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Metadatos: ¿Qué son? ¿Para qué sirven?

La gestión de datos se torna fundamental ante la multiplicación de datasets. Entre las soluciones para handling eficiente de grandes volúmenes de datos, destacan los metadatos. Pero, ¿qué son exactamente? ¿Para qué sirven? ¿Cuáles son sus tipos? ¿Y cómo se utilizan adecuadamente? DataScientest responde a tus dudas.

¿Qué son los metadatos?

Definición

Los metadatos describen características esenciales de un dataset o dato individual, como el autor, fecha de creación y función. El propósito es proporcionar contexto o instrucciones para su procesamiento.

Esto facilita la identificación y reutilización de datos relevantes, siendo parte esencial de la data governance.

Datos vs Metadatos

Generalmente, los metadatos son datos sobre los datos. 

¿Cómo diferenciarlos?

Ambos son datos, pero presentan desafíos distintos.

Los datos primarios (referenciados por los metadatos) son valiosos desde perspectivas de negocio, ciencia, IT, marketing, y algunos podrían ser clasificados como confidenciales.

Por otro lado, los metadatos buscan facilitar el procesamiento de los datos y típicamente no requieren protección rigurosa.

Podemos usar la metáfora de una carta enviada por LaPoste: el contenido del sobre serían los datos primarios, de interés solo para el emisor y receptor. En cambio, lo escrito en el sobre (dirección, nombre del destinatario, fecha de envío) son metadatos, que ayudan en el envío sin generar riesgos de confidencialidad.

Funciones de los Metadatos

Además de simplificar el processing de datos, los metadatos pueden cumplir objetivos más amplios:

  • Minimizar el riesgo de data loss: proporcionando contexto. Esto permite describir el proceso de creación y facilitar su recreación en caso necesario.
  • Optimizar la búsqueda de datos: a través de técnicas de data mining que utilizan metadata para facilitar la localización de información específica, como la fecha o el tipo de dato (imagen, vídeo, archivo, etc.).
  • Fomentar la vinculación entre datos: el uso de keywords asociadas permite agrupar datos por temas comunes.

Consejo: Dada su importancia en la era del Big Data, es crucial crear metadata tan pronto se generen los datasets para evitar una carga de trabajo abrumadora.

Hoy en día, hay plataformas que automatizan la generación de metadatos.

Tipos de Metadatos

Hay una gran variedad de metadatos, que se pueden clasificar en 6 familias principales:

  • Metadatos descriptivos: facilitan la búsqueda y comprensión de los datos primarios, como formato, título de una imagen, autor de un documento y lenguaje de un vídeo. Los detalles pueden variar según el tipo de dato.
  • Metadatos de proveniencia: identifican el origen de los datos y sus modificaciones a lo largo del tiempo.
  • Metadatos técnicos: destacan las herramientas necesarias para la lectura de datos, favoreciendo la interoperabilidad entre sistemas.
  • Metadatos de derechos y acceso: informan sobre derechos de autor, licencias y quién puede acceder a los datos.
  • Metadatos de preservación: documentan el historial de los datos.
  • Metadatos de cita: necesarios cuando los datos serán utilizados por terceros.

Uso de los Metadatos

Para la correcta utilización y reutilización, los metadatos deben ser completos y comprensibles para todos.

Por esto, se han creado distintos estándares de metadatos, como:

  • Dublin Core o DCMI: el más popular, usado inicialmente para información bibliográfica y ahora aplicado a diversos datos.
  • Darwin Core: especialmente en bioinformática.
  • Data Documentation Initiative (DDI): estándar internacional para encuestas y observación social.

Otros estándares se basan en las especificidades de cada dataset y disciplina. Para más información, visita el sitio del Digital Curation Centre (DCC).

Cada estándar incluye un esquema con elementos obligatorios y/o opcionales y una descripción de la sintaxis.

Aprende sobre Metadatos con DataScientest

Con el crecimiento exponencial de datos, la gestión de metadatos es clave para organizaciones, que recurren a especialistas en data governance. Estas habilidades técnicas avanzadas se adquieren a través de formación específica, como la ofrecida por DataScientest. Explora nuestros cursos.

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