En una entrega anterior de esta serie, presenté cuatro desafíos comunes que suelo encontrar en proyectos de integración geoespacial. Tras analizar la importancia de conocer los datos en la publicación anterior, ahora abordo el segundo desafío: la creación de metadatos basados en estándares.
En uno de mis proyectos anteriores, cuando pregunté a mis colegas si tenían metadatos, muchos respondieron que sí. Sin embargo, pronto descubrí que estos "metadatos" eran archivos en formatos ad hoc, que contenían únicamente metadatos de descubrimiento o resultados generados por software con estadísticas sobre el archivo o el modelo subyacente.
En el ámbito geoespacial, la gente suele estar más familiarizada con el concepto de metadatos basados en estándares —metadatos que siguen estándares establecidos como ISO 19115, INSPIRE, Dublin Core o DCAT— que en muchas otras disciplinas científicas.
Los metadatos son un pilar fundamental de los principios FAIR , ya que facilitan la localización y el acceso a los conjuntos de datos. Sin embargo, si los metadatos no siguen un estándar, no son interoperables ni reutilizables.
Por qué son importantes los metadatos basados en estándares
Sin embargo, la creación de metadatos basados en estándares sigue siendo una tarea desalentadora para muchas personas. Esto puede deberse a la falta de herramientas que faciliten la creación de metadatos, sumado a la percepción de que los metadatos en sí mismos son complicados.
Tampoco ayuda que muchas personas no consideren los metadatos especialmente útiles, lo que les deja con poca motivación para invertir tiempo en crearlos.
Creo que elegir el esquema de metadatos adecuado es fundamental. Existe un punto de equilibrio entre crear algo que siga siendo útil para el proyecto y no sobrecargar a los usuarios con demasiados campos para rellenar.
En algunos casos, los metadatos de descubrimiento por sí solos podrían ser suficientes; por ejemplo, unos pocos campos como en la unidad atómica de registros de la API de OGC . En otros casos, debería ser posible extraer cierta información automáticamente, dejando a los usuarios solo con que completen unos pocos campos.
El objetivo debe ser solicitar la menor cantidad posible de información manualmente, garantizando al mismo tiempo que la información proporcionada sea precisa y significativa.
Al fin y al cabo, lo único peor que no tener metadatos es tener metadatos de mala calidad . Cuando un sistema procesa metadatos de mala calidad, no proporciona información útil, lo que refuerza la percepción de que los metadatos en sí mismos tienen poco valor.
Facilitando la creación de metadatos
Lamentablemente, el ecosistema de herramientas para crear y visualizar metadatos aún no es tan "rico" como el ecosistema de datos, una brecha que creo que deberíamos abordar.
Sin embargo, aún podemos ayudar a los usuarios a crear metadatos basados en estándares fácilmente, evitando flujos de trabajo que les obliguen a enviar archivos XML o JSON directamente.
Una estrategia práctica consiste en proporcionar un formulario de encuesta y formular a los usuarios una pequeña cantidad de preguntas sobre los datos, dejando claro que deben completar una encuesta para cada nuevo conjunto de datos.
Cuando los usuarios gestionan numerosos conjuntos de datos con información repetitiva, una hoja de cálculo puede resultar más eficiente, ya que permite copiar y pegar información en varios registros. Posteriormente, un proceso ETL puede validar estas respuestas, transformarlas en metadatos legibles por máquina y, finalmente, incorporarlas al sistema.
El proyecto eMOTIONAL Cities ofrecía a los usuarios varias formas de enviar metadatos a la Infraestructura de Datos Espaciales (IDE), desde interfaces fáciles de usar para los humanos, como formularios de encuestas, hasta enfoques fáciles de usar para las máquinas (por ejemplo, solicitudes POST).
Cambiar la percepción de los metadatos
Si bien podemos, y debemos, aumentar el número de clientes de metadatos y crear flujos de trabajo que ayuden a los usuarios a crear metadatos con las herramientas existentes, la percepción de que los metadatos "no son relevantes" seguirá siendo un obstáculo para su proliferación.
Como vemos con los datos en sí, la gente está dispuesta a invertir una cantidad considerable de tiempo y esfuerzo en producir resultados de alta calidad. Necesitamos fomentar la misma mentalidad con respecto a los metadatos y, en mi experiencia, eso solo se puede lograr mediante la educación y la divulgación, demostrando su verdadero valor.
