Los Metadatos dentro de las herramientas de gestión de datos

La gestión de metadatos se vuelve aún más importante a medida que los datos se expanden en volumen y diversidad, lo que permite obtener valor comercial de cantidades significativas de información. ¿Por qué es importante este tipo de data management al interior de las organizaciones y cuál es el camino para comenzar a implementarlo?

Una de las ventajas de optar por una plataforma de gestión de datos es el hecho de que las mismas trabajan a nivel de metadatos de manera centralizada.

¿Por qué es importante la gestión de metadatos?

Los metadatos son datos sobre datos, es decir, que proporciona el contexto que necesita para utilizar la información de manera efectiva y liberar todo su potencial mediante el descubrimiento de relaciones entre diferentes piezas de datos, el rastreo de su utilización y la evaluación de sus riesgos y beneficios.

Las herramientas de gestión de metadatos son soluciones que permiten explotar todo este potencial añadiendo información útil a los datos almacenados en un entorno empresarial y otorgando un contexto significativo a los datos sin procesar.

La implementación de una solución de gestión de metadatos empresariales eficaz puede ayudar a las organizaciones a:

• Obtener una visión holística y una mejor administración de los datos a lo largo de su ciclo de vida completo.
  
  
• Habilitar el gobierno de datos para respaldar las iniciativas de gestión de información empresarial.
  
  
• Identificar nuevos casos de uso de datos y oportunidades comerciales.
  
  
• Ofrecer una vista central del linaje, la transformación y el movimiento de los datos.
  
  
• Identificar problemas de calidad de datos, dificultades operativas y evaluar su rendimiento.

Los 3 procesos fundamentales en la gestión de metadatos

Las soluciones tecnológicas de metadatos brindan una disciplina de gestión a través de tres procesos fundamentales:

1. Captura: el primer procedimiento clave es descubrir metadatos en la organización y capturarlos dentro de una plataforma de gestión. Es recomendable poner en funcionamiento el descubrimiento automático mediante algoritmos Inteligencia Artificial y Machine Learning para rastrear en los sistemas existentes, analizar entornos complejos en períodos de tiempo cortos y mapear fuentes de datos novedosas.
   
   
2. Categorización: el segundo proceso consiste en clasificar los metadatos en categorías útiles que pueden ayudar a generar ideas y producir beneficios empresariales. Los softwares de gestión permiten armonizar la diversidad de metadatos en una visión holística e integrada.
   
   
3. Utilización: luego de que los metadatos se capturan y categorizan dentro de la plataforma, se puede comenzar a utilizarlos mediante la vinculación de metadatos a roles comerciales y procesos operativos específicos o a través de un linaje holístico para habilitar la gestión de información empresarial, de datos maestros y datos de funciones de gobierno. Además, la información puede difundirse a otros usuarios para el análisis y descubrimiento de nuevos casos de uso.

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Las mejores prácticas para la gestión de metadatos

En un entorno de Cloud múltiple y de datos heterogéneos, aplicar prácticas eficientes permitirá explotar y escalar la gestión inteligente de datos. Dentro de las más destacas se encuentran:

• Crear una base de metadatos unificada para brindar información e inteligencia en todos los procesos de administración de datos.
  
  
• Aplicar Inteligencia Artificial y Machine Learning para activar los metadatos y generar procesos de gestión inteligentes y dinámicos.
  
  
• Aprovechar los catálogos de datos impulsado por IA que catalogan e indexan metadatos para que estos sean visibles y utilizables para todos los usuarios y disparen procesos de descubrimiento y comprensión.
  
  
• Garantizar una amplia conectividad de metadatos en varias nubes, en las instalaciones y aplicaciones junto con la profundidad para comprender el linaje de datos detallado.
  

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Con el crecimiento explosivo de los datos, la gestión de metadatos juega un papel fundamental para el ordenamiento de la información y la extracción de todo su potencial disponible para ponerlo al servicio de los objetivos de las empresas data-driven.

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