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O gerenciamento de metadados pode ajudar a sua empresa a organizar, contextualizar e proteger dados. Entenda!
Quando mergulhamos no universo dos dados nos deparamos com várias nomenclaturas diferentes e curiosas: data analytics, Big Data, ciência de dados e metadados – assunto de hoje inclusive – são apenas as principais.
Mas o que são metadados, afinal de contas?
Nada mais do que dados sobre os dados. Ou seja, informações úteis que nos permitem entender melhor um dado, como sua origem, propósito e contexto.
Assim como qualquer ativo, os metadados também precisam passar por esse processo de gerenciamento, a fim de evitar inconsistências, redundâncias e acessos não autorizados. Vamos entender mais sobre a prática?
Gestão de metadados: como funciona
A gestão de metadados é uma prática de controle que centraliza e organiza todas as informações que contextualizam nossos dados.
Essas informações podem ser:
– operacionais: detalhes sobre quem acessa o dado, com que frequência e de que forma;
– legais: conformidade com legislações de proteção de dados, como LGPD ou GDPR;
– descritivos: descrição do conteúdo, como título, autor, data de criação;
– técnicos: formato do arquivo, tamanho, resolução.
Informações relacionadas aos processos (fluxo de transformação que o dado sofreu até chegar ao estado atual) e de preservação (histórico de modificações e armazenamento para garantir a integridade ao longo do tempo) também entram nessa lista.
Por se tratar de uma prática que segue geralmente uma estrutura-chave, fazer a gestão de metadados não é considerado complexo. No entanto, pode ser que o time se depare com alguns desafios (os quais veremos a seguir).
Desafios comuns na gestão de metadados
Dependendo do volume e diversidade de dados, pode ser que alguns obstáculos relacionados a escalabilidade, consistência e integração cruzem o nosso caminho.
- Escalabilidade:
Ao lidar com grandes volumes de dados, a falta de recursos para expandir a infraestrutura de metadados pode limitar o nosso acesso e atualização. O uso de soluções escaláveis em nuvem, que crescem conforme a demanda, ajuda a mitigar esse problema.
- Consistência e atualização:
Metadados desatualizados ou incoerentes geram confusão e às vezes impactam negativamente nossa tomada de decisões. Definir processos automatizados de atualização auxilia a manter a integridade das informações.
- Integração com sistemas:
A introdução de novas plataformas ou a integração de sistemas legados pode resultar em incompatibilidades de dados. O uso de APIs e ferramentas de middleware contribui para centralizar e sincronizar os dados.
- Segurança e privacidade:
Metadados geralmente contêm informações críticas e sensíveis. É recomendada, portanto, a adoção de protocolos de segurança, como criptografia e controle de acessos, para proteger esses dados.
- Governança:
Sem políticas e diretrizes claras, a desorganização é um caminho sem volta. A implementação de uma cultura de governança, com responsáveis pela gestão e atualização dos metadados, é necessária para prevenir conflitos e erros.
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Benefícios de uma gestão de metadados eficaz
Agora, por que realizar a gestão de metadados é uma prática que deve ser seguida pelos times, de forma rigorosa?
Em razão dos inúmeros benefícios que a empresa consegue obter:
Melhor compreensão sobre como os dados são gerados
A gestão de metadados oferece uma visão mais completa do contexto de criação e das fontes dos dados. Essas informações podem ser usadas para traçar padrões, aprimorar os processos de coleta e garantir a qualidade dos dados desde a sua origem.
Facilidade no mapeamento do fluxo de informações
Identificar a trajetória de cada dado dentro dos sistemas permite prever problemas e encontrar oportunidades de otimização, o que não só aumenta a agilidade, como a precisão no uso das informações.
Simplificação nas descrições dos dados
Descrições completas e padronizadas evitam ambiguidades e simplificam o acesso a informações complexas, facilitando assim a análise de dados e promovendo decisões mais sensatas.
Agilidade na criação de vocabulários e glossários
O uso de terminologia consistente e específica gera um vocabulário comum que auxilia na integração dos dados em toda a empresa e simplifica a comunicação entre as equipes.
Melhor aproveitamento de dados
O mapeamento meticuloso aumenta a visibilidade sobre os dados, permitindo que a empresa os utilize em diferentes aplicações e de forma mais abrangente.
Aumento na segurança das informações
Metadados bem organizados ajudam a estabelecer camadas extras de segurança, uma vez que é possível controlar os níveis de permissão de acesso aos dados.
Otimização na análise de dados
A clareza sobre a natureza dos dados e seus detalhes técnicos facilita o trabalho de quem analisa as informações, ajudando a chegar a insights verdadeiramente úteis e aplicáveis.
O que é necessário para uma boa gestão de metadados?
Sempre que falamos em “gestão”, é de conhecimento que a prática de controle envolve muitas etapas. E no caso da gestão de metadados, não seria diferente.
Um gerenciamento realmente eficaz requer que os times comecem por:
- Identificar as informações mais relevantes para cada dado e definir os padrões que serão seguidos em toda a gestão.
- Criar uma estrutura lógica que permita o armazenamento, consulta e atualização dos metadados de forma prática e acessível.
- Selecionar softwares e sistemas que se integrem ao ecossistema tecnológico da empresa e ofereçam recursos de controle e análise.
- Desenvolver rotinas para que as ferramentas adotadas conversem entre si e reflitam as necessidades específicas da organização.
- Capacitar a equipe para compreender e aplicar a gestão de metadados no cotidiano.
- Definir objetivos e metas claras para o uso dos metadados, alinhando-os aos objetivos maiores da empresa.
- Estabelecer regras de uso e atualização, garantindo um gerenciamento altamente efetivo.
DHuO Data: sua ferramenta para a gestão de metadados
O DHuO Data é uma ferramenta desenvolvida pela Engineering para as empresas dominarem o Big Data e melhorarem a governança de dados.
A partir dela, os times podem carregar dados de diferentes tipos e fontes, criar pipelines para simplificar as análises, treinar modelos de Machine Learning para identificar padrões e tendências nos dados, apresentar os insights obtidos de forma prática em dashboards visuais e inteligentes.
O futuro será moldado por empresas capazes de transformar seus dados em estratégias. Conte com o DHuO Data para adquirir a governança de data e facilitar a gestão de metadados.
