Microsoft va a retirar Purview. No sustituyas una dependencia por otra.

El 12 de noviembre de 2026, Microsoft anunció que retirará Purview Data Governance, y que el soporte técnico finalizará el 12 de noviembre de 2027. Microsoft va a integrar el Catálogo Unificado, el Mapa de Datos y los flujos de trabajo de gobernanza en OneLake Catalog, incorporado directamente en Microsoft Fabric. Para las organizaciones que dependen de Purview, este cambio supone un plazo límite para migrar las capacidades de gobernanza críticas o, de lo contrario, se arriesgan a perder el soporte técnico para las herramientas y los procesos de los que dependen.

Gartner® publicó una primera reflexión sobre el anuncio ese mismo día, y su interpretación es clara: hay que considerar OneLake Catalog como una interfaz de descubrimiento de Fabric, no como una plataforma de gobernanza empresarial. 

Para las organizaciones que ya han adoptado Fabric como estándar, es posible que esa distinción no tenga mucha importancia. Sin embargo, para el grupo mucho más numeroso que utiliza Snowflake, Databricks, AWS, Google Cloud, Oracle, SAP y sistemas locales junto con Microsoft, esto cambia por completo el panorama.

¿Debería depender tu estrategia de gobernanza de datos de la hoja de ruta del único proveedor que aloja tu almacén de datos?

Tienes 12 meses para responder a eso de forma deliberada, no por defecto.

¿Qué está cambiando realmente?

La retirada de Microsoft afecta a:

• Catálogo unificado, que incluye glosarios empresariales, productos de datos y funciones de control de calidad de los datos
• Data Map y su gestión de metadatos
• Flujos de trabajo de gobernanza
• Gobernanza de datos de Azure Purview (clásica)

Microsoft Purview Data Security and Compliance sigue siendo compatible, incluidas las etiquetas de confidencialidad y la prevención de pérdida de datos.

El cambio más importante es de carácter arquitectónico. La gobernanza se está integrando en el entorno de almacenamiento y computación de Fabric, lo que simplifica la gestión de metadatos para los usuarios de Fabric. Sin embargo, es posible que las organizaciones que utilicen Snowflake, Databricks, AWS o sistemas locales necesiten integraciones adicionales, lo que podría limitar el alcance de la gobernanza.

El coste es otro factor a tener en cuenta. Aunque OneLake Catalog puede estar incluido en Fabric, las cargas de trabajo de gobernanza pueden consumir capacidad de cálculo compartida, lo que podría aumentar los costes.

Para las organizaciones que utilizan múltiples nubes, la disyuntiva es clara: la comodidad que ofrece una estructura nativa frente a la flexibilidad de una gobernanza independiente.

La verdadera pregunta: ¿qué parte de tus datos se encuentra realmente en Microsoft?

La mayoría de las grandes empresas no funcionan con una única plataforma. Las distintas unidades de negocio utilizan herramientas diferentes. Las adquisiciones aportan otras nuevas. La normativa dicta dónde deben almacenarse determinados datos. Y los agentes de IA necesitan ahora un contexto fiable extraído de todo ello a la vez, no solo de la parte que, por casualidad, se encuentra en Fabric.

Esta es precisamente la laguna: las empresas con entornos multicloud complejos que necesitan un seguimiento exhaustivo del linaje entre plataformas, glosarios empresariales consolidados o flujos de trabajo de gestión activos seguirán necesitando una capa de gobernanza de terceros, ya que la realidad a corto plazo de OneLake Catalog es la búsqueda centrada en Fabric, no la gobernanza a nivel de toda la empresa. Este cambio también sustituye la neutralidad de plataforma por el bloqueo en el ecosistema: las empresas multicloud se ven obligadas a elegir entre centralizar más cargas de trabajo en Fabric o mantener una capa de gobernanza independiente para evitar esa dependencia.

Tu arquitectura de gobernanza debería reflejar dónde se encuentran tus datos en la actualidad y hacia dónde se dirige la empresa con ellos, y no dónde preferiría un proveedor que estuvieran.

Cinco razones para elegir Independent Governance en lugar de otro catálogo de plataformas

1. Gestionar los datos allí donde se encuentren realmente

Un equipo financiero en Snowflake, un equipo de ingeniería en Databricks y un equipo empresarial en Power BI deberían trabajar a partir de las mismas definiciones empresariales y los mismos metadatos fiables, y no a partir de tres versiones unidas a posteriori. Una plataforma de gobernanza independiente proporciona a todos los equipos el mismo vocabulario, independientemente del motor en el que se almacenen los datos.

2. Deja de basar tu estrategia en la hoja de ruta de un único proveedor

Los clientes de Purview están replanteándose ahora sus catálogos, glosarios, flujos de trabajo y programas de calidad de datos por segunda vez desde el lanzamiento de esta plataforma. El consejo de Gartner para estos clientes es que no dejen que los costes irrecuperables frenen el progreso: revisen lo que tienen, decidan qué hay que conservar y evalúen alternativas independientes cuanto antes si OneLake Catalog no puede satisfacer sus necesidades ahora, y no cuando el plazo de soporte se reduzca. Una capa de gobernanza independiente significa que el próximo cambio en la hoja de ruta será la transición de otra persona, no la vuestra.

3. Mantén el contexto empresarial que ya has creado

Un catálogo no es una simple lista de tablas. Se trata de años de términos empresariales definidos, titularidad asignada, historial documentado y productos de datos certificados; es precisamente ese contexto, elaborado manualmente, el que el escaneo automatizado no puede reproducir sin más. Antes de decidirse por un sustituto, hay que definir con precisión cómo se exportará, asignará, validará y mantendrá actualizado ese contexto (glosarios, titularidad, historial, productos de datos y políticas) en el nuevo entorno.

4. Vincular la calidad de los datos a la gobernanza, y no solo a Fabric

Los clientes de Purview que utilicen sus funciones de calidad de datos no deben dar por sentado que las reglas, puntuaciones y monitores existentes se transfieran automáticamente. Decide ahora qué controles deben mantenerse tras la transición, cuáles deben mejorarse y cómo se mantendrá la supervisión durante la migración, especialmente en entornos híbridos, donde los problemas de calidad de datos suelen tener su origen en fases anteriores del proceso, fuera de Fabric por completo.

5. Crear una base para la IA basada en el contexto, no en una única plataforma

Los agentes de IA fallan cuando tienen acceso a datos sin el contexto necesario para utilizarlos correctamente: qué significa un término, qué conjunto de datos está autorizado, quién es su propietario y si es fiable. Los clientes de Actian afirman haber eliminado hasta el 60 % de los fallos de IA una vez que los datos de producción los datos de producción incluyen un contexto real, y no solo un esquema.

Ese contexto rara vez se limita a una sola plataforma. Un agente de IA que responda a una pregunta sobre ingresos podría necesitar datos financieros de un sistema, datos de clientes de otro y definiciones de las que se encarga un equipo distinto. Una capa independiente de metadatos y gobernanza garantiza que ese contexto esté disponible de forma coherente en todas las herramientas de IA y entornos de datos que utilices, no solo en los que aloja Microsoft.

Cinco medidas que los clientes de Purview deberían tomar ahora mismo

1. Revisa tus dependencias. Catálogos de inventario, glosarios, linaje, normas de calidad de los datos, flujos de trabajo y clasificaciones. Distingue lo que se puede volver a descubrir automáticamente de lo que constituye conocimiento empresarial recopilado manualmente.
2. Separa ya la seguridad del cumplimiento normativo. Esas capacidades no se ven afectadas y cuentan con soporte completo; aíslalas de los activos de gobernanza que se van a retirar para que nada se vea afectado por error durante la transición.
3. Analiza tu huella de datos real. ¿Qué volumen de datos se encuentra realmente en Fabric frente a Snowflake, Databricks, AWS, Google Cloud, Oracle, SAP y los sistemas locales, y hacia dónde se dirige esa huella?
4. Evalúa OneLake Catalog comparándolo con alternativas independientes en función de sus capacidades actuales, no de las promesas de su hoja de ruta. Compara el análisis multicloud, el linaje multiplataforma, los glosarios empresariales y la aplicación de políticas tal y como funcionan en la actualidad.
5. Calcula el coste total, no solo el de la licencia. Aquí existe un riesgo real: el análisis de gobernanza dentro de Fabric consume unidades de capacidad compartidas de Fabric, lo que puede entrar en conflicto con las actualizaciones de Power BI y los procesos ETL que ya se están ejecutando en esa capacidad. Tenlo en cuenta a la hora de calcular el coste antes de comprometerte.

Dónde encaja Actian

La solución adecuada para sustituir a Purview debería ofrecer a las organizaciones la flexibilidad necesaria para gestionar los datos en distintos entornos, preservar el contexto empresarial y dar respuesta a los requisitos de la inteligencia artificial sin obligarlas a consolidar sus inversiones en tecnología. 

La Plataforma de inteligencia de datos de Actian no es otra solución más que te ata a un proveedor. Es una plataforma de gestión de datos modulable, posicionada como la plataforma contextual para una IA de confianza, basada en tres compromisos: 

1. Descubre: un « gráfico de conocimiento » federado que abarca todas las nubes, los sistemas heredados y los catálogos de terceros, y que puede actuar como un catálogo de catálogos, de modo que el contexto abarca toda la empresa en lugar de limitarse a una sola herramienta. 
2. Confianza: una gobernanza expresada como contratos de datos ejecutables basados en estándares abiertos (ODCS y ODPS) y que se aplican en tiempo de ejecución, con una observabilidad que mide la calidad de forma continua en lugar de hacerlo en la fase de diseño. 
3. Activar: un contexto regulado que se pone a disposición de analistas, aplicaciones y agentes de IA a través de protocolos abiertos, como MCP y A2A. 

Cada funcionalidad se ofrece de forma modular, por lo que puedes ir añadiendo elementos según los necesites, en lugar de comprometerte con un paquete completo desde el primer día. Ese es el mismo principio con el que comenzaba este blog: la gobernanza debe adaptarse a tu arquitectura, y no al revés.

En la práctica, esto se traduce en lo siguiente: 

• Diseño modular: empieza con una función, ya sea el catálogo o la observabilidad, e incorpora progresivamente la gobernanza, la calidad de los datos o la preparación para la IA a medida que aumenten los requisitos. No es necesario adquirir una plataforma completa para cumplir con un plazo de Purview.
• Un metamodelo flexible: los conectores activos recopilan metadatos de dominios distribuidos sin centralizar los datos en sí.  BPCE aprovechó esa misma flexibilidad para conectar de forma nativa 30 plataformas individuales, sustituyendo el middleware de terceros que requería un catálogo más rígido.
• Intercambio bidireccional de metadatos, no una sustitución total: una capa semántica federada sincroniza la gobernanza, el linaje y las políticas en Snowflake, Databricks, Fabric, entornos locales o SaaS, sin necesidad de reconstruir primero su pila en torno a Actian.
• Gobernanza integrada en el producto de datos: los productos de datos ponen en práctica los contratos de datos, el linaje y las señales de confianza en tiempo de ejecución, por lo que la gobernanza forma parte del producto desde el primer día.
• Contexto regulado para la IA: los agentes de IA pueden acceder a los mismos metadatos modulares y definiciones empresariales a través de una plataforma de datos de IA ( gráfico de conocimiento ) diseñada para proporcionar rápidamente un contexto de IA. 

Gracias a Actian, el Grupo Generali gestiona más de 11 000 conjuntos de datos y 300 000 campos en más de 50 países desde una misma plataforma. France Travail ha catalogado 20 000 conjuntos de datos y 30 000 definiciones de glosario, y ahora cuenta con 1 000 usuarios activos semanales con un índice de satisfacción del 77 %. Nada de esto ha requerido la estandarización en una única nube.

La implementación tampoco requiere un contrato de servicios de entre nueve y 18 meses: los clientes de Actian suelen poner en marcha el sistema en unas seis semanas utilizando más de 75 conectores automatizados.

Las organizaciones pueden seguir utilizando las tecnologías de Microsoft siempre que resulte conveniente, al tiempo que aplican una estrategia de gobernanza diseñada para funcionar también en el resto de la pila tecnológica.

12 meses para migrar. Una oportunidad para tomar una decisión diferente. 

La decisión de Microsoft obliga a tomar una decisión tecnológica en el plazo de un año, ya sea de forma deliberada o por defecto. Para las organizaciones que ya están totalmente integradas en Fabric, OneLake Catalog puede ser la opción más sencilla. Para el grupo mucho más amplio que gestiona datos en múltiples nubes, unidades de negocio y plataformas, este es el momento de elegir un modelo de gobernanza que no vuelva a crear, de forma encubierta, la misma dependencia bajo un nombre diferente.

Antes de decidirte por otro catálogo específico para una plataforma, hazte la pregunta que realmente importa: ¿te ofrece esta arquitectura la libertad de elegir cuál será el siguiente paso?

Habla con un experto en inteligencia de datos para planificar tu migración a Purview, o descubre la plataforma de inteligencia de datos de Actian para descubrir cómo gestiona los datos en todos los entornos que utilices. 

Acerca del autor

Acerca de Thaise Skogstad

Thaise Skogstad es directora de marketing de producto en Actian, donde dirige el marketing de la plataforma de inteligencia de datos. Aporta su experiencia en marketing de producto, gestión de datos, análisis e inteligencia artificial, adquirida en sus puestos anteriores en Great Expectations, data.world, Anaconda y 3M. Su labor se centra en ayudar a las empresas a aprovechar los datos y el análisis para generar un impacto positivo en el negocio.