Las organizaciones modernas se enfrentan al reto no solo de gestionar grandes volúmenes de datos, sino también de descubrir, comprender, confiar y activar esos datos para la toma de decisiones, los casos de uso y las iniciativas de IA/ML. Actian Data Intelligence Platform está diseñada para ayudar a las empresas a afrontar esos retos. Reúne metadatos, gobernanza, calidad de datos, contexto semántico y descubrimiento autoservicio en un entorno unificado.
Para usuarios avanzados, como ingenieros de datos, administradores de datos, arquitectos de análisis e ingenieros de operaciones de aprendizaje automático, esta guía ofrece información detallada sobre cómo aprovechar la plataforma de manera eficaz, incluyendo prácticas recomendadas, funciones avanzadas y consideraciones de arquitectura.
Por qué la plataforma es importante para los usuarios avanzados
A medida que los ecosistemas de datos se vuelven cada vez más complejos, a menudo abarcando múltiples nubes, híbridos, lagos de datos y almacenes de datosy entornos de streaming, las soluciones tradicionales, como los catálogos de datos o la gobernanza de datos, se quedan cortas.
Actian Data Intelligence Platform resuelve este problema de diversas maneras:
- Ofrece un catálogo de datos unificado, un servidor MCP (Model Context Protocol), un mercado de datos, gobernanza, seguimiento del linaje y observabilidad de los datos en una única solución.
- Apoyo a una gráfico de conocimiento federado e identificando relaciones semánticas entre activos de datos en distintos dominios.
- Diseñado para implementaciones híbridas/multinube y locales, reconociendo los entornos empresariales reales.
- Satisfacemos las necesidades de los usuarios avanzados ofreciendo API, escaneo y conectores, y automatización de metadatos y flujos de trabajo de gobernanza.
Lo que los usuarios avanzados deben tener en cuenta
Para satisfacer las necesidades de los usuarios avanzados, las capacidades clave incluyen:
- Garantizar el linaje de los datos, la capacidad de descubrimiento y la gobernanza en todos los conjuntos de datos.
- Incorporar la calidad y la observabilidad de los datos para comprender si estos son fiables antes de utilizarlos para análisis, IA, ML u otros casos de uso.
- Habilitar el autoservicio sin dejar de mantener la gobernanza y los controles de acceso, permitiendo a los usuarios sin conocimientos técnicos acceder y consumir datos sin infringir las políticas.
- Apoyo a la la preparación para la IA garantizando que los datos estén anotados, catalogados, comprendidos contextualmente y sean accesibles para los flujos de trabajo de IA/ML.
- Operar en un entorno distribuido, donde los dominios pueden poseer sus propios datos, pero la empresa sigue necesitando supervisión, coherencia y una «malla» semántica.
La plataforma ofrece todas estas capacidades, lo que la convierte en una potente solución para que los usuarios avanzados creen y operen inteligencia de datos a escala empresarial.
Diferenciadores clave de la plataforma
Las características avanzadas y diferenciadoras de la plataforma Actian incluyen:
- Productos de datos basados en contratos. Incorporación de políticas y contratos de datos en los productos de datos publicados, garantizando que la gobernanza esté integrada.
- Integración de la calidad y la observabilidad de los datos en tiempo real. Permite supervisar los datos desde su ingesta hasta su consumo.
- Compatibilidad con asistentes y agentes de IA. Soporte a través de datos fiables y preparados para IA y un servidor MCP.
Para los usuarios avanzados, aprovechar estas funciones es lo que convierte un catálogo de datos tradicional en un auténtico motor de inteligencia de datos empresarial.
Descripción general de la arquitectura y consideraciones de implementación
Antes de profundizar en las formas de utilizar la plataforma, es esencial comprender cómo encaja en la arquitectura general de la organización y cómo planificar la implementación y la incorporación para un uso avanzado.
Capas arquitectónicas
A alto nivel, se puede considerar que la plataforma de inteligencia de datos Actian tiene las siguientes capas:
- Ingesta y escaneo de metadatos. Los conectores, escáneres y API extraen metadatos de fuentes de datos como bases de datos, lagos de datos, herramientas de BI y aplicaciones. La plataforma admite más de 100 conectores.
- gráfico de conocimiento capa semántica. Los metadatos se ingestan y las relaciones se capturan en un modelo gráfico. Esto permite una semántica rica y capacidades de búsqueda.
- Catálogo de datos/mercado de datos. Esta capa orientada al usuario es donde se descubren los activos de datos, se publican los productos de datos , se procesan las solicitudes de acceso y se aplican las normas de gobernanza.
- Gobernanza, contratos, calidad y observabilidad. El marco subyacente garantiza que los datos se gestionen adecuadamente, se supervise la calidad, se realice un seguimiento del linaje y se apliquen las políticas.
- Capa de consumo y activación. Aquí es donde los usuarios empresariales, los analistas, los flujos de trabajo de ML y los agentes de IA acceden a los productos de datos seleccionados.
Consideraciones sobre la implementación y planificación del modelo
Los usuarios avanzados deben tener en cuenta la logística de implementación:
- Local frente a nube frente a híbrido. Actian Data Intelligence Platform es compatible con entornos híbridos, lo cual es importante cuando las fuentes de datos abarcan tanto entornos locales como basados en la nube.
- SaaS frente a autoalojado. Muchas organizaciones optan por la oferta SaaS. Sin embargo, para el cumplimiento estricto de la normativa o los flujos de trabajo de metadatos altamente personalizados, las organizaciones deben comprender si se requiere un alojamiento autohospedado o gestionado.
- Estrategia de conectores. Planifique todas las fuentes de datos, herramientas de BI y aplicaciones, y asegúrese de que los conectores y escáneres estén disponibles, o de que se creen conectores personalizados para respaldar la implementación.
- Organización de dominios (malla de datos estilo). Dado que la plataforma admite un gráfico de conocimiento federado gráfico de conocimiento subcatálogos de dominio, planifique cómo se alinearán los dominios de la organización. Determine quién es responsable de qué y cómo se produce el intercambio entre dominios.
- Procesos de gobernanza de metadatos. Los usuarios avanzados deben configurar programas de ingesta de metadatos, procedimientos de cambio de datos, estrategias de actualización de linaje y normas de nomenclatura/ontología.
- Rendimiento y escalabilidad. Si las organizaciones tienen activos de datos masivos, querrán supervisar los volúmenes de ingestión de metadatos, la complejidad de los gráficos, el rendimiento de las búsquedas y el rendimiento de las API.
- Seguridad y cumplimiento normativo. Dado que la gobernanza está integrada, los usuarios deben configurar el acceso basado en roles, el linaje a nivel de campo, la clasificación de la información de identificación personal (PII) y los registros de auditoría. Actian Data Intelligence Platform tiene el cumplimiento de GDPR/CCPA y otras normativas.
Hoja de ruta de implementación para usuarios avanzados
Aquí hay una hoja de ruta sugerida de 10 pasos adaptada para usuarios avanzados:
- Descubrimiento e inventario. Catalogar el patrimonio de datos. Enumerar las fuentes, los propietarios, las lagunas actuales en los metadatos y otra información relevante.
- Diseñar el modelo de metadatos y la ontología. Definir el glosario empresarial, la ontología, incluidos los términos y dominios, y gráfico de conocimiento .
- Instalar conectores y escáneres. Conecte fuentes de datos clave, como bases de datos, almacenes de datos, lakehouses y herramientas de BI.
- Ingestión inicial y creación de gráficos. Realice la ingesta inicial de datos y, a continuación, cree una vista canónica de los metadatos, las relaciones y el linaje.
- Publicar productos de datos iniciales. Definir productos de datos e incorporar contratos de gobernanza y metadatos de políticas.
- Habilite el descubrimiento y el autoservicio. Configure el mercado de datos, la interfaz de búsqueda y las funciones de los usuarios para usuarios empresariales y técnicos.
- Incorporar observabilidad. Conectar herramientas de calidad de datos y paneles de control, y configura alertas de calidad de datos.
- Implementación en dominios. Dado que el uso avanzado suele implicar escala, incorpore al equipo de dominios y a los enlaces de diseño de catálogos de datos federados.
- Integración con flujos de trabajo de ML/IA. Conecte el catálogo de datos a los procesos de ML y los asistentes de IA. Cree agentes automatizados que aprovechen los metadatos.
- Mantenimiento y mejora continuos. Supervisar el uso, analizar las búsquedas, actualizar la ontología y perfeccionar los contratos. Retirar los productos de datos cuando ya no sean necesarios.
Mejores prácticas para usuarios avanzados
Para sacar el máximo partido a la plataforma de inteligencia de datos Actian, los usuarios avanzados deben seguir estas cinco prácticas recomendadas:
1. Gobernanza por diseño
Incorpore la gobernanza y las políticas en el momento de la creación del conjunto de datos o la publicación del producto de datos, no cuando surjan problemas. Utilice contratos de datos y acuerdos de nivel de servicio (SLA) para establecer expectativas y automatizar su cumplimiento. Aproveche el linaje a nivel de campo, el etiquetado automatizado, como la clasificación de información de identificación personal (PII), y los registros de auditoría para respaldar el cumplimiento.
2. Metadatos y propiedad del dominio
Aplique medidas disciplinarias en torno a los metadatos, incluyendo convenciones de nomenclatura estandarizadas, definiciones de glosario y control de versiones. Permita que los equipos de dominio sean propietarios de sus subcatálogos, mientras que la gobernanza centralizada mantiene la supervisión. La plataforma de inteligencia de datos Actian admite el intercambio de datos entre pares entre dominios.
Evite los metadatos obsoletos o caducados programando actualizaciones, anunciando las actualizaciones de metadatos y retirando los activos inactivos.
3. Habilite el autoservicio, pero proteja el acceso.
Exponer el mercado de datos a los usuarios empresariales, pero implemente flujos de trabajo de solicitud de acceso, acceso basado en roles y políticas de seguridad entre bastidores. Eduque a los usuarios sobre cómo evaluar la calidad, el linaje y los metadatos de los datos antes de utilizar un activo de datos. Proporcione recomendaciones inteligentes o umbrales de calidad predeterminados.
Controle el uso, marque los activos que se utilizan con poca frecuencia y mejórelos o retírelos para evitar el desorden.
4. Supervisar el ciclo de vida y la calidad de los productos de datos.
Defina métricas para cada producto de datos, como el uso, la actualidad, la integridad, el número de accesos y el número de dependencias descendentes.
Utilice paneles de control que supervisen el estado de los productos de datos y el catálogo de datos en sí. Utilice alertas para el crecimiento de metadatos, la rotación de activos y la alta frecuencia de cambios de linaje, lo que puede indicar un riesgo. Realice revisiones periódicas de los productos de datos clave para ver si siguen siendo relevantes, si los propietarios están correctamente listados y si se siguen adecuadamente las políticas de gobernanza.
5. Integrar con ML/IA y DevOps
En el proceso de ML/IA, trate los productos de datos y los metadatos del catálogo como elementos de primera importancia. Utilice el servidor MCP para conectar los agentes de IA con los datos contextuales. Esto ayuda a evitar «alucinaciones» de los agentes o el uso incorrecto de los datos.
Automatice la ingesta de metadatos y las actualizaciones del catálogo como parte de los procesos de CI/CD. Para los usuarios avanzados que crean flujos de trabajo de ML, vincule los modelos con los productos de datos del catálogo de datos, de modo que, cuando los datos cambien, los usuarios puedan comprender de forma proactiva el impacto del modelo.
Medir el éxito y la rentabilidad
Para los usuarios avanzados, es importante cuantificar el impacto de la plataforma. A continuación se indican algunas formas de medir el éxito de la plataforma dentro de la organización:
Métricas clave a seguir
- Reducción del tiempo necesario para encontrar conjuntos de datos relevantes.
- Aumento de la reutilización de productos de datos o del número de usuarios empresariales que acceden a productos de datos.
- Aumento del número de productos de datos publicados y mantenidos con gobernanza.
- Aumento del número de incidentes de calidad detectados antes del consumo frente a los notificados posteriormente.
- Aumento del número de modelos de aprendizaje automático implementados con linaje de productos de datos y reducción de la tasa de fallos de los modelos.
- Cumplimiento normativo y preparación para auditorías, lo que se traduce en menos hallazgos de auditoría y un tiempo de presentación de informes más rápido.
- Valor empresarial, como ahorro de costes, obtención más rápida de información y aumento de los ingresos gracias a las iniciativas de IA.
Mejora continua
- Utilice el análisis del catálogo de datos para supervisar las tendencias de uso, como qué productos de datos están infrautilizados, qué dominios son más activos y dónde se producen los cuellos de botella.
- Solicite comentarios a los usuarios empresariales sobre la facilidad de búsqueda, la usabilidad y la riqueza de los metadatos.
- Revisar las políticas de gobernanza una o dos veces al año para garantizar que sigan siendo pertinentes.
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Para los usuarios avanzados, el valor de la plataforma Actian Data Intelligence no reside solo en la lista de características, sino también en cómo se integra en la arquitectura y los procesos de la organización. Ayuda con tareas complejas como la captura de metadatos, la aplicación de contratos, la vinculación del contexto empresarial con los activos de datos, el apoyo a la preparación para la IA y la habilitación del autoservicio.
La plataforma es potente. La clave de su éxito reside en un diseño bien pensado, una gestión disciplinada de los metadatos y la capacidad de permitir a los usuarios descubrir, confiar y activar datos a gran escala. Los equipos dedican menos tiempo a buscar datos y más tiempo a extraer valor de ellos.
Programe hoy mismo una demostración personalizada de la plataforma hoy mismo para ver cómo puede simplificar y acelerar los objetivos de datos e inteligencia artificial de una organización.
PREGUNTAS FRECUENTES
Un mercado de datos empresarial es una plataforma gobernada que conecta a productores y consumidores de datos, permitiendo la publicación, el descubrimiento, la concesión de licencias y la entrega segura de productos de datos curados, con API y conectores para integrar datos en flujos de trabajo de análisis e IA.
Revise la puntuación de calidad del proveedor, solicite conjuntos de datos de muestra y verifique la documentación del esquema. Muchas plataformas ofrecen pruebas para evaluar la calidad.
Priorice la gobernanza y la aplicación automatizada de políticas, la calidad de los datos y la verificación del linaje, la búsqueda intuitiva, la concesión de licencias y la facturación flexibles, y las integraciones analíticas/AI sin fisuras, además de la escalabilidad nativa en la nube y la automatización del cumplimiento normativo.
Entre los retos más comunes se encuentran el equilibrio entre privacidad y acceso, la integración de sistemas heredados, la ampliación de la infraestructura, la adopción y la gestión de la complejidad de las licencias.
Los mercados públicos ofrecen anuncios abiertos a cualquier comprador cualificado, mientras que las bolsas privadas restringen el acceso a los participantes invitados y suelen ofrecer acuerdos personalizados.
Los contratos de datos incorporan definiciones de esquemas y umbrales de calidad que los procesos CI/CD validan en cada versión, garantizando el cumplimiento.
Conecte la API del mercado a su canalización, introduzca definiciones de esquemas en el control de versiones y configure pruebas automatizadas para la calidad de los datos.
Verificar el contrato de datos del proveedor para la documentación de consentimiento y el registro de auditoría. Revisar las certificaciones de conformidad y los acuerdos de tratamiento de datos.
Combinan la investigación de proveedores, la elaboración automatizada de perfiles y la detección de anomalías, el seguimiento del linaje, los acuerdos de nivel de servicio y la supervisión continua del cumplimiento con registros de auditoría detallados e integración en sistemas de seguridad y gobernanza.
