Metadatos Activos

Introducción

En el mundo de la ciencia de datos y la seguridad, los metadatos activos juegan un papel crucial. Son una herramienta poderosa para gestionar y proteger datos sensibles mientras se asegura una gobernanza de datos efectiva. Este artículo tratará sobre los metadatos activos, su importancia y cómo manejarlos en software y lenguajes de programación.

Los metadatos activos son datos que cambian y evolucionan con el tiempo. Son cruciales para mantener la información actualizada y relevante. Gestionar metadatos activos implica usar herramientas y técnicas específicas dentro del software y lenguajes de programación.

¿Qué son los Metadatos Activos?

Los metadatos activos se refieren a la información adicional adjunta a los datos que describe sus características, contexto y uso. A diferencia de los metadatos pasivos, que permanecen estáticos, los metadatos activos son dinámicos. Se pueden actualizar en tiempo real. Proveen información valiosa sobre el origen, el propósito y el nivel de sensibilidad de los datos.

La Importancia de los Metadatos Activos en la Ciencia de Datos

En la ciencia de datos, los metadatos son esenciales por varias razones:

1. Descubrimiento de Datos: Los metadatos activos ayudan a los científicos de datos a localizar e identificar rápidamente conjuntos de datos relevantes para el análisis. Proveen una comprensión clara de la estructura, el formato y las relaciones de los datos.
2. Calidad de los Datos: Al trabajar con metadatos activos, los científicos de datos pueden evaluar la calidad y la fiabilidad de los datos. Ayuda a identificar valores faltantes y posibles errores.
3. Línea de Datos: Los metadatos activos capturan el viaje de los datos desde su fuente hasta su estado actual. Registran transformaciones, agregaciones y cambios aplicados a los datos, permitiendo a los científicos de datos rastrear su línea y entender su evolución.

Metadatos Activos y Seguridad de Datos

Los metadatos activos juegan un papel vital en la seguridad de los datos y la gobernanza de datos. Ayudan a las organizaciones a proteger datos sensibles mediante:

1. Control de Acceso: Los metadatos activos pueden definir derechos de acceso y permisos para diferentes roles de usuario. Asegura que solo personas autorizadas puedan acceder y modificar datos sensibles.
2. Clasificación de Datos: Al categorizar datos según su nivel de sensibilidad, los metadatos ayudan a las organizaciones a aplicar medidas de seguridad adecuadas. Permite la implementación de técnicas de cifrado, enmascaramiento y redacción de datos. Usualmente clasificamos como sensibles la información financiera y las decisiones empresariales.
3. Cumplimiento Normativo: Los metadatos facilitan el cumplimiento de regulaciones de privacidad de datos como GDPR y HIPAA. Permite a las organizaciones rastrear y monitorizar el uso de datos, asegurando que la información sensible cumpla con los requisitos legales.

DataSunrise utiliza modelos de análisis de metadatos para controlar los tres temas mencionados aquí. Incluye reglas de seguridad, auditoría y componentes de cumplimiento que controlan el uso de datos sensibles.

Manejo de Metadatos en Software y Lenguajes de Programación

Exploremos cómo se pueden manejar los metadatos activos en software y lenguajes de programación a través de ejemplos.

Ejemplo 1: Python con PyArrow

Python, un lenguaje de programación popular, ofrece una amplia gama de bibliotecas y herramientas para el uso y análisis de datos. Una de esas bibliotecas es PyArrow, que mejora las capacidades de Python al proporcionar un manejo eficiente de los metadatos activos.

PyArrow es particularmente útil para manejar grandes conjuntos de datos con requisitos de metadatos complejos. Los usuarios pueden almacenar, encontrar y actualizar metadatos para sus datos, ayudándoles a mantener el rastro y gestionar la información sobre el conjunto de datos.

Usar PyArrow en Python ayuda a los usuarios a simplificar la gestión de datos y asegurar metadatos precisos y accesibles. Esto puede ser especialmente beneficioso para las organizaciones que manejan grandes cantidades de datos que requieren una organización cuidadosa y un seguimiento de los metadatos.

En conjunto, Python y PyArrow proveen una solución poderosa para manejar metadatos activos, permitiendo a los usuarios gestionar y usar eficazmente sus recursos de datos. Aquí hay un ejemplo:

import pyarrow as pa
# Crear un esquema con metadatos
schema = pa.schema([
pa.field("name", pa.string(), metadata = {"sensitivity": "high"}),
pa.field("age", pa.int32(), metadata = {"sensitivity": "low"})
])
# Crear una tabla con metadatos
data = [
{"name": "John Doe", "age": 30},
{"name": "Jane Smith", "age": 25}
]
table = pa.Table.from_pylist(data, schema=schema)
# Acceder a metadatos
name_metadata = table.schema.field("name").metadata
print(name_metadata) # Salida: {'sensitivity': 'high'}

En este ejemplo, definimos un esquema con metadatos usando el parámetro metadata. El campo name es altamente sensible, mientras que el campo age tiene baja sensibilidad. Hacemos una tabla con este esquema y podemos ver la información actual de cada sección usando la función metadata.

Ejemplo 2: REST API con Apache Atlas

Apache Atlas es un marco de gestión de metadatos poderoso que permite a los usuarios gestionar y organizar metadatos eficazmente en aplicaciones basadas en Python. Con Apache Atlas, los usuarios pueden capturar, almacenar y analizar metadatos fácilmente para obtener información valiosa sobre sus activos de datos. Este sistema ayuda a los usuarios a rastrear la historia, propiedad y uso de los datos. Hace más fácil gestionar los activos de datos en una empresa.

Al ofrecer una plataforma centralizada para la gestión de metadatos, Apache Atlas ayuda a los usuarios a mejorar la calidad de los datos, asegurar la gobernanza de datos y mejorar el descubrimiento y la colaboración de datos. Apache Atlas es una herramienta útil para las organizaciones que desean mejorar cómo gestionan los metadatos y utilizan sus activos de datos. Aquí hay un ejemplo:

import requests
import json

# URL del servidor de Apache Atlas
atlas_url = "http://localhost:21000"

# Credenciales de autenticación
auth = ("admin", "admin")

# Crear una entidad con metadatos activos
entity = {
    "jsonClass": "org.apache.atlas.typesystem.json.InstanceSerialization$_Reference",
    "id": {
        "jsonClass": "org.apache.atlas.typesystem.json.InstanceSerialization$_Id",
        "id": "-1",
        "version": 0,
        "typeName": "customer",
        "state": "ACTIVE"
    },
    "typeName": "customer",
    "values": {
        "name": "John Doe",
        "email": "john.doe@example.com"
    },
    "traitNames": [
        "PII"
    ],
    "traitAttributes": {
        "PII": {
            "sensitivity": "high"
        }
    }
}

# Crear la entidad con metadatos activos
response = requests.post(f"{atlas_url}/api/atlas/v2/entity", auth=auth, json=entity)
created_entity = response.json()

# Obtener el GUID de la entidad creada
entity_guid = created_entity["guidAssignments"]["customer"]

# Recuperar la entidad y acceder a los metadatos activos
response = requests.get(f"{atlas_url}/api/atlas/v2/entity/guid/{entity_guid}", auth=auth)
retrieved_entity = response.json()

metadata = retrieved_entity["entity"]["classificationNames"][0]["attributes"]
print(metadata)  # Salida: {'sensitivity': 'high'}

En este ejemplo, usamos la biblioteca requests en Python para realizar solicitudes HTTP a la API REST de Apache Atlas. Asumimos que el servidor Apache Atlas está funcionando en localhost con el puerto predeterminado 21000, y usamos las credenciales de autenticación predeterminadas (admin, admin).

Desglose paso a paso de API REST de Atlas

Definimos el diccionario entity que representa la entidad customer que queremos crear. Incluye el nombre del tipo de entidad (customer), los atributos (name y email), y la clasificación (PII) con metadatos (sensibilidad alta).

Hacemos una solicitud POST al punto final /api/atlas/v2/entity para crear la entidad con metadatos activos. Pasamos el diccionario entity como la carga JSON e incluimos las credenciales de autenticación.

La respuesta del servidor contiene la entidad creada, incluyendo el GUID asignado (Identificador Único Global). Extraemos el GUID de la respuesta usando created_entity[“guidAssignments”][“customer”].

Para recuperar la entidad creada y acceder a sus metadatos activos, hacemos una solicitud GET al punto final /api/atlas/v2/entity/guid/{entity_guid}, reemplazando {entity_guid} con el GUID real obtenido en el paso anterior.

La respuesta del servidor contiene la entidad recuperada, incluyendo sus clasificaciones. Accedemos a los metadatos usando retrieved_entity[“entity”][“classificationNames”][0][“attributes”].

Finalmente, imprimimos los metadatos activos, lo que debería mostrar {‘sensitivity’: ‘high’}.

Resumen y Conclusión

Los metadatos activos son un concepto fundamental en la ciencia de datos y la seguridad. Proveen información valiosa sobre las características, el contexto y la sensibilidad de los datos, permitiendo una gestión y protección de datos efectiva. Al aprovechar este concepto, las organizaciones pueden mejorar el descubrimiento de datos, asegurar la calidad de los datos, mantener la línea de datos y hacer valer la seguridad y el cumplimiento de los datos.

Hemos observado cómo controlar los metadatos activos en software y lenguajes de programación. Puede hacerse usando Python con PyArrow y Apache Atlas. Estos ejemplos demuestran la facilidad y flexibilidad de incluir metadatos en los flujos de trabajo de datos.

A medida que los datos se vuelven cada vez más complejos y sensibles, la importancia de los metadatos continuará creciendo. Las prácticas de metadatos pueden ayudar a los científicos de datos y a los profesionales de la seguridad a maximizar el potencial de sus datos y protegerlos del acceso no autorizado y el uso indebido.