Preguntas frecuentes sobre Knowledge Catalog

En este documento, se responden las preguntas frecuentes sobre Google Cloud Knowledge Catalog (anteriormente, Dataplex Universal Catalog).

Para obtener más información sobre Knowledge Catalog, consulta Descripción general de Knowledge Catalog.

Conceptos generales

Explora las preguntas frecuentes sobre las funciones de Knowledge Catalog.

¿Qué es Knowledge Catalog?

Knowledge Catalog es una solución de administración inteligente para recursos de datos y de IA en Google Cloud. Proporciona un inventario centralizado en el que puedes descubrir, administrar y controlar tus datos en fuentes de datos de Google Cloud como BigQuery, Cloud Storage, Pub/Sub y Spanner.

Knowledge Catalog usa la IA para automatizar el descubrimiento de datos, el enriquecimiento de metadatos y la calidad de los datos. A través de su catálogo de datos administrado, Knowledge Catalog proporciona la base esencial que los agentes de IA necesitan para generar contenido de alta calidad.

¿Para qué se usa Knowledge Catalog?

Knowledge Catalog resuelve el problema del "inicio en frío de los datos", es decir, el tiempo que se pierde intentando encontrar, comprender y confiar en los datos antes de poder usarlos. Entre sus usos principales, se incluyen los siguientes:

  • Descubrimiento de datos acelerado: En lugar de navegar por silos organizacionales complejos para ubicar datos, puedes usar la búsqueda en lenguaje natural (por ejemplo, "Muéstrame los datos más recientes de deserción de clientes") para encontrar recursos en Google Cloud de forma instantánea, lo que aumenta la productividad de los consumidores de datos.

  • Fundamentar agentes de IA: Actúa como la "fuente de verdad" para la IA generativa o el ADK. Vincula los datos físicos con las definiciones empresariales para garantizar que los agentes de IA (como los que se compilan en Vertex AI) usen datos de alta calidad, lo que reduce significativamente las alucinaciones de la IA y mejora la confianza en las estadísticas generadas por IA.

  • Administración de datos automatizada: Analiza automáticamente tus datos para identificar la información sensible (es decir, la IIP), hace un seguimiento del origen de los datos (linaje) y supervisa su exactitud (calidad de los datos automática). Estas funciones ayudan a mejorar la confianza, la seguridad y el cumplimiento de los datos con menos esfuerzo manual.

  • Descubrir "datos oscuros": Puede analizar archivos no estructurados (por ejemplo, PDF o imágenes en Cloud Storage), extraer la información que contienen y hacer que se puedan buscar y consultar en BigQuery, lo que te ayuda a obtener estadísticas de datos que antes eran inaccesibles.

Para comenzar con estas situaciones, consulta Casos de uso de Knowledge Catalog.

¿Qué tipos de metadatos almacena Knowledge Catalog?

Knowledge Catalog almacena tres tipos de metadatos:

  • Metadatos técnicos: Esquemas, nombres de tablas y propiedades del sistema recopilados de forma automática.

  • Metadatos empresariales: Contexto definido por el usuario, como descripciones de la empresa, términos del glosario y propiedad.

  • Metadatos del entorno de ejecución: Información sobre el linaje de datos, las puntuaciones de calidad de los datos y las estadísticas de creación de perfiles de datos.

Facturación de estadísticas de datos

Explora las preguntas frecuentes sobre la facturación basada en tokens, la medición del uso y los controles administrativos de la función de estadísticas de datos en Knowledge Catalog.

¿Cuándo se me empezará a facturar por el uso de las estadísticas de datos?

La facturación activa de las estadísticas de datos comienza el 27 de octubre de 2026.

¿Cómo se factura el uso de las estadísticas de datos?

El uso se mide en tokens de datos. Los tokens de datos representan las unidades básicas de texto y metadatos que procesa el modelo de Gemini. Estos tokens se dividen en dos categorías:

  • Tokens de entrada: Son el contexto, las instrucciones y el historial que se envían al modelo.
  • Tokens de salida: Son las descripciones, relaciones y consultas en lenguaje natural generadas que devuelve el modelo.

Para obtener más información, consulta Precios de Data Cloud Agent.

¿Las cuentas de servicio reciben una cuota gratuita para las estadísticas de datos?

No. Las cuentas de servicio no reciben una asignación de cuota gratuita por usuario. Sin embargo, su uso se mide de la misma manera que el de los usuarios estándar.

¿Cómo puedo evitar que se me cobre automáticamente por las estadísticas de datos?

Para evitar que se generen cargos, verifica tus análisis en curso y deja de activar análisis nuevos. Los administradores también pueden desactivar la función de estadísticas de datos inhabilitando la API de Dataplex en el proyecto correspondiente.

¿Cómo puedo saber cuánto se me cobrará por las estadísticas de datos?

Google Cloud proporciona medición para los tokens de datos. Esta medición permite que los administradores y los propietarios de agentes supervisen su consumo de tokens. Para hacer un seguimiento del consumo de tokens de los trabajos de análisis de estadísticas de datos y crear paneles personalizados en Cloud Monitoring, consulta Supervisa el uso de tokens de estadísticas de datos.

¿Cómo puedo controlar los costos y establecer límites de tokens para las estadísticas de datos?

Para administrar los costos y establecer límites en el uso de tokens de estadísticas de datos, consulta Cuotas y límites para las estadísticas de datos.

¿Qué sucede cuando se alcanzan los límites de cuota de las estadísticas de datos?

Knowledge Catalog verifica las cuotas de tokens de entrada y salida antes de comenzar un análisis y deduce los tokens consumidos después de que se completa un análisis.

¿Qué sucede con los análisis que ya están en curso cuando se supera el límite?

Knowledge Catalog verifica la cuota solo al comienzo de un análisis, no a mitad de este. Si un análisis comienza mientras la cuota aún está disponible y su uso de tokens hace que el proyecto supere el límite diario, ese análisis se completa con normalidad y publica las estadísticas generadas. Después de que se completa la conciliación de facturación posterior al análisis, Knowledge Catalog marca el bucket de cuota diaria como agotado (100%) durante el resto del día.

¿Qué sucede con los análisis posteriores que se activan después de que se alcanza el límite?

Después de que se agota la cuota diaria de tokens de entrada o salida, Knowledge Catalog bloquea de inmediato cualquier análisis de estadísticas nuevo, ya sea programado o a pedido, antes de su ejecución. Los análisis rechazados no generan cargos de tokens.

¿Qué veo en la consola de Google Cloud ?

Cuando un análisis falla porque se supera la cuota de tokens, BigQuery Studio y Knowledge Catalog en la consola de Google Cloud muestran el siguiente comportamiento:

  • En una tabla o un conjunto de datos con estadísticas existentes: la regeneración falla con el siguiente banner de error intercalado:

    Knowledge Catalog Insights token quota limit exceeded for this project.

    Todas las descripciones y consultas en SQL sugeridas que se generaron anteriormente siguen visibles y se pueden usar.

  • En una tabla o un conjunto de datos nuevos sin estadísticas previas: La generación falla y muestra el banner de error de cuota excedida en el estado vacío. El botón Generar estadísticas sigue disponible para volver a intentarlo.

¿Cómo puedo reanudar la generación de estadísticas de datos?

Para reanudar la generación de estadísticas de datos, realiza una de las siguientes acciones:

  • Espera el restablecimiento diario: Los contadores de tokens diarios se restablecen automáticamente a 0 a la medianoche, hora del Pacífico (00:00 PT).
  • Aumenta el límite de cuota: Un administrador de proyectos puede aumentar el límite diario (o restablecerlo a ilimitado) en la página Cuotas y límites del sistema de la consola deGoogle Cloud para reanudar la generación de estadísticas de inmediato.

Supervisión de la facturación y los costos

Explora las preguntas frecuentes sobre la supervisión y la atribución de los costos de procesamiento en Knowledge Catalog.

¿Cómo superviso y atribuyo los costos de DCU de Knowledge Catalog para la calidad de los datos, la creación de perfiles de datos y el linaje de datos?

El cómputo de DataScan de Knowledge Catalog (calidad de los datos y perfil de datos automático) y las unidades de procesamiento de datos (DCU) de linaje de datos se ejecutan en la computación sin servidores en la infraestructura administrada por Google y no publican métricas de serie temporal en dataplex.googleapis.com/* en Cloud Monitoring.

Para supervisar, alertar y atribuir los costos de DCU de Knowledge Catalog en proyectos y análisis, exporta tus datos de Facturación de Cloud a BigQuery y consulta las etiquetas del sistema adjuntas a los registros de facturación de Knowledge Catalog:

  • Para los análisis de calidad de los datos y los análisis del perfil de datos, usa las etiquetas goog-dataplex-datascan-* (como goog-dataplex-datascan-id, goog-dataplex-datascan-data-source-project y goog-dataplex-datascan-data-source-bigquery-table).
  • Para el procesamiento del linaje de datos, usa la etiqueta goog-dataplex-workload-type con el valor LINEAGE.

Para obtener definiciones detalladas de las etiquetas y ejemplos de consultas en SQL de BigQuery, consulta Supervisa y atribuye los costos de DCU de Knowledge Catalog con la exportación de Facturación de Cloud.