¿Qué son los metadatos?
Los metadatos son información, como el autor, la fecha de creación o el tamaño del archivo, que describe un punto de datos o un conjunto de datos. Los metadatos pueden mejorar las funciones de un sistema de datos y facilitar la búsqueda, organización y uso de los datos.
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 el 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. Esto mejora la accesibilidad de los datos, lo que facilita la navegación por grandes conjuntos de datos y convierte la información sin procesar en insights aplicables en la práctica. Por ejemplo, una empresa de venta minorista puede utilizar metadatos para encontrar rápidamente datos de ventas de un mes específico, filtrados por categoría y región de producto, sin buscar en todos sus datos.
Los metadatos también son críticos en la gobernanza de datos y la gestión de datos. De hecho, Gartner identificó 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 datos.1
Los sistemas, como las bases de datos, las digital libraries y las plataformas de gestión de contenidos, dependen de los metadatos para clasificar, recuperar y gestionar los datos. Cuando estos están mejor organizados, las organizaciones pueden maximizar su valor para iniciativas comerciales críticas, incluidos proyectos de business intelligence (BI), inteligencia artificial (IA) y machine learning (ML).
Los metadatos también ayudan a garantizar su calidad y la integridad. Permiten los esfuerzos de linaje de datos y respaldan el cumplimiento de regulaciones, como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) y la California Consumer Privacy Act (CCPA).
Ejemplo de cómo se visualizan los metadatos
Los metadatos pueden, a veces, sentirse como algo vago. Para entenderlos de forma más concreta, considere un libro. Los metadatos aquí serían el autor, título, fecha de publicación y tabla de contenido. Estas cosas no proporcionan los datos reales, el texto del libro, pero sí proporcionan detalles esenciales para clasificar el libro y comprender sus orígenes.
Al igual 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 encontrarían cantidades masivas de datos, similares a cientos de miles de páginas de texto sin clasificar, sin capacidad para clasificarlos u organizarlos. En otras palabras, los datos, como los libros, perderían todo contexto y función.
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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 de computadora, su estructura o sus permisos.
Algunos de los tipos más comunes de metadatos incluyen:
- Metadatos descriptivos
- Metadatos estructurales
- Metadatos administrativos
- Metadatos técnicos
- Metadatos de preservación
Metadatos descriptivos
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 utilizan comúnmente en plataformas de redes sociales, motores de búsqueda y catálogos de datos porque ayudan a que los datos se puedan buscar. Por ejemplo, en LinkedIn los metadatos descriptivos, como el puesto, la educación y las habilidades de un usuario, pueden ayudar a clasificar e identificar perfiles.
Los metadatos semánticos, aunque técnicamente son más una infraestructura que un tipo de metadatos, pueden complementar a los metadatos descriptivos. Los metadatos semánticos definen las relaciones entre puntos de datos y agregan significado contextual.
Por ejemplo, si un conjunto de datos contiene el término "automóvil", los metadatos semánticos pueden proporcionar claridad sobre cómo "automóvil" se relaciona con otros términos, como "vehículo" o "SUV".
Metadatos estructurales
Los metadatos estructurales definen cómo se organizan y se relacionan los elementos de datos entre sí. Por ejemplo, en un sitio web, los metadatos estructurales establecen cómo la página de inicio se vincula a otras subpáginas y las categoriza 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, que son sistemas organizados para categorizar datos, a menudo guían los metadatos estructurales. Por ejemplo, un minorista podría utilizar una taxonomía para clasificar diferentes productos, al colocar "teléfonos móviles" en "electrónica" y "camisetas" en "ropa".
Metadatos administrativos
Los metadatos administrativos proporcionan información sobre la propiedad de los datos, las licencias de acceso y las políticas de retención. Por ejemplo, puede 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 organizacionales al dejar constancia del acceso a los datos y gestionar los calendarios de conservación. Además, desempeñan un papel crítico en la gestión de metadatos de preservación, ayudando a garantizar que los datos permanezcan accesibles y utilizables a lo largo del tiempo.
Metadatos técnicos
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 distintos sistemas y entornos necesitan para interpretar y presentar los datos con precisión, como la resolución adecuada para mostrar una imagen.
Metadatos de preservación
Los metadatos de preservación ayudan a garantizar que sea posible utilizar los datos y acceder a estos a largo plazo. Incluyen detalles sobre la última copia de seguridad de un conjunto de datos y estrategias para preservar los datos, como la portabilidad de los datos a nuevos formatos a medida que la tecnología evoluciona para evitar que se vuelvan obsoletos.
Por ejemplo, una organización de atención médica podría usar metadatos de preservación para convertir los registros de pacientes de sistemas existentes a formatos modernos de registros de estado electrónicos (EHR) para asegurar el acceso y el cumplimiento normativo de manera continua.
Los metadatos de preservación son críticos en industrias como la atención médica y los servicios jurídicos, donde las organizaciones deben conservar los datos durante períodos prolongados para cumplir con ciertas reglas y regulaciones.
Debido a que los metadatos son cruciales para organizar, buscar y acceder a los datos, son críticos para cada paso del proceso de administración de datos, desde la creación y el almacenamiento de datos hasta la recuperación y la colocación de datos antiguos en una ubicación segura.
Este es un desglose de cómo encajan los metadatos en cada paso del ciclo de vida de la gestión de datos.
Creación de datos
La creación de datos casi siempre va acompañada de la creación de metadatos, ya sea de forma manual o automática.
Por ejemplo, cuando alguien toma una foto digital, la mayoría de las cámaras digitales registran automáticamente metadatos, como el modelo de la cámara, la fecha y la hora.
Del mismo modo, cuando los usuarios cargan un conjunto de datos en un repositorio de datos, también pueden agregar manualmente metadatos descriptivos para mejorar la capacidad de búsqueda.
Almacenamiento de datos y organización
Los metadatos proporcionan a las organizaciones una estructura para categorizar, describir y organizar grandes volúmenes de datos. Esto permite a las organizaciones almacenar datos de una manera más lógica y coherente.
Por ejemplo, en las bases de datos relacionales, los metadatos especifican cómo se conectan las tablas, lo que facilita el análisis.
Los metadatos pueden agregar etiquetas, descripciones o etiquetas a datos no estructurados para ayudar a los sistemas a ordenar archivos y registros de manera más eficiente. Los metadatos también admiten el control de versiones mediante el seguimiento de las modificaciones y los orígenes de los archivos.
Acceso y recuperación de datos
Los metadatos hacen que los datos almacenados sean más fáciles de buscar y recuperar. En lugar de examinar manualmente grandes cantidades de información, los usuarios pueden localizar rápidamente datos específicos a través de los metadatos, como palabras clave, descripciones de archivos o fechas de creación.
Por ejemplo, las etiquetas de metadatos en un sistema de gestión de contenido pueden ayudar a los usuarios a ordenar el contenido por fecha de publicación, autor o tema. Los motores de búsqueda dependen de los metadatos incrustados en los encabezados HTML, como las etiquetas de título y las descripciones, para clasificar y ofrecer páginas web relevantes.
Archivado y preservación de datos
A medida que los datos llegan al final de su uso activo, los metadatos ayudan a garantizar la colocación en un archivado adecuado y la preservación a largo plazo.
Los metadatos de preservación documentan detalles importantes como el formato del archivo, las licencias de acceso, la fecha de la última modificación y el historial de copias de seguridad.
Al realizar un seguimiento de estos detalles, las organizaciones pueden ayudar a garantizar que los datos archivados sigan siendo utilizables durante años o incluso décadas y, al mismo tiempo, cumplan con las normativas.
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 comprendan y compartan los datos.
Un estándar de metadatos define cómo deben estructurarse y aplicarse los metadatos en 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 básicos de metadatos como "título", "autor" y "formato". Este estándar se utiliza a menudo en digital libraries y archivos para ayudar a organizar colecciones físicas y digitales.
- La norma ISO 19115 se enfoca en la descripción de datos geoespaciales. Ayuda a garantizar que la documentación de los conjuntos de datos geográficos sea coherente, incluyendo los 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 el monitoreo ambiental.
Un esquema de metadatos es un proyecto técnico para implementar estándares de metadatos. Ayuda a garantizar que, de manera coherente, los elementos de metadatos se organicen, se establezca su formato y se utilicen. Por ejemplo, un esquema basado en Dublin Core dictaría cómo debe realizarse el formato de elementos como "título" y "asunto" para mantener la coherencia en todas las 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 apoyan lo siguiente:
- Accesibilidad a los datos
- Integración de datos
- Inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (aprendizaje automático)
- Arquitectura de datos
Accesibilidad a los datos
Hoy en día las organizaciones poseen enormes cantidades de datos, pero eso no significa mucho si la gente no puede utilizarlos. De hecho, IBM Data Differentiator informa que hasta el 68 % de los datos empresariales nunca se analizan. A menudo, eso se debe a que las personas no saben que existen o los silos les impiden acceder a estos.
Los metadatos permiten a los usuarios navegar fácilmente por ámbitos de datos complejos. Los metadatos ayudan a organizar, etiquetar, filtrar y clasificar 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 múltiples sistemas sería como buscar una aguja en un pajar.
Integración de datos
Las organizaciones recopilan datos de múltiples 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 ser un gran desafío.
Los metadatos ayudan a estandarizar los formatos de datos y a mapear las relaciones entre conjuntos de datos, permitiendo que los datos fluyan perfectamente entre sistemas. La integración de datos es especialmente importante para los esfuerzos de analytics de datos e business intelligence (BI), donde los insights precisos dependen de datos de diferentes plataformas que trabajan en conjunto.
Por ejemplo, una empresa de venta minorista podría usar metadatos para conectar los datos de compra de los clientes de las transacciones en línea y en tienda física. Esto permite a la empresa analizar los conjuntos de datos en conjunto para hacer predicciones de compra más precisas e informadas. Incluso puede ayudar a optimizar la gestión del inventario y respaldar nuevas estrategias de marketing.
Inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (aprendizaje automático)
Los proyectos de inteligencia artificial y machine learning se basan en datos limpios y bien organizados para obtener una formación y resultados precisos. Los metadatos respaldan este proceso etiquetando y categorizando los datos, lo que ayuda a los modelos a aprender y proporciona el contexto necesario para los insights.
Además, la preparación de datos para estas tecnologías suele ser un proceso largo. Gartner informa que los clientes dedican alrededor del 90 % de su tiempo a preparar datos, lo que aumenta al 94 % en industrias complejas.1 La gestión eficiente de los metadatos puede ayudar a agilizar el proceso de preparación de datos y permitir que las organizaciones se centren en el análisis en lugar de en la limpieza de datos.
Arquitectura de datos
Las empresas poseen grandes cantidades de datos sobre todo, desde transacciones de clientes e inventario de productos hasta procesos internos e investigación patentada. Estos datos deben organizarse en una arquitectura de datos coherente para que los usuarios y las aplicaciones accedan a ellos cuando los necesiten.
Los metadatos son fundacionales para la arquitectura de datos. Actúan como un proyecto técnico, que guía cómo se organizan, se almacenan y se acceden los datos en todos los sistemas. Proporciona información que ayuda a que los pipelines de datos funcionen de manera eficiente, estandarizando cómo fluyen los datos a través del sistema y mejorando la escalabilidad.
Los metadatos también pueden disminuir las redundancias mediante la asignación de las relaciones entre los conjuntos de datos para que las organizaciones no necesiten almacenar los mismos datos en varios lugares.
Los metadatos se aplican ampliamente en todas las industrias 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 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.
Gobernanza y cumplimiento normativo de los datos
Los metadatos administrativos rastrean quién puede acceder, modificar o eliminar datos, lo cual es esencial en las industrias reguladas. Estos metadatos crean pistas 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 metadatos incrustados en encabezados HTML, como etiquetas de título y meta descripciones, para clasificar las páginas web. Los metadatos precisos ayudan a garantizar que el contenido web esté indexado 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.
Redes sociales
Plataformas como Facebook y X usan metadatos para organizar las publicaciones y recomendar contenidos. Metadatos como hashtags y geolocalización pueden ayudar a los usuarios a encontrar y compartir información relevante.
Insights del consumidor
Los minoristas utilizan metadatos para rastrear las interacciones con los clientes, generar recomendaciones personalizadas de productos 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 regular 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 usar esa imagen con fines comerciales.
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:
- Estandarización de los formatos de metadatos
- Definición de políticas de gobernanza de datos
- 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 usa 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 manera eficiente y con menos errores. Además, ayuda a habilitar y optimizar los esfuerzos de gestión de datos.
El auge de la IA y el papel esencial de los metadatos en el machine learning y los sistemas de la IA solo subrayan la creciente importancia de la gestión de metadatos.
Notas de pie de página
1 State of Metadata Management: Aggressively Pursue Metadata to Enable AI and Generative AI, Gartner, 4 de septiembre de 2024.
Recursos
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