Was sind Metadaten?

Was sind Metadaten?

Metadaten liefern Informationen über Daten. 

Das ist etwas abstrakt, aber wir sehen dies in unserem Alltag in der Praxis. Beispielsweise hat jedes Produkt in einem Lebensmittelgeschäft ein Verfallsdatum, Herstellerangaben und eine Nährwertkennzeichnung, die Details zu Kalorien, Inhaltsstoffen und Portionsgrößen enthält. Jede dieser Angaben liefert Kontextinformationen zum Lebensmittel, sodass Sie informierte Entscheidungen dieser Informationen informierte Entscheidungen treffen können, beispielsweise in Bezug auf Allergien, Verfallsdaten und Ernährungsbedürfnisse. In ähnlicher Weise Metadaten Kontextinformationen, die es uns ermöglichen, Daten besser zu verstehen, die sonst möglicherweise nicht ersichtlich wären.

Warum sind Metadaten wichtig?

Es liefert Informationen, die Verbrauchern dabei helfen, die Qualität und Herkunft der Daten zu finden, zu nutzen und zu verstehen. Metadaten zeigen Metadaten , wie Daten miteinander in Zusammenhang stehen, um Nutzern einen Kontext zu bieten.

In der heutigen data-driven sehen sich Unternehmen mit schnell wachsenden Datenmengen aus verschiedenen Quellen konfrontiert. Wertvolle Erkenntnisse bleiben oft verborgen, werden nicht ausreichend genutzt oder falsch interpretiert. Teams verbringen unzählige Stunden damit, nach den richtigen Datensätzen zu suchen, die Datenqualität anzuzweifeln oder bereits im Unternehmen vorhandene Analysen zu duplizieren. Metadaten Rohdaten in strategische Vermögenswerte und ermöglichen so Entscheidungsfindung bessere Entscheidungsfindung Unternehmen.

Arten von Metadaten

Die gängigsten Formen von Metadaten sich in folgende Kategorien einteilen:

• Geschäfts Metadaten liefern geschäftlichen Kontext und Bedeutung für Daten in einer für nicht-technische Benutzer verständlichen Form. Dazu gehören Geschäftsdefinitionen, Glossarbegriffe, Geschäftsregeln, Datenhoheit und Beschreibungen des geschäftlichen Zwecks hinter der Datenerfassung. Sie ermöglichen Self-Service , indem sie Daten auffindbar und verständlich machen.
• Technische Metadaten umfassen technische Spezifikationen und Eigenschaften von Daten, darunter Datenbankschemata, Datentypen, Dateiformate, Datenstrukturen, Feldlängen, Indizes, Datenbeziehungen und Systeminformationen darüber, wo und wie Daten gespeichert werden. Sie bilden die Grundlage für Datenintegration, Qualitätsbewertung und Systemkompatibilität.
• Operative Metadaten enthalten Informationen darüber, wie Datensysteme im Tagesgeschäft funktionieren, darunter Job-Zeitpläne, Verarbeitungsprotokolle, ETL-Laufzeiten, Fehlerprotokolle, Systemleistungsmetriken, Datenaktualität, wann Daten geladen oder aktualisiert wurden und wer wann auf welche Daten zugegriffen hat. Sie ermöglichen eine proaktive Problemerkennung und helfen dabei, anhand der Auswirkungen auf das Geschäft zu priorisieren, welche Probleme zuerst behoben werden müssen.
• Governance Metadaten umfassen Informationen zu Datenrichtlinien, Standards, Compliance-Anforderungen, Zugriffsberechtigungen, Daten-Stewardship , Aufbewahrungsrichtlinien, Datenschutzklassifizierungen und der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften (DSGVO, HIPAA usw.). Sie sind entscheidend für die Vermeidung von Compliance-Verstößen, das Risikomanagement und die Aufrechterhaltung des Kundenvertrauens.
• Qualitätsmetadaten Metadaten enthalten Informationen über die Genauigkeit, Vollständigkeit, Beständigkeit, Aktualität, Gültigkeit und Zuverlässigkeit von Daten. Dazu gehören Qualitätsbewertungen, Ergebnisse der Datenprofilierung, Anomalie und Definitionen von Qualitätsregeln. Sie helfen Benutzern dabei, zu beurteilen, ob Daten für den vorgesehenen Verwendungszweck ausreichend vertrauenswürdig sind, und verhindern Fehlentscheidungen aufgrund von Daten schlechter Qualität, indem sie Probleme melden, bevor diese zu Schwierigkeiten führen.
• Administrative Metadaten umfassen Verwaltungsinformationen zu Datenbeständen, darunter Angaben zum Eigentümer, Erstellungs- und Änderungsdatum, Versionshistorie, Dateiformate, Nutzungsrechte, Aufbewahrungspläne und Lebenszyklusstatus (aktiv, archiviert, stillgelegt). Sie unterstützen die Verwaltung und Governance von Datenbeständen, indem sie nachverfolgen, wem was gehört, wann es erstellt wurde und wie es im Laufe der Zeit verwaltet werden sollte. Außerdem gewährleisten sie eine ordnungsgemäße Verwaltung des Datenlebenszyklus und unterstützen Protokolle Einhaltung Protokolle Vorschriften.

Wie es verwendet wird

Metadaten mehrere Funktionen. Die Katalogisierung der Daten ist wichtig, da sie den Benutzern Auskunft über deren Qualität, Vollständigkeit, Herkunft und Autorität gibt. Bilder können mit Metadaten versehen werden, darunter digitale Signaturen, Erstellungsdatum, geografischer Standort, Größe und Farbtiefe. EXIF-Daten (Exchangeable Image File) sind standardbasierte Metadaten , dieeingebettet die Bilddateieingebettet .

Ein Daten-Lakehouse Metadaten den Wert von Datensätzen erhöhen, indem sie die Datenqualität und die Beziehungen zwischen Datenbeständen dokumentieren. Ein Daten-Lakehouse Lakehouse liefert Metadaten. Datenbankmanagementsysteme verwalten diese in Systemkatalogen, die Aufzeichnung Anzahl der Datensätze in einer Tabelle, die Kardinalität der Datenfelder, Hoch- und Niedrigwasserzeichen, die Selektivität von Indizes und die Clusterbildung von Daten zu Indizes Aufzeichnung .

Moderne webbasierte Anwendungen verwenden Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs), um auf Tools von Drittanbietern zuzugreifen und Daten mithilfe Metadaten Datentypen wie JSON und XML zu übertragen. Herkömmliche Anwendungen haben Daten untereinander ausgetauscht, aber diese waren nicht selbstbeschreibend, und man konnte sie nicht abfragen, um zu erfahren, welche Daten sie erwarteten, wie es bei einem modernen Webdienst möglich ist. Da Anwendungen für eine einfachere App-Entwicklung immer modularer werden, wird ihre Zahl zunehmen, was eine bessere Selbstdokumentation ihrer Funktionen und Datenanforderungen erforderlich macht. 

Anwendungen

Metadaten in jeder Branche verwendet, einige Beispiele hierfür sind:

• In den BiowissenschaftenMetadaten unerlässlich, um die Integrität der Forschung und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften während des gesamten Lebenszyklus der Arzneimittelentwicklung sicherzustellen. Sie werden zur Verfolgung von Datenbanken klinischer Studien, Informationen zu Laborgeräten und deren Ergebnissen verwendet und ermöglichen so Interoperabilität und Reproduzierbarkeit. Operative Metadaten zur Überwachung von Terminen für die Verarbeitung von Laborproben, der verwendeten Reagenzienchargen und anderer Variablen verwendet werden, die für die Validierung von Versuchsergebnissen entscheidend sind. In jeder Phase Metadaten den Forschungs- und Entwicklungsprozess.
• In der FertigungMetadaten die komplexen Beziehungen zwischen Produktionssystemen, Lieferketten und Qualitätskontrolle in globalen Einrichtungen. Technische und betriebliche Metadaten Maschinenlaufzeiten und Wartungspläne, um die Produktion zu optimieren und Ausfälle von Geräten vorherzusagen. Governance- und Metadaten die Rückverfolgbarkeit der Produkte von den Rohstoffen bis zu den Fertigprodukten.
• Im FinanzdienstleistungsbereichMetadaten die Grundlage für Risikomanagement, Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und Kundenvertrauen. Technische und betriebliche Metadaten Transaktionsherkünfte und Bearbeitungszeiten und stellen so sicher, dass Wirtschaftsprüfer die Finanzberichterstattung validieren können, während Geschäftsanwender für wichtige Entscheidungen auf nahezu Echtzeitinformationen zugreifen können. Governance- und Metadaten Zugriffskontrollen, führen Protokolle Vorschriften und validieren die Abstimmung von Kontoständen, während verdächtige Transaktionen markiert werden.
• Im Transport- und LogistikbereichMetadaten die Echtzeit-Transparenz und -Koordination, die moderne Lieferketten erfordern. Technische und betriebliche Metadaten den Versandstatus und die Fahrtenbücher der Fahrer und liefern den Disponenten die notwendigen Informationen, um Lieferungen bei Störungen umzuleiten. Governance- und Metadaten der Durchsetzung von DOT-Vorschriften und Zollanforderungen und überwachen gleichzeitig die Liefergenauigkeit.
• Im Bereich Energie und VersorgungMetadaten eine zuverlässige Dienstleistungserbringung und begleitet gleichzeitig den Übergang zu erneuerbaren Energiequellen und Smart-Grid-Technologien. Technische und betriebliche Metadaten Daten aus intelligenten Zählern, SCADA-Systemen und Wettervorhersagen, um Netzbetreibern dabei zu helfen, Angebot und Nachfrage in Echtzeit auszugleichen. Governance- und Metadaten die Einhaltung der NERC-Zuverlässigkeitsstandards und der EPA-Emissionsberichterstattung, während sie gleichzeitig Zählerstände validieren und Anomalien erkennen.

Vorteile von Metadaten

Der Bedarf an Metadaten wächst vor allem aufgrund der folgenden Vorteile:

• Sie erhöht den Nutzen der vorhandenen Datenquellen.
• Sie macht Daten nützlich, indem sie ihre Qualität und ihren Nutzen dokumentiert.
• Sie enthält Kennzeichnungen, die das Auffinden von Daten mit Hilfe von Suchmaschinen ermöglichen.
• Es fördert Data Governance es das Vorhandensein oder Fehlen von Datenverantwortlichen dokumentiert.
• Je größer die Datenmengen und -quellen werden, desto wertvoller werden sie.
• Die Nutzung von Daten ist eine bewährte Vorgehensweise des Datenmanagement sowohl der Dateneigentümer als auch die Geschäftspartner, die Daten gemeinsam nutzen, profitieren. Data sharing hängt von guten Metadaten ab. Daten, die nicht gut dokumentiert sind, werden wahrscheinlich nicht genutzt oder als unzuverlässig angesehen.
• Sie ist ein Grundpfeiler fortschrittlicher Datenmodelle wie Data Warehouses, Data Lakes und Data Mesh.
• Es unterstützt den Prozess der Auffindbarkeit von Unterlagen für die Prüfung der Einhaltung von Vorschriften.
• Die Transparenz, die durch die Dokumentation der Datenbestände einer Organisation gewonnen wird, ist der erste Schritt zur Optimierung der Datennutzung, sodass doppelte Daten überprüft, zusammengeführt oder entfernt werden können.

Metadaten KI

Metadaten für Systeme der künstlichen Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen ML) unverzichtbar, da sie wichtige Kontext-, Struktur- und Qualitätsindikatoren liefern, die es KI-Systemen ermöglichen, vertrauenswürdige Ergebnisse zu verarbeiten, zu interpretieren und zu generieren. Ohne hochwertige Metadaten neigen KI-Modelle zu Ungenauigkeiten, Verzerrungen und mangelnder Erklärbarkeit.

Metadaten wichtig für:

• Kontext und Bedeutung: Rohdaten sind für eine KI ohne beschreibende Informationen (Metadaten) über ihre Quelle, Erstellungsdaten, ihr Format und ihre Beziehungen bedeutungslos. Dieser Kontext ist für die KI unerlässlich, um den Zweck der Daten zu verstehen und genaue Interpretationen vorzunehmen.
• Datenqualität und Genauigkeit: Metadaten für die Verwaltung der Datenqualität von entscheidender Bedeutung, da sie dabei helfen, Anomalien, Fehler und fehlende Werte in den Training zu identifizieren. Modelle, die auf Daten mit robusten Metadaten trainiert wurden, Metadaten in realen Anwendungen eine höhere Genauigkeit und Zuverlässigkeit.
• Auffindbarkeit und Effizienz: Umfassende Metadaten das Auffinden, Organisieren und Abrufen großer Datensätze für bestimmte KI-Projekte. Dies rationalisiert die Datenaufbereitung und die Auswahl von Merkmalen, die oft einen großen Teil der KI-Entwicklungszeit in Anspruch nehmen. 
• Berechnung der Ressourcen: Metadaten TeamsMetadaten , redundante oder wenig relevante Daten zu identifizieren, sodass sich Modelle auf die relevantesten Informationen konzentrieren können. Dies führt zu einer effizienteren Nutzung der Rechenressourcen.

Actian Daten-Intelligenz

Metadaten effektives Metadaten ist für Unternehmen, die den Wert ihrer Daten maximieren und gleichzeitig Governance und Compliance sicherstellen möchten, unverzichtbar geworden. Die Actian Data Intelligence Platform bietet umfassende Fähigkeiten die Art und Weise verändern, wie Unternehmen ihre Daten finden, ihnen vertrauen und sie nutzen. 

Entdeckungen beschleunigen und Vertrauen aufbauen

Die föderierte Wissensgraphenarchitektur der Plattform schafft eine einheitliche Quelle für Metadaten und ermöglicht Google-ähnliche Fähigkeiten alle Datenbestände. Mit über 75 automatisierten Konnektoren können Unternehmen Metadaten verschiedenen Quellen ohne manuellen Eingriff erfassen.

Unterstützung von KI und Compliance

Mit der zunehmenden Verbreitung von KI-Initiativen ermöglicht der Wissensgraph der Plattform KI-Systemen, Daten über Unternehmensgrenzen hinweg zu entdecken und darauf zuzugreifen, während Governance und Kontrolle gewahrt bleiben. Ein reichhaltiger semantischer Kontext versorgt generative AI hochwertigen Geschäftsdefinitionen, während intelligente Herkunftsangaben die KI-Modell-Governance unterstützen, indem sie Transparenz hinsichtlich Datenquellen und Transformationen bieten. 

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