Gestión de datos: No descuide sus metadatos

La gestión de datos puede definirse como el proceso de almacenar, organizar y mantener todos los datos creados y recopilados por una organización para ayudar a impulsar la toma de decisiones operativas y la planificación estratégica.

No le sorprenderá si le decimos que los temas de datos evolucionan constantemente y se vuelven más complejos en las organizaciones. Como resultado, cualquier organización que se plantee estas iniciativas de datos y análisis a gran escala se enfrenta cada vez más a grandes volúmenes de datos de diversos tipos, formatos y entornos distribuidos.

Para intentar maximizar su valor, los metadatos son una respuesta que proporciona conocimientos sobre dónde se encuentran los datos, qué atributos tienen o cómo están enlazados (también llamado grafo de conocimiento). Sin embargo, la mayoría de las organizaciones aún no tienen un enfoque formal de la gestión de metadatos.

Déjenos convencerle de su necesidad en este artículo.

Los retos de los metadatos en la nueva generación de gestión de datos

En un entorno tecnológico cada vez más disperso y complejo, los Data Managers o, Chief Data Officers, tienen la misión de proporcionar y simplificar un entorno de datos coherente que pueda ser activado por sus equipos.

Entre nuestros clientes que han apostado por iniciar la gestión de metadatos, vemos un objetivo común: garantizar la visibilidad de las distintas fuentes de datos e iniciativas e implicar a nuevos actores que no tienen necesariamente perfiles técnicos..

En resumen, la necesidad de alinear la semántica en múltiples silos de datos está impulsando una mayor demanda de capacidades de gobernanza de metadatos.

En esta nueva disciplina de la gestión de datos, una palanca para describir mejor sus datos, incluyendo información sobre su ubicación para facilitar el uso y/o protección en diversos entornos y fuentes.

He aquí un extracto de las preguntas a las que podrán responder sus metadatos:

• ¿Quién ha creado estos datos?
• ¿Quién es responsable de estos datos?
• ¿En qué aplicaciones se utiliza?
• ¿Cuál es el nivel de fiabilidad (calidad, rapidez, etc.) de estos datos?
• ¿Cuáles son los contextos de uso permitidos (por ejemplo, confidencialidad)?
• ¿Dónde están los datos?
• ¿De dónde proceden estos datos (un socio, datos abiertos, internamente, etc.)?

Nuestras recomendaciones a las partes interesadas en la gestión de datos

A quienes hoy abordan la gestión de metadatos como parte de las estrategias de gestión de datos, les aconsejamos:

• Desplegar progresivamente un catálogo de datos de empresa adoptando prácticas de gestión de metadatos. El uso de catálogos de datos permitirá, entre otras cosas, inventariar todas las formas de metadatos -técnicos, pero también cada vez más empresariales, operativos y sociales- para mejorar la visibilidad de las actividades de gestión de datos.
• Trabajar con proveedores capaces de aceptar esta diversidad en sus sistemas y operar en infraestructuras de gestión de datos distribuidas, independientes y cada vez más conectadas a la nube.
• Identificar casos de uso de la gestión de metadatos que puedan activarse fácilmente para demostrar rápidamente su valor. Los proveedores de soluciones seleccionados deben ser los que automatizan el descubrimiento, el perfilado y el inventario de metadatos o al menos las tareas más tediosas.

Acerca de Actian Corporation

Actian hace que los datos sean fáciles. Nuestra plataforma de datos simplifica el modo en que las personas conectan, gestionan y analizan los datos en entornos en la nube, híbridos y locales. Con décadas de experiencia en gestión de datos y análisis, Actian ofrece soluciones de alto rendimiento que permiten a las empresas tomar decisiones basadas en datos. Actian cuenta con el reconocimiento de los principales analistas y ha recibido premios del sector por su rendimiento e innovación. Nuestros equipos comparten casos de uso probados en conferencias (por ejemplo, Strata Data) y contribuyen a proyectos de código abierto. En el blog de Actian, cubrimos temas que van desde la ingestión de datos en tiempo real hasta el análisis impulsado por IA.