En la era digital, los metadatos se han convertido en un recurso esencial para la organización, el intercambio y la interpretación de la información. Estos datos estructurados, que describen y contextualizan otros datos, son fundamentales en áreas como la gestión de información, la interoperabilidad de sistemas y el análisis de grandes volúmenes de datos.

Este artículo explora las principales normativas y estándares que rigen el uso de metadatos, destacando su importancia y su aplicabilidad.

En este artículo

¿Qué son los estándares de metadatos?
Importancia de los estándares de metadatos
Tipos de estándares de metadatos
Estándares de metadatos populares en diversos dominios
Desafíos en la implementación de estándares de metadatos

¿Qué son los estándares de metadatos?

Los estandares de metadatos son directrices formales que garantizan la coherencia y la interoperabilidad de los metadatos en distintos sistemas. Actuando como una gramática de los datos, garantizan que la información sobre su origen, estructura y uso siga siendo coherente, accesible y utilizable. Por ejemplo, al igual que las reglas lingüísticas ayudan a los lectores a interpretar correctamente un texto, las normas de metadatos permiten a los sistemas y usuarios localizar, comprender y aprovechar los datos de forma eficiente.

Los estándares de metadatos son cruciales para la gobernanza y la gestión de datos. Constituyen la base de la integración e interoperabilidad efectivas de los datos en sistemas de información complejos, garantizando que la información fluya sin problemas y de forma fiable entre distintos entornos y plataformas.

Importancia de los estándares de metadatos

Los estándares de metadatos crean marcos de datos uniformes y fiables que fomentan la coherencia y facilitan el intercambio de datos. Las normas de calidad de datos reducen las ambigüedades y facilitan la interpretación y el uso de los datos al establecer un marco común.

A medida que generamos conjuntos de datos vastos y diversos cada día, estos estándares mitigan los riesgos asociados con formatos de datos inconsistentes, interpretaciones inexactas y silos de datos.

Los principales beneficios de los estándares de metadatos incluyen:

Consistencia de Datos
Garantiza que los datos se vean y se comporten de manera uniforme en diferentes sistemas, reduciendo errores. Por ejemplo, las cadenas minoristas estandarizan los metadatos de productos en todas las regiones, asegurando que cada sucursal tenga nombres, descripciones y precios de productos consistentes. Este enfoque minimiza errores, permite un seguimiento preciso del inventario y reduce la mala rotulación en diversas ubicaciones.

Mayor Capacidad para Descubrir Datos
Facilita la búsqueda y recuperación de datos al etiquetar información con descriptores estandarizados. Consideremos una biblioteca nacional que cataloga recursos digitales utilizando los estándares Dublin Core. Las etiquetas estandarizadas permiten a los investigadores encontrar obras específicas rápidamente, reduciendo significativamente el tiempo de búsqueda y mejorando el acceso a los recursos.

Interoperabilidad
Permite el intercambio de datos sin problemas entre sistemas, haciendo que los datos sean compatibles en diferentes plataformas. Un proveedor de servicios de salud, por ejemplo, utilizaría los estándares HL7 para compartir registros de pacientes entre departamentos y hospitales asociados. Esto permite un acceso rápido a datos precisos de los pacientes, mejorando la calidad y la rapidez de la atención médica.

Cumplimiento y Gobernanza
Ayuda a cumplir con los requisitos regulatorios al establecer reglas claras de metadatos y protocolos de acceso. Por ejemplo, una institución financiera aplicaría los estándares de metadatos ISO a los datos de transacciones, asegurando que toda la información del cliente cumpla con el RGPD (Reglamento General de Protección de Datos). Las reglas claras de metadatos respaldan el cumplimiento normativo, protegen los datos y generan confianza en los clientes.

Tipos de estándares de metadatos

Existen diferentes tipos de estándares de metadatos diseñados para cubrir aspectos específicos del manejo de datos como, estándares de contenido, estándares técnicos y estándares de interoperabilidad, cada una de los cuales desempeña distintas funciones en la gestión de datos:

Estándares de contenido
Estos estándares especifican cómo se debe estructurar y describir el contenido de los datos, asegurando consistencia en su representación.
Ejemplos:

Dublin Core: Un estándar ampliamente utilizado para describir recursos digitales como documentos y sitios web.
MARC (Catalogación legible por máquina): Principalmente para bibliotecas, centrado en metadatos bibliográficos.

Estándares técnicos
Se centran en los formatos y protocolos técnicos necesarios para almacenar, transmitir y procesar datos, garantizando compatibilidad entre sistemas.
Ejemplos:

XML: Permite el intercambio estructurado de datos entre distintas aplicaciones.
JSON: Un formato ligero popular en aplicaciones web, que simplifica el intercambio de datos.

Estándares de interoperabilidad
Facilitan el intercambio de datos entre diferentes plataformas, asegurando que los sistemas puedan comprender y utilizar los datos de manera efectiva.
Ejemplos:

ISO: los estándares ISO sobre metadatos, como la ISO 19115 para datos geoespaciales, proporcionan coherencia global.
HL7: Utilizado en el sector de la salud para compartir registros médicos electrónicos.

Estándares de metadatos populares en diversos dominios

Los estándares de metadatos específicos de la industria aseguran que los datos estén organizados, accesibles e interoperables. Aquí están los estándares clave y ejemplos de uso en diversas industrias:

Dublin Core (Documentación y Recursos Digitales)
Dublin Core es un estándar internacional que define un conjunto básico de elementos de metadatos para describir recursos digitales. Estos elementos incluyen información como título, autor, fecha, descripción y palabras clave, lo que facilita la organización y recuperación de información en bibliotecas digitales, repositorios académicos y otros entornos.
Ejemplos de uso:

Bibliotecas digitales.
Motores de búsqueda.
Repositorios institucionales.

ISO 19115 (Geografía y Sistemas de Información Geográfica - SIG)
ISO 19115 es un estándar desarrollado para describir metadatos geoespaciales, permitiendo la documentación y el intercambio de información geográfica. Incluye elementos como coordenadas, proyecciones, escalas y descripciones de datos espaciales.
Ejemplos de uso:

Cartografía.
Gestión de recursos naturales.
Monitoreo ambiental.

HL7 (Salud y Ciencias Biomédicas)
Health Level 7 (HL7) es un estándar que define un marco para el intercambio, integración y recuperación de información clínica y administrativa. Es utilizado ampliamente en hospitales y sistemas de salud para garantizar la interoperabilidad entre registros médicos electrónicos, laboratorios y otros sistemas relacionados con la atención médica.
Ejemplos de uso:

Registros médicos electrónicos (EHR).
Intercambio de datos entre hospitales.
Sistemas de laboratorio clínico.

SCORM (Educación y Aprendizaje Electrónico)
El Sharable Content Object Reference Model (SCORM) es un estándar diseñado para garantizar que los materiales educativos digitales sean compatibles con diferentes plataformas de aprendizaje. Establece pautas para la creación, reutilización y seguimiento de contenido educativo.
Ejemplos de uso:

Sistemas de gestión del aprendizaje (LMS) como Moodle y Blackboard.
Plataformas de formación corporativa.
Cursos en línea.

ISO 8000 (Industria y Manufactura)
ISO 8000 es un estándar que aborda la calidad de los datos maestros, centrándose en su precisión, consistencia y reutilización en procesos industriales. Es esencial para la gestión eficiente de cadenas de suministro y procesos de manufactura.
Ejemplos de uso:

Gestión de inventarios.
Mantenimiento industrial.
Automatización de procesos de producción.

DCAT (Gobierno y Datos Abiertos)
El Data Catalog Vocabulary (DCAT) es un estándar desarrollado por el W3C para describir catálogos de datos abiertos. Permite que los datos publicados por gobiernos y organizaciones sean fácilmente accesibles, interoperables y reutilizables.
Ejemplos de uso:

Portales de datos abiertos gubernamentales.
Intercambio de datos entre instituciones.
Transparencia y acceso a la información pública.

Desafíos en la implementación de estándares de metadatos

Implementar estándares de metadatos puede ser un desafío, particularmente debido a la diversidad de estándares, las complejidades de integración y las inconsistencias organizacionales. Algunos problemas comunes incluyen:

Diversidad de estándares: Las organizaciones pueden necesitar soportar múltiples estándares para diferentes fuentes de datos, lo que aumenta la complejidad.
Complejidad de integración: Integrar metadatos entre sistemas aislados a menudo requiere una planificación extensa y recursos.
Falta de estandarización: La adopción inconsistente de estándares puede dificultar la interoperabilidad, haciendo que los datos sean difíciles de interpretar o utilizar de manera efectiva.

Conclusión

Los estandares de metadatos son esenciales para una gobernanza e interoperabilidad eficaces de los datos, ya que ayudan a las organizaciones a mantener los datos coherentes, accesibles y fiables. Las empresas pueden agilizar la gestión de metadatos adoptando las normas pertinentes, formando al personal, creando catálogos de datos y automatizando el etiquetado.

Principales Normativas y Estándares en el Uso de Metadatos