Qué es un Diccionario de Datos en Sistemas ERP

Si estás valorando implantar un ERP en tu empresa o acabas de empezar a trabajar con uno, es normal encontrarte con conceptos que suenan demasiado técnicos. En un sistema ERP, la base de datos es el “cerebro” del ERP: un lugar único donde se centraliza toda la información de la empresa. Los datos han ocupado un lugar fundamental en los últimos años en nuestra sociedad. Las nuevas tecnologías han permitido una globalización basada en el dato en la que todo lo que ocurre en el mundo está interconectado. Mediante sencillas técnicas es posible extraer de ellos un valor que resultaba inimaginable hace tan sólo algunos años.

Un diccionario de datos es una importante herramienta en la gestión y organización de bases de datos y sistemas de información. Actúa como un recurso centralizado que describe todos los datos utilizados en un sistema, asegurando que los desarrolladores, analistas y usuarios tengan una comprensión clara y uniforme de los elementos que forman parte de una base de datos. Sirve como la única fuente de verdad para entender qué significan los datos, dónde se encuentran y cómo están estructurados.

¿Qué es un Diccionario de Datos?

El término hace referencia a una herramienta que facilita la comprensión y gestión de la estructura de datos de un sistema. Funciona como un "manual" que describe cada elemento. Podríamos definirlo como un repositorio estructurado que documenta y describe los datos almacenados en una base de datos o sistema de información. El mismo incluye detalles como los nombres de las tablas, los campos de datos (atributos), los tipos de datos y las relaciones entre diferentes elementos de la base de datos.

A medida que las organizaciones crecen y adoptan arquitecturas de datos más complejas, un diccionario de datos se convierte en una herramienta esencial para reducir la confusión, mejorar la comunicación y respaldar los esfuerzos de calidad de los datos. Sin definiciones y documentación estandarizadas, los equipos pueden malinterpretar los campos de datos, aplicar suposiciones incorrectas o duplicar esfuerzos. Un diccionario de datos proporciona una única fuente de verdad que promueve la alineación entre departamentos y sistemas.

Importancia de su utilización

• Mantener la coherencia: En el uso de los datos a lo largo de un proyecto.
• Facilitar la comunicación: Entre desarrolladores, analistas y usuarios al proporcionar una referencia común.
• Documentar el sistema: Para futuros desarrollos, actualizaciones o migraciones.
• Mejora la Calidad de los Datos: Al definir claramente los tipos de datos, las restricciones y los valores permitidos, se reduce la posibilidad de errores o datos inconsistentes dentro del sistema.
• Ayuda en la Documentación y Auditoría: Un diccionario de datos bien documentado permite mejorar las auditorias y diferentes revisiones del sistema, lo cual es crucial en sectores como el financiero o el sanitario donde la integridad de los datos es fundamental.

Elementos Esenciales de un Diccionario de Datos

Un diccionario de datos se compone de varios elementos clave que describen de forma detallada cada aspecto de los datos que se almacenan. Los principales componentes incluyen:

1. Nombre de la Tabla: Indica el nombre de la tabla en la que se almacenan ciertos datos. En un sistema de bases de datos relacional, el nombre de la tabla es fundamental para organizar la información en diferentes conjuntos de datos. Por ejemplo, una tabla de "Clientes" podría contener toda la información relativa a los clientes de una empresa.
2. Campos o Atributos: Los campos (o atributos) son las columnas dentro de una tabla que describen las características de los datos almacenados. Cada campo tiene un nombre único dentro de su tabla y una definición clara de qué datos contiene. Los tipos de datos más comunes incluyen:
   • Texto: Para nombres, descripciones y otros datos alfanuméricos.
   • Numérico: Para almacenar números, como precios o cantidades.
   • Fecha/Hora: Para almacenar información temporal.
   • Booleano: Que almacena valores de verdadero/falso.

   El tipo de datos determina las operaciones que se pueden realizar con cada campo, como sumas para datos numéricos o concatenaciones para textos.

3. Descripción: Es una explicación breve del propósito de cada campo y tabla, que ayuda a los usuarios a comprender cómo se deben utilizar. Esto es importante para datos de tipo texto y numéricos, ya que garantiza que la información almacenada se mantenga consistente. Por ejemplo, un campo "Teléfono" podría tener una longitud máxima de 15 caracteres para incluir códigos de país y número.
4. Valores Permitidos (Restricciones o Validaciones): Define las restricciones y validaciones aplicables a un campo para garantizar la calidad y la coherencia de los datos. Estas restricciones pueden ser:
   • Valores obligatorios: Determina si un campo puede o no aceptar valores vacíos.
   • Valores únicos: Indica que no puede haber duplicados en ese campo, como un "ID de Cliente".
   • Listas de valores predefinidos: Por ejemplo, un campo de "Estado" que solo acepte valores como "Activo" o "Inactivo".
5. Relaciones: Describe cómo los diferentes elementos de datos se relacionan entre sí, especialmente en el contexto de bases de datos relacionales. Esto puede incluir:
   • Claves primarias: Identificadores únicos de cada registro en una tabla.
   • Claves foráneas: Que establecen una relación entre dos tablas, como la relación entre una tabla de "Pedidos" y "Clientes".

   Las relaciones son relevantes para poder definir cómo interactúan los diferentes conjuntos de datos dentro del sistema y mantener la integridad de la BBDD.

6. Ejemplos de Datos: Proporcionar ejemplos reales de los datos que se almacenarán en cada campo facilita el entendimiento y facilita su uso. Esto puede ser particularmente útil para los nuevos desarrolladores o analistas que trabajan con la base de datos.
7. Frecuencia de Actualización: Define con qué frecuencia se espera que los datos de un campo se actualicen. Esto es útil para identificar campos que deben mantenerse siempre actualizados, como un "Estado de Pedido" en un sistema de gestión de órdenes.

Diccionario de Datos vs. Glosario de Negocio vs. Catálogo de Datos

Es importante diferenciar el diccionario de datos de otros conceptos relacionados con la gestión de información:

Mientras que un glosario de negocio, o vocabulario de datos, trata de dar significado funcional a los indicadores o conceptos que se manejan de forma que se garantice que se hable el mismo lenguaje, abstrayéndose del mundo técnico. Un glosario empresarial define los conceptos y la terminología de la empresa en un lenguaje sencillo. Alinea a los departamentos en torno a definiciones compartidas de términos clave como "cliente", "factura" o "conversión".

Por otro lado, un diccionario de datos se centra en la estructura técnica de los datos. Incluye aspectos técnicos como el tipo de dato, formato, longitud, posibles valores que puede tomar e, incluso, transformaciones sufridas, sin olvidar la definición de cada campo. La documentación de estas transformaciones nos proporcionará automáticamente el linaje del dato, entendido como la trazabilidad a lo largo de su ciclo de vida. Estos metadatos ayudan a los usuarios a entender los datos desde el punto de vista técnico para poder explotarlos adecuadamente.

Por último, un catálogo de datos ofrece una visión más amplia del entorno de datos. Actúa como directorio para localizar la información y ponerla a disposición de los usuarios, proporcionando a todos los usuarios un único punto de referencia para el acceso a los mismos. A menudo combina elementos tanto de un diccionario de datos como de un glosario empresarial, junto con un contexto adicional como el linaje de los datos, los permisos de acceso y las métricas de uso.

Tipos de Diccionarios de Datos

Los diccionarios de datos pueden ser de dos tipos principales:

• Diccionario de datos activo: Un diccionario de datos activo está directamente conectado a la base de datos o al sistema de Administración de datos que describe. Se actualiza automáticamente cuando se realizan cambios en la estructura, como agregar una nueva tabla o modificar un campo. Esta conexión en tiempo real mantiene la precisión de los metadatos sin requerir actualizaciones manuales.
• Diccionario de datos pasivo: Por otro lado, un diccionario de datos pasivo se mantiene separado del sistema que documenta. Las actualizaciones deben ser implementadas manualmente por los administradores de datos siempre que se produzcan cambios en los sistemas de origen.

Un diccionario de datos bien estructurado facilita la vida a todos los que trabajan con datos.

Importancia de un Diccionario de Datos en el Desarrollo y Mantenimiento de Sistemas

La creación y el mantenimiento de un diccionario de datos es relevante para el éxito de cualquier proyecto de software que involucre bases de datos. Facilita la Comunicación: Al ofrecer un lenguaje común entre desarrolladores, analistas y usuarios del negocio, se evitan malentendidos sobre qué significan y cómo se utilizan los diferentes elementos de datos. Mejora la Calidad de los Datos: Al definir claramente los tipos de datos, las restricciones y los valores permitidos, se reduce la posibilidad de errores o datos inconsistentes dentro del sistema. Ayuda en la Documentación y Auditoría: Un diccionario de datos bien documentado permite mejorar las auditorias y diferentes revisiones del sistema, lo cual es crucial en sectores como el financiero o el sanitario donde la integridad de los datos es fundamental. Los diccionarios de datos ayudan a las organizaciones a administrar datos a medida al garantizar que todos hablen el mismo “idioma de datos”. Un diccionario de datos funciona capturando metadatos sobre los datos almacenados dentro de los sistemas.

Ejemplos de Buenas Prácticas

Cada conjunto de datos debería publicarse junto a su diccionario de datos que describa el contenido de cada columna. Por eso, cuando se publique un conjunto de datos abiertos, se debería publicar también una URL al documento que contenga su diccionario de datos, independientemente de su formato. Un ejemplo de una buena publicación de datos lo encontramos en este conjunto de datos publicado por el Instituto Nacional de Estadística (INE) y disponible en datos.gob.es, donde se indica “el número de personas entre 18 y 64 años de edad según idiomas maternos y no maternos más frecuentes que pueden usar, por características de los progenitores”. Para su interpretación, el INE aporta todos los detalles necesarios para su entendimiento en una URL, como las unidades de medida, las fuentes, periodo de validez, alcance y la metodología que sigue para la confección de estas encuestas. Además, proporciona nombres funcionales auto explicativos a cada columna para asegurar el entendimiento de su significado por parte de cualquier usuario ajeno al INE. Todo ello, permite al usuario conocer con certeza la información que descarga para su consumo, evitando malentendidos. Esta información se comparte en el apartado de “recursos relacionados”, pensado para este propósito.

Aunque este ejemplo pueda parecernos lógico, no es raro encontrar casos en el lado opuesto. En este caso, se ha optado por la publicación del diccionario de datos mediante un documento de texto que describe los campos, aunque existen multitud de formas de publicar los diccionarios. Puede realizarse siguiendo recomendaciones y estándares, como la antes mencionada por el W3C, mediante archivos de texto, como en este caso, o incluso, mediante plantillas de Excel customizadas por el propio publicador. Los datos abiertos nacen con el objetivo de facilitar la reutilización de la información para todo el mundo, pero para que dicho acceso sea realmente útil, no puede limitarse únicamente a la publicación de conjuntos de datos en bruto, sino que deben estar claramente documentados para un correcto tratamiento.