El catálogo de datos empresarial
En este avance de O’Reilly, Ole Olesen-Bagneux analiza cómo están evolucionando los catálogos de datos empresariales en la era de la inteligencia artificial.
Durante décadas, los motores de búsqueda han transformado la forma en que las personas encuentran información en la web. Hoy en día, la inteligencia artificial está transformando la forma en que las organizaciones buscan y utilizan los datos empresariales. Los catálogos de datos ya no son solo sistemas de búsqueda y gestión. Ahora proporcionan metadatos esenciales y contexto semántico para los sistemas modernos de inteligencia artificial.
Basándose en la gestión de datos y en la biblioteconomía y la documentación, este libro analiza cómo los metadatos, las ontologías empresariales, los grafos de conocimiento, el linaje y la gobernanza ayudan a las organizaciones a mejorar la búsqueda empresarial, el descubrimiento de datos y la explicabilidad de la inteligencia artificial.
La inteligencia artificial cambia la forma en que se buscan y se interpretan los datos empresariales.
La búsqueda empresarial tradicional se centraba en localizar conjuntos de datos, documentos y paneles de control. Los sistemas de inteligencia artificial plantean un reto diferente: requieren una comprensión contextual.
Los modelos de lenguaje a gran escala y los sistemas de inteligencia artificial dependen de los metadatos, la gobernanza, el linaje y las ontologías para recuperar e interpretar la información con precisión.
Este libro analiza cómo los catálogos de datos modernos están evolucionando hacia sistemas semánticos que facilitan tanto la búsqueda por parte de los usuarios como la recuperación basada en la inteligencia artificial. En lugar de considerar los metadatos como documentación pasiva, *The Enterprise Data Catalog*, 2.ª edición, muestra cómo los metadatos se convierten en un contexto activo para los sistemas de inteligencia artificial y la búsqueda a nivel de toda la empresa.
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Sobre el libro
La mayoría de las organizaciones siguen considerando los catálogos de datos principalmente como herramientas de búsqueda, gobernanza o cumplimiento normativo. Sin embargo, los sistemas de inteligencia artificial plantean un reto diferente: requieren una comprensión contextual.
Este libro analiza cómo los metadatos, las ontologías, los grafos de conocimiento, el linaje, la gobernanza y las arquitecturas semánticas ayudan a las empresas a mejorar la explicabilidad, la detección, la precisión y la confianza en la IA. Además, examina cómo los estándares y enfoques modernos están transformando la forma en que los sistemas de IA interactúan con los datos empresariales.
En lugar de centrarse en un único proveedor o conjunto de tecnologías, el libro es independiente de cualquier tecnología concreta y presenta patrones y principios arquitectónicos prácticos para crear arquitecturas escalables de metadatos y gobernanza para la IA.
«El catálogo de datos ya no es solo un sistema para buscar datos, sino que se está convirtiendo en una fuente de contexto para la IA».
— Ole Olesen-Bagneux
Vicepresidente y evangelista jefe de Actian
Qué hay dentro
Capítulos publicados anticipadamente
Prólogo
Capítulo 1: Introducción a los catálogos de datos
Capítulo 2: Organizar los datos: diseñar una arquitectura sólida para la búsqueda
Capítulo 3: Búsqueda de datos: conceptos, características, mecanismos y patrones
Capítulo 4: Búsqueda de patrones en los datos
Los capítulos adicionales se irán publicando progresivamente a través de O’Reilly Early Release.
Próximamente
Capítulo 5: Acceder a los datos y observarlos
Capítulo 6: Capacitar a los usuarios finales e involucrar a las partes interesadas
Capítulo 7: Dominios de datos
Capítulo 8: Arquitectura de datos, proveedores y consumidores
Capítulo 9: Productos de datos y contratos de datos
Capítulo 10: Gestionar los datos: mejorar la gestión del ciclo de vida
Capítulo 11: El catálogo de datos es ahora una fuente en sí mismo
Capítulo 12: El patrón LLM + KG
Capítulo 13: Estándares e IA
Lo que aprenderá
✔️ Cómo los metadatos aportan contexto a los sistemas de IA
✔️ Cómo los catálogos de datos modernos facilitan el descubrimiento, la gobernanza y los casos de uso de la IA
✔️ Por qué los grafos de conocimiento y las ontologías mejoran el contexto y la explicabilidad de la IA
✔️ Cómo el linaje, la observabilidad y la gobernanza respaldan los sistemas de IA fiables
✔️ Cómo interactúan las arquitecturas MCP y agenticas con los metadatos empresariales
✔️ Por qué los sistemas de IA requieren un contexto empresarial semántico, y no solo acceso a datos sin procesar
✔️ Cómo pueden las organizaciones aprovechar los grafos de conocimiento de los catálogos de datos para casos de uso de IA
¿A quién va dirigido este libro?
- Ingenieros de datos
- Científicos de datos y analistas de datos
- Profesionales de la gestión y la gobernanza de datos
- Directores de datos (CDO)
- Directores de Datos e Inteligencia Artificial (CDAIO)
- Directores de Seguridad de la Información (CISO)
- Delegados de Protección de Datos (DPO)
Sobre la autora
Ole Olesen-Bagneux
VP, Evangelista Jefe, Actian
Ole Olesen-Bagneux es un líder de opinión reconocido a nivel mundial en el ámbito de la gestión de metadatos y la arquitectura de datos empresariales. Como vicepresidente y evangelista jefe de Actian, impulsa la concienciación del sector y la adopción de enfoques modernos en materia de inteligencia de datos, búsqueda empresarial y gobernanza.
Ole, un autor de reconocido prestigio, es autor de *The Enterprise Data Catalog* (O’Reilly, 2023). Recientemente ha publicado *Fundamentals of Metadata Management* (O’Reilly, 2025), en el que presenta una novedosa arquitectura de metadatos conocida como «Meta Grid». Doctor en Biblioteconomía y Documentación por la Universidad de Copenhague, aporta una perspectiva única que tiende un puente entre la ciencia de la información tradicional y la gestión moderna de datos.
Su experiencia en el sector incluye puestos de responsabilidad en arquitectura empresarial y estrategia de datos en importantes empresas farmacéuticas, como Novo Nordisk. A Ole le apasionan las arquitecturas de metadatos escalables, los grafos de conocimiento y ayudar a las organizaciones a que sus datos sean realmente accesibles y utilizables.
