O que são metadados?
O prefixo “Meta” vem do grego e significa “além de”. Assim Metadados são informações que são acrescidas aos dados e que têm como objetivo informar-nos sobre eles para tornar mais fácil a sua organização.
Os metadados têm tradicionalmente sido vistos como separados do núcleo duro da informação, ou seja, a que está relacionada com as transações de negócio. O que não quer dizer que não sejam importantes. Definições e regras de negócio, detalhes de segurança, informação de domínios, tags XML são metadados.
A sua utilização estende-se, no entanto, a outros campos além da gestão documental. Por exemplo, a tecnologia Data Warehouse consiste em extrair e consolidar dados de múltiplas fontes em uma base de dados que possa ser consultada de várias maneiras pelos usuários com ferramentas de suporte à decisão. Os metadados são, neste contexto, um instrumento essencial para a gestão do repositório e incluem informações como lista de conteúdo, origem dos dados, transformações (como filtragens ou cálculos efetuados na transferência para a localização atual), versão, modelos de dados etc.
Os metadados podem ser estruturados ou não estruturados. Exemplo de não estruturados: o índice produzido por um sistema de indexação e pesquisa em texto integral. Estruturados são, por exemplo, um sistema de classificação de arquivo ou o dicionário de dados de um SGBD. (METADADOS, 2002)
Metadados podem ser basicamente definidos como “dados que descrevem os dados”, ou seja, são informações úteis para identificar, localizar, compreender e gerenciar os dados. Quando documentamos os metadados e os disponibilizamos, estamos enriquecendo a semântica do dado produzido, agregando seu significado real, e dando suporte à atividade de Administração de Dados executada pelo produtor desse dado. No caso do IBGE, que produz dados, os metadados são fundamentais. O Sistema de Metadados do IBGE visa facilitar o acesso do público em geral às informações produzidas pelo IBGE, descrevendo seu acervo institucional. Através desse sistema é possível verificar características e documentos relacionados aos produtos do Instituto. Navegando pelos metadados, o usuário do sistema pode localizar, interpretar e acessar os dados disponíveis nos sistemas de informação do IBGE. (IBGE, 2018)
De acordo com Macedo (2011),
a limpeza dos dados é um importante aspecto da criação de um DW eficiente. Devem ser removidos certos aspectos dos dados operacionais que podem atrasar muitas consultas. O estágio de limpeza deve ser o mais dinâmico possível para acomodar todos os tipos de consulta, mesmo aquelas que requerem informações de baixo nível. Os dados devem ser extraídos de fontes de produção em intervalos regulares de tempo e concentrados de maneira centralizada, mas é importante que o processo de limpeza remova duplicações e normatize as diferenças entre os atributos dos dados.
Oliveira e Felipe (2014) afirmam que
somente após o processo de limpeza é que os dados podem ser transferidos para o DW. O DW é tipicamente um grande repositório de dados em um sistema de alta performance, do tipo SMP- Symmetric Multi-Processing ou MPP- Massively Parallel Processing, ou seja, sistemas multiprocessados ou paralelos. Somente um sistema com alto poder de computação pode garantir a eficiência do processo de implantação de um data warehousing, dada a complexidade envolvida no processamento e consultas e dada a grande quantidade de dados que geralmente a organização deseja armazenar.
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