Existen algunas ocasiones en las que se necesita ayuda para gestionar metadatos. Esta es la función de ciertas herramientas tecnológicas que deben cumplir una serie de requisitos para su funcionamiento y por eso, en este artículo, profundizamos en este tema.
Herramientas para gestionar metadatos: Requerimientos
- Capacidad para establecer y desplegar un repositorio de metadatos centralizado.
- Capacidad para definir términos coherentes, definiciones válidas, valores válidos, dominios de datos a través de una jerarquía de glosarios.
- Capacidad para extraer metadatos desde las sistemas de gestión de bases de datos más populares (Oracle, SQL Server, NoSQL), desde herramientas de modelado de datos, herramientas de inteligencia empresarial y ETL.
- Capacidad para crear y definir asociaciones entre artefactos del repositorio de metadatos.
- Capacidad para administrar versiones de metadatos desde múltiples fuentes y tecnologías.
Tipos de metadatos
Metadatos empresariales
Los metadatos empresariales proporcionan un entorno empresarial que clasifica los datos en activos de tecnología, lo cual produce una transformación digital. Los metadatos empresariales incluyen metadatos de negocio, como glosarios o procesos de gobierno de datos, entre otros.
Metadatos operativos
Gestionar metadatos operativos tiene que ver con los datos que se encuentran en el almacén de datos, como las filas y las tablas de la base de datos. Estos datos son grabados, leídos y clasificados, por lo que resulta más fácil el modelado de datos desde su gestión. Así pues, estos metadatos operativos u operacionales evalúan el análisis de impacto, las estadísticas de tiempo de ejecución, las métricas de volumen y la información de registro, entre otros.
Metadatos técnicos
Los metadatos técnicos brindan información sobre varios activos, entre ellos:
- Datos implementados.
- Perfiles y procesos ETL.
- Informes BI.
Los metadatos técnicos incluyen esquemas de bases de datos, mappings y código.
Funcionalidades para gestionar metadatos
Existen algunas funcionalidades básicas que brindan un punto de partida en la integración de datos. Estas son algunas:
Recopilación
Esta funcionalidad para gestionar metadatos ayuda a analizar los metadatos de los sistemas de datos de una empresa. Aquí se incluyen herramientas de análisis y ciencia de datos.
Selección
En este proceso para gestionar metadatos se incluyen los datos con términos, conceptos, relaciones y procesos del glosario.
Deducción
Aquí se ejecutan procesos de inteligencia para inferir relaciones que no sean obvias o propias de los metadatos, pero que de igual modo cobran relevancia en la toma de decisiones.
4 herramientas para gestionar metadatos
Metadata manager
Esta es una herramienta para gestionar metadatos que establece una conexión entre los metadatos de plataformas, bases de datos y herramientas de modelado y analítica de datos. Así pues, entrelaza metadatos de distintas plataformas y permite visualizar hasta el más mínimo análisis de impacto.
InfoSphere Information Server, de IBM
IBM ofrece para gestionar metadatos la herramienta InfoSphere Information Server, la cual posee un repositorio de metadatos de bases de datos externas y permite el intercambio entre ellas.
En InfoSphere se pueden importar, exportar y transferir metadatos a través de varios métodos. Los cambios realizados se actualizan en tiempo real en todo el conjunto y todo esto se hace por medio de una tecnología que simula una base de datos relacional.
La arquitectura de InfoSphere está orientada a brindar servicios para una empresa. Por medio de la eliminación de la réplica de funciones, esta arquitectura optimiza el consumo de recursos de hardware y reduce esfuerzos de desarrollo que permitan implementar una solución de integración.
Alex solutions
Es un mercado de datos empresariales que ofrece la respuesta a resultados comerciales de datos. Ofrece soluciones para la detección de datos, calidad de datos y perfilado y gestión de la gobernanza de datos. También brinda soluciones para gestionar riesgos y metadatos.
Talend
Es una plataforma para gestionar datos que se realiza a través de una herramienta de apuntar y hacer clic. Permite la preparación, creación y eliminación de grandes volúmenes de datos.
Te hemos mostrado algunas herramientas para gestionar metadatos, los tipos de metadatos que existen y algunas de las funcionalidades de la gestión de metadatos. Toda esta temática guarda relación con el Big data y sus disciplinas derivadas, en cuyos conceptos y teorías podrás profundizar gracias a nuestro Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning Full Stack Bootcamp.
Esta formación intensiva tiene una duración de 8 meses, en los que aprenderás sobre las diferentes áreas que componen el Big Data. En menos de un año, podrás convertirte en un experto data analyst o científico de datos. ¿A qué esperas? ¡Atrévete a dar el paso que te cambiará la vida!
