Fundamentos

Open Data Product Standard (ODPS)

Dr. Simon Harrer

Co-Founder & CEO, Entropy Data · 2026-09-15

El Open Data Product Standard (ODPS) es una especificación YAML abierta para describir un producto de datos: qué es, qué datos consume y ofrece, quién es su propietario y cómo se usa. Lo gobierna Bitol, un proyecto de Linux Foundation AI & Data, y tiene licencia Apache 2.0.

ODPS es el estándar hermano del Open Data Contract Standard (ODCS). ODPS describe el producto; ODCS describe los datos detrás de cada uno de sus ports. La versión actual es la v1.1.0.

Ejemplo

apiVersion: v1.1.0
kind: DataProduct

id: fbe8d147-28db-4f1d-bedf-a3fe9f458427
name: Customer
version: v1.0.0
type: aggregate
domain: sales
status: active

description:
  purpose: Enterprise view of a customer.
  usage: Use consolidated_transactions for reporting.

inputPorts:
  - name: payments
    version: 2.0.0
    contractId: dbb7b1eb-7628-436e-8914-2a00638ba6da

outputPorts:
  - name: consolidated_transactions
    description: Joined and aggregated transactions
    type: tables
    version: 1.0.0
    contractId: a44978be-1fe0-4226-b840-1b715bc25c63

context:
  instructions: Refresh latency is 4 hours.
  constraints:
    - constraint: Do not expose individual customer PII.

team:
  name: customer-team
  members:
    - username: john.doe@example.com
      role: owner

support:
  - channel: "#customer-data"
    tool: slack
    url: https://example.slack.com/archives/C1234567890

Contenido

Estos son los bloques que componen un producto de datos en ODPS:

• Fundamentos: id, nombre, versión, dominio, estado, descripción, etiquetas y, desde la v1.1.0, un type como sourceAligned, aggregate o consumerAligned.
• Input Ports: los datos que consume el producto, cada uno con una referencia opcional a un Data Contract ODCS.
• Output Ports: los datos que ofrece el producto, cada uno con su Data Contract, sus dependencias de entrada y un SBOM opcional. Se requiere al menos uno.
• Management ports: endpoints REST o topics para descubrimiento, observabilidad y control.
• Contexto: instrucciones, afirmaciones verificadas y restricciones que indican a los agentes de IA cómo usar el producto de datos y sus Output Ports.
• Equipo y soporte: propietarios y miembros, además de los canales donde los Data Consumers obtienen ayuda.
• Propiedades personalizadas y definiciones autorizadas: extensiones y enlaces a documentación externa, compartidas con ODCS.

La v1.1.0 también añade sinónimos, marcas de deprecación, ids estables en cada objeto de un array y variables ${VAR_NAME}. Consulta las notas de la versión para más detalles.

Herramientas

Entropy Data usa ODPS para construir su marketplace de productos de datos y admite la v1.1.0 de forma nativa. La Data Product CLI, open source, crea, valida y publica archivos ODPS:

pip install dataproduct-cli
dataproduct init customer.odps.yaml
dataproduct lint customer.odps.yaml
dataproduct publish customer.odps.yaml

Contexto de un producto de datos ODPS v1.1 en Entropy Data, para consumidores y agentes de IA

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Sobre el autor

Dr. Simon Harrer

LinkedIn de Simon Harrer

Co-Founder & CEO, Entropy Data

Simon construye herramientas para que los datos, las personas y la IA trabajen juntos. Es doctor en sistemas distribuidos, pasó siete años en INNOQ como arquitecto de software y consultor, y cofundó Entropy Data, donde es CEO.

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