Ericsson integró Dataplex Universal Catalog de Google Cloud para ordenar su arquitectura de datos y con ello sea confiable y trazable, que soporte sus operaciones globales. Con más de 710 000 sitios conectados, la compañía necesitaba un marco unificado de data governance (gobernanza de datos) capaz de medir la calidad de los datos y automatizar procesos críticos.
Entendamos que cada sitio puede ser una torre, una estación base o un centro de monitoreo. Bajo esta dinámica, la firma sueca usa la plataforma de Google para administrar la data de cada sitio, no así para gestionar los equipos en sí.
En el ámbito de las telecomunicaciones, Dataplex puede entenderse como un sistema que organiza los planos de información que surgen desde cada sitio operativo de Ericsson, asegurando que los datos sigan rutas claras y mantengan coherencia en toda la red.
- Garantiza que cada conjunto de datos tenga origen y trazabilidad verificable.
- Unifica criterios mediante un glosario empresarial común.
- Automatiza controles de calidad y genera alertas ante inconsistencias.
En resumen, Ericsson usa la Dataplex desde su unidad de Managed Services para mantener integridad y trazabilidad en toda su red global.
Un enfoque integral de gobernanza de datos que Google Cloud ofrece vía Dataplex a Ericsson
Dataplex permitió a Ericsson crear un Enterprise Glossary (glosario empresarial) que unifica definiciones y evita inconsistencias entre equipos. A través del data lineage (linaje de datos), la empresa puede rastrear el origen y la transformación de cada dato, incluso a nivel de columna.
El data lineage (linaje de datos), en este contexto, es la documentación detallada del camino que recorren los datos desde su origen hasta su uso final, incluyendo todos los sistemas por los que pasan y las transformaciones que sufren a lo largo del proceso. Y a nivel de columna, se refiere a que se puede rastrear el recorrido, las transformaciones y el origen específico de cada columna dentro de una tabla, no solo de la tabla completa.
Este control se complementa con metadata tagging (etiquetado de metadatos) automático, clasificación de sensibilidad y gestión de retención. William McCann Murphy, Head of Data Authority en Ericsson, resumió el objetivo del proyecto:
“Queríamos crear un lenguaje común dentro de la organización, de modo que todos comprendan el significado exacto de cada término de negocio y puedan confiar en los datos que usan”.
William McCann Murphy, Head of Data Authority en Ericsson
Dataplex también incluye data quality rules (reglas de calidad de datos) que generan alertas ante desviaciones. Cada incidente de calidad se trata mediante el mismo sistema de incident management (gestión de incidentes) usado para operaciones de red, con indicadores KQI (indicadores clave de calidad) que miden confiabilidad y consistencia.
Modelo Operativo de Datos (Data Operating Model) de Ericsson
Ericsson complementa su implementación de Dataplex con un Modelo Operativo de Datos (Data Operating Model) que define cómo se gestionan los flujos de información, las responsabilidades y las tecnologías asociadas. Este modelo traduce la estrategia de datos en acciones concretas y medibles dentro de la organización.
La estructura del modelo considera seis componentes clave:
- Enterprise Data Architecture (arquitectura empresarial de datos): gestiona el flujo de información, el modelado de datos y las mejores prácticas desde la recopilación hasta el consumo.
- Technology & Tools (tecnología y herramientas): abarca el business glossary (glosario empresarial), la gestión de metadatos, el modelado y la calidad de datos.
- Roles & Responsibilities (roles y responsabilidades): define funciones para gobernar el ciclo de vida de los datos y su correcta administración.
- Data & Model Assurance (aseguramiento de datos y modelos): supervisa las data pipelines (tuberías o flujos de procesamiento de datos), la observabilidad y la calidad de datos.
- Governance (gobernanza): asegura cumplimiento normativo, gestión de riesgos y auditorías.
- Processes (procesos): cubre la gobernanza, calidad y consentimiento de los datos.
La gráfica que acompaña este esquema resume visualmente la relación entre estos elementos, con el Data Operating Model al centro, actuando como núcleo de coordinación entre arquitectura, herramientas, roles y gobernanza.
La compañía proyecta una evolución hacia arquitecturas data fabric (tejido de datos) y data mesh (malla de datos), que distribuyen la gestión sin perder coherencia global. El resultado es una infraestructura donde la integridad de los datos se mide, se audita y se convierte en un valor operativo tangible.
