Knowledge Catalog es un motor de contexto universal para tu empresa que ayuda a los agentes a ejecutar tareas complejas con precisión.
Características
Knowledge Catalog agrega contexto nativo en tus plataformas de datos de Google y de partners, modelos semánticos y catálogos de terceros, unificándolos en una única fuente de información veraz gobernada. Recoge automáticamente metadatos técnicos de tus sistemas fundacionales, como BigQuery, AlloyDB, Spanner, Cloud SQL, Firestore (versión preliminar) y Looker (versión preliminar). También admite integraciones con bases de datos de terceros y catálogos de partners como Ab Initio, Anomalo, Atlan, Collibra y Datahub.
Automatiza el enriquecimiento de datos extrayendo esquemas, registros y modelos de inteligencia empresarial, además de entidades no estructuradas. Las APIs de Almacenamiento Inteligente y Object Context etiquetan e insertan archivos automáticamente, mientras que Gemini asigna entidades empresariales a partir de datos en bruto. La selección de contexto crea glosarios de lenguaje natural y patrones de SQL para captar la intención. Por último, las consultas verificadas proporcionan barreras de seguridad semánticas y una lógica previamente validada para eliminar las alucinaciones y los errores de unión, lo que garantiza un mapa dinámico y preciso de tu empresa.
Aprovecha la búsqueda semántica para tus agentes de IA con una latencia inferior a un segundo y una relevancia precisa. Knowledge Catalog clasifica y devuelve al instante el contexto adecuado a los agentes en tiempo real. Para ganarnos la confianza de los usuarios, nuestra búsqueda global respeta los permisos de acceso a los metadatos, de forma que los agentes solo pueden recuperar y usar los recursos que están autorizados a ver. Obtén una evaluación del contexto medible con un marco de evaluación sólido para optimizar continuamente la relevancia y la calidad del contexto que alimenta a tus agentes.
Ofrece una gobernanza escalable y automatizada transformando los metadatos sin procesar en una base fiable para la IA. Aplica comprobaciones de calidad basadas en políticas y detección de anomalías en fuentes de datos distribuidas y datos multimodales. Al combinar el linaje captado automáticamente con la generación de metadatos automatizada, Knowledge Catalog usa Gemini para traducir todas estas señales en un contexto empresarial claro. Este plano de control unificado estandariza las definiciones y garantiza que todos los recursos de datos estén gobernados, sean rastreables y estén listos para los flujos de trabajo basados en agentes.
Sincroniza la lógica empresarial en una sola capa controlada. Knowledge Catalog sintetiza automáticamente el contexto de esquemas, registros de consultas y modelos de Looker para definir las relaciones y las métricas que necesitan los agentes de IA para razonar de forma eficaz. Tanto si estás creando modelos semánticos con programación intuitiva como si estás extrayendo lógica de una hoja de cálculo, todo se integra en un glosario unificado. De esta forma, se garantiza una gobernanza coherente y basada en políticas en toda tu empresa.
Permite que tus agentes recuperen contexto holístico de tus datos empresariales. Mediante la búsqueda semántica, las APIs de contexto y las herramientas de MCP, los agentes pueden descubrir al instante recursos de datos y extraer metadatos enriquecidos pregenerados. Al utilizar estas "consultas de referencia" previamente verificadas y las estadísticas semánticas, los agentes pueden ejecutar tareas complejas, recuperar información precisa y navegar por su ecosistema de datos con una precisión y una escala sin precedentes.
Cómo funciona
Knowledge Catalog unifica los datos fragmentados en un contexto listo para el agente. Ofrece catalogación y recogida de metadatos continuas en la nube de datos de Google, bases de datos de terceros y partners. Este contexto empresarial en tiempo real permite a los agentes de IA pasar de las estadísticas a la acción autónoma y controlada de forma segura.
Crea una base de gobierno de datos para la IA
Con una única experiencia de búsqueda, puedes descubrir datos y recursos de IA en toda la organización, así como descubrir al instante modelos de IA, conjuntos de datos y artefactos de datos relacionados que abarcan proyectos y regiones, respetando los permisos de gestión de identidades y accesos. También puedes ampliar los recursos con contexto empresarial y enriquecer los artefactos de IA con metadatos empresariales para tomar decisiones fundamentadas, como la propiedad, los atributos clave y el contexto pertinente.
Crea una base de gobierno de datos para la IA
Con una única experiencia de búsqueda, puedes descubrir datos y recursos de IA en toda la organización, así como descubrir al instante modelos de IA, conjuntos de datos y artefactos de datos relacionados que abarcan proyectos y regiones, respetando los permisos de gestión de identidades y accesos. También puedes ampliar los recursos con contexto empresarial y enriquecer los artefactos de IA con metadatos empresariales para tomar decisiones fundamentadas, como la propiedad, los atributos clave y el contexto pertinente.
Haz que los agentes puedan descubrir fácilmente información valiosa de datos multimodales
El conocimiento empresarial crítico suele permanecer bloqueado en fuentes no estructuradas, como documentos de diseño, wikis, PDFs e imágenes. Puedes convertir al instante miles de contratos en PDF, documentos de diseño y wikis en un gráfico de conocimiento estructurado. Los agentes de IA pueden consultar esta base de datos para responder a preguntas complejas, como "¿Cuáles son las cláusulas de responsabilidad más comunes en nuestros acuerdos con proveedores del 2025?", con datos fundamentados y rastreables.
Haz que los agentes puedan descubrir fácilmente información valiosa de datos multimodales
El conocimiento empresarial crítico suele permanecer bloqueado en fuentes no estructuradas, como documentos de diseño, wikis, PDFs e imágenes. Puedes convertir al instante miles de contratos en PDF, documentos de diseño y wikis en un gráfico de conocimiento estructurado. Los agentes de IA pueden consultar esta base de datos para responder a preguntas complejas, como "¿Cuáles son las cláusulas de responsabilidad más comunes en nuestros acuerdos con proveedores del 2025?", con datos fundamentados y rastreables.
Crea automáticamente productos de datos gobernados para los agentes
Vaya más allá de las simples tablas y cree productos de datos: unidades de inteligencia independientes que incluyen intent integrado, acuerdos de nivel de servicio y restricciones de gobernanza. Al inferir automáticamente las relaciones en todo el patrimonio de datos, Knowledge Catalog agrupa estos recursos en productos de datos para que puedan distribuirse y escalarse fácilmente entre equipos y agentes de IA multifuncionales.
Crea automáticamente productos de datos gobernados para los agentes
Vaya más allá de las simples tablas y cree productos de datos: unidades de inteligencia independientes que incluyen intent integrado, acuerdos de nivel de servicio y restricciones de gobernanza. Al inferir automáticamente las relaciones en todo el patrimonio de datos, Knowledge Catalog agrupa estos recursos en productos de datos para que puedan distribuirse y escalarse fácilmente entre equipos y agentes de IA multifuncionales.
Gobierno unificado para tu lakehouse abierta
Knowledge Catalog está totalmente integrado con el lakehouse de Google Cloud e integra su catálogo para admitir políticas de gobierno que se definen de forma centralizada y se aplican en varios motores, como BigQuery y Managed Service for Apache Spark de Google Cloud. Knowledge Catalog también enriquece la gobernanza en todo Lakehouse, ya que permite realizar búsquedas semánticas, así como analizar el linaje de los datos, elaborar perfiles y comprobar la calidad, lo que proporciona una base gestionada para tu data lakehouse abierto.
Gobierno unificado para tu lakehouse abierta
Knowledge Catalog está totalmente integrado con el lakehouse de Google Cloud e integra su catálogo para admitir políticas de gobierno que se definen de forma centralizada y se aplican en varios motores, como BigQuery y Managed Service for Apache Spark de Google Cloud. Knowledge Catalog también enriquece la gobernanza en todo Lakehouse, ya que permite realizar búsquedas semánticas, así como analizar el linaje de los datos, elaborar perfiles y comprobar la calidad, lo que proporciona una base gestionada para tu data lakehouse abierto.
Precios
| Precios de Knowledge Catalog | Los precios de Knowledge Catalog se basan en el pago por uso. | |
|---|---|---|
| Servicio y uso | Descripción | Precio (USD) |
Procesamiento de Knowledge Catalog | La unidad de computación de datos (DCU) mide el procesamiento estándar y premium de Knowledge Catalog. DCU por hora es una unidad de facturación abstracta, y el cupo por usuario real depende de las funciones concretas que uses. | |
Nivel sin coste económico de procesamiento de Knowledge Catalog Primeras 100 horas de DCU por hora al mes para el procesamiento estándar de Knowledge Catalog. | Sin coste | |
Procesamiento estándar de Knowledge Catalog El nivel estándar de Knowledge Catalog incluye la función de descubrimiento de datos, que descubre automáticamente metadatos de tablas y conjuntos de archivos desde Cloud Storage. | Desde 0,060 USD por DCU por hora | |
Procesamiento premium de Knowledge Catalog El nivel de procesamiento premium de Knowledge Catalog abarca las funciones del banco de trabajo de exploración, el linaje de datos, la calidad de los datos y la elaboración de perfiles de datos de Knowledge Catalog. | Desde 0,089 USD por DCU por hora | |
Precios de metadatos y APIs de Knowledge Catalog | Precios del almacenamiento de metadatos Knowledge Catalog mide el volumen promedio de metadatos almacenados durante un intervalo de tiempo corto. A efectos de facturación, se calcula el promedio de estas mediciones en un mes y se multiplica por la tarifa mensual. | |
Nivel sin coste económico de Knowledge Catalog Primer MiB de almacenamiento medio mensual. | Sin coste | |
Almacenamiento de metadatos Más de 1 MiB de almacenamiento medio al mes. | Desde 2 USD por GiB al mes | |
Cargos de la API Knowledge Catalog cobra por las llamadas a la API de Data Catalog y a la API de Data Lineage. | ||
Llamadas a la API El primer millón en un mes. | Sin coste | |
Llamadas a la API Más de 1 millón en un mes. | Desde 10 USD por cada 100.000 llamadas a la API | |
Precios del almacenamiento de mezcla aleatoria de Knowledge Catalog | Los precios del almacenamiento shuffle cubre el almacenamiento en disco especificado en los entornos configurados para el banco de trabajo de exploración de datos. | Desde 0,04 USD por GB/mes |
Otro uso | Las funciones de organización de datos de Knowledge Catalog (configuración de lagos, zonas o recursos) y de propagación y aplicación de políticas de seguridad se ofrecen sin coste adicional. | |
Algunas funciones de Knowledge Catalog activan la ejecución de tareas a través de Managed Service for Apache Spark de Google Cloud, BigQuery y Dataflow. El uso de esos servicios se cobra según sus respectivos modelos de precios, y los cargos se reflejarán en esos servicios. | ||
Precios de Knowledge Catalog
Los precios de Knowledge Catalog se basan en el pago por uso.
Procesamiento de Knowledge Catalog
La unidad de computación de datos (DCU) mide el procesamiento estándar y premium de Knowledge Catalog. DCU por hora es una unidad de facturación abstracta, y el cupo por usuario real depende de las funciones concretas que uses.
Nivel sin coste económico de procesamiento de Knowledge Catalog
Primeras 100 horas de DCU por hora al mes para el procesamiento estándar de Knowledge Catalog.
Sin coste
Procesamiento estándar de Knowledge Catalog
El nivel estándar de Knowledge Catalog incluye la función de descubrimiento de datos, que descubre automáticamente metadatos de tablas y conjuntos de archivos desde Cloud Storage.
Starting at
0,060 USD
por DCU por hora
Procesamiento premium de Knowledge Catalog
El nivel de procesamiento premium de Knowledge Catalog abarca las funciones del banco de trabajo de exploración, el linaje de datos, la calidad de los datos y la elaboración de perfiles de datos de Knowledge Catalog.
Starting at
0,089 USD
por DCU por hora
Precios de metadatos y APIs de Knowledge Catalog
Precios del almacenamiento de metadatos
Knowledge Catalog mide el volumen promedio de metadatos almacenados durante un intervalo de tiempo corto. A efectos de facturación, se calcula el promedio de estas mediciones en un mes y se multiplica por la tarifa mensual.
Nivel sin coste económico de Knowledge Catalog
Primer MiB de almacenamiento medio mensual.
Sin coste
Almacenamiento de metadatos
Más de 1 MiB de almacenamiento medio al mes.
Starting at
2 USD
por GiB al mes
Cargos de la API
Knowledge Catalog cobra por las llamadas a la API de Data Catalog y a la API de Data Lineage.
Llamadas a la API
El primer millón en un mes.
Sin coste
Llamadas a la API
Más de 1 millón en un mes.
Starting at
10 USD
por cada 100.000 llamadas a la API
Precios del almacenamiento de mezcla aleatoria de Knowledge Catalog
Los precios del almacenamiento shuffle cubre el almacenamiento en disco especificado en los entornos configurados para el banco de trabajo de exploración de datos.
Starting at
0,04 USD
por GB/mes
Otro uso
Las funciones de organización de datos de Knowledge Catalog (configuración de lagos, zonas o recursos) y de propagación y aplicación de políticas de seguridad se ofrecen sin coste adicional.
Algunas funciones de Knowledge Catalog activan la ejecución de tareas a través de Managed Service for Apache Spark de Google Cloud, BigQuery y Dataflow. El uso de esos servicios se cobra según sus respectivos modelos de precios, y los cargos se reflejarán en esos servicios.
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