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Metadados: o que é, importância e como gerenciar

12 de fevereiro de 2021

Metadados são parte da estrutura de um dado principal, sendo responsáveis por fazer dele um conjunto de informações úteis.


Quando procuramos um lugar, precisamos primeiro do seu endereço e, em muitos casos, de um ponto de referência.


Veja, por exemplo, um imóvel no bairro Bela Vista, em São Paulo.


Ele pode ser entendido como o dado principal, mas é de pouca utilidade para quem deseja se localizar, o que muda se sabemos que fica na Avenida Paulista, próximo ao MASP.

Esses dados adicionais fazem toda a diferença.


São os metadados, que se revelam muito úteis também no contexto da gestão de negócios.

Neste conteúdo, vamos ver como você pode se favorecer com a análise de dados e sua utilização em processos variados.


O QUE SÃO METADADOS?


Pela etimologia da palavra, é possível definir metadados como dados que explicam outros dados.


O termo é formado pelo prefixo “meta”, que vem do grego “metá”, cujo significado é “para além de”, junto ao substantivo “dados”, que vem do latim “datus”, e que significa “algo que foi entregue”.


Um endereço é, nesse sentido, o melhor exemplo que podemos dar, embora exista uma infinidade de tipos de metadados.


Todo objeto capaz de ser armazenado e classificado pode ser identificado com metadados.


Por isso, os metadados são também, por definição, um tipo de informação estruturada, ou seja, cujo significado é amplamente conhecido.


Um bom exemplo disso é quando salvamos uma imagem em um computador ou celular.


Junto ao nome dela, visualizamos a extensão do arquivo, que pode ser JPG, PNG, GIF, entre outros.

Essas siglas nada mais são do que metadados usados para dizer que tipo de imagem está sendo visualizada ou manipulada.


QUAL É A FUNÇÃO DOS METADADOS?


Basicamente, os metadados existem para ajudar na catalogação e recuperação de dados, formando o alicerce da web semântica – extensão da web que permite que humanos e máquinas interajam por meio de códigos.


Desse modo, sua função principal é facilitar a busca e o resgate de dados, uma vez que eles têm valores e significados já definidos.


Por essa razão, os metadados são largamente empregados como um recurso para a gestão documental.

É o que acontece quando diferentes arquivos são classificados por meio de etiquetas, datas e outros tipos de formato, seja ele físico ou eletrônico.


OS 3 TIPOS DE METADADOS


Quando falamos de certos objetos, usamos uma terminologia própria para categorizá-los em determinado contexto.


Ao referenciarmos um quadro, por exemplo, destacamos atributos como autor, tipo de tinta usada ou o ano de sua produção.


Ninguém procura saber qual é o endereço de um quadro porque, nesse caso, o metadado não se aplica.

Dessa forma, existem tipos de metadados que são aplicáveis para determinadas variedades de arquivos e objetos, enquanto outros não podem ser utilizados.


No contexto da análise de dados e da programação, existem três categorias elementares.

Vamos conhecê-las agora.


1. ESTRUTURADO


Tipo de metadado mais comum, caracteriza-se por se ligar a uma estrutura predefinida, já formatada anteriormente e, por isso, usada para classificar e armazenar dados.


É assim que se estruturam os diversos formulários para preenchimento, nos quais devem ser inseridos metadados a respeito de um objeto qualquer.


Um bom exemplo disso é quando nos cadastramos para receber uma newsletter ou em uma rede social.

Ao inserirmos informações como nome, idade e localização, estamos abastecendo um banco de dados com nossos metadados.

E já que estamos falando em informação já digerida, que tal aproveitar para conhecer o DataRobot, solução analítica da FiveActs que leva o machine learning para todos?



solucoes_para_seu_negocio


2. NÃO ESTRUTURADO


Talvez o exemplo mais emblemático dos metadados não estruturados sejam os arquivos de texto.

Neles, podemos inserir qualquer tipo de informação, no tamanho que quisermos e sem uma padronização rígida.


Sendo assim, é uma categoria de metadados que exige maior capacidade de síntese e de interpretação, já que nem sempre pode ser facilmente localizado.


Nesse caso, a ferramenta ideal é o Tableau, software de BI número 1 do mundo, projetado para tratar dados de diversas origens por uma interface gráfica baseada em comandos simples.


3. SEMIESTRUTURADO


Melhor do que explicar o que são metadados semiestruturados é conhecer algumas das suas disposições mais conhecidas:


Resource Description Framework (RDF): grupo de especificações da World Wide Web Consortium (W3C) cuja função é servir como modelo de dados para metadados;


Extensible Markup Language (XML):
 metadados que servem para marcar necessidades especiais em objetos Web, facilitando o compartilhamento de informação;


Javascript Object Notation (JSON): 
substituto do XML em alguns casos, é fundamentalmente um padrão usado para intercâmbio de dados.


Seja qual for o formato utilizado, esteja certo de que, com o Alteryx, você poderá tratar dados e obter insights em muito menos tempo do que com outras ferramentas.


É a sua melhor solução ao trabalhar com metadados semiestruturados e para fazer data blending, tudo em apenas uma plataforma.


EXEMPLOS DE METADADOS


Como você viu, os metadados são uma forma de se catalogar objetos, artefatos ou outros dados.


Nesse caso, todo atributo que possa servir para classificar é, em essência, um metadado.


Veja alguns exemplos:

  • O atributo em um site é um tipo de metadado que designa seu título principal;
  • O campo “e-mail” em um formulário é um metadado sobre um lead ou um cliente;
  • A extensão de um arquivo eletrônico também é um metadado que especifica o seu tipo.


QUAL É A IMPORTÂNCIA DOS METADADOS PARA UM NEGÓCIO?




metadata


Os metadados, por sua vez, são fundamentais para as empresas, porque elas dependem deles para operacionalizar suas atividades.


Tanto é que existe todo um ramo da gestão dedicado ao estudo dos metadados, cuja obra de referência é o DAMA-DMBOK, segundo o qual eles devem ser:


  • Aderentes ao negócio;
  • Únicos;
  • Passíveis de manutenção;
  • Passíveis de boa performance;
  • Legíveis;
  • Disponíveis


GERENCIAMENTO DE METADADOS: COMO FAZER NA ERA DO BIG DATA?


Considerando o contexto atual, no qual as empresas estão imersas em Big Datao uso de metadados passa a ser estratégico para facilitar o acesso a dados de incontáveis origens.


Nesse aspecto, é fundamental contar com políticas de governança de dados sólidas que ajudem a definir, entre outras questões, de que forma os metadados serão padronizados.


Se você tem dúvidas sobre como fazer ou qual ferramenta usar, não se sinta sozinho: a FiveActs é sua parceira para necessidades de consultoria, treinamento ou implementação.


Faça contato com a gente.


CONCLUSÃO


Os metadados são indispensáveis não só para otimizar as rotinas de quem lida com dados, mas para atender a interesses empresariais de todos os nichos.


Além disso, eles vão servir também como background para futuras análises de dados, ou seja, metadados são ativos dos mais estratégicos.


Independentemente do ramo em que os clientes atuem, seus negócios precisam estar inseridos na web semântica.


tableau


E para tratar dos dados em seus negócios ou desenvolver novas linhas de atuação, conte com a FiveActs e nossas soluções analíticas para ajudar você a ir mais longe!

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Por Equipe de especialistas Five Acts 8 de agosto de 2024
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O Databricks Mosaic AI Model Serving é uma plataforma que permite aos usuários criar, treinar e implementar modelos de inteligência artificial personalizados, utilizando dados específicos de sua organização. Ele se integra com outras ferramentas da Databricks, como o Databricks Lakehouse Platform, para facilitar a análise de dados e a geração de insights avançados. Deste modo, esta ferramenta representa um avanço significativo na integração de LLMs em fluxos de trabalho analíticos, prometendo transformar a maneira como os analistas de dados e profissionais de BI interagem com a inteligência artificial e oferecendo uma abordagem sem código, que torna a tecnologia avançada acessível e eficaz. O que é o Mosaic AI Model Serving? O Mosaic AI Model Serving fornece uma interface unificada para implantar, controlar e consultar modelos de AI. Cada modelo servido está disponível como uma API REST que pode ser integrada ao seu aplicativo da Web ou cliente. O serviço oferece alta disponibilidade e baixa latência para modelos implantados, ajustando-se automaticamente à demanda, economizando custos de infraestrutura e otimizando o desempenho. Essa funcionalidade utiliza computação serverless. A plataforma oferece suporte para: Modelos personalizados: Pacotes de modelos Python no formato MLflow, que podem ser cadastrados no Unity Catalog ou no workspace do registro de modelo. Exemplos incluem Scikit-Learn, XGBoost, PyTorch e Hugging Face. Modelos de última geração: Modelos básicos selecionados que suportam inferência otimizada, como Llama-2-70B-chat e Mistral-7B, disponíveis para uso imediato. Modelos externos: Modelos de IA generativos hospedados fora da Databricks, como GPT-4 da OpenAI e Claude da Anthropic. O que são LLMs? Large Language Models (LLMs) são modelos de inteligência artificial treinados em grandes quantidades de dados textuais para entender, gerar e responder a texto de maneira semelhante à humana. Eles são capazes de realizar uma variedade de tarefas de processamento de linguagem natural (NLP), como tradução de idiomas, resumo de textos, resposta a perguntas e geração de texto. Integração Eficiente de LLMs Embora os LLMs ofereçam respostas rápidas e precisas a perguntas específicas, seu verdadeiro valor é realizado quando integrados aos processos de ponta a ponta. O Databricks Model Serving facilita essa integração, permitindo que respostas geradas por LLMs alimentem fluxos de trabalho contínuos no Databricks Lakehouse Platform e aplicativos de IA em tempo real. Aplicações de IA na Prática As capacidades desta solução são vastas, englobando três principais áreas de aplicação: Mineração de Texto: Estruturação de informações não estruturadas para acelerar a obtenção de insights a partir de grandes volumes de dados. Exemplos incluem a classificação e o resumo de textos. Geração de Conteúdo: Criação de novos conteúdos a partir de dados existentes, como a elaboração de e-mails comerciais, apresentações de PowerPoint e até mesmo código de programação. Recuperação de Informações: Extração e reorganização de informações de múltiplas fontes para facilitar o consumo e a tomada de decisão. Exemplos incluem a pesquisa em documentos e a criação de relatórios detalhados. Facilitação do Processo Analítico O Databricks Model Serving é mais do que uma interface de chat. Ele oferece uma integração profunda com o Databricks Lakehouse Platform, abrangendo desde a preparação de dados até a validação de respostas e tarefas específicas de casos de uso. Essa integração proporciona uma navegação intuitiva e sem código através do complexo cenário da IA generativa. Escolhendo o LLM Certo Um dos principais desafios na utilização de LLMs é selecionar o modelo adequado para cada tarefa. O Databricks Model Serving simplifica esse processo com uma estrutura de avaliação que considera tamanho, velocidade e custo, além de fornecer métricas de desempenho líderes do setor. Personalização com Dados Proprietários O desempenho dos LLMs pode ser significativamente aprimorado com a incorporação de dados proprietários. O Databricks Model Serving oferece várias formas de fazer isso: Ajuste Fino do Modelo: Para um controle detalhado sobre o desempenho do modelo. Geração de Aumento de Recuperação (RAG): Para adicionar conhecimento externo e reduzir a alucinação. Segurança e Privacidade de Dados A segurança é uma prioridade no Databricks Model Serving. A ferramenta permite que os LLMs sejam hospedados em ambientes de dados privados, garantindo que as interações e dados permaneçam seguros dentro da organização. Isso proporciona controle total e aderência às políticas de governança de dados. Benefícios e Vantagens Interface unificada: Gerencie todos os modelos em um único local e consulte-os com uma única API, simplificando o processo de experimentação, personalização e implantação. Personalização segura: Integração com o Databricks repositório de recursos e Mosaic AI Vector Search, permitindo ajuste fino com dados proprietários. Governança e monitoramento: Gerencie centralmente todos os endpoints do modelo, definindo permissões e monitorando a qualidade. Redução de custos: Otimizações garantem a melhor taxa de transferência e latência, ajustando-se automaticamente à demanda. Alta disponibilidade e segurança: Suporta mais de 25 mil consultas por segundo com latência de menos de 50 ms, protegendo dados com múltiplas camadas de segurança. Conclusão O Databricks Model Serving é uma ferramenta que capacita analistas a alavancar o poder dos LLMs de maneira eficiente e segura. Com sua abordagem sem código e integração perfeita com o Databricks Lakehouse Platform, ele transforma processos analíticos, impulsionando a automação e a tomada de decisões rápidas e informadas. A Five Acts já está conduzindo seus clientes nessa jornada de inovação, pronta para se adequar a essa tendência do mercado que promete transformar o futuro das análises de dados nos próximos anos. Entre em contato com um de nossos consultores e descubra como podemos ajudar sua empresa a tratar os dados como um diferencial estratégico.
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