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Continuando con esta serie de post (ver 1 y 2), quisiera tratar aquí un punto que a mí personalmente me echa bastante para atrás en general, pero que no quita para que sea una cuestión de enorme importancia para la calidad de datos, y estos son la definición y mantenimiento de diccionarios de datos.

Puestos a diseñar un proyecto de calidad de datos, la definición de los metadatos serían eso, los planos sobre los que luego se edificará lo demás. Lo que pasa es que es una tarea árdua y notablemente desagradecida, ya que unificar tipos de datos entre modelos que serán heterogéneos, que llevan años de una determinada forma y que hay que cambiar, que requieren de la intervención de otros equipos no directamente implicados en el proyecto (pero que mantienen esta o aquella aplicación donde se emplean o recogen los datos) para que, después de todo el esfuerzo, el entregable sea ninguno, pues oye, no es algo como para entusiasmarse si a uno le encomiendan pilotar este cometido. Por el contrario, una vez que existe, es algo de un gran valor que facilita y agiliza mucho todos los desarrollos posteriores, donde ya no habrá que pensar tanto a la hora de modelar, y además es muy posible que por el camino se haya dotado a la organización de un conjunto de servicios que se ocupen de unificar, por ejemplo, el alta de un usuario, y que ya contendrán todas las verificaciones de calidad de datos que queremos imponer. Y eso por mencionar aspectos ajenos a la propia calidad de la información en sí. Sin un diccionario de datos, la definición, implantación y seguimiento del éxito de las políticas que se van implantando es mucho más complicado.

El problema es, por tanto, quién le pone el cascabel al gato. Si te ha tocado en suerte, bueno, herramientas hay. Tenemos Master Data Services, que es la que viene de serie con SQL Server desde hace un par de versiones, pero igual que esa otro montón de ellas, ya que es un nicho de negocio que viene de antaño y que ha dado lugar a que numerosas compañías traten de cubrirlo. Pero no te engañes, son herramientas, no resolverán ninguno de los problemas importantes que deben afrontarse, que son, por citar algunos:

  1. Definir las características de cada atributo de cada entidad existente.
  2. Asignar cada campo de cada tabla a uno de esos atributos definidos.
  3. Implantar el diccionario en los nuevos desarrollos (fácil) y en los existentes (muuuuuy difícil).
  4. Mantener actualizado el diccionario.

Las herramientas te dan las vías de actualización, mantenimiento, incluso te pueden ayudar a propagar los cambios. Y eso sí, una vez que existe, todo es mucho más llevadero.

Como referencia final, dejo un par de enlaces más sobre MDS:

  1. Blog del equipo de desarrollo: http://blogs.msdn.com/b/mds/
  2. Zona de aprendizaje: http://msdn.microsoft.com/en-us/sqlserver/ff943581.aspx

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