Cos'è la gestione dei metadati?

La gestione dei metadati si riferisce all'organizzazione, all'ottimizzazione e all'utilizzo dei metadati per migliorare l'accessibilità e la qualità dei dati di un'organizzazione. Definiti semplicemente come "dati sui dati", i metadati includono informazioni come autore, data di creazione, dimensione del file, parole chiave ed elementi strutturali.
 

Diversi tipi di metadati servono scopi diversi. Ad esempio, i metadati descrittivi forniscono informazioni di base per aiutare gli utenti finali aziendali e gli stakeholder a trovare rapidamente i dati, mentre i metadati di conservazione aiutano a garantire l'usabilità e l'accessibilità a lungo termine dei dati durante tutto il ciclo di vita. 

Le organizzazioni moderne generano una quantità incredibile di dati: circa 402,74 milioni di terabyte al giorno. Inoltre, non mostrano alcun segno di rallentamento: si prevede che la datasfera globale raggiunga i  393,9 zettabyte entro il 2028. Senza un sistema per ordinare queste informazioni, gran parte dei dati (e del valore aziendale) andrebbero persi.

Quando si distinguono i metadati dalla gestione dei metadati, è utile pensare ai metadati come alle etichette sui libri (titolo, autore, data di pubblicazione) e alla gestione dei metadati come al sistema della biblioteca per organizzare i libri utilizzando tali etichette. 

Una solida strategia di metadati fornisce un contesto aziendale e tecnico essenziale, aiutando le organizzazioni a migliorare la reperibilità dei dati, la qualità e la fiducia. La gestione dei metadati mette in pratica questa strategia, garantendo che i metadati rimangano strutturati, accessibili e fruibili. In particolare, la gestione dei metadati supporta funzionalità chiave come: 

• Governance dei dati
• Integrazione dei dati
• Data lineage
• Qualità dei dati
• Accessibilità
• Security

Una solida gestione dei metadati stabilisce le politiche e gli standard per garantire che i metadati siano coerenti, accurati e ben documentati. I data steward e i comitati di governance implementano le best practice di gestione dei metadati, come l'applicazione delle politiche aziendali sui dati e il monitoraggio della qualità dei dati,per migliorare la data discovery e l'integrità dei dati.

La gestione dei metadati svolge anche un ruolo critico nell'integrazione dei dati standardizzando i metadati tra diverse fonti di dati e prevenendo le incongruenze. Una buona gestione dei metadati garantisce un'interoperabilità fluida tra database, data lake e ambienti cloud . Questo consente alle aziende di unificare i set di dati per analytics e processi decisionali accurati. 

Gli strumenti di lineage dei metadati tracciano l'intero percorso dei dati e supportano un'ampia gamma di casi d'uso. Attraverso l'analisi dell'impatto, ad esempio, le organizzazioni possono identificare in che modo eventuali modifiche ai dati influiscono sui processi a valle.

Gli strumenti di lineage migliorano anche la conformità normativa garantendo la trasparenza nei flussi e nelle trasformazioni dei dati, in particolare per framework come il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) e il California Consumer Privacy Act (CCPA). Inoltre, il data lineage rafforza la spiegabilità dell'AI mappando la provenienza e l'evoluzione dei set di dati di addestramento. 

Le organizzazioni possono promuovere metadati di alta qualità attraverso pratiche efficaci di gestione dei metadati. Gli strumenti di arricchimento automatico, ad esempio, possono aggiungere il contesto aziendale, le classificazioni e le statistiche di riepilogo. Le metriche chiave, come la completezza, l'accuratezza, la coerenza e la freschezza, aiutano le organizzazioni a misurare e migliorare l'affidabilità dei metadati. Questi insight, combinate con una cura efficace dei metadati, riducono gli sforzi di catalogazione manuale e migliorano la fruibilità dei dati.

Migliorare l'accessibilità dei metadati consente ai consumatori di dati, come gli utenti aziendali e i data scientist, di comprendere e utilizzare meglio i dati per il processo decisionale. Un sistema di metadati ben strutturato migliora la ricercabilità, consente l'analytics self-service e aiuta a garantire che gli asset siano facilmente accessibili e utilizzabili in tutta l'azienda.

Per salvaguardare i metadati sensibili, le organizzazioni implementano controlli degli accessi e permessi basati sui ruoli, che definiscono quali dati gli utenti possono visualizzare, modificare o condividere. I controlli granulari degli accessi proteggono gli identificatori personali, i dettagli del progetto e gli asset proprietari, garantendo che solo gli utenti autorizzati possano accedere a metadati specifici.

I metadati svolgono un ruolo fondamentale nell'intelligenza artificiale (IA), in particolare nell'machine learning (ML) e nell'AI generativa (gen AI). In alternativa, l'AI può anche contribuire a supportare una gestione efficace dei metadati.

I modelli AI si basano su dati di alta qualità e ben etichettati per apprendere in modo efficace. Classificando chiaramente i set di dati con metadati descrittivi, strutturali e amministrativi, le organizzazioni possono garantire che i modelli AI siano addestrati su informazioni accurate e pertinenti.

Gli strumenti di gestione dei metadati basati su AI possono etichettare, classificare e aggiungere automaticamente un contesto aziendale ai dati. Questi processi di arricchimento riducono lo sforzo manuale, migliorano la qualità dei dati e supportano una governance dei dati più solida. 

Inoltre, gli algoritmi di machine learning possono analizzare i modelli all'interno dei metadati per generare automaticamente le mappature degli schemi, rilevare anomalie e suggerire la standardizzazione dei metadati. In questo modo i cataloghi di metadati possono essere più dinamici e adattivi.

I metadati svolgono un ruolo chiave nella governance e nella spiegabilità dei modelli AI. Affinché l'AI sia trasparente e affidabile, le organizzazioni devono tracciare il data lineage, gli input dei modelli e la logica di trasformazione.

I dati di addestramento supportati da metadati approfonditi aiutano gli utenti a comprendere meglio e a fidarsi degli output del modello. I metadati possono anche aiutare i team a convalidare l'accuratezza, ad affrontare i timori nell'ambito della conformità e a soddisfare requisiti normativi come l'EU AI Act e il GDPR.

I metadati fungono da tessuto connettivo tra data lake, data warehouse e piattaforme di analytics. Le pipeline automatizzate di metadati semplificano l'acquisizione, l'annotazione e l'aggiornamento dei metadati mentre si spostano tra i sistemi, aiutando i workflow dell'AI a rimanere coerenti ed efficienti. Consentono inoltre approfondimenti in tempo reale, analisi self-service e processi decisionali basati sull'AI.

Esistono diversi tipi di metadati, tra cui:

• Metadati descrittivi
• Metadati strutturali
• Metadati amministrativi
• Metadati tecnici
• Metadati di conservazione

Per garantire coerenza e interoperabilità, le organizzazioni si affidano a schemi e framework di metadati standardizzati che definiscono elementi, vocabolari e dizionari comuni dei metadati. Gli standard dei metadati rientrano in genere in tre grandi categorie:

• Standard di uso generale
• Standard di dati aperti e web
• Standard specifici di settore

• Dublin Core (DC): uno standard ampiamente adottato con 15 elementi di metadati di base (ad es. titolo, autore, data e formato). Progettato originariamente per documenti web e biblioteche digitali, la semplicità e la flessibilità del DC lo rendono ideale per lo scambio e la ricercabilità dei metadati.
  
  
• ISO/IEC 11179: un framework internazionale per i registri di metadati, che garantisce descrizioni standardizzate degli elementi di dati (ad esempio, ID cliente o prezzo del prodotto). L'ISO/IEC 11179 aiuta ad armonizzare le definizioni in settori come l'assistenza sanitaria e la finanza, stabilendo glossari aziendali uniformi e descrizioni chiare degli elementi di dati. 
  
  
• Principi FAIR: abbreviazione di findability, accessibility, interoperability and reusability (FAIR), questo framework garantisce che i metadati siano fruibili automaticamente, strutturati e rilevabili a livello globale. I metadati conformi alla normativa FAIR migliorano la condivisione dei dati, la collaborazione nella ricerca, la data intelligence e l'integrazione dei dati.

• Data Catalog Vocabulary (DCAT): uno standard consigliato dal W3C per i cataloghi di dati online. Utilizzato dai portali di dati aperti del governo, il DCAT migliora la scoperta dei set di dati, l'aggregazione dei metadati e l'indicizzazione dei motori di ricerca. 
  
  
• PREMIS: uno standard ampiamente utilizzato per la conservazione digitale, che garantisce che i metadati includano la provenienza, la gestione dei diritti e le relazioni strutturali per un'accessibilità a lungo termine.

• Sanità: HL7/FHIR standardizza le cartelle cliniche dei pazienti e lo scambio di dati sanitari.
  
  
• Finanza: ISO 20022 fornisce un framework comune per le transazioni finanziarie e la rendicontazione.
  
  
• Dati geospaziali: ISO 19115 fornisce metadati standardizzati per la cartografia, i sistemi informativi geografici (GIS) e i set di dati di telerilevamento.

Le organizzazioni si affidano a una gamma di strumenti di gestione dei metadati per migliorare la rilevabilità, i processi di governance e i processi decisionali basati sui dati. 

Le piattaforme autonome di catalogazione dei metadati centralizzano la raccolta dei metadati e migliorano la ricercabilità dei dati, aiutando le organizzazioni a gestire e memorizzare le informazioni in un archivio di metadati strutturato. Consentendo l'accesso self-service ai metadati, queste piattaforme riducono i silos di dati, migliorano l'accessibilità e aiutano gli utenti a trovare e fidarsi rapidamente dei propri asset.

Gli strumenti di integrazione ed estrazione, trasformazione, caricamento (ETL) dei dati aiutano le aziende ad automatizzare l'estrazione dei metadati gestendo al contempo le trasformazioni dei dati. Ciò garantisce che i metadati scorrano perfettamente insieme ai dati, migliorando la real-time analytics, la qualità dei dati e la conformità. Le organizzazioni possono creare una pipeline di analisi dei dati più strutturata ed efficiente integrando i metadati nei processi ETL. 

Per una governance completa dei metadati aziendali, le organizzazioni possono rivolgersi a piattaforme e prodotti di dati con funzionalità di gestione dei metadati. Tali funzionalità includono i controlli della qualità dei dati, l'applicazione delle policy e la conformità normativa. Queste piattaforme aiutano le aziende a definire e applicare standard di metadati in tutto il loro ambiente, garantendo che i framework come il GDPR siano integrati perfettamente nelle pratiche aziendali che coinvolgono i metadati.

Negli ambienti di cloud storage, le soluzioni integrate di gestione dei metadati sono essenziali per mantenere il controllo e la conformità. I cataloghi di metadati cloud-native forniscono individuazione automatizzata dei metadati, tracciamento della discendenza e controlli di sicurezza. Consentono inoltre una gestione scalabile e interoperabile dei metadati, garantendo un'integrazione fluida in ambienti multicloud e ibridi.

Per le aziende che cercano soluzioni adattabili e guidate dalle community, gli strumenti open source per i metadati offrono una gestione flessibile dei metadati. Queste piattaforme supportano workflow personalizzati, collaborazione e personalizzazione della governance. Queste funzionalità consentono alle organizzazioni di adattare la gestione dei metadati alla propria architettura datispecifica.

Sebbene la gestione dei metadati offra vantaggi significativi, le organizzazioni spesso riscontrano problemi che influiscono sulla scalabilità, l'integrazione, la sicurezza e l'adozione.

La crescita esponenziale dei dati rappresenta una delle sfide più grandi nella gestione dei metadati. Via via che le organizzazioni generano miliardi di record di metadati, mantenere un sistema di metadati reattivo e aggiornato diventa sempre più complesso.

Senza automazione, infrastruttura scalabile e indicizzazione efficiente, i cataloghi di metadati possono risentirne. Ciò si traduce in colli di bottiglia nelle prestazioni, record obsoleti e risposte lente alle query, tutti fattori che influiscono negativamente sull'esperienza degli utenti e sull'usabilità dei metadati.

Molte organizzazioni hanno problemi con i metadati frammentati che utilizzano termini e strutture aziendali non uniformi. Ad esempio, un campo "Customer ID" in un database può essere etichettato "Client Code" in un altro, rendendo difficile l'integrazione.

Queste incongruenze portano a una scarsa qualità dei metadati, a una documentazione obsoleta e alla difficoltà di individuare dati affidabili. Una gestione efficace dei metadati richiede framework di governance che impongano la standardizzazione, l'armonizzazione e il monitoraggio continuo della qualità dei dati.

I metadati possono contenere dati sensibili, siano essi metadati aziendali o informazioni di identificazione personale, il che rende la sicurezza e la privacy dei dati un aspetto critico.

Framework come il GDPR impongono controlli rigorosi sull'accesso, la conservazione e la protezione dei dati. Ciò vale anche per i metadati. Metadati poco protetti possono aumentare il rischio di attacchi informatici e non conformità.

Anche i sistemi di gestione dei metadati meglio progettati possono fallire se le organizzazioni hanno difficoltà con la loro adozione. Molti team si oppongono alla documentazione sui metadati, affidandosi invece a processi manuali e fogli di calcolo privi di profilazione, scalabilità e governance.

Senza politiche chiare e strumenti intuitivi, le iniziative di governance dei metadati possono essere viste come un onere inutile piuttosto che un asset. Promuovere l'adozione richiede leadership, programmi di formazione e tecnologie che incorporano best practice di gestione dei metadati nei workflow quotidiani.

Il panorama della gestione dei metadati è in rapida evoluzione. Diverse tendenze chiave stanno plasmando la sua traiettoria, tra cui: