Metadati: cosa sono e a cosa servono

Nel mondo dei Big Data, l'importanza dei metadati è spesso sottovalutata. Tuttavia, senza una gestione efficace dei metadati, l'enorme mole di dati raccolti dalle aziende sarebbe difficile da interpretare e utilizzare in modo efficiente. I metadati forniscono informazioni strutturate sui dati stessi, facilitando il loro utilizzo, la gestione e l'analisi.

In questo articolo, grazie all’aiuto della Ricerca dell’Osservatorio Big Data & Business Analytics della POLIMI School of Management, scopriremo cosa sono i metadati, ma non solo. Porteremo anche esempi pratici, scopriremo le loro tipologie principali e come sfruttarli in una Data Strategy aziendale.

Cosa sono i Metadati?

Prima di tutto, iniziamo con una definizione netta per comprendere l’origine del termine “metadato” e scoprirne il concetto alla base. Per farlo, non ci fermeremo solo a darne una spiegazione, però. Faremo, infatti, un confronto tra le definizioni a livello di significato generico del termine, per finire, poi, con una definizione a livello scientifico.

Per prima cosa, partiamo dal significato generico di metadato:

I metadati possono essere definiti come "dati sui dati". Essi descrivono il contenuto, il contesto, la struttura e le caratteristiche dei dati stessi. In inglese si utilizza il termine metadata, plurale, costruito con il prefisso meta (dalla preposizione greca μετὰ, “al di sopra”) e il plurale neutro latino data, “i dati”. In italiano parliamo di Metadati, al singolare Metadato.

Cercando invece “Metadata”, nel glossario di Gartner, si riesce subito ad intuire l’importanza di ciò che questo termine rappresenta a livello scientifico. Nella loro definizione, infatti, essi vengono descritti come:

“I metadati sono informazioni che descrivono vari aspetti di un asset informativo, per migliorarne l’usabilità durante il suo ciclo di vita. Sono i metadati che trasformano l’informazione in un asset. In generale, più è prezioso l’asset informativo, più è critico gestire i metadati che lo riguardano, perché è la loro definizione che fornisce la comprensione che sblocca il valore dei dati.”

Le tipologie di Metadati

Dopo aver analizzato le definizioni di Metadati sia a livello generico che scientifico, possiamo ora darne una classificazione. In letteratura, per l’appunto, si distingue tra metadati di struttura, che definiscono l’architettura dei dati e la loro interrelazione, e metadati di contenuto, che, invece, classificano e descrivono l’informazione.

Dopo questa ulteriore chiarificazione, capiamo quali sono, a livello di categoria, le varie tipologie di Metadati esistenti. Secondo la tassonomia più classica possiamo classificare i metadati in tre categorie principali, distinte ma interconnesse:

Metadati descrittivi: forniscono informazioni sul contenuto e sulla provenienza dei dati (es. autore, data di creazione, titolo).
Metadati strutturali: definiscono l'organizzazione e la relazione tra i dati (es. formati, schemi di database, gerarchie).
Metadati amministrativi: riguardano la gestione dei dati, come le policy di accesso, i permessi e le informazioni sulla conservazione.

Oltre a queste categorie principali, esistono anche varie altre tipologie di metadati, tra cui per esempio:

Metadati di business: raccolti in un business glossary (es. business term, semantica ownership, processi connessi, regole).
Metadati tecnici: inseriti in un metadata dictionary (es. campi fisici, lunghezze e formati, applicazioni informatiche, controlli automatici).
Metadati operativi: riguardano il flusso di dati (es. pervenimento di flussi, completamento di processi di trasformazione, esiti dei controlli).

Queste differenti categorie di metadati comunicano tra loro attraverso relazioni, ad esempio di Lineage verticale, ovvero la mappatura di un termine di business con i campi che lo rappresentano nei sistemi informatici. L’interconnessione tra queste aree di governo è un punto essenziale per la gestione del patrimonio informativo.

Esempio di utilizzo dei Metadati

Ora che abbiamo chiaro il significato di metadato e le sue tipologie, possiamo capire quali siano degli esempi pratici.

Un esempio di utilizzo dei metadati può essere trovato nei motori di ricerca. Quando un utente inserisce una query su Google, il motore utilizza i metadati delle pagine web (come il titolo, la descrizione e le parole chiave) per restituire i risultati più pertinenti.

Un altro esempio pratico di metadato è l’organizzazione delle foto negli smartphone: i metadati EXIF delle immagini registrano informazioni come data, ora, posizione GPS e impostazioni della fotocamera, consentendo agli utenti di cercare e catalogare facilmente le proprie foto.

Il ruolo dei Metadati nel mondo dei Big Data

Sappiamo, oggigiorno, l’importanza che i dati hanno all’interno del processo di implementazione di una Data Strategy efficace a livello aziendale. Per raggiungere questo obiettivo, un’azienda deve operare tenendo conto tra le altre cose della loro gestione, anche a livello di Big Data. Proprio considerando questa premessa, i metadati svolgono un ruolo fondamentale anche in questo contesto, per diverse ragioni:

Ricerca e Recupero dei Dati: i metadati permettono di identificare rapidamente i dataset pertinenti, riducendo il tempo necessario per l'analisi.
Governance e Sicurezza: i metadati aiutano a garantire che i dati siano conformi alle normative e che l'accesso sia regolato in base a ruoli e permessi.
Qualità dei Dati: i metadati contribuiscono a monitorare l'affidabilità e l'accuratezza delle informazioni, indicando la loro origine ed eventuali modifiche subite.
Integrazione dei Dati: i metadati facilitano la combinazione di dati provenienti da fonti diverse, migliorando l'interoperabilità tra i sistemi.
Automazione e AI: i metadati sono essenziali per i processi di Machine Learning e Intelligenza Artificiale, fornendo informazioni utili per l'addestramento dei modelli.

I metadati, quindi, contribuiscono alla capacità di elaborare, mantenere, integrare, proteggere, controllare e governare altri dati. Aiutano, in sintesi, un’organizzazione a comprendere i suoi dati, i suoi sistemi e i suoi flussi di lavoro.

Gestire i Metadati: la Metadata Management e gli Active Metadata

A livello di gestione dei dati, un’azienda fa affidamento alla Data Management. Anche per i Metadati esiste una strategia di gestione ed è rappresentata dalla Metadata Management. Questa disciplina nasce proprio con lo scopo di illustrare le modalità più idonee al fine di sfruttare al meglio le potenzialità dei metadati.

Negli ultimi tempi si è affermato in questo campo un concetto evolutivo: sono nate piattaforme di Data Management in grado di trasformare i metadati, tradizionalmente solo raccolti e quindi passivi, in metadati attivi, in grado cioè di abilitare automaticamente alcune funzionalità, riducendo di molto l’impegno richiesto ai Data Specialist.

Gli Active Metadata sono, in sintesi, metadati utili ad essere analizzati per identificare opportunità di trattamento e impiego più agevoli e ottimizzate dei data asset: log file, transazioni, user login, query optimization plan. È possibile, ad esempio, basandosi sulle caratteristiche di un preciso metadato:

Suggerire al Data Steward eventuali regole di qualità del dato.
Consigliare un’eventuale categorizzazione come dato sensibile per la tutela della privacy.
Pilotare le esecuzioni delle data pipeline.
Utilizzare ad esempio il metadato “user logins” per avvisare automaticamente gruppi di utenti della nuova disponibilità di data asset simili a quelli da loro già visualizzabili.

In conclusione, si può dire che, nell’ambito dei Big Data, i metadati sono essenziali per garantire efficienza, sicurezza e valore ai dati raccolti. Una strategia ben definita di gestione dei metadati non solo migliora la qualità e l'accessibilità delle informazioni, ma favorisce anche l'adozione di tecnologie avanzate come l'Intelligenza Artificiale e il Machine Learning. Investire in una corretta gestione dei metadati significa ottimizzare il potenziale dei Big Data e trasformare le informazioni in conoscenza concreta e utilizzabile.