Glosario de negocio
Un glosario curado de términos de negocio con definiciones, responsables, sinónimos y vínculos a los elementos de datos críticos, aprobado mediante un flujo de trabajo ágil.
CAT · Catálogo de datos y metadatos
Un catálogo que se usa, no solo se alimenta
Diseñamos e implantamos catálogos de datos que conectan el significado de negocio con la realidad técnica (glosario, modelo de metadatos y linaje) e impulsamos la adopción que los convierte en herramientas de uso diario.
El reto
Los proyectos de catálogo suelen entregar una herramienta bien poblada que nadie abre. El valor procede de la curación, la integración y la adopción, no del volumen de ingesta.
- Millones de activos recopilados, pero sin definiciones acordadas para los términos que la gente busca.
- El linaje se detiene en el límite del almacén de datos, por lo que no puede responder de extremo a extremo a las preguntas regulatorias.
- El modelo de metadatos se configuró por defecto y no refleja sus dominios ni sus responsabilidades.
- Los analistas siguen preguntando a sus compañeros dónde están los datos porque no confían en el catálogo.
Qué ofrecemos
Catálogo de datos y metadatos
Modelo de metadatos
Un metamodelo operativo (tipos de activos, relaciones, atributos y dominios) diseñado en torno a sus funciones de gobierno y sus necesidades de información.
Linaje técnico
Linaje automatizado y enlazado desde los sistemas de origen, a través de los flujos de datos, hasta los informes, con vistas de linaje de negocio para usuarios no técnicos.
Marketplace de datos
Una experiencia de compra para productos de datos certificados, con solicitudes de acceso, condiciones de uso e indicadores de calidad visibles antes de utilizarlos.
Recopilación e integración
Configuración de escáneres para bases de datos, herramientas de BI, ETL y plataformas en la nube, priorizada por valor y no por cobertura como fin en sí mismo.
Programa de adopción
Optimización de las búsquedas, enlaces integrados en las herramientas de BI, itinerarios formativos y analítica de uso para aumentar mes a mes los usuarios activos.
Resultados medibles
Resultados medibles
80 %
de cobertura de linaje de los informes regulatorios en los dos primeros ciclos de entrega
3x
de crecimiento en usuarios activos mensuales del catálogo tras un programa de adopción
Minutos
en lugar de días para responder a «¿de dónde sale esta cifra?»
Caso práctico relacionado · Proyecto ilustrativo
From shelfware to a catalogue analysts rely on
3.4x
growth in active catalogue users
A platform health check and adoption programme revived a stalled catalogue investment and connected it to investment data products.
Leer el caso prácticoFAQ
Preguntas frecuentes
¿Qué diferencia hay entre un glosario de negocio y un diccionario de datos?
Un glosario de negocio define conceptos en lenguaje de negocio y asigna responsables. Un diccionario de datos describe columnas y tablas físicas. Un buen catálogo vincula ambos para que los usuarios puedan pasar del significado a la ubicación.
¿Cuánto linaje de datos necesitamos?
El suficiente para responder a las preguntas que conllevan riesgo: normalmente, linaje de extremo a extremo de los elementos de datos críticos que alimentan los informes regulatorios y financieros. Al principio, rara vez compensa el coste de documentar el linaje de todo el entorno.
¿Qué plataforma de catálogo de datos deberíamos elegir?
Depende de su entorno tecnológico, de su madurez en gobierno y de su presupuesto. Realizamos selecciones independientes de cualquier proveedor entre Collibra, Alation, Microsoft Purview, Informatica, Databricks Unity Catalog y otras.
¿Cómo impulsan la adopción del catálogo?
Curando primero los términos más buscados, integrando enlaces al catálogo allí donde la gente ya trabaja, certificando los activos fiables y siguiendo el uso activo como KPI del programa.
¿Puede un catálogo respaldar un enfoque de data mesh o de productos de datos?
Sí. Una capa de marketplace que expone productos de datos certificados, con responsables, contratos e indicadores de calidad, es una de las formas más eficaces de poner en práctica los principios de data mesh.
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