Cuando se trata de abordar problemas de negocio críticos para la misión, la gestión integral de metadatos es una capacidad crítica para cualquier estrategia de información empresarial. Business Intelligence tiene, entre sus componentes, circuitos de almacenamiento de datos que, sin un conjunto de instrucciones generales, quedarían del todo inservibles. Parte de ese esfuerzo recae en los metadatos.

Cómo maximizar el valor de los productos de Business Intelligence en la empresa gracias a una buena gestión de metadatos

Montar algo sin leer las instrucciones es posible, pero ciertamente complicado; igual que sucede cuando un documento en papel se extravía y hay que revisar cientos de ficheros para localizarlo. Al final, después de emplear mucho tiempo, se consigue, pero, ciertamente, no merece la pena invertir un recurso escaso cuando existen formas de ahorrar minutos.

En toda empresa, quienes necesitan acceder, desarrollar o mantener los datos necesitan saber exactamente lo que están viendo. Ya sea en la nube o en las instalaciones, la ubicación de los metadatos no importa, peo sí su existencia.

Un diccionario de metadatos bien escrito se convierte en la lista de inventario que cataloga qué datos se almacenarán. En lo que respecta a los procesos de Business Intelligence, que analizan la información que el usuario de negocios necesita y tratan de obtener esos datos para presentárselos, por lo tanto, es fundamental que pueda entenderse cómo y qué datos necesitan para hacer su trabajo.

Además de resultar un elemento imprescindible como parte de la fase de diseño en proyectos de Business Intelligence, un diccionario de metadatos bien escrito se convierte en una fuente de información para el gobierno de datos que evitará confusiones, reprocesos, datos erróneos y pérdida de confianza del usuario.

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Los 5 beneficios de la gestión de metadatos para Business Intelligence

Una base de metadatos común potencia las aplicaciones de Business Intelligence, al promover cinco cambios beneficiosos para el negocio:

1. Control de datos centralizado para democratización de datos: ahorra tiempo y disminuye las latencias necesarias para acceder a los datos debido a los procesos y controles de TI centralizados.
   
   
2. Bases de datos para dispositivos inteligentes: algo imprescindible con la explosión en dispositivos y tipos de datos más complejos que carecen de metadatos en comparación con las bases de datos relacionales, y que tienen que ver con el Internet de las cosas, cada vez más usado en las organizaciones.
   
   
3. Contextualización: cuando ejecutamos una búsqueda o visitamos un sitio web o una aplicación, esperamos más que una lista estática de contenido. Lo que necesitamos es que la información relevante y las recomendaciones basadas en nuestro contexto y metadatos proporcionen coherencia.
   
   
4. Grandes posibilidades en el campo de las predicciones: los almacenes de datos y los informes de Business Intelligence se han basado tradicionalmente en transacciones y registros históricos. Pero, hoy en día, los algoritmos avanzados se pueden ejecutar a escala para proporcionar análisis predictivos e incluso prescriptivos que guíen el comportamiento. La aplicación de estos algoritmos a los metadatos puede dar resultados aún más potentes.
   
   
5. Mayor transparencia: existen grandes volúmenes de datos guardados en empresariales, a menudo denominados datos oscuros. Al rastrear y escanear estos sistemas y repositorios, se pueden recopilar metadatos para proporcionar una transparencia mucho mayor, descubrir dominios de datos, relaciones y datos confidenciales, que permitirán, finalmente, desbloquear esos silos de datos.

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Business Intelligence es visión, conocimiento, accesibilidad y transparencia, pero, ninguno de estos atributos podría ser del todo reales en la práctica sin el apoyo que los metadatos dan a esta función del negocio.