Metadatos es la sangre vital de gestión de datos moderna — Es la clave para confiar en sus datos, tomar mejores decisiones sobre ellos y liberar su valor. En términos sencillos, los metadatos son los datos sobre los datos. Los metadatos pueden mostrar si los datos son confidenciales (por ejemplo, solo internos), financieros (un número de tarjeta de crédito) o que deben protegerse (datos personales sobre los clientes), y pueden clasificarse como técnicos, comerciales, operativos, aumentados e inferidos.
Disciplinas de gestión de datos como gobernanza de datos, cliente 360, DataOps, tejido de datos y la aplicación de la privacidad dependen de metadatos clave. Mientras tanto, las iniciativas de ciencia y análisis de datos se basan en la capacidad de buscar metadatos mediante inteligencia artificial para descubrir hallazgos clave.
Un desafío importante para las soluciones tradicionales de gestión de metadatos es que muchas actividades giran en torno a la búsqueda y catalogación de metadatos de forma estática (a menudo manualmente). Muchos repositorios de metadatos están desactualizados y no satisfacen las necesidades en tiempo real de inteligencia empresarial (BI) y ciencia de datos. Este enfoque pasivo de metadatos ya no es eficaz para la gobernanza y el cumplimiento normativo de datos, y no es escalable para el entorno de datos actual. Peor aún, la incapacidad de identificar con precisión los metadatos y los datos subyacentes resulta mucho menos viable, ya sea para programas de seguridad, privacidad o gobernanza.
Por qué los metadatos activos cambian las reglas del juego
Las organizaciones dependen cada vez más de metadatos activosLa parte "activa" amplía el antiguo enfoque pasivo. Esto implica descubrir y capturar metadatos en tiempo real, lo que requiere un catálogo de datos siempre actualizado y preciso. "Activo" también se refiere a la inferencia de atributos de metadatos que permiten vincular fuentes de datos que podrían no parecerse a primera vista.
Un centro de metadatos activo Considérelo como middleware de metadatos: aprovecha un catálogo de datos mejorado con aprendizaje automático para facilitar la orquestación, el enriquecimiento y la aplicación de políticas. Esto implica no solo conectar y capturar metadatos de diversas fuentes, sino también integrarse con otras herramientas de gestión de datos, lo que permite intercambiarlos, enriquecerlos y compartirlos desde un centro de metadatos activo, que se convierte en la fuente autorizada de metadatos para toda la organización.
Para ser eficaz, un centro de metadatos activo debe ser el eje de un ecosistema abierto, de fácil acceso mediante integraciones directas y API y capaz de integrarse con la pila tecnológica actual.
Todo es cuestión de datos.
Los datos son el alma de las empresas, y es más importante que nunca que las organizaciones conozcan, confíen y comprendan sus datos. Es más importante que nunca que las organizaciones puedan responder a preguntas como:
- ¿Puedo confiar en mis datos?
- ¿Entiendo mis datos?
- ¿Puedo identificar, rastrear y gestionar los activos de datos adecuados en gobernanza de datos, cliente 360, DataOps, tejido de datos, privacidad y seguridad ¿herramientas?
- ¿Mis datos críticos están protegidos de la manera correcta?
Cómo superar los desafíos comunes al adaptar un centro de metadatos
Nunca es fácil cambiar de estrategia y tecnología, pero dado que los datos adquieren un papel fundamental en los negocios, la transición a algo que pueda evolucionar con la organización es crucial. Hablando de datos: las diferentes fuentes y herramientas de gestión de datos tienen esquemas, estructuras y conectividad diferentes. Integrar estas diferentes fuentes de datos, así como el contenido y el contexto que las sustentan, en un centro de metadatos activo puede ser un desafío.
Al procesar datos mediante este middleware de metadatos, es importante garantizar que la integridad de los datos y los elementos de los metadatos se mantengan intactos a medida que estos se mejoran y enriquecen. Esta es una nueva forma de gestionar metadatos, y cualquier novedad suele requerir nuevas herramientas, enfoques y habilidades para que la siguiente etapa sea exitosa.
Entonces, ¿por dónde empezar? Determine qué fuentes de datos y herramientas están vinculadas al proyecto, revise el estado actual y las deficiencias en su estrategia de datos y defina hitos claros para el éxito a lo largo del camino. Una vez que haya contratado a esos trabajadores temporales, identifique las herramientas, los servicios y las habilidades que puedan abordar esas deficiencias de forma proactiva. Asegúrese de alinear las iniciativas existentes (minimización, validación y migración de datos) para aprovechar al máximo sus proyectos y recursos.
Conclusión
Los desafíos de los datos son complejos y están en constante evolución. Sin visibilidad ni control sobre sus datos, las organizaciones se encuentran en la oscuridad. Al incorporar metadatos activos en sus estrategias de datos, las organizaciones pueden aprovechar al máximo la información disponible, lo que significa:
- Determine qué datos son importantes para su negocio: no todos los datos son iguales ni se almacenan juntos.
- Recopilar metadatos de todas las diferentes fuentes de datos en todo su entorno.
- Agregue contexto comercial para tener una visión general: el contexto es clave.
- Conecte datos, metadatos y actividades para ampliar la comprensión del qué, el por qué y el quién.
- Enriquezca las herramientas existentes con comprensión adicional: agregue información centrada en el riesgo y basada en el contexto para tomar mejores decisiones.
Estos pasos son fundamentales para la próxima generación de gestión de datos moderna y el futuro de los datos.
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