Contar con un catálogo de datos es fundamental para ordenar, documentar y hacer trazable toda la arquitectura de información de una empresa.
Sin esta base, es imposible garantizar que la data que alimenta los tableros, los modelos de inteligencia artificial y las decisiones sea confiable. A su vez, sin confiabilidad, el valor de cualquier iniciativa analítica se desmorona.
Datos dispersos en múltiples sistemas, equipos que duplican esfuerzos porque no saben que cierta información ya existe, analistas que no pueden responder con certeza de dónde viene un número… Aunque parece una cuestión lógica y de simple resolución, este problema es más común de lo que parece. La brecha entre quienes producen los datos y quienes los consumen tiene un costo real en términos de tiempo, recursos y oportunidades perdidas.
En este artículo, exploramos cómo el catálogo y el linaje de datos permiten auditar el flujo de información de extremo a extremo, y cómo una herramienta como el Trust Score de Qlik ayuda a medir y garantizar la calidad de la data antes de que llegue a quienes la necesitan.
¿Qué es un catálogo de datos y para qué sirve?
En las organizaciones, los datos recorren un camino largo y complejo: desde el sistema donde se generan hasta el tablero donde un analista toma decisiones. Sin visibilidad sobre ese recorrido, es imposible garantizar que la información sea confiable, detectar redundancias o saber quién accede a qué y con qué autorización.
El data catalog resuelve ese inconveniente. Es una herramienta que recopila, organiza y enriquece los metadatos de todas las fuentes de datos de una organización, conectándolas en una única plataforma de gobierno.
Mediante una amplia variedad de conectores con bases de datos, CRM, ERP, herramientas de BI, plataformas de integración y entornos de IA extrae automáticamente los metadatos de cada fuente y construye una vista unificada de toda la arquitectura de datos de la empresa.
Gracias a su implementación, es posible documentar la terminología y los KPI de la organización, definir políticas de acceso y tratamiento de datos, establecer métricas de calidad personalizadas y detectar redundancias.
Todo esto bajo controles de acceso estrictos que protegen los datos sensibles y evitan accesos no deseados, un aspecto crítico en un contexto en el cual las empresas enfrentan cada vez más exigencias regulatorias e institucionales.
Linaje de datos, o cómo saber de dónde viene cada dato y adónde va
Saber que un dato existe no es suficiente. La pregunta que realmente importa es: ¿cómo llegó hasta acá, qué transformaciones sufrió en el camino y en qué reportes o modelos se está usando? El linaje de datos responde este interrogante.
Permite rastrear el ciclo de vida completo de un dato, partiendo desde su origen en un sistema fuente —un CRM, un archivo CSV, un data lake en S3— hasta su consumo final en un tablero de Power BI, Tableau o Qlik.
Cada paso del recorrido queda registrado: qué tablas intervinieron, qué procesos de ETL se aplicaron, qué staging se realizó, qué reglas de negocio definieron su forma final.
Esto tiene aplicaciones concretas y de alto valor para los equipos de datos. Por ejemplo, si un analista detecta un problema en el nombre de un cliente en un tablero financiero, puede rastrear ese campo hacia atrás y ver que viene de una tabla de clientes, que a su vez se forma a partir de tres tablas más, que ingresan desde un sistema de cobros y desde un datalake, pasando por un proceso de staging en Talend y un data warehouse en Snowflake.
En minutos, se identifica el origen del error sin necesidad de revisar manualmente cada sistema involucrado.
El linaje también brinda la posibilidad de detectar datos que se generan pero nunca se consumen, como campos o tablas que existen en la arquitectura pero no alimentan ningún reporte ni modelo, generando un costo operativo sin retorno.
A la inversa, ayuda a identificar datos críticos que todavía no están siendo utilizados pero deberían estarlo. En ambos casos, la visibilidad que aporta el linaje es la base para tomar decisiones de arquitectura más inteligentes, concretar migraciones con confianza y reducir costos de mantenimiento IT.
Trust Score para calificar la salud de tu información
Contar con data catalogada y con linaje documentado es fundamental. No obstante, también es preciso saber si esos datos son precisos y están completos y actualizados. Allí es donde el Trust Score de Qlik entra en escena.
El sistema funciona a partir de dimensiones de calidad configurables que cada organización define según sus prioridades. Las dimensiones estándar son 7: validez, exhaustividad, disponibilidad, uso, vigencia, exactitud y diversidad. Para cada una, se establecen reglas de validación personalizadas.
A modo de ejemplo, para medir la exhaustividad de una tabla de clientes, se puede definir que un registro está completo si tiene nombre, email, domicilio y entidad laboral cargados. Para medir la exactitud, es posible definir una regla que verifique que la persona exista en el sistema de referencia.
Por otro lado, para medir la validez se puede establecer que el campo email cumpla con un formato válido de correo electrónico, mientras que para calcular la disponibilidad, existe la posibilidad de definir que la tabla y sus campos cuenten con descripciones y etiquetas documentadas, de modo que cualquier usuario pueda entender qué contienen sin necesidad de consultar a otro equipo.
Para medir el uso, se puede hacer un seguimiento de en cuántos tableros o flujos de datos se está consumiendo esa tabla de clientes, así como para calcular la vigencia, es posible fijar un umbral de actualización —por ejemplo, que la tabla no debe tener más de X horas de antigüedad para considerarse fiable—.
Finalmente, para medir la diversidad, se puede verificar que los registros de la tabla estén distribuidos de forma equilibrada entre sus distintos campos, sin que haya columnas sobre o subrepresentadas.
Cada dimensión recibe una puntuación propia, y el sistema las combina en una calificación compuesta que clasifica cada conjunto de datos en niveles de confiabilidad. Esta puntuación no es estática, sino que se actualiza periódicamente a medida que los datos cambian. A su vez, cuando un conjunto no supera el mínimo de calidad configurado, el sistema alerta y puede activar los procesos de corrección correspondientes.
Lo que hace especialmente útil al Trust Score es su integración con el catálogo y el linaje. Desde la plataforma, es posible ver el profiling de cada campo individual y visualizar en qué reportes o tableros se está usando ese campo. Así, es posible evaluar el impacto real de un problema de calidad antes de que llegue al analista que toma decisiones.
En un contexto donde los modelos de IA y machine learning dependen de la calidad de los datos con los que se entrenan, contar con una puntuación de confianza automatizada y auditable es una condición necesaria para que los proyectos analíticos entreguen resultados confiables.
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