¿Qué es la gestión de metadatos?

"En 2021, las organizaciones dedicarán el doble de esfuerzo a la gestión de metadatos en comparación con 2018 para evaluar el valor y los riesgos asociados a los datos y su uso."

*Gartner, El estado de la gestión de metadatos

Definición de gestión de metadatos

Los metadatos proporcionan contexto a tus datos. Para confiar en el contexto de tus datos, debes comprenderlo. Conocer el quién, el qué, el cuándo, el dónde y el porqué de tus datos significa conocer sus metadatos, también conocido como gestión de metadatos.

Con la llegada del Big Data y las diversas regulaciones que lo acompañan, los responsables de datos deben profundizar en sus datos a través de los metadatos. Los metadatos se crean cada vez que los datos:

• Creado
• Añadido a
• Eliminado de
• Actualizado
• Adquirido.

Por ejemplo, los metadatos de una hoja de cálculo Excel incluyen la fecha de creación, el nombre, los autores asociados, el tamaño del archivo, etc. Además, los metadatos también podrían incluir títulos y comentarios realizados en el documento.

En el pasado, una forma de gestión de met adatos consistía en buscar la signatura de un libro en un catálogo para encontrar su ubicación en una biblioteca. Hoy en día, la gestión de metadatos se utiliza en soluciones de software para cumplir la normativa sobre datos, establecer la gobernanza de los datos y comprender su valor. Así pues, esta disciplina se convierte en esencial para las empresas.

Tipos de métadonnées

Los metadatos se pueden clasificar de varias maneras según su finalidad y cómo se utilizan. Comprender estos tipos de metadatos ayuda a las organizaciones a gestionar los datos de forma más eficaz y a aplicar los controles, las herramientas y las normas adecuados.

Metadatos descriptivos

Los metadatos descriptivos proporcionan información que ayuda a identificar y descubrir datos. Incluyen títulos, descripciones, palabras clave, autores y etiquetas, lo que facilita la búsqueda, la comprensión y la reutilización de los datos.

Metadatos estructurales

Los metadatos estructurales explican cómo se organizan los datos y cómo se relacionan entre sí los diferentes componentes. Algunos ejemplos son los esquemas, las relaciones entre tablas, los formatos de archivo y las jerarquías que definen cómo encajan entre sí los datos.

Metadatos administrativos

Los metadatos administrativos respaldan la gestión y las operaciones de datos. A menudo incluyen:

• Metadatos de derechos (propiedad, licencia, permisos de acceso)
• Metadatos del ciclo de vida (fechas de creación, reglas de retención, estado de archivo)

Metadatos técnicos

Los metadatos técnicos describen las características técnicas de los datos, como los tipos de datos, la longitud de los campos, los índices, las configuraciones del sistema y las ubicaciones de almacenamiento. Son esenciales para los desarrolladores, ingenieros e integradores de sistemas.

Metadatos operativos

Los metadatos operativos recopilan información generada durante el procesamiento y el uso de los datos. Esto incluye registros de tareas, tiempos de procesamiento, índices de error y programas de actualización de datos, lo que ayuda a los equipos a supervisar el rendimiento y la fiabilidad.

Metadatos empresariales

Los metadatos empresariales añaden contexto empresarial a los datos. Incluyen definiciones empresariales, indicadores clave de rendimiento (KPI), cálculos y directrices de uso que ayudan a los usuarios sin conocimientos técnicos a interpretar y aplicar los datos correctamente.

Metadatos sobre linaje y procedencia

Este tipo de metadatos rastrea el origen de los datos, cómo cambian y dónde se utilizan. Los metadatos de linaje y procedencia mejoran la transparencia, la confianza y el análisis del impacto cuando se producen cambios.

Metadatos de seguridad y privacidad

Los metadatos relacionados con la seguridad identifican los niveles de confidencialidad, las clasificaciones (por ejemplo, confidencial, público) y los atributos de privacidad, como los datos personales o regulados. Facilitan el cumplimiento normativo, la gestión de riesgos y el control de acceso.

En conjunto, estos tipos de metadatos proporcionan una visión completa de los datos: qué son, cómo están estructurados, cómo se utilizan y cómo deben gestionarse.

¿Por qué debe implantar una estrategia de gestión de metadatos?

La gestión de metadatos proporciona a su organización claridad y control sobre su ecosistema de datos. Al definir, catalogar y gestionar los metadatos de forma coherente, los equipos pueden comprender rápidamente qué datos existen, de dónde proceden y cómo deben utilizarse. Este entendimiento compartido reduce la confusión, agiliza los análisis y la elaboración de informes, y mejora la confianza en las decisiones basadas en datos. Cuando los usuarios pueden descubrir e interpretar fácilmente los activos de datos, la productividad aumenta y el riesgo de utilizar o interpretar incorrectamente los datos se reduce significativamente.

Más allá de la eficiencia, la gestión de metadatos refuerza la gobernanza, el cumplimiento normativo y la escalabilidad de los datos. Un linaje, una propiedad y unos indicadores de calidad claros facilitan el cumplimiento de los requisitos normativos, la protección de la información confidencial y la aplicación de las normas sobre datos. A medida que aumentan los volúmenes y las fuentes de datos, los metadatos bien gestionados actúan como base que respalda la integración, la automatización y las iniciativas de análisis avanzado. En resumen, la implementación de la gestión de metadatos convierte los datos de un recurso fragmentado en un activo estratégico que puede respaldar de forma fiable los objetivos empresariales a largo plazo.

Ventajas de la gestión de metadatos:

• Una mejor comprensión del significado de los activos de datos de la empresa.
• Más comunicación sobre la semántica de un dato a través de un catálogo de datos.
• Los responsables de datos son más eficientes, lo que agiliza la entrega de los proyectos.
• El uso de diccionarios de datos y glosarios empresariales permite identificar sinergias y verificar la coherencia de la información.
• Refuerzo de la documentación de los datos (supresiones, archivos, calidad, etc.).
• Generar registros de auditoría e información (riesgo y seguridad para el cumplimiento normativo).

métadonnées Mejores prácticas de gestión

A continuación, hemos recopilado una breve lista de las mejores prácticas que se deben implementar al crear la estrategia de gestión de metadatos de su organización.

Establecer normas y taxonomías claras

Defina convenciones de nomenclatura, definiciones de datos y esquemas de clasificación coherentes. Las taxonomías estandarizadas reducen la ambigüedad, mejoran la interoperabilidad y facilitan la comprensión y la reutilización de los metadatos entre equipos y sistemas.

Asignar la propiedad y la gobernanza

Designar propietarios y administradores de metadatos responsables de la precisión, las actualizaciones y las aprobaciones. Un marco de gobernanza ayuda a resolver conflictos, hacer cumplir las normas y garantizar la rendición de cuentas a lo largo del tiempo.

Automatizar la captura de metadatos

Aproveche las herramientas y las integraciones para recopilar automáticamente metadatos técnicos y operativos. La automatización minimiza el esfuerzo manual, reduce los errores y mantiene los metadatos sincronizados con los sistemas de origen.

Garantizar la calidad mediante validaciones y auditorías

Aplicar reglas de validación para comprobar la integridad, exactitud y coherencia. Realizar auditorías periódicas para identificar lagunas, entradas obsoletas o incumplimientos de las normas.

Mejorar la visibilidad y el linaje

Habilite funciones sólidas de búsqueda, etiquetado y seguimiento del linaje para que los usuarios puedan encontrar fácilmente los datos y comprender su origen, transformaciones y uso. Esto genera confianza y favorece una mejor toma de decisiones.

Documentar políticas y formar equipos

Mantenga una documentación clara de las políticas, los procesos y las funciones relacionadas con los metadatos. Ofrezca formación continua para que los equipos comprendan cómo crear, mantener y utilizar los metadatos de forma eficaz a medida que evolucionan los sistemas.

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Acerca de Actian Corporation

Actian permite a las empresas gestionar y gobernar con confianza los datos a escala, agilizando los entornos de datos complejos y acelerando la entrega de datos listos para la IA. El enfoque de inteligencia de datos de Actian combina el descubrimiento de datos, la gestión de metadatos y la gobernanza federada para permitir un uso más inteligente de los datos y mejorar el cumplimiento. Con capacidades intuitivas de autoservicio, los usuarios empresariales y técnicos pueden encontrar, comprender y confiar en los activos de datos en entornos en la nube, híbridos y locales. Actian ofrece soluciones flexibles de gestión de datos a 42 millones de usuarios en empresas de Fortune 100 y otras empresas de todo el mundo, al tiempo que mantiene una puntuación de satisfacción del cliente del 95%.