--- title: Gestión de los metadatos description: Conoce la importancia de poder gestionar los metadatos a lo largo de todo su ciclo de vida. image: https://recursos.es.logicalis.com/hs-fs/hub/273205/file-535825272.jpg --- [![](https://recursos.es.logicalis.com/hubfs/Logicalis_white_2019_Strip_RGB.svg)](http://www.es.logicalis.com/) - [Quiénes somos](https://es.logicalis.com/es/quienes-somos) - [Knowledge Center](https://blog.es.logicalis.com/logicalis-knowledge-center) - [Blog](https://recursos.es.logicalis.com) - [Blog de Analytics](https://blog.es.logicalis.com/analytics) - [Blog de Seguridad](https://blog.es.logicalis.com/seguridad) - [Blog de Infraestructura](https://blog.es.logicalis.com/infraestructura) - [Blog de Cloud](https://blog.es.logicalis.com/cloud?hsLang=es-es) - [Contacto](https://es.logicalis.com/es/contacto) # Gestión de los metadatos Publicado el 16/04/14 8:00 Los **metadatos** son los datos sobre los datos, por eso muchas veces son considerados como el elemento que define las características de un dato. Su relevancia en los **proyectos de Data Warehouse** viene dada por una motivación práctica. En un **proyecto de BI**, el 80% de herramientas del mercado se presentan con una capa de metadatos que hace posible traducir a un concepto de negocio el contenido de los datos procedentes de un campo en una tabla. En el mundo del **DWH y los procesos de integración**, el desarrollador o el arquitecto del DWH tiene necesidades equivalentes que le obligan a buscar la manera de **gestionar estos metadatos,** como sucede generalmente en los **procesos de integración.**    ![ID-1006563](https://recursos.es.logicalis.com/hs-fs/hub/273205/file-535825272.jpg?width=550&name=file-535825272.jpg) Créditos fotográficos: ["Disconnected" by Chris Sharp](http://www.freedigitalphotos.net/images/agree-terms.php?id=1006563)     Los **metadatos** provienen de numerosas fuentes y este hecho ha de ser tenido en cuenta en término de **aplicabilidad de los metadatos en entornos de procesos de integración**, que suelen incluir: • Fase de diseño del proyecto de integración. • **ETL** estructura y flujo de tareas (stages). • Diseño de datos, esquemas de estructuras de datos proporcionados por terceros o herramientas CASE RDB. • ETL fase Operacional, resúmenes de ejecución, registros, códigos de retorno, etc.. • Fase de explotación: el **BI** propiamente dicho. • Diseños BI OLAP (online analytic process). • Information Analyzer. • Business Glosary. • Re- ingeniería (Rational Rose, Erwin,…).   [![Descarga la Guía "10 Claves para tu Estrategia de Gestión de Datos"](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/273205/8d6b9142-aef3-4865-87f2-536ab0bde2df.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/273205/8d6b9142-aef3-4865-87f2-536ab0bde2df) ### El ciclo de vida de los metadatos y la gestión En el mercado, existen pocas herramientas que permitan **[gestionar metadatos](http://www.lantares.com/blog/bid/370959/Gesti-n-de-Datos-10-Claves-para-Definir-la-Estrategia-Corporativa) en todo el ciclo,** desde que se extraen desde los orígenes hasta que se explota en un informe o dashboard. Sin embargo, contar con la posibilidad de **gestionar estos metadatos** desde que “nacen” es un factor crucial en el entorno analítico. Poder tener acceso a la **trazabilidad**, tener el **control sobre el ciclo de vida del dato** permite alcanzar una comprensión más profunda sobre el mismo. Sólo de esta forma se puede se pueden conocer aspectos como la caducidad, temporalidad, procedencia, etc., que permiten sacarle mayor partido a la información a la hora de efectuar el **análisis estratégico**. Crear y disponer de una capa de **metadatos** que resulte dar cobertura end-to-end, facilita el entendimiento de todos los procesos, utilizando lenguaje de negocio y minimizando esfuerzos y coste de mantenimiento, además de reducir el riesgo de error.   [![10 Claves para la tu estrategia corporativa de gestión de datos](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/273205/848e1b15-7b8d-4eee-9ade-20459c89b780.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/273205/848e1b15-7b8d-4eee-9ade-20459c89b780) Categoría: [Big Data Analytics](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/topic/big-data-analytics) - [Tweet](https://twitter.com/share) ### Post relacionados [Éxito probado en proyectos emblemáticos](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/exito-probado-en-proyectos-emblematicos) [Visión y experiencia de IBM en operativas de Cloud híbrido e inteligencia artificial](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/vision-y-experiencia-de-ibm-en-operativas-de-cloud-hibrido-e-inteligencia-artificial) [La inteligencia artificial se sumerge en la operativa IT](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/la-inteligencia-artificial-se-sumerge-en-la-operativa-it) ### Categorías - 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