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# Prácticas recomendadas
<a name="best-practice-tagging"></a>

Al usar etiquetas, es importante comprender la estructura actual o potencial de la empresa y de los casos de uso. Con esta información, puede elegir las etiquetas correctas. Por ejemplo, si está creando un lago de datos para el departamento de preventa y sabe que hay planes de ampliarlo para incluir datos del departamento de posventa, el uso de la etiqueta `department` lo ayudará a identificar los costos y el rendimiento de cada departamento por separado. La planificación, la asignación de costos y la optimización del código o los datos se pueden identificar con mayor precisión. Sin la etiqueta `department`, si los datos de preventa necesitan 15 minutos para el modelado de datos y los datos de posventa necesitan 45 minutos, los desarrolladores deben dedicar más tiempo al análisis de la causa raíz. Con la etiqueta `department`, los desarrolladores sabrían exactamente dónde buscar.

## Ontología del etiquetado
<a name="ontology"></a>

Los negocios y la tecnología en conjunto desempeñan un papel importante a la hora de identificar las etiquetas adecuadas que se deben utilizar. Desde una perspectiva empresarial, una empresa y un proyecto siempre seguirán una estructura determinada. Por ejemplo, en la *región* EMEA, en el *departamento* de recursos humanos, podría haber un *proyecto* para predecir la necesidad de contratación. En este caso, sería importante incluir los metadatos de la estructura existente para la elaboración de informes, la supervisión, la limpieza y la puesta en marcha. Al mismo tiempo, el departamento técnico entiende que el proyecto necesitará lo siguiente: 
+ *Fases* de la recopilación de datos a través de una canalización de datos que se compone de la ingesta, la limpieza y el procesamiento de los datos.
+ Un equipo de ML** **para modelar los datos con fines de previsión.
+ Una canalización de DevOps para la orquestación de código, distribuida en un entorno de desarrollo, prueba y producción.

Todas las palabras clave en cursiva son estructuras de grupos técnicos y empresariales que es importante asociar a los componentes de una aplicación. A continuación, se incluye un ejemplo de una ontología de etiquetado típica. Con el ejemplo, en la siguiente tabla se muestran los pares de clave-valor correspondientes de las etiquetas.


|  |  | 
| --- |--- |
| **Clave** | **Valores** | 
| `department` | `human resources` | 
| `region` | `EMEA` | 
| `project` | `hiring forecast` | 
| `phase` | `3` | 
| `process` | `data ingestion`, `data cleaning`, `processing`, `modeling`, o `sales forecasting` | 
| `domain` | `machine learning` or `data pipeline` | 
| `creation` | `cdk`, `x framework`, `ingest pipeline`, o bien `manual - empty` | 
| `status` | `development`, `testing`, `production access`, `reporting`, o `onboarding` | 

## Gobernanza de las etiquetas
<a name="governance"></a>

La configuración de mecanismos de gobernanza ayuda a que el etiquetado sea coherente y programable en todos los recursos de AWS:
+ La *gobernanza reactiva* se refiere a encontrar recursos que no se han etiquetado de forma adecuada. Puede utilizar herramientas como la [API de etiquetado de Resource Groups](https://docs.aws.amazon.com/resourcegroupstagging/latest/APIReference/overview.html), [reglas de AWS Config](https://docs.aws.amazon.com/config/latest/developerguide/evaluate-config_use-managed-rules.html) y scripts personalizados.
+ La *gobernanza proactiva* se refiere a que los usuarios no pueden crear recursos sin etiquetar. Puede utilizar herramientas como [AWS CloudFormation](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide/Welcome.html), [AWS Service Catalog](https://docs.aws.amazon.com/servicecatalog/latest/userguide/end-user-console.html), [políticas de etiquetas](https://docs.aws.amazon.com/organizations/latest/userguide/orgs_manage_policies_tag-policies.html) en AWS Organizations o permisos de nivel de recursos de IAM.