{"id":4829,"date":"2022-06-29T20:58:47","date_gmt":"2022-06-30T04:58:47","guid":{"rendered":"https:\/\/www.gudusoft.com\/?p=4829"},"modified":"2022-06-29T21:01:48","modified_gmt":"2022-06-30T05:01:48","slug":"business-metadata-management","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.gudusoft.com\/es\/gestion-de-metadatos-empresariales\/","title":{"rendered":"Gesti\u00f3n de metadatos empresariales | Gudu SQLFlow"},"content":{"rendered":"<div class=\"fusion-fullwidth fullwidth-box fusion-builder-row-1 fusion-flex-container nonhundred-percent-fullwidth non-hundred-percent-height-scrolling\" style=\"background-color: rgba(255,255,255,0);background-position: center center;background-repeat: no-repeat;border-width: 0px 0px 0px 0px;border-color:#e8eaf0;border-style:solid;\" ><div class=\"fusion-builder-row fusion-row fusion-flex-align-items-flex-start\" style=\"max-width:1310.4px;margin-left: calc(-4% \/ 2 );margin-right: calc(-4% \/ 2 );\"><div class=\"fusion-layout-column fusion_builder_column fusion-builder-column-0 fusion_builder_column_1_1 1_1 fusion-flex-column\"><div class=\"fusion-column-wrapper fusion-flex-justify-content-flex-start fusion-content-layout-column\" style=\"background-position:left top;background-repeat:no-repeat;-webkit-background-size:cover;-moz-background-size:cover;-o-background-size:cover;background-size:cover;padding: 0px 0px 0px 0px;\"><div class=\"fusion-text fusion-text-1\" style=\"line-height:26px;\"><h2>Gesti\u00f3n de metadatos empresariales<\/h2>\n<p>Actualmente, muchas empresas se han dado cuenta de la dificultad de mejorar la capacidad de innovaci\u00f3n empresarial mediante el big data, ya que el personal no puede comprender los datos almacenados en el sistema. Este art\u00edculo analizar\u00e1 la soluci\u00f3n a este problema. <strong>negocio <a href=\"https:\/\/www.gudusoft.com\/es\/que-es-la-gestion-de-metadatos\/\">gesti\u00f3n de metadatos<\/a><\/strong>.<\/p>\n<p>Tabla de contenido:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>\u00a0Aparece una \u201cbarrera sem\u00e1ntica\u201d entre las computadoras y los humanos;<\/strong><\/li>\n<li><strong>\u00a0Metadatos comerciales: el contexto comercial detr\u00e1s de los datos;<\/strong><\/li>\n<li><strong>Pr\u00e1ctica de gesti\u00f3n de metadatos empresariales basada en ontolog\u00eda;<\/strong><\/li>\n<li><strong>Resumen y perspectivas.<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<div id=\"attachment_4849\" style=\"width: 919px\" class=\"wp-caption alignnone\"><img aria-describedby=\"caption-attachment-4849\" decoding=\"async\" class=\"size-full wp-image-4849\" src=\"https:\/\/www.gudusoft.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/Business_Metadata_Management.png\" alt=\"Gesti\u00f3n de metadatos empresariales\" width=\"909\" height=\"532\" srcset=\"https:\/\/www.gudusoft.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/Business_Metadata_Management-200x117.png 200w, https:\/\/www.gudusoft.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/Business_Metadata_Management-300x176.png 300w, https:\/\/www.gudusoft.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/Business_Metadata_Management-400x234.png 400w, https:\/\/www.gudusoft.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/Business_Metadata_Management-600x351.png 600w, https:\/\/www.gudusoft.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/Business_Metadata_Management-768x449.png 768w, https:\/\/www.gudusoft.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/Business_Metadata_Management-800x468.png 800w, https:\/\/www.gudusoft.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/Business_Metadata_Management.png 909w\" sizes=\"(max-width: 909px) 100vw, 909px\" \/><p id=\"caption-attachment-4849\" class=\"wp-caption-text\">Gesti\u00f3n de metadatos empresariales<\/p><\/div>\n<h3>1. Aparece una \u201cbarrera sem\u00e1ntica\u201d entre las computadoras y los humanos.<\/h3>\n<p>Hace unos 70 a\u00f1os, el D\u00eda de San Valent\u00edn, naci\u00f3 ENIAC en la Universidad de Pensilvania. Desde entonces, la humanidad ha comenzado a explorar la &quot;inteligencia&quot; de las computadoras. Diversas tecnolog\u00edas, como el &quot;reconocimiento de lenguaje&quot;, el &quot;reconocimiento de im\u00e1genes&quot; y el &quot;procesamiento del lenguaje natural&quot;, est\u00e1n cada vez m\u00e1s desarrolladas. Podemos introducir casi cualquier informaci\u00f3n que queramos en el sistema inform\u00e1tico, pero \u00bfpodemos, a su vez, interpretar correctamente los datos de salida?<\/p>\n<p>A medida que los datos han aumentado, nos ha resultado dif\u00edcil comprender su significado espec\u00edfico: se ha creado una barrera sem\u00e1ntica entre nosotros y los sistemas inform\u00e1ticos. La existencia de barreras sem\u00e1nticas genera una serie de problemas para las empresas:<\/p>\n<ul>\n<li>Comprensi\u00f3n empresarial inconsistente: La comprensi\u00f3n inconsistente del negocio por parte de los empleados es muy com\u00fan en las empresas. La comprensi\u00f3n inconsistente de los t\u00e9rminos comerciales dificulta la comunicaci\u00f3n entre los empleados, lo que genera malentendidos y reduce la eficiencia de la comunicaci\u00f3n. En la toma de decisiones en reuniones, la comprensi\u00f3n inconsistente del negocio por parte de los l\u00edderes puede llevar a decisiones err\u00f3neas. En las estad\u00edsticas departamentales, la comprensi\u00f3n inconsistente de las definiciones empresariales genera m\u00e9todos estad\u00edsticos inexactos e incluso afecta los resultados estad\u00edsticos de m\u00faltiples indicadores e indicadores clave de rendimiento (KPI) de la empresa.<\/li>\n<li>Encontrar informaci\u00f3n es dif\u00edcil: En la era del big data, la cantidad de datos empresariales crece exponencialmente, y encontrar informaci\u00f3n para los empleados es cada vez m\u00e1s como &quot;encontrar una aguja en un pajar&quot;. Seg\u00fan las estad\u00edsticas, los empleados dedican entre 151 y 351 millones de d\u00f3lares de su tiempo a buscar los datos que necesitan en una gran cantidad de informaci\u00f3n cada d\u00eda, y solo menos del 50% de los resultados de b\u00fasqueda satisfacen sus necesidades. En la mayor\u00eda de los casos, los resultados de b\u00fasqueda son insatisfactorios; como no se puede encontrar la informaci\u00f3n almacenada, las empresas suelen duplicar el trabajo innecesariamente.<\/li>\n<li>Gran p\u00e9rdida de personal: Seg\u00fan las estad\u00edsticas, la tasa de rotaci\u00f3n anual promedio de empleados en las empresas es de aproximadamente 121 TP2T. Debido a la falta de m\u00e9todos de gesti\u00f3n empresarial, las empresas suelen invertir mucho tiempo y dinero en capacitar a nuevos empleados, despu\u00e9s de contratar a empleados con un dominio avanzado de las computadoras, lo que provoca una grave p\u00e9rdida de conocimientos y un gasto considerable.<\/li>\n<\/ul>\n<p>La aparici\u00f3n de la serie de problemas mencionada se debe, en \u00faltima instancia, a que los empleados de la empresa no pueden leer los datos en la computadora. Para evitar estos problemas, las empresas necesitan romper la barrera sem\u00e1ntica entre las computadoras y las personas y convertir la informaci\u00f3n generada por las computadoras a un lenguaje empresarial comprensible para el personal. <strong>Metadatos empresariales<\/strong> es la clave para resolver el problema.<\/p>\n<h3>2. Metadatos comerciales: el contexto comercial detr\u00e1s de los datos.<\/h3>\n<p>Para aclarar qu\u00e9 son los metadatos empresariales, debemos comenzar con su clasificaci\u00f3n. Actualmente, un m\u00e9todo de clasificaci\u00f3n reconocido por la industria consiste en dividir los metadatos en dos tipos: metadatos t\u00e9cnicos y metadatos empresariales.<\/p>\n<p>El<strong> metadatos t\u00e9cnicos<\/strong> incluye: nombre del campo, longitud del campo, estructura de la tabla de la base de datos, etc.<\/p>\n<p>El <strong>metadatos comerciales<\/strong> incluye: nombre comercial, definici\u00f3n comercial, descripci\u00f3n comercial, etc.<\/p>\n<p>Los empresarios prestan m\u00e1s atenci\u00f3n al contenido relacionado con \u201ccliente\u201d, \u201cfecha de liquidaci\u00f3n\u201d, \u201cmonto de venta\u201d, etc., que son dif\u00edciles de reflejar a partir de metadatos t\u00e9cnicos.<\/p>\n<p>Los metadatos empresariales utilizan el nombre, la definici\u00f3n, la descripci\u00f3n y otra informaci\u00f3n de la empresa para representar diversos atributos y conceptos en el entorno empresarial. Hasta cierto punto, el contexto empresarial que subyace a todos los datos puede considerarse metadatos empresariales. A diferencia de los metadatos t\u00e9cnicos, los metadatos empresariales permiten a los usuarios comprender y utilizar mejor los datos en el entorno empresarial. Por ejemplo, al consultar los metadatos empresariales, los usuarios pueden comprender claramente el significado de cada indicador y su m\u00e9todo de c\u00e1lculo.<\/p>\n<p>Los metadatos empresariales est\u00e1n ampliamente presentes en el entorno empresarial. Las principales fuentes de metadatos empresariales son:<\/p>\n<ul>\n<li>ERP: El sistema ERP empresarial almacena una gran cantidad de metadatos comerciales, como f\u00f3rmulas de c\u00e1lculo financiero, l\u00f3gica de procesos, reglas comerciales, etc.<\/li>\n<li>Informe: El encabezado del informe tambi\u00e9n es un tipo de metadatos comerciales, especialmente aquellas columnas con propiedades de resumen como totales y promedios, y algunas f\u00f3rmulas de c\u00e1lculo en el informe.<\/li>\n<li>Tabla: Al igual que los informes, los encabezados y f\u00f3rmulas de Excel tambi\u00e9n son metadatos empresariales importantes. A diferencia de los informes, la mayor\u00eda de las tablas tienen una sola columna para &quot;Descripci\u00f3n&quot;, y algunas tambi\u00e9n tienen una columna para &quot;C\u00f3digo&quot; y &quot;Descripci\u00f3n del C\u00f3digo&quot;, que son metadatos empresariales \u00fatiles.<\/li>\n<li>Archivo: Hay metadatos comerciales en todas partes del archivo, como t\u00edtulo, autor, hora de modificaci\u00f3n, etc. Es relativamente dif\u00edcil obtener metadatos comerciales en el contenido del archivo, lo que implica tecnolog\u00edas como el aprendizaje autom\u00e1tico.<\/li>\n<li>Herramientas de BI: La operaci\u00f3n m\u00e1s com\u00fan en BI es la de &quot;exploraci\u00f3n&quot;. Esta exploraci\u00f3n suele definir diversas estructuras de clasificaci\u00f3n de la empresa, como el nivel de producto y el nivel de estructura organizativa, que constituyen metadatos empresariales muy importantes.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.gudusoft.com\/es\/que-es-un-almacen-de-datos-2\/\"><strong>almac\u00e9n de datos<\/strong><\/a>Los metadatos empresariales tambi\u00e9n existen en los almacenes de datos. Por ejemplo, la creaci\u00f3n de un almac\u00e9n de datos suele requerir mucha investigaci\u00f3n sobre c\u00f3mo integrar m\u00faltiples fuentes de datos, y existe una gran cantidad de metadatos empresariales en los archivos relacionados con el proceso de construcci\u00f3n del almac\u00e9n de datos.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Actualmente, la mayor\u00eda de las empresas solo prestan atenci\u00f3n a los metadatos t\u00e9cnicos, ignorando la gesti\u00f3n de metadatos empresariales. Estos metadatos carecen de significado empresarial y son dif\u00edciles de comprender para quienes no sean t\u00e9cnicos. Por ejemplo, pueden usar &quot;rec_temp_fld_a&quot; para representar un campo y &quot;236IN_TAB&quot; para representar una tabla en la base de datos. Esto dificulta obtener beneficios para la empresa. Los metadatos empresariales pueden representar el significado empresarial detr\u00e1s de los datos. Las empresas deben prestar atenci\u00f3n a la gesti\u00f3n de metadatos empresariales al gestionar sus metadatos t\u00e9cnicos.<\/p>\n<p>En comparaci\u00f3n con los metadatos t\u00e9cnicos, la fuente de metadatos empresariales es m\u00e1s compleja y est\u00e1 dispersa en todos los aspectos del entorno empresarial. Para gestionarlos, las empresas necesitan m\u00e9todos y medios eficaces.<\/p>\n<h3>3. Pr\u00e1ctica de gesti\u00f3n de metadatos empresariales basada en ontolog\u00eda.<\/h3>\n<p>La definici\u00f3n de ontolog\u00eda, relativamente reconocida en la industria, es la siguiente: una especificaci\u00f3n formal clara de un modelo conceptual compartido. Entre ellos, el modelo conceptual es un modelo obtenido mediante la abstracci\u00f3n de algunos fen\u00f3menos del mundo objetivo, lo que supone la abstracci\u00f3n y simplificaci\u00f3n de dicho mundo; compartir significa que el conocimiento descrito en la ontolog\u00eda no es exclusivo de individuos, sino reconocido en el campo; expl\u00edcitamente significa que los tipos de conceptos utilizados y las restricciones sobre su uso est\u00e1n claramente definidos; formal significa que la ontolog\u00eda es legible por m\u00e1quinas y comprensible para humanos.<\/p>\n<p>En resumen, la ontolog\u00eda puede analizar los objetos en el campo y descubrir la relaci\u00f3n entre estos objetos, para as\u00ed describir el negocio en este campo de manera clara y formal.<\/p>\n<p>A <strong>gestionar metadatos empresariales<\/strong> A trav\u00e9s de la ontolog\u00eda se requiere atenci\u00f3n a tres puntos clave: la construcci\u00f3n de la ontolog\u00eda, el almacenamiento de la ontolog\u00eda y el uso de la ontolog\u00eda.<\/p>\n<p><strong>1. Construcci\u00f3n<\/strong> \u2013 Construir autom\u00e1ticamente una ontolog\u00eda mediante la gesti\u00f3n de metadatos.<\/p>\n<p>La forma tradicional de construir una ontolog\u00eda consiste en ordenar manualmente la ontolog\u00eda del dominio empresarial seg\u00fan las sugerencias de expertos. Este m\u00e9todo de ordenaci\u00f3n manual presenta una serie de problemas:<\/p>\n<ul>\n<li>Problema de eficiencia: En el entorno del big data, los datos son complejos, las fuentes son diversas y los campos de negocio se expanden constantemente. La velocidad de la clasificaci\u00f3n manual ya no satisface las necesidades de las empresas.<\/li>\n<li>Tool problem: Business experts lack tools with automation capabilities, resulting in the construction of complex ontologies that consume a lot of time and resources.<\/li>\n<li>Datos de terceros: los expertos empresariales no comprenden el negocio relacionado con los datos de terceros, por lo que resulta dif\u00edcil completar la construcci\u00f3n de la ontolog\u00eda relacionada.<\/li>\n<\/ul>\n<p>En el entorno de big data, las empresas necesitan una nueva forma de construir ontolog\u00edas. Pueden extraer autom\u00e1ticamente metadatos de los sistemas de aplicaciones empresariales y diversos documentos mediante herramientas de gesti\u00f3n de metadatos. Una vez formada la ontolog\u00eda, esta se entrega a expertos empresariales para su revisi\u00f3n secundaria, completando as\u00ed su construcci\u00f3n.<\/p>\n<p><strong>2. Almacenamiento<\/strong> \u2013 basado en MOF para implementar la ontolog\u00eda de almacenamiento de especificaci\u00f3n OWL.<\/p>\n<p>El almacenamiento de la ontolog\u00eda debe basarse en ciertos est\u00e1ndares, y el m\u00e9todo de almacenamiento debe ser flexible y extensible. La especificaci\u00f3n OWL es una especificaci\u00f3n recomendada por el W3C y actualmente es una especificaci\u00f3n ampliamente reconocida para el almacenamiento e intercambio de ontolog\u00edas. Dado que nuestros metadatos se basan en MOF, el metamodelo OWL puede integrarse en el metamodelo, lo que permite el almacenamiento y la gesti\u00f3n de la ontolog\u00eda en la base de datos de metadatos.<\/p>\n<p>Dado que tanto los metadatos t\u00e9cnicos como la ontolog\u00eda se almacenan en la base de datos de metadatos, la ontolog\u00eda se extrajo originalmente de los metadatos t\u00e9cnicos. De esta manera, es f\u00e1cil obtener la relaci\u00f3n entre la ontolog\u00eda y los metadatos t\u00e9cnicos, para que el personal de la empresa pueda comprender claramente el significado empresarial de los datos.<\/p>\n<p><strong>3. Uso<\/strong> \u2013 obtener contexto empresarial a trav\u00e9s de servicios de metadatos empresariales.<\/p>\n<p>Por \u00faltimo, el servicio de metadatos empresariales debe proporcionarse a todo el personal empresarial, integrado en el entorno de trabajo del personal empresarial, para que el personal empresarial pueda comprender r\u00e1pidamente los datos desde una perspectiva empresarial, ayud\u00e1ndolo as\u00ed a utilizar mejor los datos.<\/p>\n<h3>4. Resumen y perspectivas<\/h3>\n<p>Finalmente, resumir\u00e9 en una frase: los metadatos empresariales son clave para la gesti\u00f3n de metadatos del futuro. En la era del big data, las empresas necesitan fortalecer la gesti\u00f3n de metadatos empresariales. Pueden utilizar m\u00e9todos automatizados para gestionar metadatos empresariales basados en ontolog\u00eda e integrarlos. Los datos se proporcionan al personal empresarial en forma de servicios para ayudarles a optimizar su uso.<\/p>\n<h3>Conclusi\u00f3n<\/h3>\n<p>Gracias por leer nuestro art\u00edculo. Esperamos que le ayude a comprender mejor la gesti\u00f3n de metadatos empresariales. Si desea obtener m\u00e1s informaci\u00f3n sobre la gesti\u00f3n de metadatos, le recomendamos visitar <a href=\"https:\/\/www.gudusoft.com\/es\/\"><strong>Flujo de SQL de Gudu<\/strong><\/a> Para m\u00e1s informaci\u00f3n.<\/p>\n<p>Como uno de los\u00a0<strong><a href=\"https:\/\/www.dpriver.com\/blog\/2022\/05\/11\/best-data-lineage-tools\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Las mejores herramientas de linaje de datos<\/a><\/strong>\u00a0Disponible actualmente en el mercado, Gudu SQLFlow no solo puede analizar archivos de script SQL, obtener el linaje de datos y realizar visualizaciones, sino que tambi\u00e9n permite a los usuarios proporcionar\u00a0<a href=\"https:\/\/www.gudusoft.com\/es\/que-son-los-datos-de-linaje-y-por-que-son-importantes\/\"><strong>linaje de datos<\/strong><\/a>\u00a0en formato CSV y realizar visualizaci\u00f3n.\u00a0<strong>(Publicado por Ryan el 30 de junio de 2022)<\/strong><\/p>\n<\/div><\/div><\/div><style type=\"text\/css\">.fusion-body .fusion-builder-column-0{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-0 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-0{width:100% !important;}.fusion-builder-column-0 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-0{width:100% !important;}.fusion-builder-column-0 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}<\/style><\/div><style type=\"text\/css\">.fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-1{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;}<\/style><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":27,"featured_media":4865,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[178],"tags":[205,238,157,152,151,204],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4829"}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/27"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=4829"}],"version-history":[{"count":35,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4829\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":4866,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4829\/revisions\/4866"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/4865"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=4829"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=4829"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=4829"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}