¿Qué son los metadatos?

La definición simple de metadatos es "datos sobre datos". Es decir, proporciona detalles sobre los datos que están separados del contenido de los datos en sí. Por ejemplo, una tabla de pedidos recientes de clientes constituye un conjunto de datos, mientras que la información sobre ese conjunto de datos, como quién es su propietario o qué tipo de archivo es, son los metadatos.

Los distintos tipos de metadatos cumplen funciones diferentes. Por ejemplo, los metadatos descriptivos de un documento pueden incluir el autor, la fecha de creación, el tamaño del archivo y las palabras clave. Los metadatos técnicos de una base de datos relacional pueden describir la estructura de las tablas, los tipos de datos y las relaciones entre tablas.

Dado el gran volumen de datos que manejan las empresas hoy en día, los metadatos son indispensables. Mejora la accesibilidad de los datos, lo que facilita la navegación por grandes conjuntos de datos y convierte la información sin procesar en conocimientos que se pueden ejecutar. Por ejemplo, una empresa de venta minorista puede utilizar los metadatos para encontrar rápidamente los datos de ventas de un mes específico, filtrados por categorías y región, sin tener que buscar en todos sus datos.

Los metadatos también son críticos en el gobierno de datos y la gestión de datos. De hecho, Gartner descubrió que las empresas que no adoptan un enfoque basado en metadatos para la modernización de TI pueden gastar hasta un 40 % más en la gestión de datos¹.

Los sistemas como bases de datos, plataformas de gestión de contenidos y bibliotecas digitales dependen de los metadatos para ordenar, recuperar y gestionar datos. Cuando los datos están mejor organizados, las organizaciones pueden maximizar su valor para iniciativas comerciales críticas, incluidos proyectos de inteligencia empresarial (BI), inteligencia artificial (IA) y machine learning (ML).

Los metadatos también ayudan a garantizar la calidad de los datos y la integridad de los datos. Permite las iniciativas de linaje de datos y apoya el cumplimiento de la normativa, como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) y la California Consumer Privacy Act (CCPA).

A veces, los metadatos pueden parecer un poco meta. Para hacerlo más concreto, consideremos un libro. Los metadatos aquí serían el autor, el título, la fecha de publicación y el índice. Estos elementos no proporcionan los datos reales (el texto del libro), pero sí detalles esenciales para clasificar el libro y comprender sus orígenes.

Del mismo modo que un bibliotecario o investigador puede analizar miles de títulos utilizando el nombre de un autor, los científicos de datos u otros usuarios pueden buscar grandes conjuntos de datos utilizando metadatos.

Sin esta información, los usuarios se encontrarían con cantidades masivas de datos, similares a cientos de miles de páginas de texto sin clasificar, sin posibilidad de clasificarlos u organizarlos. En otras palabras, los datos, como los libros, perderían todo contexto y función.

Hay varios tipos de metadatos, que describen diferentes aspectos de los datos. Por ejemplo, diferentes tipos de metadatos pueden describir el contenido de un archivo informático, su estructura o sus permisos.

Algunos de los tipos más comunes de metadatos incluyen:

• Metadatos descriptivos
• Metadatos estructurales
• Metadatos administrativos
• Metadatos técnicos
• Metadatos de conservación

Los metadatos descriptivos proporcionan información básica sobre los datos, como el título del archivo, el autor, las palabras clave y el resumen.

Los metadatos descriptivos se suelen utilizar en las plataformas de redes sociales, los motores de búsqueda y los catálogos de datos porque ayudan a que los datos se puedan buscar. En LinkedIn, por ejemplo, los metadatos descriptivos (como el puesto, la formación y las habilidades del usuario) pueden ayudar a ordenar e identificar los perfiles.

Los metadatos semánticos, aunque técnicamente son más un marco que un tipo de metadatos, pueden complementar los metadatos descriptivos. Los metadatos semánticos definen relaciones entre puntos de datos y agregan significado contextual.

Por ejemplo, si un conjunto de datos contiene el término "automóvil", los metadatos semánticos pueden aclarar cómo se relaciona "automóvil" con otros términos como "vehículo" o "SUV".

Los metadatos estructurales definen cómo se organizan y relacionan entre sí los elementos de datos. Por ejemplo, en un sitio web, los metadatos estructurales establecen cómo la página de inicio enlaza con otras subpáginas y las clasifica en secciones. 

Los metadatos estructurales también ayudan a los sistemas a organizar datos complejos, de forma similar a como un índice ayuda a guiar a los lectores a través de un libro.

Las taxonomías, sistemas organizados para categorizar datos, suelen guiar los metadatos estructurales. Por ejemplo, un minorista podría utilizar una taxonomía para clasificar diferentes productos, colocando "teléfonos móviles" en"electrónica" y "camisetas" en "ropa".

Los metadatos administrativos proporcionan información sobre la propiedad de los datos, los permisos de acceso y las políticas de retención. Por ejemplo, podría detallar quién creó los datos, quién puede modificarlos y cuánto tiempo almacenarlos.

Los metadatos administrativos también pueden ayudar a garantizar el cumplimiento de las normas legales y organizativas al realizar un registro del acceso a datos y gestionar los programas de retención. Además, desempeña un papel crítico en la gestión de los metadatos de conservación, ayudando a garantizar que los datos sigan siendo accesibles y utilizables a lo largo del tiempo.

Los metadatos técnicos describen los detalles técnicos de un archivo de datos, como el tipo de archivo, la información de codificación y la ubicación de almacenamiento. Por ejemplo, los metadatos técnicos de una imagen pueden incluir su resolución, tamaño de archivo, formato de archivo y perfil de color.

Los metadatos técnicos también ayudan a garantizar que los datos se almacenen, procesen y muestren correctamente en varios sistemas y plataformas, como sistemas de gestión de contenido o soluciones de almacenamiento en la nube.

Por ejemplo, los metadatos técnicos incluyen información crucial que los diferentes sistemas y entornos necesitan para interpretar y presentar datos con precisión, como la resolución adecuada para mostrar una imagen.

Los metadatos de conservación ayudan a garantizar la usabilidad y accesibilidad a largo plazo de los datos. Incluye detalles sobre la última copia de seguridad de un conjunto de datos y estrategias para preservar los datos, como la migración de datos a nuevos formatos a medida que la tecnología evoluciona para evitar que queden obsoletos.

Por ejemplo, una organización sanitaria podría utilizar metadatos de preservación para convertir los historiales de los pacientes de los sistemas heredados a los formatos modernos de historiales clínicos electrónicos (HCE) para un acceso y cumplimiento continuos.

Los metadatos de conservación son críticos en sectores como la sanidad y los servicios jurídicos, donde las organizaciones deben conservar los datos durante largos periodos para cumplir determinadas normas y reglamentos.

Dado que los metadatos son cruciales para organizar, buscar y acceder a los datos, son críticos en cada paso del proceso de gestión de datos, desde su creación y almacenamiento hasta su recuperación y archivo.

A continuación, se muestra un desglose de cómo encajan los metadatos en cada paso del ciclo de vida de la gestión de datos.

Los estándares y esquemas de metadatos ayudan a garantizar la coherencia entre los conjuntos de datos, lo que facilita que los sistemas y los usuarios entiendan y compartan datos.

Un estándar de metadatos define cómo se deben estructurar y aplicar los metadatos en los diferentes sistemas. Dos estándares de metadatos ampliamente reconocidos son Dublin Core e ISO 19115.

• Dublin Core es un estándar simple y ampliamente utilizado para describir recursos digitales. Incluye elementos de metadatos básicos como "título", "autor" y "formato". Este estándar se utiliza a menudo en bibliotecas y archivos digitales para ayudar a organizar colecciones tanto físicas como digitales.

• La norma ISO 19115 se centra en la descripción de datos geoespaciales. Ayuda a garantizar una documentación coherente de los conjuntos de datos geográficos, incluidos detalles sobre la calidad de los datos, la extensión geográfica y la metodología. Este estándar es crítico para las industrias involucradas en la cartografía, la topografía y la monitorización ambiental.
  

Un esquema de metadatos es un plan para aplicar las normas de metadatos. Ayuda a garantizar que los elementos de metadatos estén organizados, formateados y se utilicen de forma coherente. Por ejemplo, un esquema basado en Dublin Core dictaría cómo deben formatearse elementos como "título" y "asunto" para mantener la coherencia entre plataformas.

Los metadatos son cruciales para los sistemas y tecnologías en los que las personas confían todos los días, desde los motores de búsqueda hasta los modelos de IA. En concreto, los metadatos admiten:

• Accesibilidad de los datos
• Integración de datos
• Inteligencia artificial (IA) y machine learning (ML)
• Arquitectura de datos

Hoy en día, las organizaciones poseen cantidades ingentes de datos, pero eso no significa gran cosa si las personas no pueden utilizarlos. De hecho, el diferenciador de datos de IBM informa de que hasta el 68 % de los datos empresariales nunca se analizan. A menudo, eso se debe a que las personas no saben que está ahí o los silos les impiden acceder a él.

Los metadatos permiten a los usuarios navegar fácilmente por entornos de datos complejos. Los metadatos ayudan a organizar, etiquetar, filtrar y ordenar conjuntos de datos para que los usuarios y los sistemas puedan recuperar rápidamente la información que necesitan. Sin una gestión adecuada de los metadatos, encontrar los datos correctos en varios sistemas sería como buscar una aguja en un pajar. 

Las organizaciones recopilan datos de varias fuentes: aplicaciones, sitios web, tiendas digitales y físicas, portales de clientes y más. La consolidación de toda esta información se conoce como integración de datos, lo que puede suponer un gran reto. 

Los metadatos ayudan a estandarizar los formatos de datos y a mapear las relaciones entre los conjuntos de datos, lo que permite que los datos fluyan de manera fluida entre los sistemas. La integración de datos es especialmente importante para los esfuerzos de análisis de datos e inteligencia empresarial (BI), donde los conocimientos precisos dependen de los datos de diferentes plataformas que trabajan en conjunto.

Por ejemplo, una empresa de venta minorista podría utilizar metadatos para conectar los datos de compra de los clientes de las transacciones en línea y en la tienda. Esto permite a la empresa analizar los conjuntos de datos juntos para hacer predicciones de compra más precisas e informadas. Incluso puede ayudar a optimizar la gestión del inventario y respaldar nuevas estrategias de marketing.

Los proyectos de inteligencia artificial y machine learning dependen de datos limpios y bien organizados para obtener una formación y resultados precisos. Los metadatos apoyan este proceso etiquetando y categorizando los datos, lo que ayuda a los modelos a aprender y proporciona el contexto necesario para las conocimientos.

Además, la preparación de los datos para estas tecnologías suele ser un proceso largo. Gartner informa de que los clientes dedican alrededor del 90 % de su tiempo a la preparación de los datos, cifra que aumenta hasta el 94 % en sectores complejos¹. Una gestión eficiente de los metadatos puede ayudar a agilizar el proceso de preparación de los datos y permitir a las organizaciones centrarse en el análisis en lugar de en la limpieza de datos.

Las empresas poseen grandes cantidades de datos sobre todo, desde las transacciones de los clientes y el inventario de productos hasta los procesos internos y la investigación patentada. Estos datos deben organizarse en una arquitectura de datos coherente para que los usuarios y las aplicaciones puedan acceder a ellos cuando los necesiten.  

Los metadatos son fundamentales para la arquitectura de datos. Actúa como un plan que guía cómo se organizan, almacenan y acceden a los datos en todos los sistemas. Proporciona información que ayuda a que las canalizaciones de datos funcionen con eficacia, lo que normaliza la forma en que los datos fluyen por el sistema y mejora la escalabilidad.

Los metadatos también pueden minimizar las redundancias correlacionando las relaciones entre conjuntos de datos para que las organizaciones no necesiten almacenar los mismos datos en varios lugares.

Los metadatos se aplican ampliamente en todos los sectores para mejorar la organización, la accesibilidad y la gobernanza de los datos. Las aplicaciones de metadatos en el mundo real incluyen:

• Gestión de bases de datos: los metadatos ayudan a gestionar y organizar las bases de datos al ofrecer a los usuarios una forma de filtrar, etiquetar, ordenar y conectar puntos de datos y conjuntos de datos. Una capa de metadatos compartida entre bases de datos también puede admitir tareas más avanzadas, como consultar conjuntos de datos en diferentes sistemas.

• Gobierno del dato y cumplimiento: los metadatos administrativos rastrean quién puede acceder, modificar o eliminar datos, lo cual es esencial en los sectores regulados. Estos metadatos crean registros de auditoría para datos confidenciales, lo que puede ayudar a las organizaciones a cumplir con regulaciones como el RGPD y la Ley de Portabilidad y Responsabilidad del Seguro Médico (HIPAA).

• Optimización de motores de búsqueda (SEO): los motores de búsqueda dependen de los metadatos incrustados en los encabezados HTML, como las etiquetas de título y las metadescripciones, para clasificar las páginas web. Los metadatos precisos ayudan a garantizar que el contenido web se indexe correctamente y aparezca en los resultados de búsqueda relevantes, lo que aumenta la visibilidad.

• Ciberseguridad: en la investigación forense digital y la respuesta a incidentes, los metadatos pueden ayudar a rastrear el origen, la modificación y el acceso a los archivos. Los investigadores pueden utilizar metadatos para reconstruir cronologías de ciberataques y analizar activos de datos como evidencia digital.

• Medios sociales: plataformas como Facebook y X utilizan metadatos para organizar las publicaciones y recomendar contenidos. Los metadatos, como los hashtags y la geolocalización, pueden ayudar a los usuarios a encontrar y compartir información relevante.

• Conocimientos sobre el consumidor: los minoristas utilizan metadatos para realizar un seguimiento de las interacciones con los clientes, generar recomendaciones de productos personalizadas y orientar anuncios. Por ejemplo, si un minorista digital ve que un usuario visita constantemente páginas de productos de belleza, podría recomendarle más productos de belleza o similares.

• Gestión de derechos: los metadatos administrativos contienen información sobre derechos de uso y acuerdos de licencia, que las organizaciones pueden utilizar para realizar un seguimiento del cumplimiento de las leyes de derechos de autor y gobernar la propiedad intelectual de manera más amplia. Por ejemplo, los metadatos administrativos de una imagen pueden incluir información sobre si otra persona u organización puede utilizar esa imagen comercialmente.

La gestión de metadatos es la práctica de organizar, optimizar y utilizar metadatos para mejorar la accesibilidad y la calidad de los datos de una organización. Los enfoques comunes de la gestión de metadatos incluyen la estandarización de los formatos de metadatos, la definición de políticas de gobierno de datos y la automatización de la creación de metadatos.

Los repositorios de metadatos suelen ser críticos para este proceso. Sirven como un único punto de referencia para ayudar a garantizar que los metadatos sean compatibles y estén actualizados en todos los sistemas. 

La gestión de metadatos también utiliza con frecuencia la automatización a través de plantillas y API para reducir los errores manuales y acelerar el procesamiento de metadatos. La automatización también puede facilitar el procesamiento de grandes conjuntos de datos de forma eficiente y con menos errores. 

La gestión de metadatos ayuda a habilitar y agilizar los esfuerzos de gestión de datos. Además, el auge de la IA (y el papel esencial de los metadatos en el machine learning y los sistemas de IA) no hace más que subrayar la creciente importancia de la gestión de metadatos.