Metadatos Activos: Mejorando la Seguridad y la Gobernanza de los Datos
Introducción
En el mundo de la ciencia de datos y la seguridad, los metadatos activos juegan un papel crucial. Es una herramienta poderosa para gestionar y proteger datos sensibles mientras se asegura una gobernanza eficaz de los datos. 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 los metadatos activos implica usar herramientas y técnicas específicas dentro del software y los lenguajes de programación.
¿Qué son los Metadatos Activos?
Los metadatos activos se refieren a la información adicional asociada con los datos que describe sus características, contexto y uso. A diferencia de los metadatos pasivos, que permanecen estáticos, los metadatos activos son dinámicos. Pueden actualizarse en tiempo real. Proporcionan 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:
- Descubrimiento de Datos: Los metadatos activos ayudan a los científicos de datos a localizar y identificar rápidamente conjuntos de datos relevantes para el análisis. Ofrecen una comprensión clara de la estructura, el formato y las relaciones de los datos.
- Calidad de los Datos: Al trabajar con metadatos activos, los científicos de datos pueden evaluar la calidad y la fiabilidad de los datos. Ayudan a identificar valores faltantes y posibles errores.
- Linaje de los Datos: Los metadatos activos capturan el recorrido de los datos desde su origen hasta su estado actual. Registran las transformaciones, agregaciones y cambios aplicados a los datos, permitiendo a los científicos de datos rastrear su linaje y entender su evolución.
Metadatos Activos y Seguridad de los Datos
Los metadatos activos desempeñan un papel vital en la seguridad y gobernanza de los datos. Ayudan a las organizaciones a proteger los datos sensibles mediante:
- Control de Acceso: Los metadatos activos pueden definir derechos de acceso y permisos para diferentes roles de usuario. Aseguran que solo individuos autorizados puedan acceder y modificar datos sensibles.
- Clasificación de Datos: Al categorizar los datos según su nivel de sensibilidad, los metadatos ayudan a las organizaciones a aplicar medidas de seguridad apropiadas. Permiten implementar técnicas de cifrado, enmascaramiento y redacción de datos. Normalmente clasificamos como sensibles la información financiera y las decisiones empresariales.
- Conformidad: Los metadatos facilitan el cumplimiento de regulaciones de privacidad de datos como GDPR y HIPAA. Permiten a las organizaciones rastrear y monitorear 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 aspectos mencionados aquí. Incluye reglas de seguridad, componentes de auditoría y 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 estas bibliotecas es PyArrow, que mejora las capacidades de Python al proporcionar un manejo eficiente de los metadatos activos.
PyArrow es particularmente útil para gestionar grandes conjuntos de datos con requisitos complejos de metadatos. Los usuarios pueden almacenar, encontrar y actualizar metadatos para sus datos, ayudándoles a realizar un seguimiento 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 organizaciones que manejan grandes cantidades de datos que requieren una cuidadosa organización y seguimiento de metadatos.
En conjunto, Python y PyArrow proporcionan una solución poderosa para manejar los metadatos activos, permitiendo a los usuarios gestionar y utilizar sus recursos de datos de manera efectiva. Aquí tienes 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 los metadatos
name_metadata = table.schema.field("name").metadata
print(name_metadata) # Salida: {'sensitivity': 'high'}En este ejemplo, definimos un esquema con metadatos utilizando el parámetro metadata. El campo name es muy sensible, mientras que el campo age tiene baja sensibilidad. Creamos una tabla con este esquema y podemos ver la información actual de cada campo utilizando la función metadata.
Ejemplo 2: REST API con Apache Atlas
Apache Atlas es un poderoso marco de gestión de metadatos que permite a los usuarios gestionar y organizar de manera efectiva los metadatos en aplicaciones basadas en Python. Con Apache Atlas, los usuarios pueden capturar, almacenar y analizar fácilmente los metadatos 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. Facilita la gestión de activos de datos en una empresa.
Al proporcionar 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 los datos y mejorar el descubrimiento y la colaboración de los datos. Apache Atlas es una herramienta útil para organizaciones que desean mejorar cómo gestionan los metadatos y utilizan sus activos de datos. Aquí tienes 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 hacer solicitudes HTTP a la API REST de Apache Atlas. Asumimos que el servidor de 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 la API REST de Atlas
Definimos el diccionario entity que representa la entidad customer que queremos crear. Incluye el nombre del tipo de entidad (customer), atributos (name y email), y clasificación (PII) con metadatos (sensibilidad alta).
Hacemos una solicitud POST al endpoint /api/atlas/v2/entity para crear la entidad con metadatos activos. Pasamos el diccionario entity como la carga útil en formato JSON e incluimos las credenciales de autenticación.
La respuesta del servidor contiene la entidad creada, incluyendo el GUID (Identificador Único Globalmente) asignado. 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 endpoint /api/atlas/v2/entity/guid/{entity_guid}, reemplazando {entity_guid} por 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, que deberían dar como salida {‘sensitivity’: ‘high’}.
Resumen y Conclusión
Los metadatos activos son un concepto fundamental en la ciencia de datos y la seguridad. Proporcionan información valiosa sobre las características, el contexto y la sensibilidad de los datos, permitiendo una gestión y protección efectiva de los datos. Aprovechando este concepto, las organizaciones pueden mejorar el descubrimiento de datos, asegurar la calidad de los datos, mantener el linaje de los datos y hacer cumplir la seguridad y la conformidad de los datos.
Hemos observado cómo controlar los metadatos activos en software y lenguajes de programación. Esto se puede hacer 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 seguridad a maximizar el potencial de sus datos y protegerlos del acceso no autorizado y el mal uso.
