01 La IA automatiza la clasificación de datos.Actualmente, las empresas generan más metadatos de los que sus equipos pueden etiquetar manualmente. Las herramientas de catalogación de datos más recientes pueden escanear los datos automáticamente, marcar la información confidencial, rastrear su origen y ayudar a los empleados a encontrar los conjuntos de datos correctos con mayor rapidez. Esto reduce el trabajo manual y permite que los equipos se centren en tareas que requieren criterio humano, como resolver dudas sobre la propiedad o comprender el contexto empresarial.En mayo de 2026, Informatica lanzó nuevas herramientas de gestión de datos, incluidos agentes autónomos y un catálogo combinado de agentes y contexto, para proporcionar datos fiables a los sistemas de IA.
01 Un mayor número de ubicaciones de datos dificulta el mantenimiento de la confianza.A medida que las empresas almacenan datos en más cuentas en la nube, bases de datos y aplicaciones, resulta más difícil rastrear qué datos existen, quién los posee y si son precisos. Este problema se agrava ahora que las herramientas de IA dependen de datos fiables para funcionar correctamente. Por ello, cada vez más organizaciones consideran el catálogo de datos como una parte esencial de su estrategia de datos, no como un complemento opcional.
01 Conectar todo requiere tiempo y esfuerzo.La mayoría de las empresas almacenan datos en múltiples bases de datos, herramientas de software y sistemas antiguos que no fueron diseñados para funcionar conjuntamente. Configurar un catálogo para todo esto requiere conexiones personalizadas, extracción de datos y reglas de clasificación. Este trabajo se incrementa a medida que se añaden más fuentes de datos. La inconsistencia en la nomenclatura entre los equipos y la escasez de personal cualificado también ralentizan el proceso, especialmente para las empresas que utilizan varios proveedores de servicios en la nube.
01 Ahora más personas pueden usar catálogos de datos.Las nuevas herramientas permiten a los empleados sin conocimientos técnicos buscar datos mediante lenguaje natural, sin necesidad de la ayuda de un equipo de datos. Esto significa que más personas en toda la empresa pueden usar el catálogo, no solo los especialistas en datos. Los proveedores también se están expandiendo a áreas relacionadas, como la verificación de la calidad de los datos y la gestión de datos, convirtiendo los catálogos en plataformas más completas.
01 Mantener la precisión de los catálogos de datos a lo largo del tiempo.Los datos, los sistemas y los modelos de IA cambian con frecuencia, por lo que un catálogo necesita actualizaciones periódicas para seguir siendo útil. Los datos de propiedad desactualizados o las descripciones de datos incorrectas pueden causar más daño que no tener ninguna información.
Junio de 2026:Alation amplió las capacidades de su plataforma de inteligencia de datos mejorando las funciones del catálogo de datos impulsado por IA, incluyendo una mejor detección de datos, automatización de la gobernanza y soluciones de gestión de datos empresariales para ayudar a las organizaciones a adoptar la IA generativa.
Mayo de 2026:Collibra amplió su plataforma de inteligencia de datos mediante avances en la gobernanza de la IA, la gestión de metadatos y las capacidades de catálogo de datos. La empresa se centró en ayudar a las empresas a mejorar la accesibilidad a los datos, el cumplimiento normativo y la adopción de una IA confiable.
Abril de 2026:Informatica amplió su plataforma Intelligent Data Management Cloud con capacidades mejoradas de gestión de metadatos y catálogo de datos basadas en IA. Las actualizaciones se centraron en mejorar la gobernanza de datos empresariales, la calidad de los datos y la automatización en entornos de nube híbrida.
Enero de 2026:Microsoft amplió su ecosistema de gobernanza de datos mediante mejoras en Microsoft Purview, fortaleciendo las capacidades de catalogación de datos, gestión de metadatos y cumplimiento normativo en entornos de datos empresariales y en la nube.