¿Qué es un catálogo de datos? Características, mejores prácticas y beneficios

¿Qué es un catálogo de datos?

Un catálogo de datos es un inventario central de datos organizacionales. Proporciona una vista integral de todos los activos de datos de una organización, incluidas bases de datos, conjuntos de datos, archivos y canalizaciones de datos.

Permiten a las organizaciones gestionar datos de manera eficiente al facilitar el descubrimiento, el seguimiento del linaje y la aplicación de la gobernanza.

El establecimiento de un catálogo de datos es parte de un marco más amplio de gobernanza de datos e incluye:

• crear un glosario empresarial,
• aumentar la alfabetización en datos en toda la empresa y
• clasificación de datos.

Por lo general, se crean después de que una empresa ha definido sus datos, los ha etiquetado, identificado a las partes interesadas relevantes responsables de la seguridad de los datos y les ha asignado roles de acceso.

Catálogo de datos frente a diccionario de datos

Una confusión común surge cuando los diccionarios de datos entran en discusión. Tanto el catálogo de datos como el diccionario de datos cumplen funciones esenciales en datos de gestión. Tel ex enfatiza el descubrimiento y la exploración, mientras el último se centra en definir y describir elementos de datos en detalle.

Mientras que un catálogo de datos sirve como un inventario centralizado de metadatos, un diccionario de datos se centra en definir elementos y atributos de datos, describiendo su significado, formato y uso.

El primero ofrece una visión integral de los activos de datos de una organización. Permite el descubrimiento y la exploración de datos al permitir a los usuarios buscar y explorar fácilmente los activos de datos disponibles. Además, los catálogos de datos incluyen características como seguimiento del linaje de datos y capacidades de gobernanza que ayudan con gestión de la calidad de los datos y cumplimiento.

Por otro lado, un diccionario de datos suele proporcionar metadatos técnicos y se utiliza habitualmente como referencia para el modelado de datos y el diseño de bases de datos.

Beneficios de un catálogo de datos

H¿Cómo funciona un catálogo de datos? es el beneficio ¿una organización? ¿Los beneficios se limitan únicamente a los analistas de datos? 

Not realmente! Una vez implementado correctamente, los beneficios de un catálogo de datos se extienden a toda la organización, incluyendo: 

1. Accesibilidad de datos mejorada: Con un catálogo de datos, los usuarios pueden encontrar y acceder fácilmente a activos de datos relevantes para el análisis y la toma de decisiones. the mayor accesibilidad no sólo agiliza el acceso a los datos sino también y también mejora la productividad. 
2. Confianza de datos mejorada: TLos datos oxidados son importantes para una toma de decisiones eficaz.. Actuar como depósito de metadatos y catálogos de datos. fagilizar Gestión de metadatos y seguimiento del linaje de datos.. Este mayor transparencia Permite a los usuarios entender fácilmente el significado, origen, y calidad de los datos ellos'estamos trabajando con. Entonces, la transparencia ayuda a identificar posibles errores e inconsistencias. lo que lleva a datos más fiables y confiables. 
3. Aplicación de la gobernanza de datos: También actúan como plataforma para hacer cumplir el gobierno de datos políticas, monitorear el uso de datos y garantizar el cumplimiento normativo, todo mientras se promueve la capacidad de descubrimiento de datos y se fomenta una cultura basada en datos.
4. Mayor colaboración e intercambio de conocimientos: Mejoran la colaboración y la comunicación entre las partes interesadas de los datos al proporcionar una plataforma para compartir conocimientos y documentar los activos de datos.
5. Redundancia y duplicación de datos reducidas: Después de recopilar datos, los catálogos ayudan a las organizaciones a identificar y eliminar activos de datos redundantes o duplicados y reducir los costos de almacenamiento.

¿Qué incluye un catálogo de datos?

Naturalmente, las siguientes preguntas suelen ser ¿cómo funciona un catálogo de datos y de qué está hecho? Primero, veamos qué información contiene. Un catálogo de datos consta de varios tipos de metadatos, que incluyen:

Componentes clave

1. Metadatos operativos: Esto también se conoce como metadatos de proceso. Incluye información sobre la ejecución de procesos y flujos de trabajo dentro del sistema. Los metadatos operativos a menudo incluyen marcas de tiempo, registros de ejecución, ID de transacciones, métricas de uso de recursos y ajustes de configuración del sistema. Proporciona un linaje de datos para permitir a los analistas realizar un seguimiento de la actualidad y relevancia de un activo de datos.
2. Metadatos técnicos: También llamados metadatos estructurales, este tipo de datos describe cómo se organizan los datos en un sistema. Incluye detalles como el formato, la estructura y las características de los elementos de datos, como tipos de datos, longitudes de campos, formatos, claves, índices, relaciones y ubicaciones de almacenamiento. Estos metadatos son esenciales para comprender si la manipulación de datos es necesaria antes del análisis.
3. Metadatos comerciales: Los metadatos empresariales proporcionan contexto empresarial y significado a los activos de datos, como su idoneidad para una tarea y su valor general. Por lo general, incluye definiciones de datos, reglas comerciales, propiedad de los datos, políticas de uso y términos del glosario comercial.

¿Cómo funciona un catálogo de datos?

Un catálogo de datos funciona recopilando, organizando y proporcionando acceso a metadatos sobre los activos de datos de una organización. Así es como funciona normalmente:

1. Ingestión de datos: Metadatos de diversas fuentes, como bases de datos, almacenes de datos, lagos de datos y archivos se ingiere en él.
2. Organización de metadatos: Los metadatos extraídos se organizan y almacenan dentro del catálogo. Esta funcionalidad incluye definiciones de datos, detalles de esquema, linaje de datos y estadísticas de uso.
3. Descubrimiento de datos: Los usuarios pueden buscar y explorar el repositorio para descubrir activos de datos relevantes en función de sus atributos de metadatos, palabras clave o etiquetas. Esta característica permite a los usuarios encontrar los datos que necesitan de forma rápida y eficiente.
4. Colaboración: Muchos catálogos ofrecen funciones para respaldar y fomentar la colaboración y el intercambio de conocimientos. Estas funciones pueden ser cualquier cosa, desde anotaciones y comentarios hasta calificaciones y reseñas.
5. Seguimiento del linaje de datos: rastrea el linaje de datos y muestra cómo se mueven y transforman a través de diferentes sistemas y procesos. Esta capacidad proporciona información sobre la procedencia de los datos y ayuda a los usuarios a comprender el origen y el impacto de los datos.
6. Gobierno de datos: Proporciona mecanismos para definir e implementar reglas de gobernanza que los administradores pueden utilizar para hacer cumplir las políticas y controles de gobernanza de datos, garantizando que los datos se gestionen y utilicen de conformidad con las políticas organizativas y los requisitos reglamentarios.

¿Cómo crear un catálogo de datos?

La creación de un catálogo implica varios pasos importantes.

1. Reunión de requisitos: El primer paso consiste en identificar las necesidades y objetivos de gestión de datos de la organización. Involucrar a las partes interesadas desde el principio simplifica el proceso de definir los requisitos y comprender por qué la organización necesita un repositorio centralizado para los activos de datos.
2. Descubrimiento de datos: El siguiente paso es identificar e inventariar todas las fuentes de datos dentro de la organización, incluidas las bases de datos, lagos de datos, archivos y aplicaciones, para comprender el alcance del catálogo de datos.
3. Recopilación de metadatos: A continuación, los usuarios recopilan metadatos de las fuentes de datos identificadas, incluidas definiciones, información de esquema y linaje de datos. Los metadatos también se pueden recopilar mediante curación manual en los casos en que los datos sean confidenciales o complejos.
4. Estandarización de metadatos: A continuación viene la estandarización y normalización de los metadatos recopilados. Implica definir estándares, asignaciones y taxonomías de metadatos para armonizar los atributos de los metadatos. Este paso garantiza la coherencia y la compatibilidad entre diferentes fuentes de datos.
5. Enriquecimiento de metadatos: esta parte implica mejorar los metadatos con información contextual adicional, como términos de glosario empresarial, clasificaciones de datos y políticas de uso de datos.
6. Almacenamiento de metadatos: Establecer un repositorio centralizado donde los usuarios puedan almacenar, organizar y acceder a los metadatos recopilados.
7. Población del catálogo de datos: A continuación, los usuarios completan el catálogo de datos con metadatos estandarizados y enriquecidos.
8. Acceso de usuarios y gobernanza: Luego, los administradores implementan políticas de gobierno de datos y definen controles de acceso y permisos para administrar los derechos de acceso y modificar el catálogo de datos.
9. Capacitación y adopción de usuarios: Los líderes de equipo también brindan capacitación y soporte a los usuarios para ayudarlos a comprender cómo navegar y utilizar el catálogo de datos de manera efectiva para sus tareas de análisis y gestión de datos. Fomentar la adopción por parte de los usuarios a través de esfuerzos de comunicación y divulgación.
10. Mantenimiento y actualizaciones continuas: Los administradores de datos actualizan y mantienen periódicamente el catálogo. Gestión continua de metadatos, perfil de datosy las actividades de evaluación de la calidad de los datos garantizan la exactitud y relevancia de la información catalogada.

Tener una estrategia eficaz de gobernanza de datos ayuda enormemente a implementar estos pasos. Dado que un catálogo de datos es parte de una estrategia de gobernanza más amplia, se necesita la aceptación de las partes interesadas, una recopilación de datos eficaz y alfabetización para que estos instrumentos funcionen.

Desafíos en la implementación de un catálogo de datos y cómo evitarlos

Los desafíos comunes al adoptar un catálogo de datos incluyen:

1. Silos de datos: Los datos pueden estar dispersos entre varios sistemas y departamentos, lo que lleva a silos de datos que dificultan la eficacia del catálogo de datos.
2. Cuestiones de calidad de datos: Los metadatos inexactos, incompletos o inconsistentes pueden socavar la usabilidad y confiabilidad del catálogo de datos.
3. Adopción de usuario: La falta de concientización, capacitación o valor percibido puede resultar en bajas tasas de adopción por parte de los usuarios, lo que limita el impacto del catálogo de datos en las prácticas de gestión de datos organizacionales.

BUENAS PRÁCTICAS

Para superar estos desafíos, los líderes de datos dentro de las empresas pueden:

1. Promover la recopilación de datos eficaz: Implementar procesos y tecnologías para integrar eficazmente datos de fuentes dispares, rompiendo silos de datos y proporcionando una vista unificada de los activos de datos de la organización.
2. Establecer altos estándares de calidad de datos: Definir y hacer cumplir estándares de calidad para garantizar que los metadatos en el catálogo de datos sean precisos, completos y consistentes. Implementar técnicas de limpieza y elaboración de perfiles de datos para identificar y abordar de manera proactiva calidad de los datos infertilidad
3. Proporcionar formación a los usuarios y crear una cultura de datos: Ofrezca programas integrales de capacitación, documentación y cree una cultura basada en datos para educar a los usuarios sobre los beneficios y capacidades de las medidas de gobernanza de datos. Resalte casos de uso reales e historias de éxito para demostrar el valor del catálogo de datos para mejorar la gestión de datos y los procesos de toma de decisiones. Además, involucrar a los usuarios en el proceso de diseño y desarrollo para garantizar que satisfaga sus necesidades y preferencias.

Casos de uso del catálogo de datos

Veamos algunos casos de uso en múltiples industrias:

Comprender el historial de un activo y mejorar el cumplimiento

Los responsables de cumplimiento pueden confiar en la capacidad de la organización. repositorio de datos para asegurar integridad de los datos. Al utilizar la función de linaje de datos, obtienen información invaluable sobre el origen, el movimiento y transformaciones de datos en sistemas y procesos dispares.

Los funcionarios pueden verificar la exactitud y confiabilidad de los informes y garantizar el cumplimiento de los requisitos reglamentarios. También pueden identificar vulnerabilidades potenciales, evaluar el impacto de las filtraciones de datos o fallas del sistema e implementar estrategias de mitigación de riesgos de manera efectiva.

Potenciar el análisis de autoservicio

En ciertos sectores que avanzan rápidamente, como el de la atención sanitaria, los investigadores médicos, los médicos y los administradores necesitan acceso oportuno a los datos para realizar diagnósticos y recomendaciones. A través de un catálogo de datos, pueden descubrir y acceder rápidamente a conjuntos de datos de atención médica, registros de pacientes y datos de ensayos clínicos seleccionados. Con capacidades de búsqueda intuitivas y metadatos detallados proporcionados por el catálogo de datos, los investigadores pueden encontrar rápidamente activos de datos relevantes en función de sus necesidades y objetivos de investigación.

Colaboración mejorada

Por lo general, varios equipos, incluidos marketing, ventas y finanzas, deben colaborar en una campaña. Al utilizar los datos almacenados en una ubicación central, los miembros de diferentes departamentos pueden acceder y compartir datos relevantes de los clientes, registros de transacciones e información demográfica en un solo lugar.

A medida que avanza el proyecto, los científicos de datos intervienen para analizar los conjuntos de datos compartidos. Aplican técnicas de análisis avanzadas para identificar patrones y tendencias en el comportamiento de los clientes. Luego trabajan con los equipos de marketing y ventas para desarrollar campañas de marketing específicas y promociones personalizadas basadas en los conocimientos derivados del análisis de datos.

Monetización de datos

Una empresa de telecomunicaciones puede utilizar su catálogo para identificar datos de uso de los clientes, incluidos registros de llamadas, patrones de uso de datos e información de ubicación. Una vez identificados, el equipo puede categorizar los datos del cliente en conjuntos de datos valiosos para su monetización. Al empaquetar y vender datos de clientes anónimos y agregados, la empresa proporciona información valiosa sobre el comportamiento, la demografía y los patrones de movilidad del consumidor.

Herramientas de catálogo de datos

Las herramientas del catálogo de datos son esenciales para respaldar e implementar una estrategia de gobernanza de datos. Las herramientas modernas tienen amplias funciones y, al mismo tiempo, son muy fáciles de configurar y usar. Sin embargo, no todas las herramientas son iguales y decidirse por una puede resultar complicado.

Por tanto, un software integral debería ofrecer las siguientes características clave:

1. Recopilación y gestión de metadatos: Esto incluye capacidades para recopilar metadatos de diversas fuentes de datos locales y en la nube, incluidas bases de datos, lagos de datos, archivos y aplicaciones.
2. Descubrimiento de datos: Funciones intuitivas de búsqueda y exploración para descubrir y explorar activos de datos basados ​​en atributos de metadatos, palabras clave, glosario empresarial o etiquetas.
3. Seguimiento del linaje de datos: Debería poder rastrear el linaje de datos, mostrando cómo movimientos de datos y se transforma a través de diferentes sistemas y procesos.
4. Aplicación de la gobernanza de datos: La solución debe implementar políticas y controles de gobernanza de datos, como clasificación de datos, controles de acceso y regulaciones de cumplimiento.
5. Automatización impulsada por IA: Una herramienta sólida puede automatizar tareas que van desde la ingesta de datos y el almacenamiento de metadatos hasta la creación de glosarios empresariales utilizando el poder de la IA. Los analistas también pueden utilizar la IA para proporcionar recomendaciones en las herramientas y capacidades de denominación automática.
6. Colaboración e intercambio: debería permitir a los usuarios colaborar y compartir conocimientos a través de un glosario empresarial, documentación, calificaciones y anotaciones sobre activos de datos.
7. Sólidas capacidades de integración: Integración con otras herramientas de análisis y gestión de datos, como integración de datosPlataformas de visualización, aprendizaje automático y visualización. También debería apoyar API REST para conectividad externa.
8. Seguridad y cumplimiento: funciones de seguridad integradas y controles de cumplimiento, incluido cifrado, enmascaramiento de datos y registro de auditoría.

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• Descubrimiento de datos,
• Enriquecimiento de datos,
• Perfiles de datos y un
• Glosario empresarial.

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