O que são metadados?

A definição simples de metadados é: dados sobre dados.

Ou seja, apresenta detalhes sobre os dados separados do conteúdo dos próprios dados. Por exemplo, uma tabela de pedidos de clientes recentes constitui um conjunto de dados, enquanto as informações sobre esse conjunto de dados, como quem o possui ou que tipo de arquivo é, são os metadados.

Tipos de metadados diferentes desempenham funções diferentes. Por exemplo, metadados descritivos de um documento podem conter o autor, a data de criação, o tamanho do arquivo e palavras-chave. Metadados técnicos para um banco de dados relacional podem descrever a estrutura de tabelas, tipos de dados e relacionamentos entre tabelas.

Dado o grande volume de dados que as empresas lidam hoje, os metadados são indispensáveis. Ele melhora a acessibilidade dos dados, facilitando a navegação em grandes conjuntos de dados e a conversão de informações brutas em insights práticos. Por exemplo, uma empresa varejo pode utilizar metadados para encontrar com rapidez dados de vendas de um mês específico, filtrados por categorias de produto e região, sem precisar pesquisar todos os seus dados.

Os metadados também são críticos na governança de dados e no gerenciamento de dados. Na verdade, a Gartner descobriu que as empresas que não adotam uma abordagem baseada em metadados para a modernização de TI podem gastar até 40% a mais no gerenciamento de dados.¹

Sistemas como bancos de dados, bibliotecas digitais e plataformas de gerenciamento de conteúdo dependem de metadados para classificar, recuperar e gerenciar dados. Quando os dados estão melhor organizados, as organizações podem maximizar seu valor para iniciativas comerciais críticas, incluindo projetos de business intelligence (BI), inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML).

Os metadados também ajudam a garantir qualidade dos dados e a integridade dos dados. Permite esforços de linhagem de dados e é compatível com a conformidade com regulamentos, como o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR) e a California Consumer Privacy Act (CCPA).

Às vezes, os metadados podem parecer um pouco abstratos. Para torná-los mais concretos, considere um livro. Os metadados aqui seriam o autor, o título, a data de publicação e o índice. Essas coisas não apresentam os dados reais, o texto do livro, mas apresentam detalhes essenciais para classificar o livro e entender suas origens.

Assim como um bibliotecário ou pesquisador pode analisar milhares de títulos usando o nome de um autor, os cientistas de dados ou outros usuários podem pesquisar grandes conjuntos de dados usando metadados.

Sem essas informações, os usuários encontrariam grandes quantidades de dados, semelhantes a centenas de milhares de páginas de texto não categorizadas, sem capacidade de classificá-los ou organizá-los. Em outras palavras, os dados, como os livros, perderiam todo o contexto e a função.

Existem vários tipos de metadados, todos descrevendo diferentes aspectos dos dados. Por exemplo, diferentes tipos de metadados podem descrever o conteúdo de um arquivo de computador, sua estrutura ou suas permissões.

Alguns dos tipos mais comuns de metadados incluem:

• Metadados descritivos
• Metadados estruturais
• Metadados administrativos
• Metadados técnicos
• Metadados de preservação

Os metadados descritivos apresentam informações básicas sobre os dados, como título do arquivo, autor, palavras-chave e resumo.

Os metadados descritivos são comumente usados em plataformas de redes sociais, mecanismos de procura e catálogos de dados porque ajudam a tornar os dados pesquisáveis. No LinkedIn, por exemplo, metadados descritivos, como o cargo do usuário, educação e habilidades, podem ajudar a classificar e identificar perfis.

Os metadados semânticos, embora tecnicamente mais um framework do que um tipo de metadados, podem complementar os metadados descritivos. Os metadados semânticos definem relações entre pontos de dados e adicionam significado contextual.

Por exemplo, se um conjunto de dados contiver o termo "automóvel", os metadados semânticos podem proporcionar clareza sobre como "automóvel" se relaciona com outros termos, como "veículo" ou "suv".

Os metadados estruturais definem como os elementos de dados são organizados e relacionados entre si. Por exemplo, em um site, os metadados estruturais estabelecem como a página inicial se vincula a outras subpáginas e as categoriza em seções. 

Os metadados estruturais também ajudam os sistemas a organizar dados complexos, da mesma forma que um índice ajuda a guiar os leitores por um livro.

As taxonomias, sistemas organizados para categorizar dados, geralmente orientam os metadados estruturais. Por exemplo, um varejista pode utilizar uma taxonomia para classificar diferentes produtos, colocando "móveis" em "eletrônicos" e "camisetas" em "roupas".

Os metadados administrativos apresentam informações sobre propriedade de dados, permissões de acesso e políticas de retenção. Por exemplo, ele pode detalhar quem criou os dados, quem pode modificá-los e por quanto tempo armazená-los.

Os metadados administrativos também podem ajudar a garantir a conformidade com as regras legais e organizacionais, fazendo um registro de acesso a dados e gerenciando os cronogramas de retenção. Além disso, desempenha um papel crítico no gerenciamento de metadados de preservação, ajudando a garantir que os dados permaneçam acessíveis e utilizáveis ao longo do tempo.

Os metadados técnicos descrevem os detalhes técnicos de um arquivo de dados, como tipo de arquivo, informações de codificação e local de armazenamento. Por exemplo, os metadados técnicos de uma imagem podem incluir sua resolução, tamanho do arquivo, formato de arquivo e perfil de cores.

Os metadados técnicos também ajudam a garantir que os dados sejam armazenados, processados e exibidos corretamente em vários sistemas e plataformas, como sistemas de gerenciamento de conteúdo ou soluções de armazenamento em nuvem.

Por exemplo, os metadados técnicos contêm informações cruciais de que diversos sistemas e ambientes precisam para interpretar e apresentar dados com precisão, como a resolução adequada para exibir uma imagem.

Os metadados de preservação ajudam a garantir a usabilidade e acessibilidade dos dados a longo prazo. Contêm detalhes sobre o último backup de um conjunto de dados e estratégias para preservar dados, como portar dados para novos formatos à medida que a tecnologia evolui para evitar que se tornem obsoletos.

Por exemplo, uma organização de saúde pode utilizar metadados de preservação para converter registros de pacientes de sistemas legados em formatos modernos de registros eletrônicos de saúde (EHR) para acesso e conformidade contínuos.

A preservação de metadados é crítico em setores como saúde e serviços jurídicos, onde as organizações devem reter dados por longos períodos para cumprir certas regras e regulamentos.

Como os metadados são cruciais para organizar, pesquisar e acessar dados, eles são críticos para todas as etapas do processo de gerenciamento de dados, desde a criação e armazenamento de dados até a recuperação e o arquivamento.

Veja a seguir um detalhamento de como os metadados se encaixam em cada etapa do ciclo de vida do gerenciamento de dados.

Os padrões e esquemas de metadados ajudam a garantir a consistência entre os conjuntos de dados, tornando mais fácil para os sistemas e usuários entender e compartilhar dados.

Um padrão de metadados define como os metadados devem ser estruturados e aplicados em diferentes sistemas. Dois padrões de metadados amplamente reconhecidos são Dublin Core e ISO 19115.

• O Dublin Core é um padrão simples e amplamente usado para descrever recursos digitais. Ele contém elementos básicos de metadados, como "título", "autor" e "formato". Este padrão é frequentemente usado em Digital Libraries e arquivos para ajudar a organizar coleções físicas e digitais.

• A ISO 19115 concentra-se na descrição de dados geoespaciais. Ele ajuda a garantir a documentação consistente de conjuntos de dados geográficos, incluindo detalhes sobre qualidade de dados, extensão geográfica e metodologia. Esta norma é fundamental para setores envolvidos em mapeamento, levantamento de terra e monitoramento ambiental.
  

Um esquema de metadados é um roteiro para implementar padrões de metadados. Isso ajuda a garantir que os elementos de metadados sejam organizados, formatados e usados de forma consistente. Por exemplo, um esquema baseado no Dublin Core ditaria como elementos como "título" e "assunto" deveriam ser formatados para consistência em todas as plataformas.

Os metadados são cruciais para sistemas e tecnologias nos quais as pessoas confiam todos os dias, desde mecanismos de busca até modelos de IA. Especificamente, os metadados oferecem suporte a:

• Acessibilidade de dados
• Integração de dados
• Inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML)
• Arquitetura de dados

Atualmente, as organizações contam com grandes quantidades de dados, mas isso não significa muito se as pessoas não puderem utilizar esses dados. Na verdade, o IBM Data Differentiator relata ue até 68% dos dados corporativos nunca são analisados. Muitas vezes isso acontece porque as pessoas não sabem da existência ou porque os silos as impedem de acessar.

Os metadados permitem que os usuários naveguem com facilidade em cenários de dados complexos. Os metadados ajudam a organizar, rotular, filtrar e classificar conjuntos de dados de forma que os usuários e sistemas possam recuperar as informações necessárias rapidamente. Sem o gerenciamento adequado de metadados, encontrar os dados certos em vários sistemas seria como procurar uma agulha em um palheiro. 

As organizações reúnem dados de várias fontes: aplicativos, sites, lojas digitais e físicas, portais de clientes e muito mais. A consolidação de todas essas informações é conhecida como integração de dados, o que pode ser um grande desafio. 

Os metadados ajudam a padronizar os formatos de dados e mapear as relações entre os conjuntos de dados, permitindo que os dados fluam perfeitamente entre os sistemas. A integração de dados é especialmente importante para os esforços de análise de dados e business intelligence (BI), onde as informações precisas dependem do trabalho em conjunto dos dados de diferentes plataformas.

Por exemplo, uma empresa de varejo pode utilizar metadados para conectar dados de compra de clientes de transações online e na loja. Isso permite que a empresa analise os conjuntos de dados juntos para fazer previsões de compras mais precisas e informadas. Pode até mesmo ajudar a otimizar o gerenciamento de estoque e apoiar novas estratégias de marketing.

Projetos de inteligência artificial e aprendizado de máquina dependem de dados limpos e bem organizados para treinamento e resultados precisos. Os metadados apoiam esse processo rotulando e categorizando dados, o que ajuda os modelos a aprender e dá o contexto necessário para os insights.

Além disso, a preparação de dados para essas tecnologias costuma ser um processo demorado. A Gartner relata que os clientes gastam cerca de 90% do tempo na preparação de dados, aumentando para 94% em setores complexos.¹ O gerenciamento eficiente de metadados pode ajudar a simplificar o processo de preparação de dados e permitir que as organizações se concentrem na análise, em vez da limpeza de dados.

As empresas possuem grandes quantidades de dados sobre tudo, desde transações de clientes e inventário de produtos até processos internos e pesquisas proprietárias. Esses dados devem ser organizados em uma arquitetura de dados coerente para os usuários e os aplicativos acessarem quando precisarem.  

Os metadados são fundamentais para a arquitetura de dados. Ele atua como um blueprint, orientando como os dados são organizados, armazenar e acessados nos sistemas. Ele apresenta informações que ajudam os pipelines de dados a funcionarem com eficiência, padronizando o fluxo de dados pelo sistema e melhorando a escalabilidade.

Os metadados também podem minimizar redundâncias mapeando as relações entre conjuntos de dados para as organizações não terem que armazenar os mesmos dados em vários locais.

Os metadados são amplamente aplicados em todos os setores para aprimorar a organização, a acessibilidade e a governança dos dados. Aplicações reais do metadados:

• Gerenciamento de banco de dados: os metadados ajudam a gerenciar e organizar bancos de dados, oferecendo aos usuários uma maneira de filtrar, marcar, classificar e conectar pontos de dados e conjuntos de dados. Uma camada de metadados compartilhada entre bancos de dados também pode oferecer suporte a tarefas mais avançadas, como consultar conjuntos de dados em diferentes sistemas.

• Governança de dados e conformidade: os metadados administrativos acompanham quem pode acessar, modificar ou excluir dados, o que é essencial em setores regulamentados. Esses metadados criam trilhas de auditoria para dados confidenciais, o que pode ajudar as organizações a cumprir regulamentações como o GDPR e a Lei de portabilidade e responsabilidade de planos de saúde.

• Otimização de mecanismos de busca (SEO): os mecanismos de busca dependem de metadados incorporados em cabeçalhos HTML, como tags de título e meta descrições, para classificar páginas da web. Metadados precisos ajudam a garantir que o conteúdo da web seja indexado corretamente e apareça em resultados de pesquisa relevantes, aumentando a visibilidade.

• Cibersegurança: em investigações digitais e resposta a incidentes, os metadados podem ajudar a identificar a origem, a modificação e o acesso dos arquivos. Os investigadores podem utilizar metadados para reconstruir cronogramas de ataques cibernéticos e analisar ativos de dados como provas digitais.

• Redes sociais: plataformas como Facebook e X utilizam metadados para organizar postagens e recomendar conteúdo. Metadados como tags de hash e geolocalização podem ajudar os usuários a encontrar e compartilhar informações relevantes.

• Insights do consumidor: os varejistas utilizam metadados para acompanhar as interações com os clientes, gerar recomendações personalizadas de produtos e direcionar anúncios. Por exemplo, se um varejista digital perceber que um usuário visita constantemente páginas de produtos de beleza, pode recomendar outros produtos de beleza ou semelhantes a ele.

• Gerenciamento de direitos: os metadados administrativos contêm informações sobre direitos de uso e contratos de licenciamento, que as organizações podem utilizar para monitorar a conformidade com as leis de direitos autorais e governar a propriedade intelectual de forma mais ampla. Por exemplo, os metadados administrativos de uma imagem podem conter informações sobre se outra pessoa ou organização pode utilizar essa imagem comercialmente.

O gerenciamento de metadados é a prática de organizar, otimizar e utilizar metadados para melhorar a acessibilidade e a qualidade dos dados de uma organização. Os focos comuns do gerenciamento de metadados são a padronização de formatos de metadados, a definição de políticas de governança de dados e a automatização da criação de metadados.

Os repositórios de metadados geralmente são críticos para esse processo. Servem como um único ponto de referência para ajudar a garantir que os metadados estejam em conformidade e atualizados em todos os sistemas. 

O gerenciamento de metadados também utiliza frequentemente a automação por meio de modelos e APIs para reduzir erros manuais e acelerar o processamento de metadados. A automação também pode facilitar o processamento eficiente de grandes conjuntos de dados e com menos erros. 

O gerenciamento de metadados ajuda a habilitar e simplificar os esforços de gerenciamento de dados. Além disso, a ascensão da IA e o papel essencial dos metadados no aprendizado de máquina e nos sistemas de IA apenas ressalta a crescente importância do gerenciamento de metadados.