Cómo la gestión automatizada de metadatos mejora la información empresarial

¿Qué es la gestión de metadatos?

Los metadatos a menudo se describen como datos sobre datos. Si bien eso es cierto, la definición no es particularmente informativa.

Más específicamente, los metadatos son información que describe y da contexto a los datos para que los datos en sí puedan entenderse mejor. Es algo así como quién, qué, cuándo y dónde detrás de la recopilación de datos.

Los elementos típicos de metadatos incluyen título y descripción, etiquetas y categorías, quién los creó o modificó, cuándo fueron creados o modificados y quién puede acceder a ellos.

Los metadatos también se pueden clasificar en diferentes grupos, siendo administrativos, descriptivos y estructurales tres categorías comunes.

Los metadatos administrativos cubren quién es el propietario de los datos, cualquier restricción sobre los datos y cómo se pueden usar. Los metadatos descriptivos cubren detalles sobre quién creó los datos y qué contienen. "Estructural" se refiere a cómo está organizado el conjunto de datos.

Estos detalles sobre los datos empresariales son esenciales para comprender y confiar en los datos.

Los metadatos también garantizan que a los equipos de datos empresariales no les falten conjuntos de datos críticos para sus iniciativas de análisis. Los análisis a los que les faltan conjuntos de datos importantes suelen producir resultados incompletos o defectuosos.

Es esencial recordar esto para las muchas organizaciones que aún se encuentran en las primeras etapas de sus iniciativas de gestión de metadatos.

"Para la mayoría de las organizaciones, los metadatos tienden a ser una ocurrencia tardía o un feo hijastro. Incluso las empresas que se enfocan en los metadatos tienden a enfocarse solo en las definiciones o tal vez un poco en el linaje de los datos", dijo Doug Laney, miembro de innovación de la firma consultora West Monroe.

Laney dijo que un buen programa de administración de metadatos permite a los equipos de datos y tecnología encontrar y acceder de manera más eficiente y efectiva a todos los datos que necesitan para los análisis.

"Es fundamental comprender bien los datos y las relaciones dentro de los datos", dijo, y agregó que la falta de gestión de metadatos es "como tener una biblioteca sin un catálogo de tarjetas".

Sin embargo, ahí es donde se encuentran la mayoría de las organizaciones, ya que luchan por capturar datos por adelantado y comprender sus elementos básicos.

"No están rastreando o no profundizan en todos los elementos importantes que pueden recopilar", dijo el analista de Gartner, Alan Dayley, y señaló que, como resultado, muchos equipos de datos empresariales "se toman mucho tiempo para limpiar y preparar los datos porque les falta información sobre los metadatos y están haciendo inferencias".

¿Qué es la gestión automatizada de metadatos?

La claridad de las categorías y elementos de metadatos puede ser engañosa, ya que el alcance de los metadatos es enorme.

"Cuando se habla de millones de elementos de datos, no hay forma de procesarlos manualmente; se necesita cierto nivel de automatización", dijo Dayley.

Gartner realiza un seguimiento de unos 60 proveedores que ofrecen tecnología de gestión de metadatos. Dayley señaló que algunos proveedores ofrecen productos independientes, mientras que otros tienen herramientas de gestión de metadatos integradas en conjuntos más grandes, como soluciones de ciencia de datos. Además, algunas soluciones de gestión de metadatos incluyen inteligencia, por lo que las herramientas no solo automatizan la gestión y el llenado de catálogos de datos, sino que también permiten a los equipos de datos utilizar la inteligencia para sacar a la luz nuevos conocimientos y correlaciones dentro de los conjuntos de datos.

"Ahí es donde entra en juego el aprendizaje automático, reconociendo elementos con fines analíticos o de datos operativos", dijo Dayley.

Sin embargo, la mayoría de las empresas están lejos de habilitar tales capacidades; Dayley estimó que solo del 5% al ​​20% de las organizaciones están automatizando la gestión de metadatos y menos del 5% están agregando inteligencia a esta función.