{"id":4867,"date":"2022-06-30T21:20:16","date_gmt":"2022-07-01T05:20:16","guid":{"rendered":"https:\/\/www.gudusoft.com\/?p=4867"},"modified":"2022-09-17T14:25:47","modified_gmt":"2022-09-17T22:25:47","slug":"enterprise-metadata-management-platform","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.gudusoft.com\/es\/plataforma-de-gestion-de-metadatos-empresariales\/","title":{"rendered":"Plataforma de gesti\u00f3n de metadatos empresariales en la era del big data"},"content":{"rendered":"

Plataforma de gesti\u00f3n de metadatos empresariales<\/h2>\n

Bajo la influencia de todo tipo de digitalizaci\u00f3n, es crucial integrar y utilizar los diversos metadatos en el entorno empresarial. Para las empresas, elegir un herramienta de gesti\u00f3n de metadatos<\/strong><\/a> que m\u00e1s les convenga maximizar\u00e1 el papel de los metadatos para ayudar a las empresas a lograr sus objetivos estrat\u00e9gicos en t\u00e9rminos de datos.<\/p>\n

Los distintos roles en una empresa pueden tener distintas expectativas respecto a las herramientas de metadatos, pero estas expectativas se pueden resumir en las diez principales capacidades de las herramientas de gesti\u00f3n de metadatos. Por supuesto, estas capacidades se sustentan en tecnolog\u00edas clave. \u00abLa gesti\u00f3n de metadatos ser\u00e1 la infraestructura central de la informatizaci\u00f3n empresarial del futuro\u00bb.<\/p>\n

De hecho, en el entorno de big data, si la empresa no gestiona una variedad de informaci\u00f3n compleja a trav\u00e9s de gesti\u00f3n de metadatos<\/strong><\/a>Es dif\u00edcil utilizar la informaci\u00f3n eficazmente. Sin embargo, muchas empresas descubren gradualmente que el valor que la gesti\u00f3n de metadatos aporta directamente a la innovaci\u00f3n empresarial es muy limitado.<\/p>\n

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Gesti\u00f3n de metadatos empresariales<\/p><\/div>\n

\u00bfCu\u00e1l es el estado actual de la gesti\u00f3n de metadatos?<\/h3>\n

Las principales razones por las que la gesti\u00f3n de metadatos no puede aportar valor directo a la innovaci\u00f3n empresarial radican en los cuatro aspectos siguientes:<\/p>\n

    \n
  1. Alcance de gesti\u00f3n estrecho<\/strong>:El actual alcance limitado de la gesti\u00f3n de metadatos se refleja principalmente en dos aspectos: en primer lugar, solo los metadatos relacionados con almacenes de datos<\/strong><\/a> Se gestionan, y la gesti\u00f3n de metadatos no se extiende a toda la empresa. En segundo lugar, incluso en el \u00e1mbito de los almacenes de datos, solo se gestiona una parte de los metadatos t\u00e9cnicos. La falta de metadatos t\u00e9cnicos impide que el sistema de metadatos muestre la situaci\u00f3n real del sistema empresarial. La falta de metadatos empresariales resulta en un conjunto de estructuras de tablas sin significados empresariales espec\u00edficos.<\/li>\n
  2. Dificultad para integrar los negocios<\/strong>Debido a la falta de integraci\u00f3n con la empresa, tras completar el sistema de gesti\u00f3n de metadatos, muchas empresas se dan cuenta de que solo el personal interno del departamento de gesti\u00f3n de datos lo utiliza, y el personal de otros departamentos no puede usarlo en absoluto. Todos los sistemas deben estar al servicio de la empresa. Un sistema utilizado solo por un departamento carece de funcionalidad. Es fundamental que todos los departamentos utilicen el sistema de gesti\u00f3n de metadatos.<\/li>\n
  3. Falta de escenarios de aplicaci\u00f3n<\/strong>:En la actualidad, la mayor\u00eda de los escenarios de aplicaci\u00f3n de los metadatos se limitan a las funciones internas del sistema de metadatos, como el an\u00e1lisis de linaje, la gesti\u00f3n de versiones, etc. Estas funciones son utilizadas por las empresas en la informatizaci\u00f3n, pero, de hecho, el papel de los metadatos no solo se refleja en estas funciones limitadas.<\/li>\n
  4. Tecnolog\u00eda imperfecta<\/strong>La tecnolog\u00eda imperfecta ha provocado la aparici\u00f3n de los problemas mencionados. La escalabilidad es deficiente, por lo que muchas herramientas de gesti\u00f3n de metadatos no pueden gestionar los datos y la estructura empresarial; la capacidad de recopilaci\u00f3n es deficiente, lo que resulta en registros auxiliares manuales, altos costos de mano de obra e imposibilidad de establecer una conexi\u00f3n completa de informaci\u00f3n; el rendimiento en tiempo real es deficiente, lo que resulta en que la gesti\u00f3n de metadatos de muchas empresas a\u00fan se encuentra en la etapa T+1 (o incluso no T+1), incapaces de comprender el estado de los activos de datos en tiempo real e incapaces de seguir el ritmo del crecimiento de los datos empresariales.<\/li>\n<\/ol>\n

    Actualmente, existe una creciente demanda de gesti\u00f3n de metadatos empresariales en el mercado:<\/h3>\n

    1. La digitalizaci\u00f3n se est\u00e1 acelerando y la cantidad de datos en la empresa ha crecido exponencialmente.<\/strong><\/p>\n

    Con la llegada de la era digital, gran cantidad de informaci\u00f3n compleja y cambiante puede transformarse en datos medibles e introducirse en la computadora para su procesamiento unificado. Estudios relevantes han demostrado que los datos recopilados y utilizados por las empresas aumentar\u00e1n exponencialmente cada a\u00f1o. Gestionar eficazmente estas enormes cantidades de datos requiere la gesti\u00f3n de metadatos empresariales.<\/p>\n

    2. La aparici\u00f3n de tecnolog\u00edas relacionadas con el big data permite a las empresas ver nuevas oportunidades.<\/strong><\/p>\n

    Las tecnolog\u00edas relacionadas con el big data permiten aprovechar al m\u00e1ximo el valor de los datos empresariales, pero el big data a menudo significa la recopilaci\u00f3n, difusi\u00f3n y compartici\u00f3n de muchas fuentes de datos, como datos personales m\u00f3viles, datos de redes sociales, datos p\u00fablicos, datos de Internet de las cosas, etc. El proceso necesita el respaldo de la gesti\u00f3n de metadatos empresariales.<\/p>\n

    3. Mayor demanda empresarial de gobernanza de datos.<\/strong><\/p>\n

    Hoy en d\u00eda, las empresas est\u00e1n prestando atenci\u00f3n a c\u00f3mo utilizar el big data, pero la premisa de la aplicaci\u00f3n del big data es tener datos de alta calidad<\/strong><\/a>Hoy en d\u00eda, muchas empresas tienen diversos formatos de datos internos y diferentes est\u00e1ndares. Las aplicaciones de big data suelen comenzar con... gobernanza de datos<\/strong><\/a>Como medio importante de gobernanza de datos empresariales, la gesti\u00f3n de datos atraer\u00e1 inevitablemente la atenci\u00f3n de empresas nacionales y extranjeras.<\/p>\n

    \u00bfC\u00f3mo aprovechar al m\u00e1ximo el valor comercial de la gesti\u00f3n de metadatos?<\/h3>\n

    Los metadatos tambi\u00e9n definen atributos seg\u00fan los escenarios empresariales reales. Los metadatos tendr\u00e1n atributos comunes, como nombre y tipo. Los diferentes tipos de metadatos tambi\u00e9n tendr\u00e1n sus propios atributos espec\u00edficos. Dado que los metadatos tambi\u00e9n son datos, deben almacenarse en la base de datos. El repositorio de metadatos se refiere a la tabla f\u00edsica de la base de datos que almacena los metadatos. Generalmente, se utiliza una base de datos relacional de c\u00f3digo abierto (MySQL) para el almacenamiento de metadatos. A continuaci\u00f3n, se describe c\u00f3mo gestionar los metadatos desde varios puntos de vista:<\/p>\n

    1. Determinar el alcance de los metadatos.<\/strong><\/p>\n

    Primero, determine el alcance de las fuentes de metadatos. En el trabajo real, no todos los datos necesitan ser gestionados por metadatos. Generalmente, se eligen datos empresariales para la gesti\u00f3n de metadatos. Los datos no empresariales no se incluyen en el alcance de la gesti\u00f3n, principalmente porque la gesti\u00f3n de metadatos proporciona a las empresas y desarrolladores una comprensi\u00f3n r\u00e1pida de los datos empresariales.<\/p>\n

    Una vez definidas las reglas, es necesario determinar qu\u00e9 sistemas empresariales, bases de datos, usuarios de bases de datos y tablas requieren la gesti\u00f3n de metadatos seg\u00fan la situaci\u00f3n real de la empresa. Por supuesto, tambi\u00e9n se puede extraer metadatos no estructurados, como archivos Word, PDF, etc.<\/p>\n

    2. Acceder a los metadatos<\/strong><\/p>\n

    El acceso a los metadatos generalmente se realiza desde el sistema fuente. Si la empresa ya cuenta con un almac\u00e9n de datos o los requisitos de tiempo real no son altos, para reducir la carga de desarrollo, se acceder\u00e1 a los metadatos existentes desde el almac\u00e9n de datos y a los no conectados desde el sistema fuente. Sin embargo, esta soluci\u00f3n tambi\u00e9n conlleva riesgos. Si los datos del almac\u00e9n de datos son inconsistentes con el sistema fuente, se producir\u00e1n errores de metadatos. Actualmente, la mayor parte de la extracci\u00f3n de metadatos se realiza mediante la automatizaci\u00f3n de la configuraci\u00f3n.<\/p>\n

    3. Establecer est\u00e1ndares de metadatos.<\/strong><\/p>\n

    Durante el proceso de ordenaci\u00f3n, es posible que algunas bases de datos o definiciones de datos no est\u00e9n estandarizadas, lo que dificulta la gesti\u00f3n de metadatos. A continuaci\u00f3n, es necesario establecer una especificaci\u00f3n de gesti\u00f3n de metadatos para revertir los datos fuente iniciales y rectificarlos, principalmente para garantizar la integridad y la consistencia de los metadatos.<\/p>\n

    Seg\u00fan los requisitos de los distintos tipos de empresas, los metadatos estar\u00e1n disponibles para diferentes grupos. Por lo tanto, el proceso de gesti\u00f3n de permisos de metadatos debe definirse en las especificaciones, incluyendo la capa de permisos, el proceso de solicitud, el proceso de publicaci\u00f3n y el proceso de aprobaci\u00f3n.<\/p>\n

    4. Mantenimiento de metadatos.<\/strong><\/p>\n

    El mantenimiento de metadatos consiste principalmente en mantener y gestionar los metadatos publicados. Si es necesario ajustar u optimizar los metadatos publicados en l\u00ednea, deben volver a pasar por el proceso de publicaci\u00f3n de metadatos, y no se permite su modificaci\u00f3n directa. Por motivos de seguridad, todas las operaciones con metadatos deben registrarse en el registro de operaciones de metadatos.<\/p>\n

    Puede crear cat\u00e1logos de metadatos, colgar diferentes metadatos en los cat\u00e1logos correspondientes y dise\u00f1ar los cat\u00e1logos correspondientes de acuerdo con los procesos comerciales, los dominios tem\u00e1ticos comerciales y los procesos de desarrollo, principalmente en funci\u00f3n de los requisitos de la empresa.<\/p>\n

    5. B\u00fasqueda, an\u00e1lisis y elaboraci\u00f3n de informes de metadatos.<\/strong><\/p>\n

    Hay una p\u00e1gina independiente que permite realizar b\u00fasquedas r\u00e1pidas, difusas o precisas, de metadatos y encontrar los metadatos correspondientes ingresando informaci\u00f3n clave. Los metadatos tambi\u00e9n pueden considerarse un tipo de activo de datos, por lo que necesitamos generar un informe de activos de metadatos que nos permita comprender r\u00e1pidamente la popularidad del acceso a los metadatos, su valor, coste, distribuci\u00f3n y otra informaci\u00f3n relacionada.<\/p>\n

    \u00bfCu\u00e1les son las aplicaciones de los metadatos?<\/h3>\n

    Las empresas tienen negocios diversos y productos complejos, lo que genera una gran cantidad de datos en diversos sistemas y aplicaciones. Con los metadatos, podemos comprender qu\u00e9 datos posee la empresa, qu\u00e9 representan, de d\u00f3nde provienen, c\u00f3mo fluyen en el sistema, etc., gestionarlos y crear aplicaciones de metadatos, como t\u00e9rminos comerciales, est\u00e1ndares de datos, diccionarios de datos y cat\u00e1logos de activos de datos. linaje de datos<\/strong><\/a> an\u00e1lisis, mapas de datos, etc. Hablaremos principalmente sobre la relaci\u00f3n de linaje de datos y el mapa de datos a continuaci\u00f3n.<\/p>\n

    1. An\u00e1lisis del linaje de datos<\/strong><\/p>\n

    El linaje de datos es una aplicaci\u00f3n importante de los metadatos, que permite describir la relaci\u00f3n entre datos. Por ejemplo, si esta tabla se extrae de un sistema determinado, \u00bfcu\u00e1l es la relaci\u00f3n entre este campo y aquel, incluyendo la relaci\u00f3n de linaje de cl\u00faster, la relaci\u00f3n de linaje de sistema, la relaci\u00f3n de linaje a nivel de tabla y la relaci\u00f3n de linaje de campo? Apunta a la fuente original de los datos y la rastrea.<\/p>\n

    Los datos de trazabilidad ascendente y descendente a nivel de tabla y de campo permiten mostrar claramente el contexto l\u00f3gico del procesamiento de datos, localizar r\u00e1pidamente el rango de impacto de campos de datos anormales, definir con precisi\u00f3n el rango m\u00ednimo de retroceso de datos y reducir el costo de comprensi\u00f3n y resoluci\u00f3n de problemas. El an\u00e1lisis de linaje permite cumplir con los requisitos regulatorios y de cumplimiento espec\u00edficos de los datos presentados en diversos sectores, como la salud, las finanzas, la banca y la manufactura, entre otros.<\/p>\n

    Adem\u00e1s, el an\u00e1lisis de impacto forma parte de la aplicaci\u00f3n de relaciones de linaje, que se utiliza para analizar el flujo descendente de datos. Cuando se actualiza el sistema, este puede notificar oportunamente al sistema descendente sobre cambios y eliminaciones en la estructura de datos din\u00e1mica. Mediante el an\u00e1lisis de impacto dependiente de los datos, es posible identificar r\u00e1pidamente qu\u00e9 sistemas descendentes, qu\u00e9 tablas y qu\u00e9 campos se ver\u00e1n afectados por la modificaci\u00f3n de metadatos, reduciendo as\u00ed los riesgos derivados de las actualizaciones del sistema.<\/p>\n

    2. Mapa de datos<\/strong><\/p>\n

    En todo el sistema de datos, el mapa de datos act\u00faa como gestor. Muestra la informaci\u00f3n de forma gr\u00e1fica e indica los diversos par\u00e1metros necesarios para el c\u00e1lculo. No solo los desarrolladores de datos pueden utilizarlo, sino tambi\u00e9n los productos. Su funcionamiento es muy intuitivo. Contiene las siguientes partes:<\/p>\n