Gobernanza de datos
12 términos en esta categoría.
- Data catalog: qué es y por qué es imprescindible al escalar datosUn data catalog es el inventario centralizado de los datos de la empresa: tablas, esquemas, propietarios, calidad y linaje. Funciones, herramientas y cuándo lo necesitas.
- Data contract: qué es y cómo evita romper pipelinesQué es un data contract (contrato de datos): acuerdo formal entre productores y consumidores de datos para evitar cambios incompatibles que rompan pipelines downstream.
- Data fabric: qué es, para qué sirve y diferencia con data meshData fabric es una arquitectura de datos que unifica el acceso y la gobernanza sobre fuentes distribuidas mediante metadatos activos. Definición, comparativa con data mesh y casos.
- Data lineage: qué es, para qué sirve y ejemplo prácticoData lineage es el seguimiento del recorrido y transformaciones que sufre un dato desde su origen hasta su uso final. Definición, niveles, herramientas y casos de uso.
- Data observability: qué es y cómo detectar problemas en tus datos antes de que impactenQué es data observability: capacidad de monitorizar la salud de los datos en tiempo real. Detecta anomalías, rotura de pipelines y drift antes de que lleguen a los dashboards.
- Data product: qué es, características y ejemplo prácticoUn data product es un activo de datos tratado con la disciplina de un producto: con dueño, contrato, SLA y consumidores. Definición, propiedades y diferencia con un dataset.
- Data Quality: qué es la calidad del dato y cómo medirlaData quality o calidad del dato mide en qué grado los datos son útiles para tomar decisiones. Dimensiones clave, herramientas y por qué importa en cada pipeline.
- Enmascaramiento de datos: qué es y cuándo no basta con anonimizarEl enmascaramiento sustituye datos sensibles por valores ficticios manteniendo el formato. Diferencias con anonimización y seudonimización, y técnicas habituales.
- Frescura de datos (data freshness): qué es y cómo se mideLa frescura de datos mide cuánto tiempo hace que un dato refleja la realidad. Cómo se mide, en qué se diferencia de la latencia y por qué condiciona a los KPI.
- Gobernanza de datos (data governance): qué es y por qué importaLa gobernanza de datos es el marco de políticas, roles y procesos que asegura que los datos sean fiables, seguros y usados de forma correcta. Pilares y para qué sirve.
- Master Data Management (MDM): qué es y para qué sirveEl Master Data Management (MDM) es la disciplina que crea una versión única y fiable de los datos maestros de una organización: clientes, productos, proveedores. Qué es y para qué sirve.
- SLA de datos: qué es y cómo se compromete la entrega de un datoUn SLA de datos es el compromiso formal sobre frescura, disponibilidad y calidad de una tabla. Qué contiene, en qué se diferencia de un SLO y cómo se mide.