¿Qué es la gestión de metadatos? Beneficios, marco, herramientas, casos de uso, mejores prácticas

¿Qué es la gestión de metadatos?

Antes de arrojar luz sobre la gestión de metadatos, es fundamental comprender qué son los metadatos. metadatos se refiere a la información sobre sus datos. Estos datos incluyen elementos que representan su contexto, contenido y características. Le ayuda a descubrir, acceder, utilizar, almacenar y recuperar sus datos, y tiene una amplia gama de variaciones.

Metadatos de una imagen. Imagen por Astera.

Veamos algunos de los tipos de metadatos a continuación:

• Metadatos operativos: detalla cómo y cuándo los datos ocurren y se transforman. Este tipo de metadatos ayuda a gestionar, monitorear y optimizar el rendimiento de la arquitectura del sistema. Los ejemplos incluyen marcas de tiempo, registros de ejecución, linaje de datosy mapeo de dependencias.
• Metadatos legales: involucra los aspectos legales del uso de datos. Esta variación tiene como objetivo proteger a los creadores de datos y regular cómo se utilizan los datos. Los ejemplos incluyen derechos de autor, licencias y derechos de uso.
• Metadatos descriptivos: describe el contenido (qué, cuándo, dónde y quién). Ayuda a identificar, descubrir, encontrar y utilizar recursos de datos. Los ejemplos incluyen título, autor, palabras clave y resumen.
• Metadatos técnicos: Incluye detalles técnicos del archivo de datos. Esta variación de metadatos garantiza una interpretación adecuada de los datos por parte de los programas de software. Los ejemplos incluyen el tamaño del archivo, el formato (pdf, jpeg), la codificación (UTF-8) y el tipo de compresión.
• Metadatos del proceso: rastrea los pasos de manejo de datos. Garantiza la calidad y reproducibilidad de los datos al documentar cómo se derivaron y transformaron los datos, incluido su origen. Los ejemplos incluyen acciones (como pasos de limpieza de datos), herramientas utilizadas, pruebas realizadas y linaje (fuente de datos).
• Metadatos de preservación: conserva los datos para el acceso a largo plazo, garantizando que sigan siendo utilizables a lo largo del tiempo al proporcionar información para atención futura. Los ejemplos incluyen la ubicación de la copia de seguridad, el historial de migración (cambios de formato) y las firmas digitales.

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  Tipos de metadatos. Imagen por Astera.

Para ayudarlo a simplificar su viaje hacia la gestión de metadatos, profundizaremos en la noción, explicando su importancia, los distintos tipos, cómo estructurarla para obtener resultados óptimos, el valor que obtendrá, qué herramientas están involucradas y cómo puede elegir una adecuada. uno, junto con las mejores prácticas que garantizan la maximización del valor. Empecemos con lo básico.

La gestión de metadatos es la "práctica" de gestionar datos sobre datos.

Gestión de metadatos ayuda a crear un lenguaje común para sus datos. En otras palabras, estandariza sus datos recogiéndolos, organizándolos y manteniéndolos mediante un conjunto de actividades, políticas y tecnologías. Como resultado, sus datos se descubren rápidamente, son más fáciles de entender y más accesibles para humanos y máquinas.

Tomemos un ejemplo de un catálogo de biblioteca. Una biblioteca no sólo almacenaría libros en estantes al azar; los categorizaría, los etiquetaría y tendría entradas en un sistema de catálogo. La gestión de metadatos hace lo mismo con sus datos. Facilita la búsqueda, interpretación y uso de metadatos, ayudándole a encontrar lo que necesita y garantizando que esté libre de errores.

Como resultado, todos los que trabajan con el núcleo de datos, incluidos los expertos en tecnología, vendedores, gerentes y motores de búsqueda, pueden maximizar mejor sus beneficios, impulsando decisiones informadas.

Ejemplo de gestión de metadatos

Imagine una amplia biblioteca de películas y programas en plataformas de transmisión como Netflix o Prime Video como colección de datos. Contiene una extensa variedad de contenidos. Este contenido son tus datos. Sin embargo, encontrar la película perfecta resulta complicado sin un sistema de catalogación adecuado.

Esta situación es donde gestión de metadatos simplifica las cosas. Cada contenido incluye detalles como título, género, sinopsis, actores, idioma, fecha de lanzamiento y más, conocido como metadatos. Funciona como una entrada de catálogo detallada, que ofrece una guía rápida para que los espectadores hojeen el contenido y encuentren lo que les gusta.

Como se indicó anteriormente, los servicios de transmisión aprovechan la gestión de metadatos para categorizar eficazmente el contenido (metadatos) según múltiples variables. Los metadatos les permiten ofrecer recomendaciones personalizadas, listas de reproducción personalizadas y agrupaciones dinámicas de contenido, todo ello impulsado por análisis de metadatos. Posteriormente, esta estrategia personaliza la experiencia de transmisión para que coincida con las preferencias de los usuarios, lo que les facilita explorar nuevos favoritos y volver a visitar clásicos preciados.

Gestión de datos maestros versus gestión de metadatos

Antes de continuar, es esencial aclarar que si bien tanto la gestión de datos maestros (MDM) como la gestión de metadatos son componentes cruciales de la gestión y el gobierno de datos, son dos conceptos únicos y, por lo tanto, no son intercambiables.

Los datos maestros describen la información central necesaria para las operaciones o transacciones dentro de una empresa. Estos datos incluyen, entre otros, los identificadores únicos o atributos de entidades comerciales, por ejemplo, ID de productos, nombres de clientes y sucursales de empresas. La gestión de datos maestros es una función empresarial que tiene como objetivo crear una vista unificada, precisa y coherente de estos datos. Implica recopilar, limpiar, administrar, compartir y proteger estos datos para garantizar que todo funcione sin problemas.

Los ejemplos incluyen información como formatos de archivo como mp3 para archivos de audio y pdf para documentos, entre otros. La gestión de metadatos es la estrategia que se centra en organizar, gestionar y gobernar los metadatos.

¿Por qué es importante la gestión de metadatos?

Los datos sólo son valiosos si son fiables. No es fácil saber si es exacto, actualizado o relevante sin el contexto adecuado. La gestión de metadatos es elemental para proporcionar este contexto a los datos y es la piedra angular de una gobernanza de datos eficaz y una gestión de datos inteligente, garantizando que sus datos sean fiables y auténticos. Utilizando políticas y estándares precisos, esta práctica le ayuda a gestionar datos sobre sus datos (metadatos) y monitorea su calidad y relevancia, garantizando el cumplimiento de las regulaciones.

Además, descubre información que simplifica el descubrimiento de datos, los riesgos asociados con ellos, su valor, cómo usarlos y la relación entre los elementos de datos, lo que permite un mapeo fluido del flujo de datos. Además, cuando está impulsada por IA y aprendizaje automático, la solución de gestión de metadatos se denomina "activa", lo que significa que alcanza potencia para integrarse con otras aplicaciones, incluidos programas de análisis de datos y, simultáneamente, se mejora mediante la utilización del conocimiento humano, generando en última instancia conocimientos nuevos y precisos.

Interrelación entre metadatos y otras aplicaciones. Imagen por Astera.

Estas son algunas de las preguntas que diferentes personas o equipos dentro de una misma organización pueden hacerse (gracias a la gestión de metadatos) y evaluar su desempeño garantizando al mismo tiempo una única fuente de verdad para todos:

Formas en que la gestión de metadatos potencia las decisiones basadas en datos en todos los equipos. Imagen por Astera.

Estos valores añadidos son sólo la punta del iceberg. Con más de Más de 5.44 mil millones usuarios globales de Internet a partir de abril de 2024, se espera que la cantidad de datos creados, almacenados, copiados y consumidos se dispare a 181 zettabytes para 2025. Dicho esto, gestionar adecuadamente los metadatos de tal amplitud es más crucial que nunca.

Beneficios de la gestión de metadatos

Habiendo recibido varios nombres, desde “glosario empresarial de datos” y “catalogación de datos” hasta ser conocido como “una única fuente de verdad”, la gestión de metadatos desempeña un papel fundamental comparable al de la Piedra Rosetta en el ámbito de los datos.

Descifra el significado y el contexto de los datos para todos, al igual que el Rosetta Stone Desbloqueó la historia y la cultura del antiguo Egipto, haciéndola comprensible. Para una mejor comprensión, echemos un vistazo a algunos de sus beneficios, que lo hacen indispensable para las empresas basadas en datos:

1. Descubrimiento y usabilidad de datos
2. Consistencia y unificación de datos
3. Gobernanza y linaje de datos de extremo a extremo
4. Ahorro de tiempo y dinero
5. Integración y colaboración de datos.

1. Descubrimiento y usabilidad de datos:

La gestión de metadatos es un proceso integral. catálogo de datos que le permite descubrir conjuntos de datos relevantes. Esta capacidad de descubrimiento aumenta la accesibilidad, lo que permite una mejor utilización de los datos y una toma de decisiones informada.

2. Consistencia y unificación de datos:

Establece un enfoque estandarizado para definir datos dentro de una organización. De este modo, cada departamento tiene acceso a los metadatos que necesita para comprender y gestionar sus sistemas, datos y operaciones de forma eficaz. Esta práctica fomenta la coherencia, agiliza la gestión de datos, unifica el enfoque de la empresa hacia los datos y genera menos problemas de recuperación de datos.

3. Gobernanza y linaje de datos de extremo a extremo:

La gestión de metadatos registra un conjunto de datos desde su origen hasta cada transformación que sufre. Estos registros detallados ayudan a rastrear los datos para las regulaciones y realizar evaluaciones de la calidad de los datos y análisis de la causa raíz, lo que garantiza la calidad de los datos y la mitigación de riesgos.

4. Ahorro de tiempo y costes:

Automatizar y estandarizar la gestión de metadatos permite a las empresas reasignar sus recursos a tareas de alta prioridad. Esta práctica ahorra el tiempo de recursos que antes se dedicaba a tareas manuales. Además, genera ahorros en áreas como diseño, conversión y mapeo de datos.

5. Integración y colaboración de datos.:

La gestión de metadatos permite una integración perfecta en diversas fuentes, sistemas y aplicaciones al documentar estructuras, formatos, contenido y relaciones de datos. Además, ayuda a comprender las conexiones y dependencias entre diferentes activos de datos, garantizando la integración y colaboración entre departamentos.

Beneficios de la gestión de metadatos. Imagen por Astera.

Debido a contribuciones tan significativas, el crecimiento del mercado de gestión de metadatos está aumentando a nivel mundial, mostrando una impresionante tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) de 22.18% obtenidos de 2023 a 2028.

Mercado de gestión de metadatos empresariales: tasa de crecimiento por región. Fuente: Inteligencia de Mordor.

¿Cómo funciona la gestión de metadatos?

La utilización eficaz de los datos depende de una base de datos sólida. La gestión de metadatos proporciona esta base compartida concreta al organizar y comprender los metadatos de datos. Aquí hay un desglose de cómo funciona:

Paso 1: recopilación de metadatos

Comienza recopilando metadatos de diversas fuentes de datos, incluidos sistemas locales y en la nube. Estas fuentes de datos incluyen lagos de datos, almacenes, bases de datos, sistemas de archivos, aplicaciones y integración de datos herramientas. Este proceso tiene como objetivo comprender con precisión la estructura, el formato y el contenido de los datos, garantizando su confiabilidad e idoneidad para iniciativas de análisis y ciencia de datos.

Paso 2: curación de metadatos

Después de la recopilación, los metadatos sin procesar se seleccionan teniendo en cuenta el contexto empresarial relevante para una comprensión compartida. Está categorizado y organizado por propósito y uso, enriquecido con atributos y relaciones. Luego, estos datos se catalogan en un depósito central, lo que garantiza que se puedan buscar y acceder a ellos. Además, los comentarios de los usuarios, incluidas calificaciones, reseñas y certificaciones, mejoran aún más su valor al proporcionar información sobre su utilidad para los demás.

Paso 3: Gestión inteligente de metadatos

El último paso, la gestión inteligente de metadatos, utiliza inteligencia artificial y aprendizaje automático para analizar estos conjuntos de datos en profundidad. Estas tecnologías examinan los metadatos para descubrir el linaje de los datos, revelar conexiones ocultas e identificar conjuntos de datos similares, clasificándolos según las necesidades del usuario. Este proceso facilita a los usuarios el descubrimiento de la información más relevante para cualquier tarea determinada. En última instancia, este enfoque transforma los datos sin procesar en un activo estratégico, lo que permite tomar decisiones seguras basadas en datos.

¿Qué es un marco de gestión de metadatos (MMF)?

El marco de gestión de metadatos se refiere al enfoque de una organización para crear, procesar, gobernar y utilizar sus metadatos. Este marco abarca los siguientes componentes:

1. Meta y objetivo: Identificar un área enfocada que estás tratando de resolver o mejorar.
2. Stakeholders: Involucrar a los propietarios de datos relevantes desde el principio garantiza que el marco esté configurado correctamente desde el principio.
3. Estrategia: Definir los tipos de metadatos con los que trabajará y establecer metas y objetivos prioritarios para la gestión de metadatos.
4. arquitectura: Delinear estándares, modelos y directrices para garantizar un enfoque unificado en toda la organización.
5. procesos: Crear procesos y flujos de trabajo para recopilar, documentar y mantener metadatos con roles y responsabilidades definidas.
6. Herramientas y Tecnologías: Seleccionar e implementar herramientas y tecnologías que sean fáciles de usar, permitan la estandarización de conjuntos de datos y se alineen con los requisitos y objetivos de su organización en materia de catalogación, modelado, repositorios, creación de perfiles y linaje de datos.
7. Integración: Garantizar que sus metadatos se integren con la pila tecnológica existente.
8. Gobernancia: El establecimiento de gobierno de metadatos procesos para garantizar la integridad, la seguridad y el cumplimiento de los metadatos. Además, establecer un organismo de gobernanza de datos para supervisar su marco de gestión de metadatos y resolver conflictos.
9. Entrenamiento y educación: Ofreciendo capacitación y educación para mejorar la conciencia y las competencias en la gestión de metadatos. Esta práctica incluye un programa integral que informa a las partes interesadas sobre la importancia de la gestión de metadatos, sus roles y el uso de herramientas y procesos establecidos.
10. Mejora continua: Evaluar y mejorar periódicamente el marco en función de los comentarios de los usuarios y las tendencias de uso observadas.

Astera Marco de gestión de metadatos

Casos de uso de gestión de metadatos

La gestión eficaz de metadatos desbloquea una amplia gama de funcionalidades para las organizaciones. Exploremos algunas de estas aplicaciones:

1. Mejora de la eficiencia y resolución de problemas
2. Análisis de datos mejorados
3. Utilización de datos y optimización de costes.
4. Cumplimiento y seguridad de datos automatizados
5. Gobernanza de datos eficaz
6. Incorporación e integración simplificadas

1. Eficiencia mejorada y resolución de problemas:

El seguimiento de linaje automatizado, un componente vital de gestión de metadatos, visualiza el flujo de datos desde su origen hasta cualquier transformación que experimente. Este enfoque permite a los equipos de datos analizar la causa raíz a la velocidad del rayo al identificar el origen exacto de los problemas dentro de consultas o informes. Como resultado, ahorra una cantidad significativa de tiempo a los profesionales de datos, mejorando las capacidades de resolución de problemas en todo el equipo.

2. Análisis de datos mejorado:

Los metadatos bien gestionados son fundamentales para ofrecer calidad y coherencia, requisitos previos para un análisis de datos eficaz. Facilita el análisis de autoservicio y las iniciativas de inteligencia empresarial al hacer que los activos de datos sean más fácilmente detectables y accesibles para los usuarios empresariales, fomentando una cultura basada en datos.

3. Utilización de datos y optimización de costes:

Al analizar los patrones de uso, como la identificación de tablas a las que se accede con frecuencia o con poca frecuencia o consultas ineficientes, la gestión de metadatos permite a las organizaciones tomar decisiones informadas sobre la optimización de sus recursos de almacenamiento y procesamiento de datos. Estos conocimientos permiten ahorrar costos y mejorar la eficiencia del almacén de datos.

4. Seguridad y cumplimiento de datos automatizados:

La gestión de metadatos es fundamental para automatizar la clasificación de datos de acuerdo con los requisitos reglamentarios (por ejemplo, PII según el RGPD de la UE o datos internos del equipo). Este mecanismo aplica protocolos de seguridad, ayudando a las organizaciones a mantener el cumplimiento y la seguridad de los datos, al tiempo que reduce los riesgos asociados con las violaciones de datos.

5. Gobernanza de datos eficaz:

La gobernanza de datos requiere una visión integral de los datos para aprovechar plenamente su potencial. La gestión de metadatos lo permite, gestionando todo el ciclo de vida de los datos y garantizando al mismo tiempo su calidad, accesibilidad, disponibilidad y seguridad.

6. Incorporación e integración simplificadas:

Un software de gestión de metadatos empresariales proporciona a los usuarios finales acceso directo a metadatos relevantes dentro de sus herramientas, simplificando los procesos de incorporación y la integración organizacional para los nuevos empleados.

Herramientas de gestión de metadatos

Una herramienta de gestión de metadatos es un software diseñado para ayudar a las organizaciones a recopilar, organizar, almacenar y gestionar metadatos de manera eficiente. Estas herramientas permiten a las organizaciones comprender y aprovechar completamente sus datos, proporcionando un sistema centralizado para catalogar, monitorear y analizar el linaje, las relaciones y los patrones de uso de los datos.

Capacidades de una solución de gestión de metadatos

Las herramientas de gestión de metadatos abarcan muchas funciones, como catálogo de datos, glosario empresarial, linaje de datos, elaboración de perfiles de datos, interoperabilidad y análisis de impacto. Se espera que su mercado experimente una tasa de crecimiento anual compuesta de 18.4% para 2029.

Aunque estas herramientas ofrecen numerosos beneficios, es esencial evaluar cuidadosamente el programa antes de adoptar uno. Estas son algunas de las capacidades que se deben buscar en una solución de gestión de metadatos:

1. Inventario de datos:

¿Qué datos tienes y dónde se almacenan?

Inventario de datos, también conocido como mapeo de datos, actúa como un directorio y enumera todos los activos de datos de su organización y dónde están almacenados. Esta vista granular facilita la gobernanza de datos al garantizar el uso de datos de respuesta.

Por ejemplo, puede realizar un seguimiento de cómo los datos que recuperó (es decir, datos de respuesta) de la investigación de metadatos (por ejemplo, nombres de clientes) se utilizan más adelante. Esta capacidad le permite ver quién accede a los datos, cómo los usa la persona respectiva y su impacto en los datos (linaje de datos).

2. Catálogo de datos:

¿Dónde están nuestros datos y cómo podemos acceder a ellos?

A diferencia de los inventarios de datos, los catálogos de datos son como motores de búsqueda avanzados para sus datos. Estas herramientas automatizadas escanean y catalogan activamente datos en varias ubicaciones de almacenamiento: bases de datos, lagos de datos y almacenes de datos – haciendo que sea mucho más fácil para los usuarios empresariales descubrir los conjuntos de datos específicos que necesitan.

3. linaje de datos:

¿Dónde han estado nuestros datos y qué cambios sufrieron?

El linaje de datos actúa como un mapa detrás de escena para sus datos. Realiza un seguimiento del recorrido de sus datos desde su origen (es decir, fuente) a través de cualquier transformación que sufre hasta donde finalmente se utilizan (es decir, destino). Esta información es beneficiosa para el análisis de impacto, donde se deben predecir las consecuencias de los cambios en las fuentes de datos o los métodos de procesamiento.

4. Etiquetado

¿Cómo podemos enriquecer y adaptar nuestros datos para necesidades futuras?

El etiquetado implica asignar etiquetas relevantes, llamadas etiquetas de metadatos, al inventario de datos para categorizarlos y describirlos con palabras clave, haciéndolos altamente buscables y adaptables a las necesidades comerciales cambiantes. Algunas herramientas pueden incluso automatizar el etiquetado según patrones, ahorrando tiempo y reduciendo errores.

5. Coincidencia de datos

¿Cómo podemos garantizar que nuestros metadatos reflejen con precisión las relaciones entre los activos de datos?

La comparación de datos ayuda a identificar conexiones entre diferentes piezas de metadatos. Tomemos un ejemplo de dos conjuntos de datos que pueden tener información similar pero que difieren ligeramente en nombres o formatos. Las herramientas de administración de metadatos con capacidad de coincidencia de datos incorporada comparan automáticamente estos conjuntos de datos e identifican coincidencias potenciales, lo que hace que sus búsquedas de datos sean más precisas.

6. Colaboración

¿Qué significan nuestros datos (ofrecen contexto) para nuestros equipos?

La gestión eficaz de metadatos requiere una comunicación clara entre los equipos sobre las definiciones y el uso de los datos. Por lo tanto, las funciones de colaboración como comentarios, anotaciones y control de versiones crean una plataforma central para el diálogo sobre estos aspectos. Para lo cual documentar cada interacción entre equipos es vital y debe ser ofrecido por la solución de gestión de metadatos. Esta transparencia fomenta el intercambio de conocimientos, ayuda a abordar las inconsistencias en la comprensión de los datos y, en última instancia, conduce a mejores decisiones basadas en datos.

Seis preguntas que debe hacerse al elegir una herramienta de gestión de metadatos. Imagen por Astera.

Mejores prácticas de gestión de metadatos

Estas son algunas de las formas que puede utilizar para maximizar el valor de la gestión de metadatos y su sostenibilidad:

1. Establecer una base de metadatos unificada: Cree un repositorio central de metadatos para proporcionar información sobre todas las prácticas de gestión de datos.
2. Aproveche el poder de las seis categorías de metadatos: Impulse la inteligencia basada en metadatos capturando las seis categorías de metadatos (operativos, legales, descriptivos, técnicos, de proceso y de preservación) para maximizar el valor de sus datos.
3. Integre AI/ML para aumentar su gestión de metadatos: Aproveche la IA/ML además de su base de metadatos unificados para hacer que los procesos de datos en la nube sean inteligentes y adaptables.
4. Ofrezca a los usuarios un catálogo de datos basado en IA: Capture y enriquezca metadatos empresariales con contexto empresarial utilizando un catálogo de datos impulsado por IA, haciendo que los datos relevantes sean detectables, accesibles, comprensibles y confiables.
5. Garantice una gestión de metadatos escalable e integral: Logre una gestión incomparable de los metadatos, ofreciendo una amplia conectividad en entornos locales, aplicaciones y entornos multinube. ETL/BI herramientas; capacidades de extracción profunda de metadatos y comprensión del linaje de datos (por ejemplo, a través del análisis de código de base de datos) y escalabilidad para admitir millones de activos de metadatos, satisfaciendo las demandas del panorama de datos moderno.
6. Gobierne los modelos de IA/ML de forma eficaz: Establezca una gobernanza para los modelos de IA/ML gestionando sus metadatos, permitiendo la medición del rendimiento frente a los objetivos comerciales y mitigando los sesgos algorítmicos.
7. Establecer un programa de liderazgo en metadatos: Asegúrese de que los líderes de metadatos formen parte del equipo de gobernanza para poner en práctica las políticas de gestión de metadatos, fomentando el éxito predicando con el ejemplo.
8. Invierta en una herramienta de gestión de metadatos adecuada: Una vez que haya finalizado su estrategia, alcance, funciones y estándares de metadatos, estará equipado para identificar las características esenciales que su empresa requiere en un sistema de gestión de metadatos. Este análisis puede llevarlo a adquirir una herramienta nueva y dedicada o aprovechar los repositorios de metadatos existentes dentro de sus herramientas actuales de gestión de datos o inteligencia empresarial.
9. Mantener la coherencia en toda la organización: Una vez iniciado, cree metadatos de manera consistente siguiendo políticas y estándares y comunique su importancia a todos los usuarios de datos y partes interesadas, asegurando su compromiso y participación.

Para terminar

Así como un mapa potencia la exploración, los metadatos bien administrados ayudan a maximizar el valor de sus datos. La gestión de metadatos establece un enfoque estandarizado para describir y organizar sus activos de datos. Mejora la capacidad de descubrimiento y comprensión de los datos, mejorando la toma de decisiones informadas en todos los niveles.

AsteraLa herramienta de almacenamiento de datos basada en metadatos. le ayuda a priorizar la gestión de metadatos al automatizar el descubrimiento, la categorización y la gestión de sus metadatos. Proporciona comprensión de datos compartidos en toda la empresa, lo que hace que sus metadatos sean fáciles de buscar e interpretar.

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