{"id":40294,"date":"2020-10-29T17:03:36","date_gmt":"2020-10-29T16:03:36","guid":{"rendered":"https:\/\/www.irion-edm.com\/sin-categorizar\/siempre-mas-metadatos-en-el-futuro-de-los-enterprise-data-management\/"},"modified":"2024-06-19T15:29:31","modified_gmt":"2024-06-19T13:29:31","slug":"siempre-mas-metadatos-en-el-futuro-de-los-enterprise-data-management","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.irion-edm.com\/es\/news\/siempre-mas-metadatos-en-el-futuro-de-los-enterprise-data-management\/","title":{"rendered":"Siempre m\u00e1s metadatos en el futuro de los Enterprise Data Management"},"content":{"rendered":"<p><strong style=\"font-size: revert; color: var(--ast-global-color-3); background-color: var(--ast-global-color-5);\">Irion, invitada a intervenir en la conferencia \u00abAnnual Data Driven Banking in the next normal banking\u00bb en la sesi\u00f3n TO BE del d\u00eda dedicada a los Datos, organizada por ABI Servizi, ilustr\u00f3 c\u00f3mo los metadatos est\u00e1n en el centro de las mejores pr\u00e1cticas y del hype relacionado con la gesti\u00f3n de datos.<\/strong><\/p>\n<div class=\"entry-content post-content\">\n<p>Paradigmas y conceptos de dise\u00f1o de la Gesti\u00f3n de Datos, metodolog\u00edas para el desarrollo y la gesti\u00f3n de soluciones intensivas en datos, estilos operativos de Gobernanza de Datos actualmente en uso o indicados por los analistas como modelos de referencia para procurar requerir metadatos y generar metadatos.<\/p>\n<p>Repasemos r\u00e1pidamente algunos de ellos.<\/p>\n<p><span style=\"font-size: 18px; font-weight: bold; letter-spacing: 0.05em;\">Data Governance service oriented<\/span><\/p>\n<p>Se trata de un paradigma de gesti\u00f3n de la Gobernanza de los Datos destinado a potenciar de forma perceptible en la empresa la contribuci\u00f3n que \u00e9sta puede dar a las actividades y objetivos del mayor n\u00famero posible de actores de la misma. Este concepto se plasma en la exposici\u00f3n de un cat\u00e1logo de servicios de Gobernanza de Datos que incluye servicios de informaci\u00f3n, an\u00e1lisis, seguimiento y modelos de control que pueden utilizarse, por ejemplo:<\/p>\n<ul>\n<li>en la formulaci\u00f3n y aplicaci\u00f3n de una estrategia digital, proporcionando informaci\u00f3n \u00fatil para evaluar la sostenibilidad de las intervenciones identificadas, la disponibilidad y la cualificaci\u00f3n de los activos de informaci\u00f3n necesarios para fundamentar los objetivos estrat\u00e9gicos;<\/li>\n<li>en el dise\u00f1o de un sistema de controles que se aplique a un \u00e1rea de informaci\u00f3n determinada para supervisar el grado de cobertura de los fines para los que los controles utilizan los datos<\/li>\n<li>en la identificaci\u00f3n de la Golden Copy, la fuente que contiene la versi\u00f3n oficial de una determinada informaci\u00f3n que se utilizar\u00e1 en un an\u00e1lisis o informe.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Todos estos servicios y otros, cuya necesidad puede surgir a lo largo del tiempo, est\u00e1n habilitados por la presencia de metadatos y t\u00e9cnicas aplicadas a ellos: Linaje de datos, cobertura de los sistemas de control, mapeo de los conceptos empresariales en los sistemas de informaci\u00f3n, etc.<\/p>\n<p>La gobernanza de datos orientada al servicio utiliza metadatos.<\/p>\n<h2>Data Governance by design<\/h2>\n<p>Es una pr\u00e1ctica que debe aplicarse en todos los proyectos o actividades de gesti\u00f3n que impliquen datos corporativos. Consiste en considerar en estas actividades todos los requisitos capaces de garantizar la gobernanza de los datos corporativos: propiedad, linaje, sem\u00e1ntica, calidad, seguridad, etc. Por ejemplo, el equipo de proyecto de un nuevo sistema de informaci\u00f3n tiene en cuenta los conceptos normalizados en el glosario empresarial corporativo, refiri\u00e9ndose a ellos en el dise\u00f1o de las estructuras de informaci\u00f3n utilizadas; los nuevos conceptos espec\u00edficos del sistema que se va a implantar se califican en t\u00e9rminos de propiedad, definici\u00f3n\/significaci\u00f3n, reglas de validaci\u00f3n.<\/p>\n<p>La gobernanza de los datos por dise\u00f1o utiliza y produce metadatos.<\/p>\n<p><span style=\"font-size: 18px; font-weight: bold; letter-spacing: 0.05em;\">Adaptive Data Governance<\/span><\/p>\n<p>El Gobierno de Datos Adaptativo es un modelo de Gobierno de Datos que puede expresarse a trav\u00e9s de diferentes estilos, dependiendo de los prop\u00f3sitos, las caracter\u00edsticas, el grado de madurez de una organizaci\u00f3n y el contexto individual al que se aplica.<\/p>\n<p>Un ejemplo pr\u00e1ctico puede aclarar mejor este concepto. Las pr\u00e1cticas de gobernanza de datos necesarias para garantizar el cumplimiento de los requisitos normativos en el sector bancario se centraron inicialmente en la calidad de los datos; la evoluci\u00f3n de estos requisitos a lo largo del tiempo llev\u00f3 a los bancos a tener que cubrir tambi\u00e9n otras perspectivas de gobernanza, por ejemplo, el linaje de datos. Pero esto era s\u00f3lo el principio de un viaje: el cumplimiento de la normativa ya no es el \u00fanico prop\u00f3sito para el que es necesario proteger los activos de datos; el objetivo es cada vez m\u00e1s calificarlos y protegerlos para que expresen todo su valor potencial. Adem\u00e1s, los datos utilizados para informar y rendir cuentas a los organismos de supervisi\u00f3n ya no son los \u00fanicos que deben gestionarse dentro del per\u00edmetro de gobernanza: los vol\u00famenes, la latencia, la naturaleza y los tipos de datos que deben gobernarse est\u00e1n cambiando. Por estas razones, el estilo de Gobierno de Datos debe adaptarse a estos nuevos prop\u00f3sitos y tipos de informaci\u00f3n. En consecuencia, nuevas entidades, atributos y relaciones entran en el metamodelo que soporta la Gobernanza de Datos. Un ejemplo sencillo fue la introducci\u00f3n de los metadatos necesarios para gestionar el cumplimiento del Reglamento Europeo de protecci\u00f3n de datos personales, que introdujo el concepto de Categor\u00eda de Datos Personales; pero el reto Adaptativo se traslada a otras etapas evolutivas de una empresa: IoT, big data, entornos cloud y sistemas h\u00edbridos de Gesti\u00f3n de Datos basados en metadatos llevan a la introducci\u00f3n de nuevos tipos de metadatos: metadatos activos, latencias, canales, arquitecturas.<\/p>\n<p>En la Gobernanza de Datos Adaptativa los diferentes estilos de Gobernanza de Datos requieren la disponibilidad de diferentes metadatos.<\/p>\n<h2>Data Fabric<\/h2>\n<p>Gartner define el Data Fabric como un concepto de dise\u00f1o al que hay que aspirar para dar soporte a los retos a los que las organizaciones se enfrentar\u00e1n, o ya se est\u00e1n enfrentando, para garantizar una gesti\u00f3n eficaz y sostenible de los activos de informaci\u00f3n que crecen exponencialmente a lo largo de m\u00faltiples dimensiones.<\/p>\n<ul>\n<li>Los datos disponibles son cada vez m\u00e1s voluminosos, proceden de fuentes cada vez m\u00e1s numerosas y diversificadas y tienen ciclos de vida y naturalezas heterog\u00e9neas;<\/li>\n<li>Existe una creciente demanda de informaci\u00f3n por parte de cada vez m\u00e1s categor\u00edas de consumidores de datos humanos y \u00abtecnol\u00f3gicos\u00bb (analistas de negocio, cient\u00edficos de datos, ingenieros de datos, modelos \u00abaut\u00f3nomos\u00bb de anal\u00edtica, Ai, ML, &#8230;)<\/li>\n<\/ul>\n<p>Como resultado de estas consideraciones, Gartner ha racionalizado una serie de capacidades, organizadas en pilares, en el concepto de Data Fabric. Se trata de un modelo ideal, que a\u00fan no se ha implantado del todo en la pr\u00e1ctica, pero que se est\u00e1 convirtiendo en una referencia para las empresas y proveedores del sector. Al menos tres de los pilares identificados por Gartner, estrechamente interconectados, se refieren directamente a los metadatos:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Cat\u00e1logo de Datos Aumentado:<\/strong> un cat\u00e1logo de informaci\u00f3n disponible con caracter\u00edsticas distintivas destinadas a apoyar un uso activo de los metadatos que pueda garantizar la m\u00e1xima eficiencia de los procesos de Gesti\u00f3n de Datos;<\/li>\n<li><strong>Gr\u00e1fico de conocimiento sem\u00e1ntico:<\/strong> representaci\u00f3n gr\u00e1fica de la sem\u00e1ntica y las ontolog\u00edas de todas las entidades implicadas en la gesti\u00f3n de los activos de datos; obviamente, los componentes b\u00e1sicos representados en este modelo son los metadatos;<\/li>\n<li><strong>Metadatos activos:<\/strong> metadatos \u00fatiles para ser analizados con el fin de identificar oportunidades para un tratamiento y uso m\u00e1s f\u00e1cil y optimizado de los activos de datos: archivos de registro, transacciones, inicio de sesi\u00f3n del usuario, plan de optimizaci\u00f3n de consultas.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Los metadatos son la base sobre la que se asienta el concepto de Data Fabric, que seg\u00fan Gartner es el concepto de referencia para el futuro de la gesti\u00f3n de datos.<\/p>\n<h2>Data Valuation<\/h2>\n<p>Cada vez es mayor el inter\u00e9s por la valoraci\u00f3n de datos, la disciplina que consiste en determinar el valor de los activos de datos de una empresa, con el objetivo. Los objetivos de la valoraci\u00f3n de datos son:<\/p>\n<ul>\n<li>para ayudar a evaluar las prioridades y los presupuestos que deben asignarse a las intervenciones intensivas en datos y procesos;<\/li>\n<li>Establecer un valor comercial de los datos hacia los socios\/competidores (monetizaci\u00f3n de los datos);<\/li>\n<li>Hacer evidente la contribuci\u00f3n del gobierno de los datos al valor de la empresa.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Se pueden calcular m\u00e9tricas de valoraci\u00f3n de datos que midan las distintas contribuciones al coste y al valor de los datos a lo largo de una cadena de producci\u00f3n de datos que puede representarse de forma estructurada, a trav\u00e9s de un modelo de metadatos. Una vez calculadas, estas m\u00e9tricas pueden enriquecer el modelo, que las recoge como atributos de la informaci\u00f3n catalogada en \u00e9l.<\/p>\n<p>La valoraci\u00f3n de datos utiliza y produce metadatos.<\/p>\n<p><strong>C\u00f3mo y por qu\u00e9 prepararse<\/strong><\/p>\n<p>Los conceptos, las pr\u00e1cticas y los m\u00e9todos ilustrados anteriormente son capaces, ya ahora o en el futuro, de soportar de forma virtuosa una serie de retos tecnol\u00f3gicos, organizativos y culturales. Que sepamos, no hay empresas capaces de aplicarlos concretamente hoy en d\u00eda, ni tampoco tecnolog\u00edas capaces de soportarlos completamente. Sin embargo, es cierto que cada uno de ellos no puede ser gestionado sin los respectivos metadatos utilizados y producidos.<\/p>\n<p>Sin embargo, las empresas que est\u00e9n interesadas en evaluar o adoptar uno o varios de estos modelos pueden empezar a prepararse ahora trabajando en tres niveles:<\/p>\n<p><span style=\"font-size: 20px; letter-spacing: 0.05em;\">Metodos<\/span><\/p>\n<p>Empezar a estructurar y modelar las caracter\u00edsticas de las soluciones y procesos de las aplicaciones intensivas en datos.<\/p>\n<ul>\n<li>Iniciar experiencias concretas de representaci\u00f3n de requisitos, especificaciones funcionales y t\u00e9cnicas, durante la implementaci\u00f3n y mantenimiento de soluciones intensivas en datos, a trav\u00e9s de un conjunto de metadatos estructurados interconectados en un modelo sem\u00e1ntico.<\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-size: 14pt;\">Herramientas<\/span><\/p>\n<p>Verificar la presencia de metadatos en la arquitectura y eventualmente integrarlos con:<\/p>\n<ul>\n<li>componentes\/plataformas de gesti\u00f3n de datos basados en metadatos;<\/li>\n<li>herramientas de modelado de metadatos capaces de definir y gestionar modelos sem\u00e1nticos altamente configurables y adaptables en el tiempo en las entidades, atributos y relaciones.<\/li>\n<li><span style=\"font-size: 14pt;\">Habilidades, cultura\u00a0<\/span><br \/>\nVerificar la disponibilidad, posiblemente consolid\u00e1ndola o desarroll\u00e1ndola, de competencias espec\u00edficas en gesti\u00f3n de metadatos, en modelizaci\u00f3n conceptual y l\u00f3gica de datos, en metodolog\u00edas \u00e1giles de gesti\u00f3n de proyectos;<\/li>\n<li>Promover, por ejemplo, en el contexto de programas m\u00e1s amplios de alfabetizaci\u00f3n de datos, iniciativas de alfabetizaci\u00f3n sobre los principios de uso de los metadatos, sobre la lectura de modelos de datos, sobre la comprensi\u00f3n y la expresi\u00f3n de los requisitos de forma estructurada.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Irion, invitada a intervenir en la conferencia \u00abAnnual Data Driven Banking in the next normal banking\u00bb en la sesi\u00f3n TO BE del d\u00eda dedicada a los Datos, organizada por ABI Servizi, ilustr\u00f3 c\u00f3mo los metadatos est\u00e1n en el centro de las mejores pr\u00e1cticas y del hype relacionado con la gesti\u00f3n de datos. 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