forma más rápida y con total confianza.
Es uno de los fundamentos para que las organizaciones avancen en el camino de convertirse en una organización verdaderamente orientada a los datos.
¿Quieres saber cómo tu organización puede mejorar su enfoque para convertir los datos en una fuente de verdad única, de máxima calidad y confianza, para que tus usuarios puedan tomar decisiones con mayor rapidez y fiabilidad?
Hablemos, te mostraremos cómo es posible hacerlo realidad viendo Sisense en acción.
Parapentex Studios, December 2024