Cómo Constellation está construyendo una base de datos gobernada en Databricks

Constellation opera la flota nuclear más grande de Estados Unidos. Para ellos, una de las partes más difíciles de prepararse para la IA no fue elegir modelos, sino ponerse de acuerdo sobre el significado de los datos. El equipo de Constellation está construyendo una Enterprise Data Platform (EDP) gobernada en Databricks para hacer que los datos sean consistentes y utilizables en todo el negocio, y su enfoque ofrece una guía práctica para otras empresas.

Quién es Constellation

Constellation es el mayor productor de energía limpia y confiable del país, con una capacidad de generación equivalente a las necesidades de 27 millones de hogares y aproximadamente 2.5 millones de cuentas de clientes minoristas. Esa amplitud de operaciones y relaciones con los clientes es la razón por la cual las definiciones compartidas y la gobernanza son importantes para su trabajo con datos.

Constellation recopila datos de gestión de activos, cadena de suministro, sistemas comerciales y de comercio, y operaciones en toda la flota. Estos alimentan desde modelos de mercado en tiempo casi real hasta telemetría nuclear. En un negocio donde la seguridad y la confiabilidad son lo primero, acertar con las definiciones y la gobernanza importa. Ese perfil de riesgo impulsa cada elección arquitectónica que sigue.

El problema: Datos de alta calidad, sin semántica compartida

Los equipos de Constellation construyeron sólidas capacidades de datos para su propio trabajo. Sin embargo, las preguntas que abarcaban a esos equipos aún requerían un esfuerzo adicional para conectar información y conciliar diferencias en cómo se define. Los datos se encontraban en docenas de lugares, sin una capa semántica compartida que definiera lo que significaban en todos los dominios.

Constellation se enfrentó a un problema con el que muchas organizaciones todavía luchan: una pregunta sencilla sin una sola respuesta: “¿Cuántos clientes tenemos?” El sector minorista se basa en el medidor de facturación, el mayorista en la contraparte y el CRM en una cuenta o usuario. Tres respuestas correctas con tres significados diferentes. El problema se agravó a medida que Constellation creció a través de adquisiciones, incluida Calpine en 2026, que contaba con 79 plantas de energía en 22 estados y 27 GW de capacidad. Una pila completamente separada con sus propias definiciones, almacenes y convenciones de modelado. De repente, la EDP tuvo que absorber una entidad de aproximadamente el mismo tamaño que Constellation. Aportar significado a los datos y la gobernanza es el cambio que Constellation está realizando mientras desarrolla la EDP en Databricks.

La base: Una plataforma de datos empresarial en Databricks

La respuesta de Constellation es una EDP gobernada construida en Databricks. La EDP es la base compartida que conecta sistemas previamente aislados y proporciona a la empresa una comprensión única y compartida de sus datos. Es el cambio deliberado de muchos sistemas desconectados y bien construidos a una base gobernada donde los datos tienen un significado compartido en toda la empresa.

La decisión sobre la plataforma en sí tomó solo semanas. Constellation eligió Databricks porque les dio espacio para experimentar, crecer y madurar sobre la marcha y, lo que es igual de importante, porque podía interoperar con su arquitectura existente en lugar de forzar una sustitución total. Destacaron tres pilares arquitectónicos:

• Significado compartido como semántica conforme. En lugar de obligar a cada dominio a adoptar una sola definición, el equipo de EDP de Constellation trabaja con los líderes empresariales para definir entidades gobernadas y conformes —acordando qué significa un "cliente" en el comercio minorista, mayorista, gas y CRM— y replica esas definiciones en toda la empresa. Además, Constellation construyó una capa de conocimiento semántico que mapea las relaciones comerciales: cliente, contrato, activo y cómo se conectan entre dominios.
  El equipo utiliza Data Vault como su método de modelado, el cual se emplea de forma selectiva para entidades críticas y reutilizables que necesitan adaptarse a medida que los sistemas cambian. No todos los conjuntos de datos se almacenan en un vault. La elección del modelado es deliberada y depende de si la entidad se reutilizará, auditará o evolucionará con el tiempo.
• La gobernanza es el modelo de propiedad, no solo el control de acceso. Un factor de decisión importante para Constellation fue elegir un servicio que fuera más allá del control de acceso tradicional para transmitir significado semántico a sus partes interesadas. Con ese criterio identificado, Unity Catalog fue la opción obvia. Unity Catalog proporciona el linaje, el acceso detallado y un modelo de permisos único. Constellation fue más allá de la capa técnica para responder a la pregunta con la que otras plataformas luchan: ¿de quién es la propiedad del significado? Con las vistas de métricas de Unity Catalog, es aún más fácil. Los diferentes dominios de datos requieren diferentes controles de acceso y gobernanza. El equipo de Constellation diseñó la plataforma para respaldar esos requisitos a medida que incorpora nuevos casos de uso en la base. El establecimiento de aprobaciones internas y gobernanza se convirtió en el pilar de confianza.
• Espacios de trabajo múltiples en una única base gobernada. Los mismos conjuntos de datos gobernados, presentados en espacios de trabajo separados y con semántica empresarial, se definen una vez y se consumen muchas veces.

Para Constellation, Databricks admite tanto la ingeniería de datos como la gobernanza, brindando a los equipos un entorno controlado para construir IA.

Tres ejemplos de casos de uso construidos sobre la misma base:

Sobre la misma base gobernada, tres casos de uso iniciales muestran lo que es posible en partes muy diferentes del negocio.

1. Asistente de ingeniería nuclear

Constellation está desarrollando un asistente, construido con Databricks Genie y gobernado a través de Unity Catalog, para ayudar a los equipos de ingeniería a encontrar y utilizar información técnica aprobada de manera más sencilla, reduciendo el esfuerzo necesario para responder preguntas complejas.

2. Planificación de interrupciones: Gestión de mantenimiento nuclear planificado

Las interrupciones planificadas se encuentran entre las operaciones más complejas que ejecuta Constellation. Se realizan para reabastecimiento de combustible, mantenimiento mayor, inspecciones reglamentarias y trabajos en equipos. Cada una reúne a grandes cuadrillas y muchas órdenes de trabajo en un solo sitio con un cronograma ajustado. Coordinarlas significa aprovechar los datos de programación, ejecución de trabajos y salud de activos de diferentes sistemas. El equipo está reuniendo esos datos en Databricks para ayudar a los planificadores a analizar cronogramas y coordinar el trabajo, quedando las decisiones en manos de los equipos de interrupción.

3. Inteligencia de ventas: Priorización de oportunidades y siguiente mejor acción

En ventas, reunir información comercial y de clientes relevante ayuda a los equipos a prepararse para las conversaciones e identificar oportunidades de crecimiento. El equipo está desarrollando capacidades de IA en Databricks para hacer que esta información sea más consistente, accesible y procesable, respaldando resultados como la priorización de oportunidades de alto valor y la recomendación de la siguiente mejor acción. Todo esto se basa en la misma base de datos gobernada en Databricks, con las salvaguardas de datos adecuadas.

Principales conclusiones

La experiencia de Constellation subraya que una plataforma de datos empresarial tiene tanto que ver con el significado y la gobernanza como con la tecnología. Su equipo está construyendo las definiciones, los controles y la base de datos reutilizable necesarios para respaldar análisis útiles e IA en diferentes partes del negocio. Databricks con Unity Catalog hace que los datos sean confiables y detectables para los usuarios de negocios.

Esta base gobernada también permite a los científicos de datos construir soluciones de machine learning y de IA agéntica con Databricks, incluidos Genie One y Genie Agents. El equipo está utilizando estas capacidades a medida que desarrolla casos de uso en ventas, planificación de mantenimiento y soporte de ingeniería.

Mirando hacia el futuro

Constellation está explorando Genie Ontology, un gráfico de conocimiento de autoaprendizaje que añade contexto empresarial, y las Páginas de Unity Catalog, que gestionan de forma centralizada las definiciones comerciales en Unity Catalog. Juntas, estas capacidades amplían la capa semántica haciendo que los datos sean más significativos, consistentes y fáciles de usar.

Conozca más sobre su historia en esta publicación de blog de los líderes de Constellation Jay Cavalcanto, SVP y CIO, y Vineeth Vijaykumar, VP de la Oficina de Gestión de Negocios de TI.

Vea la presentación de Constellation en el Databricks Data + AI Summit (Minuto 56.23)

(Esta entrada del blog ha sido traducida utilizando herramientas basadas en inteligencia artificial) Publicación original