O contexto da actividade económica actual é caracterizado por um grande volume de dados, estruturados e não-estruturados, com origem em processos internos das organizações e sua extensão para processos externos de acordo com o mercado onde operam. Neste contexto, torna-se fundamental conhecer a localização, estrutura e semântica dos dados, para melhor gerir e tomar decisões. Este conhecimento sobre os próprios dados é assumido sob o conceito de Metadados. Como as organizações são compostas por vários níveis de arquitectura interrelacionados, que se podem resumir em arquitectura de negócio e arquitectura técnica, também os metadados necessitam de manter as 2 perspectivas e devido relacionamento. Na perspectiva técnica, os metadados são amplamente utilizados em soluções de Business Intelligence enquanto suporte ao seu próprio funcionamento. No caso da perspectiva de negócio, onde é necessário manter descritores de relação entre indicadores, objectivos e dados que representam factores que afectam o negócio, o conceito de Metadados de negócio não tem sido tão amplamente utilizado. Por outro lado, a multiplicidade de sistemas operacionais e soluções de Business Intelligence na mesma organização, torna complexo o controlo e centralização destes metadados. Neste domínio de problema, existem várias abordagens de solução para metadados assentes em princípios de interoperabilidade, reutilização e vistos como ontologias com se-mântica, ou simplesmente enquanto conceitos de Master Data Management e Data Governance com enfoque em qualidade de dados e Data Discovery. Este artigo, explora o conceito de implementação de metadados enquanto ontologia com a semântica de negócio de acordo com metamodelos por sector de actividade, e que possa ser reutilizado por sistemas Business Intelligence enquanto metadados técnicos e de negócio como suporte à inteligência organizacional.