¿Qué son los metadatos?

¿Qué son los metadatos?

métadonnées proporciona información sobre los datos. 

Es un poco abstracto, pero lo vemos en acción en nuestra vida cotidiana. Por ejemplo, todos los productos de una tienda de comestibles tienen una fecha de caducidad, información del fabricante y una etiqueta nutricional que proporciona detalles sobre las calorías, los ingredientes y el tamaño de las raciones. Cada uno de estos datos proporciona contexto sobre el producto alimenticio, lo que le permite tomar decisiones informadas basadas en esa información, como alergias, fechas de caducidad y requisitos dietéticos. Del mismo modo, los metadatos proporcionan contexto, lo que nos permite comprender mejor datos que de otro modo podrían no ser evidentes.

¿Por qué son importantes métadonnées ?

Proporciona información que ayuda a los consumidores a encontrar, utilizar y comprender la calidad y el origen de los datos. Los metadatos también muestran cómo se relacionan los datos para proporcionar contexto a los usuarios.

En el panorama empresarial actual, impulsado por los datos, las organizaciones se enfrentan a un rápido aumento del volumen de datos procedentes de diversas fuentes. A menudo, la información valiosa permanece oculta, infrautilizada o mal interpretada. Los equipos dedican innumerables horas a buscar los conjuntos de datos correctos, a dudar de la calidad de los datos o a duplicar análisis que ya están disponibles dentro de la organización. Los metadatos convierten los datos brutos en activos estratégicos, lo que permite una mejor toma de decisiones en toda la empresa.

Tipos de métadonnées

Las formas más comunes de metadatos se pueden clasificar en las siguientes categorías:

• Metadatos empresariales proporcionan contexto empresarial y significado a los datos en términos que los usuarios no técnicos pueden comprender. Incluyen definiciones empresariales, términos del glosario, reglas empresariales, propiedad de los datos y descripciones del propósito empresarial detrás de la recopilación de datos. Permiten el análisis autoservicio al hacer que los datos sean fáciles de encontrar y comprender.
• Metadatos técnicos incluye especificaciones técnicas y propiedades de los datos, como esquemas de bases de datos, tipos de datos, formatos de archivo, estructuras de datos, longitudes de campo, índices, relaciones entre datos e información del sistema sobre dónde y cómo se almacenan los datos. Proporciona la base para la integración de datos, la evaluación de la calidad y la compatibilidad del sistema.
• Metadatos operativos contienen información sobre el funcionamiento diario de los sistemas de datos, incluyendo programaciones de tareas, registros de procesamiento, tiempos de ejecución de ETL, registros de errores, métricas de rendimiento del sistema, actualidad de los datos, cuándo se cargaron o actualizaron los datos y quién accedió a qué datos y cuándo. Permiten la detección proactiva de problemas y ayudan a priorizar qué incidencias deben solucionarse primero en función de su impacto en el negocio.
• Metadatos de gobernanza incluye información sobre políticas de datos, normas, requisitos de cumplimiento, permisos de acceso, funciones de administración de datos, políticas de retención, clasificaciones de privacidad y alineación normativa (RGPD, HIPAA, etc.). Es fundamental para evitar infracciones de cumplimiento, gestionar el riesgo y mantener la confianza de los clientes.
• Metadatos de calidad contienen información sobre la precisión, integridad, coherencia, puntualidad, validez y fiabilidad de los datos. Incluyen puntuaciones de calidad, resultados de perfiles de datos, detección de anomalías y definiciones de reglas de calidad. Ayudan a los usuarios a evaluar si los datos son lo suficientemente fiables para el uso previsto y evitan que se tomen decisiones erróneas basadas en datos de mala calidad, ya que señalan los problemas antes de que causen daños.
• Metadatos administrativos incluye información de gestión sobre los activos de datos, como detalles de propiedad, fechas de creación y modificación, historial de versiones, formatos de archivo, derechos de uso, planes de conservación y estado del ciclo de vida (activo, archivado, retirado). Facilita la gestión y el control de los activos de datos al realizar un seguimiento de quién es el propietario de cada elemento, cuándo se creó y cómo debe gestionarse a lo largo del tiempo, además de garantizar una gestión adecuada del ciclo de vida de los datos y facilitar las pistas de auditoría para el cumplimiento normativo.

Cómo se utiliza

Los metadatos cumplen múltiples funciones. La catalogación de los datos es importante, ya que informa a los usuarios sobre su calidad, integridad, procedencia y fiabilidad. Las imágenes pueden tener metadatos asociados, como firmas digitales, fechas de creación, ubicaciones geográficas, tamaño y profundidad de color. Los datos EXIF (Exchangeable Image File) son metadatos basados en estándares que se incrustan en el archivo de imagen.

Un data lakehouse captura metadatos que aumentan el valor de los conjuntos de datos al documentar la calidad de los datos y las relaciones entre los activos de datos. Un lakehouse proporciona metadatos. Los sistemas de gestión de bases de datos los mantienen en catálogos del sistema que registran el número de registros de una tabla, la cardinalidad de los campos de datos, los niveles máximos y mínimos, la selectividad de los índices y la agrupación de datos en índices.

Las aplicaciones web modernas utilizan interfaces de programación de aplicaciones (API) para acceder a herramientas de terceros y transmitir datos mediante tipos de datos ricos en metadatos, como JSON y XML. Las aplicaciones tradicionales transmitían datos entre ellas, pero estos no eran autodescriptivos y no se les podía interrogar para saber qué datos esperaban, como se puede hacer con un servicio web moderno. A medida que las aplicaciones se vuelven más modulares para facilitar su desarrollo, su número aumentará, lo que requerirá una mejor autodocumentación de sus funciones y requisitos de datos. 

Aplicaciones

Los metadatos se utilizan en todos los sectores, por ejemplo:

• En las ciencias de la vida, los metadatos son esenciales para garantizar la integridad de la investigación y el cumplimiento normativo a lo largo del ciclo de vida del desarrollo de fármacos. Se utilizan para realizar un seguimiento de las bases de datos de ensayos clínicos, la información sobre los equipos de laboratorio y los resultados, lo que permite la interoperabilidad y la replicabilidad. Los metadatos operativos pueden utilizarse para supervisar las fechas de procesamiento de las muestras de laboratorio, el lote de reactivos utilizados y otras variables fundamentales para validar los resultados experimentales. En cada etapa, los metadatos facilitan el proceso de investigación y desarrollo.
• En la fabricación, los metadatos coordinan las complejas relaciones entre los sistemas de producción, las cadenas de suministro y el control de calidad en todas las instalaciones globales. Los metadatos técnicos y operativos registran los tiempos de funcionamiento de las máquinas y los programas de mantenimiento para optimizar la producción y predecir los fallos de los equipos. Los metadatos de gobernanza y calidad garantizan la trazabilidad de los productos, desde las materias primas hasta los productos terminados.
• En los servicios financieros, los metadatos constituyen la base de la gestión de riesgos, el cumplimiento normativo y la confianza de los clientes. Los metadatos técnicos y operativos documentan el origen de las transacciones y los tiempos de procesamiento, lo que garantiza que los auditores puedan validar los informes financieros, mientras que los usuarios empresariales acceden a información casi en tiempo real para tomar decisiones críticas. Los metadatos de gobernanza y calidad aplican controles de acceso, mantienen registros de auditoría para el cumplimiento normativo y validan la conciliación de los saldos de las cuentas, al tiempo que señalan las transacciones sospechosas.
• En el transporte y la logística, los metadatos permiten la visibilidad y la coordinación en tiempo real que exigen las cadenas de suministro modernas. Los metadatos técnicos y operativos registran el estado de los envíos y los registros de horas de servicio de los conductores, lo que proporciona a los despachadores la información necesaria para redirigir las entregas en caso de interrupciones. Los metadatos de gobernanza y calidad ayudan a hacer cumplir las normativas del Departamento de Transporte y los requisitos aduaneros, al tiempo que supervisan la precisión de las entregas.
• En el sector de la energía y los servicios públicos, los metadatos respaldan la prestación de servicios fiables mientras se navega por la transición hacia fuentes renovables y tecnologías de redes inteligentes. Los metadatos técnicos y operativos integran datos de contadores inteligentes, sistemas SCADA y previsiones meteorológicas para ayudar a los operadores de redes a equilibrar la oferta y la demanda en tiempo real. Los metadatos de gobernanza y calidad garantizan el cumplimiento de las normas de fiabilidad de la NERC y los informes de emisiones de la EPA, al tiempo que validan las lecturas de los contadores y detectan anomalías.

Beneficios de métadonnées

La necesidad de métadonnées está creciendo principalmente debido a los siguientes beneficios:

• Aumenta la utilidad de las fuentes de datos existentes.
• Hace que los datos sean útiles documentando su calidad y utilidad.
• Incluye etiquetas que permiten encontrar los datos mediante motores de búsqueda.
• Promueve la gobernanza de datos al documentar la presencia o ausencia de propietarios de datos.
• A medida que crecen los volúmenes y las fuentes de datos, éstos adquieren un valor cada vez mayor.
• El uso de datos es una práctica recomendada de gestión de datos que beneficia al propietario de los datos y a los socios comerciales que los comparten. El éxito del intercambio de datos depende de la calidad de los metadatos. Los datos que no están bien documentados probablemente no se utilicen o no sean fiables.
• Es un pilar fundamental de los modelos de datos avanzados, como los almacenes de datos, los lagos de datos y las mallas de datos.
• Apoya el proceso de descubrimiento de registros para las auditorías de cumplimiento.
• La visibilidad obtenida al utilizarlo para documentar los activos de datos de una organización es el primer paso para optimizar el uso de los datos, de modo que los datos duplicados puedan revisarse, fusionarse o eliminarse.

Metadatos e inteligencia artificial

Los metadatos son esenciales para los sistemas de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML), ya que proporcionan el contexto, la estructura y los indicadores de calidad fundamentales que permiten a los sistemas de IA procesar, interpretar y generar resultados fiables. Sin metadatos de alta calidad, los modelos de IA son propensos a imprecisiones, sesgos y falta de explicabilidad.

Los metadatos son importantes para:

• Contexto y significado: Los datos sin procesar no tienen sentido para una IA sin información descriptiva (metadatos) sobre su origen, datos de creación, formato y relaciones. Este contexto es vital para que la IA comprenda el propósito de los datos y realice interpretaciones precisas.
• Calidad y precisión de los datos: Los metadatos son fundamentales para gestionar la calidad de los datos, ya que ayudan a identificar anomalías, errores y valores faltantes en los datos de entrenamiento. Los modelos entrenados con datos con metadatos robustos logran una mayor precisión y fiabilidad en aplicaciones del mundo real.
• Facilidad de búsqueda y eficiencia: Los metadatos exhaustivos facilitan la búsqueda, organización y recuperación de grandes conjuntos de datos para proyectos específicos de IA. Esto agiliza los procesos de preparación de datos y selección de características, que a menudo consumen una gran parte del tiempo de desarrollo de la IA. 
• Recursos informáticos: Los metadatos ayudan a los equipos a identificar datos redundantes o de bajo impacto, lo que permite a los modelos centrarse en la información más relevante. Esto conduce a un uso más eficiente de los recursos computacionales.

Inteligencia de datos de Actian

La gestión eficaz de los metadatos se ha convertido en algo esencial para las organizaciones que buscan maximizar el valor de los datos y, al mismo tiempo, garantizar la gobernanza y el cumplimiento normativo. Actian Data Intelligence Platform ofrece capacidades integrales que transforman la forma en que las empresas descubren, confían y utilizan sus datos. 

Acelerar el descubrimiento y generar confianza

gráfico de conocimiento federada gráfico de conocimiento de la plataforma crea una fuente unificada de información veraz para los metadatos empresariales, lo que permite realizar búsquedas similares a las de Google en todos los activos de datos. Con más de 75 conectores automatizados, las organizaciones pueden recopilar metadatos de diversas fuentes sin intervención manual.

Apoyo a la IA y al cumplimiento normativo

A medida que se aceleran las iniciativas de IA, el gráfico de conocimiento de la plataforma gráfico de conocimiento los sistemas de IA descubrir y acceder a datos más allá de los límites de la organización, al tiempo que se mantiene la gobernanza y el control. El rico contexto semántico alimenta la IA generativa con definiciones empresariales de alta calidad, mientras que el linaje inteligente respalda la gobernanza de los modelos de IA al proporcionar visibilidad de las fuentes de datos y las transformaciones. 

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