Cosa sono i metadati-Una semplice spiegazione di ciò che tutti dovrebbero sapere

Se hai cercato su Google “metadati” e trovato questo articolo, hai usato i metadati. Quando hai comprato a tua madre un regalo da Amazon, hai usato i metadati. Hai appena riconnettersi con un collega tramite LinkedIn? I metadati erano al lavoro. Il tuo pomeriggio Spotify fix? Sì, hai indovinato, hai usato i metadati.

Ma che cosa sono i metadati?

Molto semplicemente: i metadati sono dati che descrivono altri dati. Nella tecnologia dell’informazione, il prefisso meta significa ” una definizione o una descrizione sottostante.”Quindi, i metadati descrivono qualsiasi pezzo di dati a cui è collegato se tali dati sono video, una fotografia, pagine Web, contenuti o fogli di calcolo.

Poiché i metadati riassumono informazioni di base su dati come tipo di risorsa, autore, data di creazione, utilizzo, dimensione del file e altro ancora, i metadati sono cruciali per l’efficienza dei sistemi informativi per classificare e classificare i dati. Le informazioni sui metadati aiutano i sistemi IT a scoprire cosa cercano gli utenti.

È importante notare che le organizzazioni sono inondate di dati strutturati e non strutturati ed entrambi hanno bisogno di metadati. I dati strutturati sono facilmente organizzati e scoperti attraverso algoritmi dei motori di ricerca (un formato di database rigoroso), mentre i dati non strutturati sono l’esatto contrario. E-mail è un esempio di dati non strutturati. La maggior parte delle email non sono facilmente classificati, perché raramente coprono un singolo argomento.

La maggior parte delle interazioni aziendali sono nel formato di dati non strutturati, rendendo l’ordinamento e la definizione dei dati una proposta costosa e dispendiosa in termini di tempo, ma i metadati possono aiutare.

Perché i metadati sono importanti in un mondo di Big Data?

I metadati sono un punto di svolta in un mondo di Big Data, perché possono darti un vantaggio competitivo. In questo momento, è spesso dato per scontato o non priorità da chief information officer.

Meglio si sfrutta la potenza dei Big Data per guidare le decisioni di business, più successo la vostra azienda sarà. Più i tuoi metadati sono robusti, più velocemente il tuo team sarà in grado di estrarre informazioni utilizzabili e prendere decisioni aziendali rapide. Oltre a un processo decisionale migliore e più rapido, i metadati supportano la coerenza dei dati in un’azienda e consentono associazioni tra set di dati per risultati di alta qualità.

Sebbene i metadati siano uno dei segmenti in più rapida crescita della gestione dei dati aziendali secondo un rapporto pubblicato da IDC, c’è un significativo divario di Big Data: i metadati non tengono il passo con il rapido tasso di progetti di Big Data. Senza metadati, le aziende stanno perdendo l’analisi e l’interpretazione dei Big Data e le successive informazioni che offre per spingere il loro business.

Come ogni nuova iniziativa Big Data viene lanciato, è essenziale per accompagnarlo con una strategia di gestione dei metadati completa prima che palloni fuori controllo dopo l’avvio. Investire il tempo per garantire che ogni asset digitale segua una metodologia coerente pagherà dividendi in termini di efficienza e usabilità in futuro.

I metadati sono più importanti dei Big Data?

I metadati sono il carburante che guida la gestione delle risorse digitali.

I metadati consentono agli analisti di sbloccare il significato nei Big Data. Alla fine aumenta il valore delle risorse di dati di un’organizzazione perché consente di identificare, scoprire e associare i dati in un’azienda. Senza metadati, molti Big Data sono inutilizzabili o ingestibili.

I metadati semplificano la raccolta, l’integrazione e l’analisi dei Big Data, gestiscono l’intero ciclo di vita dei dati e mantengono un audit trail per soddisfare i requisiti normativi.

Dove andare da qui Se volete saperne di più su analisi dei dati e analisi, controllare i miei articoli su:

  • Come vengono utilizzati i Big Data nella pratica? 10 casi d’uso tutti devono leggere
  • Big Data: troppe domande, risposte insufficienti
  • Le 6 competenze chiave di Data Science di cui ogni azienda ha bisogno oggi

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