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Gestión de metadatos: el enfoque de Informatica

Cree una base común de metadatos activos para acercar a la empresa y a los usuarios de IT

¿Hasta qué punto conoce sus datos? ¿Puede saber de dónde proceden, dónde se les hace referencia o si son relevantes para sus iniciativas de análisis o elaboración de informes?

Para comprender mejor toda la información disponible en su empresa y aprovechar todo su valor, necesita contexto. Los metadatos proporcionan este elemento crucial, lo que le permite comprender mejor la calidad, la relevancia y el valor de sus datos.

Los metadatos le ayudan a detectar datos, comprender las relaciones entre estos, realizar un seguimiento de cómo se utilizan y evaluar el valor y los riesgos asociados a su uso. A medida que los datos siguen creciendo a un ritmo explosivo y pasan a estar más distribuidos, se están convirtiendo en procesos de misión crítica, motivo por el que la gestión de metadatos desempeña ahora un papel estratégico y central para impulsar la transformación digital.

Vea cómo el presidente de productos y marketing de Informatica, Amit Walia, explica por qué la gestión de metadatos es fundamental para obtener el éxito en la era de los datos 3.0.

Los metadatos son aún más valiosos si están activos, superpuestos con el aprendizaje automático, aumentados mediante el conocimiento humano e integrados. Esto hace que los procesos de gestión de datos más amplios sean inteligentes y dinámicos. Los metadatos activos pueden ser los cimientos de un sistema de gestión de datos bien diseñado, lo que proporciona ventajas a lo largo de todo el ciclo de vida de los proyectos de datos. Por ejemplo, los metadatos pueden resaltar datos extraviados, incorrectos o anómalos. Al sacar partido de los metadatos, sus sistemas pueden corregir y enriquecer automáticamente la alimentación de datos en un informe, lo que evita costosos errores y mejora la calidad de los análisis con el fin de mejorar la toma de decisiones.

Gestión de metadatos de Informatica

El enfoque de gestión de metadatos de Informatica está diseñado para ayudar a las empresas a aprovechar al máximo el valor de todos sus datos mediante los metadatos activos. La gestión de metadatos de Informatica permite a las empresas comenzar este viaje sacando partido de cuatro categorías principales de metadatos:

  • Técnicos: esquemas de bases de datos, mappings y código, transformaciones, comprobaciones de calidad
  • Empresariales: términos de glosarios, procesos de gobierno, contexto empresarial y de aplicaciones
  • Operacionales y de infraestructura: estadísticas de tiempo de ejecución, registros de hora, métricas de volumen, información de registro, información de sistema y ubicación
  • De uso: clasificaciones de usuarios, comentarios, patrones de acceso

Los metadatos de estas cuatro categorías se convierten en el fundamento de una base de metadatos común. La gestión de metadatos de Informatica utiliza un amplio conjunto de funcionalidades para crear esta base compartida:

  • Recopilación: analice los metadatos de todos los sistemas de datos de una empresa en el cloud y en entornos locales, lo que incluye bases de datos y sistemas de archivos, herramientas y procesos de integración, y herramientas de análisis y ciencia de datos, con un alto nivel de fidelidad.
  • Selección: documente la visión de negocio de los datos con los términos, conceptos, relaciones y procesos del glosario. Aumente los metadatos recopilados gracias a este contexto de negocio. Reúna información proporcionada por los usuarios en forma de calificaciones, revisiones y certificaciones para ayudar a evaluar la utilidad de los activos de datos para otros usuarios.
  • Deducción: aplique inteligencia para extraer relaciones no obvias de los metadatos recopilados, como el linaje de datos, la similitud de datos y la clasificación de los conjuntos de datos más útiles para diferentes tipos de usuarios.
 

El poder de una plataforma de metadatos unificada

Al recopilar metadatos técnicos, empresariales, operacionales y de uso, Informatica crea un gráfico de conocimientos de los activos de datos de una empresa y sus relaciones. Conseguimos que este gráfico de metadatos sea activo al aplicar IA y aprendizaje automático, así como al integrarlo con todas nuestras soluciones de gestión de datos.

Los metadatos activos constituyen la base unificadora de Intelligent Data Platform de Informatica, una plataforma integrada y modular que le permite crecer y evolucionar a su propio ritmo, al tiempo que le permite satisfacer todos sus requisitos de gestión de datos. Impulsa la inteligencia del motor CLAIRE™, la primera inteligencia artificial basada en metadatos del sector, para acelerar y automatizar los principales procesos de gestión y gobierno de datos. CLAIRE aprovecha los metadatos para detectar dominios de datos automáticamente, clasificar los datos, identificar datos similares y otras relaciones de datos, sugerir las mejores acciones siguientes y asociar los términos de negocio a conjuntos de datos físicos.

Al convertir un catálogo de datos inteligente en una parte fundamental de la infraestructura de datos, podrá asegurarse de que los metadatos activos están integrados en todos los procesos de gestión de datos. Informatica Enterprise Data Catalog le ayuda a recopilar metadatos de toda la empresa y convertirlos en metadatos activos mediante amplios conectores que escanean e indexan metadatos aumentados gracias a la inteligencia de CLAIRE. Los metadatos activos incorporan automatización, además de facilitarles a los usuarios y hacerles más eficiente la creación, implantación y utilización de las aplicaciones de gestión de datos para los análisis, la ciencia de datos, el gobierno y cualquier otra prioridad empresarial basada en los datos.

 

Ventajas de la gestión de metadatos activos

A continuación se muestran algunas formas en las que el enfoque de gestión de metadatos activos de Informatica ofrece valor en todo el ciclo de vida de la gestión de datos:

  • Análisis de próxima generación
    • Permite el autoservicio a través de búsquedas, detecciones y recomendaciones sencillas de datos relevantes
    • Proporciona una visión completa de los datos, como el linaje, las relaciones y la calidad, para mejorar su fiabilidad y la confianza en los mismos para su análisis
    • Ayuda a acelerar los proyectos de IA y ML con una visibilidad mejorada de los datos para obtener una preparación, un análisis y un desarrollo ágiles de modelos de ML para aplicaciones de IA
  • Gobierno y calidad de datos
    • Descubre, clasifica y documenta los elementos de datos clave para ayudarle a priorizar las actividades de gobierno de datos
    • Proporciona metadatos y linaje detallados para unir el contexto técnico con el empresarial en lo que respecta al gobierno de datos
    • Documenta la calidad de los datos en el contexto de los sistemas y procesos empresariales con el objetivo de aumentar la visibilidad de las fuentes de problemas de calidad de datos
  • Privacidad de datos
    • Relaciona las relaciones entre los usuarios individuales y los datos personales en fuentes estructuradas y no estructuradas con el fin de ayudar a automatizar las solicitudes de acceso a los usuarios
    • Realiza un seguimiento del estado de protección, el acceso, la proliferación y la exposición al riesgo de los datos sensibles para aumentar la transparencia en lo referente al cumplimiento de normativas
  • Gestión de datos maestros
    • Detecta y acelera la incorporación de nuevas fuentes de datos que deberían formar parte de los datos maestros
    • Deduce y recomienda atributos y estructuras de jerarquía adicionales para simplificar el enriquecimiento de modelos de datos maestros
  • Modernización al cloud
    • Permite obtener un conocimiento completo del panorama de datos con el propósito de ayudar a priorizar conjuntos de datos y cargas de trabajo para la migración al cloud
    • Proporciona un análisis detallado del impacto y del linaje a fin de respaldar la migración al cloud con una interrupción mínima
  • Integración de datos
    • Acelera el desarrollo de los procesos de integración de datos mediante recomendaciones sobre mappings para extraer, transformar y entregar datos
    • Deriva automáticamente estructuras a partir de archivos desorganizados de registros y de dispositivos para que resulten más fáciles de interpretar y manejar
  • DevOps para la gestión de datos
    • Proporciona análisis predictivos y recomendaciones para la planificación de la capacidad futura
    • Ayuda a gestionar de forma eficaz los cambios gracias a una visión de linaje detallada y una lógica de negocio que permiten realizar análisis de impacto hipotéticos

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