Metadaten -
Metadata

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Im 21. Jahrhundert beziehen sich Metadaten normalerweise auf digitale Formulare, aber traditionelle Zettelkataloge enthalten Metadaten, wobei Karten Informationen über Bücher in einer Bibliothek enthalten (Autor, Titel, Thema usw.).

Metadaten sind „ Daten , die Auskunft über andere Daten geben“, nicht aber der Inhalt der Daten, wie etwa der Text einer Nachricht oder das Bild selbst. Es gibt viele verschiedene Arten von Metadaten, darunter:

  • Beschreibende Metadaten – die beschreibenden Informationen zu einer Ressource. Es wird zur Erkennung und Identifizierung verwendet. Es enthält Elemente wie Titel, Zusammenfassung, Autor und Schlüsselwörter.
  • Strukturelle Metadaten – Metadaten zu Datencontainern und geben an, wie zusammengesetzte Objekte zusammengestellt werden, z. B. wie Seiten zu Kapiteln angeordnet sind. Es beschreibt die Typen, Versionen, Beziehungen und andere Eigenschaften von digitalen Materialien.
  • Administrative Metadaten – die Informationen zur Verwaltung einer Ressource, z. B. Ressourcentyp, Berechtigungen sowie Zeitpunkt und Art der Erstellung.
  • Referenzmetadaten – Informationen über Inhalt und Qualität statistischer Daten.
  • Statistische Metadaten , auch Prozessdaten genannt, können Prozesse beschreiben, die statistische Daten sammeln, verarbeiten oder erzeugen.
  • Rechtliche Metadaten – enthält Informationen über den Urheber, den Urheberrechtsinhaber und die öffentliche Lizenzierung, falls angegeben.

Metadaten sind nicht streng an eine dieser Kategorien gebunden, da sie ein Datenelement auf viele andere Arten beschreiben können.

Geschichte

Metadaten haben verschiedene Zwecke. Es kann Benutzern helfen, relevante Informationen zu finden und Ressourcen zu entdecken. Es kann auch helfen, elektronische Ressourcen zu organisieren, eine digitale Identifizierung bereitzustellen und Ressourcen zu archivieren und aufzubewahren. Metadaten ermöglichen es Benutzern, auf Ressourcen zuzugreifen, indem sie "das Auffinden von Ressourcen nach relevanten Kriterien zulassen, Ressourcen identifizieren, ähnliche Ressourcen zusammenführen, unterschiedliche Ressourcen unterscheiden und Standortinformationen angeben". Metadaten von Telekommunikationsaktivitäten, einschließlich Internetverkehr, werden von verschiedenen nationalen Regierungsorganisationen in großem Umfang gesammelt. Diese Daten werden zum Zwecke der Verkehrsanalyse verwendet und können für die Massenüberwachung verwendet werden .

Bis in die 1980er Jahre wurden Metadaten traditionell in Zettelkatalogen von Bibliotheken verwendet , als Bibliotheken ihre Katalogdaten in digitale Datenbanken überführten. In den 2000er Jahren, als Daten und Informationen zunehmend digital gespeichert wurden, wurden diese digitalen Daten mithilfe von Metadatenstandards beschrieben .

Die erste Beschreibung von "Metadaten" für Computersysteme wurde angeblich 1967 von den Experten des MIT Center for International Studies David Griffel und Stuart McIntosh notiert: "Zusammenfassend haben wir also Aussagen in einer Objektsprache über Subjektbeschreibungen von Daten und Tokencodes für Wir haben auch Aussagen in einer Metasprache, die die Datenbeziehungen und -transformationen und Soll-Ist-Beziehungen zwischen Norm und Daten beschreiben."

Für verschiedene Disziplinen (zB Museumssammlungen , digitale Audiodateien , Websites usw.) existieren eindeutige Metadatenstandards . Die Beschreibung des Inhalts und des Kontexts von Daten oder Datendateien erhöht ihre Nützlichkeit. Zum Beispiel kann eine Webseite Metadaten enthalten, die angeben, in welcher Softwaresprache die Seite geschrieben ist (zB HTML), welche Tools verwendet wurden, um sie zu erstellen, um welche Themen es sich bei der Seite handelt und wo weitere Informationen über das Thema zu finden sind. Diese Metadaten können automatisch die Erfahrung des Lesers verbessern und es Benutzern erleichtern, die Webseite online zu finden. Eine CD kann Metadaten enthalten, die Informationen über die Musiker, Sänger und Songwriter enthalten, deren Werke auf der CD erscheinen.

In vielen Ländern speichern Regierungsorganisationen routinemäßig Metadaten zu E-Mails, Telefonanrufen, Webseiten, Videodatenverkehr, IP-Verbindungen und Mobiltelefonstandorten.

Definition

Metadaten bedeutet „Daten über Daten“. Obwohl das Präfix "meta" "danach" oder "jenseits" bedeutet, wird es in der Erkenntnistheorie als "etwa" verwendet. Metadaten sind definiert als Daten, die Informationen über einen oder mehrere Aspekte der Daten liefern; Es wird verwendet, um grundlegende Informationen über Daten zusammenzufassen, die das Nachverfolgen und Arbeiten mit bestimmten Daten erleichtern können. Einige Beispiele sind:

  • Mittel zur Erstellung der Daten
  • Zweck der Daten
  • Uhrzeit und Datum der Erstellung
  • Ersteller oder Autor der Daten
  • Ort in einem Computernetzwerk, an dem die Daten erstellt wurden
  • Dateigröße
  • Datenqualität
  • Quelle der Daten
  • Verfahren zum Erstellen der Daten

Ein digitales Bild kann beispielsweise Metadaten enthalten, die die Größe des Bildes, seine Farbtiefe, Auflösung, den Erstellungszeitpunkt, die Verschlusszeit und andere Daten beschreiben. Die Metadaten eines Textdokuments können Informationen darüber enthalten, wie lang das Dokument ist, wer der Autor ist, wann das Dokument geschrieben wurde und eine kurze Zusammenfassung des Dokuments. Metadaten innerhalb von Webseiten können auch Beschreibungen des Seiteninhalts sowie mit dem Inhalt verknüpfte Schlüsselwörter enthalten. Diese Links werden oft als "Metatags" bezeichnet, die bis Ende der 1990er Jahre als primärer Faktor bei der Bestimmung der Reihenfolge einer Websuche verwendet wurden. Die Abhängigkeit von Metatags bei Websuchen wurde in den späten 1990er Jahren aufgrund von "Keyword Stuffing" verringert. Metatags wurden weitgehend missbraucht, um Suchmaschinen vorzutäuschen, dass einige Websites bei der Suche mehr Relevanz hätten, als sie es tatsächlich taten.

als "Daten über Daten" definiert. Obwohl dies die allgemein akzeptierte Definition ist, haben verschiedene Disziplinen ihre eigenen spezifischeren Erklärungen und Verwendungen des Begriffs übernommen.

Slate berichtete 2013, dass die Interpretation von „Metadaten“ durch die US-Regierung weit gefasst sein könnte und Nachrichteninhalte wie die Betreffzeilen von E-Mails umfassen könnte.

Typen

Während die Metadatenanwendung vielfältig ist und eine Vielzahl von Bereichen abdeckt, gibt es spezialisierte und anerkannte Modelle, um Arten von Metadaten zu spezifizieren. Bretherton & Singley (1994) unterscheiden zwischen zwei verschiedenen Klassen: Struktur-/Kontrollmetadaten und Leitmetadaten. Strukturelle Metadaten beschreiben die Struktur von Datenbankobjekten wie Tabellen, Spalten, Schlüsseln und Indizes. Guide-Metadaten helfen Menschen, bestimmte Elemente zu finden, und werden normalerweise als eine Reihe von Schlüsselwörtern in einer natürlichen Sprache ausgedrückt. Laut Ralph Kimball lassen sich Metadaten in zwei ähnliche Kategorien einteilen: technische Metadaten und geschäftliche Metadaten. Technische Metadaten entsprechen internen Metadaten und Geschäftsmetadaten entsprechen externen Metadaten. Kimball fügt eine dritte Kategorie hinzu, Prozess-Metadaten . Andererseits unterscheidet NISO zwischen drei Arten von Metadaten: beschreibend, strukturell und administrativ.

Beschreibende Metadaten werden normalerweise zum Auffinden und Identifizieren verwendet, als Informationen zum Suchen und Auffinden eines Objekts, z. B. Titel, Autor, Themen, Schlüsselwörter, Herausgeber. Strukturelle Metadaten beschreiben, wie die Komponenten eines Objekts organisiert sind. Ein Beispiel für strukturelle Metadaten wäre, wie Seiten geordnet werden, um Kapitel eines Buches zu bilden. Schließlich enthalten administrative Metadaten Informationen zur Verwaltung der Quelle. Administrative Metadaten beziehen sich auf die technischen Informationen, einschließlich des Dateityps oder wann und wie die Datei erstellt wurde. Zwei Untertypen von administrativen Metadaten sind Rechteverwaltungsmetadaten und Erhaltungsmetadaten. Rechteverwaltungsmetadaten erläutern Rechte an geistigem Eigentum, während Erhaltungsmetadaten Informationen zum Erhalten und Speichern einer Ressource enthalten.

Statistische Datenrepositorien haben ihre eigenen Anforderungen an Metadaten, um nicht nur die Quelle und Qualität der Daten zu beschreiben, sondern auch, welche statistischen Verfahren zur Erstellung der Daten verwendet wurden, was für die statistische Gemeinschaft von besonderer Bedeutung ist, um sowohl zu validieren als auch zu verbessern der Prozess der statistischen Datenerstellung.

Eine weitere Art von Metadaten, die sich allmählich weiterentwickeln wird, sind Metadaten zur Barrierefreiheit . Metadaten zur Barrierefreiheit sind für Bibliotheken kein neues Konzept; Fortschritte im universellen Design haben jedoch sein Profil geschärft. Projekte wie Cloud4All und GPII identifizierten das Fehlen gemeinsamer Terminologien und Modelle zur Beschreibung der Bedürfnisse und Präferenzen der Benutzer und der Informationen, die diesen Bedürfnissen entsprechen, als große Lücke bei der Bereitstellung von universellen Zugangslösungen. Diese Arten von Informationen sind Metadaten zur Barrierefreiheit. Schema.org hat mehrere Barrierefreiheitseigenschaften basierend auf der IMS Global Access for All Information Model Data Element Specification integriert. Die Wiki-Seite WebSchemas/Accessibility listet mehrere Eigenschaften und deren Werte auf.

Während die Bemühungen zur Beschreibung und Standardisierung der unterschiedlichen Zugänglichkeitsbedürfnisse von Informationssuchenden zunehmend robuster werden, ist ihre Übernahme in etablierte Metadatenschemata noch nicht so weit fortgeschritten. Während zum Beispiel das "Publikum" von Dublin Core (DC) und das "Leseniveau" von MARC 21 verwendet werden könnten, um Ressourcen zu identifizieren, die für Benutzer mit Legasthenie geeignet sind, und das "Format" von DC verwendet werden könnte, um Ressourcen zu identifizieren, die in Blindenschrift, Audio oder . verfügbar sind großen Druckformaten gibt es noch mehr zu tun.

Strukturen

Metadaten (Metacontent) oder, genauer gesagt, die Vokabulare, die zum Zusammenstellen von Metadaten-(Metacontent)-Anweisungen verwendet werden, werden typischerweise nach einem standardisierten Konzept unter Verwendung eines wohldefinierten Metadatenschemas strukturiert, einschließlich: Metadatenstandards und Metadatenmodelle . Tools wie kontrollierte Vokabulare , Taxonomien , Thesauri , Datenwörterbücher und Metadatenregister können verwendet werden, um die Metadaten weiter zu standardisieren. Die Gemeinsamkeit der strukturellen Metadaten ist auch bei der Entwicklung von Datenmodellen und beim Datenbankdesign von größter Bedeutung .

Syntax

Die Syntax für Metadaten (Metacontent) bezieht sich auf die Regeln, die erstellt wurden, um die Felder oder Elemente von Metadaten (Metacontent) zu strukturieren. Ein einzelnes Metadatenschema kann in einer Reihe verschiedener Auszeichnungs- oder Programmiersprachen ausgedrückt werden, von denen jede eine andere Syntax erfordert. Dublin Core kann beispielsweise in Klartext, HTML , XML und RDF ausgedrückt werden .

Ein gängiges Beispiel für (Leit-)Metainhalt ist die bibliographische Klassifikation, das Thema, die Dewey Decimal-Klassennummer . Es gibt immer eine implizite Aussage in jeder "Klassifizierung" eines Objekts. Um ein Objekt beispielsweise als Dewey-Klassennummer 514 (Topologie) (dh Bücher mit der Nummer 514 auf dem Rücken) zu klassifizieren, lautet die implizierte Anweisung: "<Buch><Betreffzeile><514>". Dies ist ein Subjekt-Prädikat-Objekt-Tripel oder, was noch wichtiger ist, ein Klassen-Attribut-Wert-Tripel. Die ersten beiden Elemente des Tripels (Klasse, Attribut) sind Teile einiger struktureller Metadaten mit einer definierten Semantik. Das dritte Element ist ein Wert, vorzugsweise aus einem kontrollierten Vokabular, einigen Referenz-(Master-)Daten. Die Kombination der Metadaten- und Stammdatenelemente ergibt eine Aussage, die eine Metainhaltsaussage ist, dh "Metainhalt = Metadaten + Stammdaten". Alle diese Elemente kann man sich als "Vokabular" vorstellen. Sowohl Metadaten als auch Stammdaten sind Vokabulare, die zu Metainhaltsanweisungen zusammengefasst werden können. Es gibt viele Quellen für diese Vokabulare, sowohl Meta- als auch Stammdaten: UML, EDIFACT, XSD, Dewey/UDC/LoC, SKOS, ISO-25964, Pantone, Linnaean Binomial Nomenclature, etc. Verwendung kontrollierter Vokabulare für die Komponenten von Metainhalts-Aussagen, Ob zum Indexieren oder Finden, wird von ISO 25964 unterstützt : "Wenn sowohl der Indexer als auch der Suchende dazu gebracht werden, denselben Begriff für dasselbe Konzept zu wählen, werden relevante Dokumente abgerufen." Dies ist insbesondere bei der Betrachtung von Suchmaschinen des Internets wie Google relevant. Der Prozess indiziert Seiten und vergleicht dann Textzeichenfolgen mithilfe seines komplexen Algorithmus; es findet keine Intelligenz oder "Schlußfolgerung" statt, nur die Illusion davon.

Hierarchische, lineare und planare Schemata

Metadatenschemata können hierarchischer Natur sein, wobei Beziehungen zwischen Metadatenelementen bestehen und Elemente verschachtelt sind, sodass zwischen den Elementen Eltern-Kind-Beziehungen bestehen. Ein Beispiel für ein hierarchisches Metadatenschema ist das IEEE-LOM- Schema, in dem Metadatenelemente zu einem übergeordneten Metadatenelement gehören können. Metadatenschemata können auch eindimensional oder linear sein, wobei jedes Element vollständig von anderen Elementen getrennt und nur nach einer Dimension klassifiziert wird. Ein Beispiel für ein lineares Metadatenschema ist das Dublin Core- Schema, das eindimensional ist. Metadatenschemata sind häufig zweidimensional oder planar, wobei jedes Element vollständig von anderen Elementen getrennt ist, jedoch nach zwei orthogonalen Dimensionen klassifiziert wird.

Die Granularität

Der Grad der Strukturierung der Daten oder Metadaten wird als „Granularität“ bezeichnet . "Granularität" bezieht sich darauf, wie viele Details bereitgestellt werden. Metadaten mit hoher Granularität ermöglichen tiefere, detailliertere und strukturiertere Informationen und ermöglichen ein höheres Maß an technischer Manipulation. Eine geringere Granularität bedeutet, dass Metadaten zu erheblich geringeren Kosten erstellt werden können, jedoch keine detaillierten Informationen liefern. Die größte Auswirkung der Granularität betrifft nicht nur die Erstellung und Erfassung, sondern auch die Wartungskosten. Sobald die Metadatenstrukturen veraltet sind, ist auch der Zugriff auf die referenzierten Daten veraltet. Daher muss die Granularität sowohl den Aufwand für die Erstellung der Metadaten als auch den Aufwand für deren Pflege berücksichtigen.

Hypermapping

In allen Fällen, in denen die Metadatenschemata die planare Darstellung überschreiten, ist eine Art von Hypermapping erforderlich, um die Anzeige und Ansicht von Metadaten gemäß dem gewählten Aspekt zu ermöglichen und spezielle Ansichten bereitzustellen. Hypermapping wird häufig für die Überlagerung von geographischen und geologischen Informationsüberlagerungen verwendet.

Normen

Für Metadaten gelten internationale Standards. In den nationalen und internationalen Normengemeinschaften, insbesondere ANSI (American National Standards Institute) und ISO (International Organization for Standardization), wird viel daran gearbeitet , einen Konsens über die Standardisierung von Metadaten und Registern zu erzielen. Der zentrale Metadaten-Registry-Standard ist ISO / IEC 11179 Metadata Registries (MDR), der Rahmen für den Standard ist in ISO/IEC 11179-1:2004 beschrieben. Eine neue Ausgabe von Teil 1 befindet sich in der Endphase zur Veröffentlichung im Jahr 2015 oder Anfang 2016. Sie wurde überarbeitet, um sie an die aktuelle Ausgabe von Teil 3, ISO/IEC 11179-3:2013, anzupassen, die die MDR erweitert, um die Registrierung von Concept . zu unterstützen Systeme. (siehe ISO/IEC 11179 ). Diese Norm legt ein Schema fest, mit dem sowohl die Bedeutung als auch der technische Aufbau der Daten zur eindeutigen Nutzung durch Mensch und Computer erfasst werden. Die Norm ISO/IEC 11179 bezieht sich auf Metadaten als Informationsobjekte über Daten oder „Daten über Daten“. In ISO/IEC 11179 Teil-3 sind die Informationsobjekte Daten über Datenelemente, Wertdomänen und andere wiederverwendbare semantische und repräsentative Informationsobjekte, die die Bedeutung und die technischen Details eines Datenelements beschreiben. Dieser Standard schreibt auch die Details für ein Metadatenregister sowie für die Registrierung und Verwaltung der Informationsobjekte innerhalb eines Metadatenregisters vor. ISO/IEC 11179 Teil 3 enthält auch Bestimmungen zur Beschreibung zusammengesetzter Strukturen, die Ableitungen anderer Datenelemente sind, beispielsweise durch Berechnungen, Sammlungen von einem oder mehreren Datenelementen oder anderen Formen abgeleiteter Daten. Obwohl dieser Standard sich selbst ursprünglich als "Datenelement"-Register bezeichnet, besteht sein Zweck darin, das Beschreiben und Registrieren von Metadateninhalten unabhängig von einer bestimmten Anwendung zu unterstützen, damit die Beschreibungen von Menschen oder Computern bei der Entwicklung neuer Anwendungen, Datenbanken oder . entdeckt und wiederverwendet werden können zur Analyse der gesammelten Daten gemäß dem registrierten Metadateninhalt. Dieser Standard ist zur allgemeinen Grundlage für andere Arten von Metadatenregistern geworden, die den Registrierungs- und Verwaltungsteil des Standards wiederverwenden und erweitern.

Die Geospatial-Community hat eine Tradition spezialisierter Geodaten-Metadatenstandards , die insbesondere auf Traditionen von Karten- und Bildbibliotheken und Katalogen aufbauen. Formale Metadaten sind in der Regel für Geodaten unerlässlich, da übliche Textverarbeitungsansätze nicht anwendbar sind.

Die Dublin Core- Metadatenbegriffe sind eine Reihe von Wortschatzbegriffen, die verwendet werden können, um Ressourcen zu Entdeckungszwecken zu beschreiben. Der ursprüngliche Satz von 15 klassischen Metadatenbegriffen, bekannt als Dublin Core Metadata Element Set, wird in den folgenden Standarddokumenten unterstützt:

  • IETF RFC 5013
  • ISO-Norm 15836-2009
  • NISO-Norm Z39.85.

Das W3C Data Catalog Vocabulary (DCAT) ist ein RDF-Vokabular, das Dublin Core um Klassen für Dataset, Data Service, Catalog und Catalog Record ergänzt. DCAT verwendet auch Elemente aus FOAF, PROV-O und OWL-Time. DCAT stellt ein RDF-Modell bereit, um die typische Struktur eines Katalogs zu unterstützen, der Datensätze enthält, die jeweils einen Datensatz oder einen Dienst beschreiben.

Obwohl kein Standard, ist Microformat (auch im Abschnitt Metadaten im Internet unten erwähnt) ein webbasierter Ansatz für semantisches Markup, der versucht, vorhandene HTML/XHTML-Tags wiederzuverwenden, um Metadaten zu übermitteln. Microformat folgt den XHTML- und HTML-Standards, ist aber kein Standard an sich. Ein Befürworter von Mikroformaten, Tantek Çelik , charakterisierte ein Problem mit alternativen Ansätzen:

Hier ist eine neue Sprache, die Sie lernen möchten, und jetzt müssen Sie diese zusätzlichen Dateien auf Ihrem Server ausgeben. Es ist mühsam. (Mikroformate) senken die Eintrittsbarriere.

Verwenden

Fotos

Metadaten können in eine digitale Fotodatei geschrieben werden, die den Eigentümer, die Copyright- und Kontaktinformationen, die Marke oder das Kameramodell, die die Datei erstellt haben, zusammen mit Belichtungsinformationen (Verschlusszeit, Blende usw.) und beschreibenden Informationen identifiziert. B. Schlüsselwörter zum Foto, um die Datei oder das Bild auf einem Computer und/oder im Internet durchsuchbar zu machen. Einige Metadaten werden von der Kamera erstellt und andere werden vom Fotografen und/oder der Software nach dem Herunterladen auf einen Computer eingegeben. Die meisten Digitalkameras schreiben Metadaten zu Modellnummer, Verschlusszeit usw. und einige ermöglichen Ihnen, sie zu bearbeiten. Diese Funktionalität ist bei den meisten Nikon-DSLRs seit der Nikon D3 , bei den meisten neuen Canon-Kameras seit der Canon EOS 7D und bei den meisten Pentax-DSLRs seit der Pentax K-3 verfügbar . Metadaten können verwendet werden, um die Organisation in der Postproduktion durch die Verwendung von Schlagworten zu erleichtern. Filter können verwendet werden, um einen bestimmten Satz von Fotos zu analysieren und eine Auswahl nach Kriterien wie Bewertung oder Aufnahmezeit zu erstellen. Bei Geräten mit Geolokalisierungsfunktionen wie GPS (insbesondere bei Smartphones) kann auch der Ort enthalten sein, an dem das Foto aufgenommen wurde.

Standards für fotografische Metadaten werden von Organisationen geregelt, die die folgenden Standards entwickeln. Sie umfassen, sind aber nicht beschränkt auf:

  • IPTC-Informationsaustauschmodell IIM (International Press Telecommunications Council)
  • IPTC- Kernschema für XMP
  • XMP – Extensible Metadata Platform (ein ISO-Standard)
  • Exif – Austauschbares Bilddateiformat, verwaltet von CIPA (Camera & Imaging Products Association) und veröffentlicht von JEITA (Japan Electronics and Information Technology Industries Association)
  • Dublin Core (Dublin Core Metadata Initiative – DCMI)
  • PLUS (Bildlizenz-Universalsystem)
  • VRA Core (Visual Resource Association)

Telekommunikation

). Jahr, unabhängig davon, ob sie [jemals] Personen von Interesse für die Agentur waren oder nicht.

Video

Metadaten sind besonders nützlich bei Videos, wo Informationen über ihren Inhalt (wie Transkripte von Gesprächen und Textbeschreibungen ihrer Szenen) für einen Computer nicht direkt verständlich sind, aber eine effiziente Suche des Inhalts wünschenswert ist. Dies ist insbesondere bei Videoanwendungen wie der automatischen Nummernschilderkennung und der Fahrzeugerkennungs-Identifizierungssoftware nützlich , bei denen Nummernschilddaten gespeichert und zum Erstellen von Berichten und Warnungen verwendet werden. Es gibt zwei Quellen, aus denen Video-Metadaten abgeleitet werden: (1) operative gesammelte Metadaten, das sind Informationen über den produzierten Inhalt, wie Art der Ausrüstung, Software, Datum und Ort; (2) von Menschen erstellte Metadaten, um die Sichtbarkeit in Suchmaschinen, die Auffindbarkeit, das Engagement des Publikums und die Bereitstellung von Werbemöglichkeiten für Video-Publisher zu verbessern. In der heutigen Gesellschaft haben die meisten professionellen Videobearbeitungsprogramme Zugriff auf Metadaten. Avids MetaSync und Adobes Bridge sind dafür zwei Paradebeispiele.

Geodaten-Metadaten

Geodaten beziehen sich auf Dateien von Geographischen Informationssystemen (GIS), Karten, Bilder und andere standortbasierte Daten. Metadaten werden in GIS verwendet, um die Eigenschaften und Attribute von geografischen Daten zu dokumentieren, wie z. B. Datenbankdateien und Daten, die in einem GIS entwickelt werden. Es enthält Details wie z. B. wer die Daten entwickelt hat, wann sie gesammelt wurden, wie sie verarbeitet wurden, in welchen Formaten sie verfügbar sind, und liefert dann den Kontext für die effektive Nutzung der Daten.

Schaffung

Metadaten können entweder durch automatisierte Informationsverarbeitung oder durch manuelle Arbeit erstellt werden. Von Computern erfasste elementare Metadaten können Informationen darüber enthalten, wann ein Objekt erstellt wurde, wer es erstellt hat, wann es zuletzt aktualisiert wurde, Dateigröße und Dateierweiterung. In diesem Zusammenhang bezieht sich ein Objekt auf eines der folgenden Elemente:

  • Ein physischer Gegenstand wie ein Buch, eine CD, eine DVD, eine Papierkarte, ein Stuhl, ein Tisch, ein Blumentopf usw.
  • Eine elektronische Datei wie ein digitales Bild, ein digitales Foto, ein elektronisches Dokument, eine Programmdatei, eine Datenbanktabelle usw.

Eine Metadaten-Engine sammelt, speichert und analysiert Informationen über Daten und Metadaten (Daten über Daten), die innerhalb einer Domäne verwendet werden.

Datenvirtualisierung

Datenvirtualisierung hat sich in den 2000er Jahren als neue Softwaretechnologie herausgebildet, um den Virtualisierungs-„Stapel“ im Unternehmen zu vervollständigen. Metadaten werden neben Datenbank- und Anwendungsservern in Datenvirtualisierungsservern verwendet, die Komponenten der Unternehmensinfrastruktur sind. Metadaten auf diesen Servern werden als persistentes Repository gespeichert und beschreiben Geschäftsobjekte in verschiedenen Unternehmenssystemen und -anwendungen. Die Gemeinsamkeit der strukturellen Metadaten ist ebenfalls wichtig, um die Datenvirtualisierung zu unterstützen.

Statistik- und Volkszählungsdienste

Standardisierungs- und Harmonisierungsarbeiten haben den Bemühungen der Industrie zum Aufbau von Metadatensystemen in der Statistikgemeinschaft Vorteile gebracht. Mehrere Metadatenleitlinien und -standards wie der Verhaltenskodex für europäische Statistiken und ISO 17369:2013 ( Statistical Data and Metadata Exchange oder SDMX) enthalten Schlüsselprinzipien dafür, wie Unternehmen, Regierungsbehörden und andere Einrichtungen statistische Daten und Metadaten verwalten sollten. Einrichtungen wie Eurostat , das Europäische System der Zentralbanken und die US-Umweltschutzbehörde haben diese und andere derartige Standards und Richtlinien mit dem Ziel umgesetzt, die "Effizienz bei der Verwaltung statistischer Geschäftsprozesse" zu verbessern.

Bibliotheks- und Informationswissenschaft

Metadaten wurden auf verschiedene Weise als Mittel zur Katalogisierung von Objekten in Bibliotheken sowohl in digitaler als auch in analoger Form verwendet. Solche Daten helfen beim Klassifizieren, Aggregieren, Identifizieren und Auffinden eines bestimmten Buches, einer DVD, einer Zeitschrift oder eines anderen Objekts, das eine Bibliothek in ihrer Sammlung haben könnte. Bis in die 1980er Jahre verwendeten viele Bibliothekskataloge 3x5-Zoll-Karten in Aktenschubladen, um den Titel, den Autor, das Thema eines Buches und eine abgekürzte alphanumerische Zeichenfolge ( Signatur ) anzuzeigen, die den physischen Standort des Buches in den Regalen der Bibliothek anzeigte. Das Dewey-Dezimalsystem , das von Bibliotheken zur Klassifizierung von Bibliotheksmaterialien nach Themen verwendet wird, ist ein frühes Beispiel für die Verwendung von Metadaten. Ab den 1980er und 1990er Jahren ersetzten viele Bibliotheken diese Papierkarteikarten durch Computerdatenbanken. Diese Computerdatenbanken machen es den Benutzern viel einfacher und schneller, nach Stichworten zu suchen. Eine andere Form der älteren Metadatensammlung ist die Verwendung des sogenannten "Long Form" durch das US Census Bureau. Das Langformular stellt Fragen, die verwendet werden, um demografische Daten zu erstellen, um Verteilungsmuster zu finden. Bibliotheken verwenden Metadaten in Bibliothekskatalogen , meist als Teil eines integrierten Bibliotheksverwaltungssystems . Metadaten werden durch Katalogisieren von Ressourcen wie Büchern, Zeitschriften, DVDs, Webseiten oder digitalen Bildern gewonnen. Diese Daten werden im integrierten Bibliotheksverwaltungssystem ILMS unter Verwendung des MARC- Metadatenstandards gespeichert . Der Zweck besteht darin, Benutzer auf den physischen oder elektronischen Standort der gesuchten Artikel oder Bereiche zu verweisen sowie eine Beschreibung der betreffenden Artikel bereitzustellen.

Neuere und spezialisiertere Instanzen von Bibliotheksmetadaten umfassen die Einrichtung digitaler Bibliotheken, einschließlich E-Print- Repositorien und digitaler Bildbibliotheken. Obwohl sie oft auf Bibliotheksprinzipien basieren, bedeutet die Konzentration auf die Verwendung durch Nichtbibliothekaren, insbesondere bei der Bereitstellung von Metadaten, dass sie nicht den traditionellen oder üblichen Katalogisierungsansätzen folgen. Aufgrund des benutzerdefinierten Charakters der enthaltenen Materialien werden Metadatenfelder häufig speziell erstellt, z. B. taxonomische Klassifizierungsfelder, Ortsfelder, Schlüsselwörter oder Copyright-Hinweise. Standard-Dateiinformationen wie Dateigröße und -format werden normalerweise automatisch hinzugefügt. Der Bibliotheksbetrieb ist seit Jahrzehnten ein zentrales Thema im Bemühen um internationale Standardisierung . Zu den Standards für Metadaten in digitalen Bibliotheken gehören Dublin Core , METS , MODS , DDI , DOI , URN , PREMIS- Schema, EML und OAI-PMH . Führende Bibliotheken der Welt geben Hinweise zu ihren Strategien für Metadatenstandards.

In Museen

Metadaten in einem musealen Kontext ist die Information , die kulturelle Dokumentation Spezialisten ausgebildet, wie Archivare , Bibliothekare , Museum Registrare und Kuratoren , erstellen zu indizieren, Struktur, zu beschreiben, identifizieren oder sonst Kunstwerke, Architektur, Kulturgut und ihre Bilder angeben. Beschreibende Metadaten werden am häufigsten im Museumskontext zur Objektidentifikation und Ressourcenwiederherstellung verwendet.

Verwendungszweck

Metadaten werden in Sammelinstitutionen und Museen entwickelt und angewendet, um:

  • Erleichtern Sie die Ressourcenerkennung und führen Sie Suchanfragen aus.
  • Erstellen Sie digitale Archive, die Informationen zu verschiedenen Aspekten von Museumssammlungen und Kulturgütern speichern und für Archiv- und Verwaltungszwecke dienen.
  • Bieten Sie einem öffentlichen Publikum Zugang zu kulturellen Objekten, indem Sie digitale Inhalte online veröffentlichen.

Normen

Viele Museen und Kulturerbezentren erkennen an, dass angesichts der Vielfalt von Kunstwerken und Kulturgütern kein einzelnes Modell oder kein Standard ausreicht, um kulturelle Werke zu beschreiben und zu katalogisieren. Zum Beispiel könnte ein gemeißeltes indigenes Artefakt als Kunstwerk, archäologisches Artefakt oder indigenes Erbe klassifiziert werden. Die frühen Stadien der Standardisierung in der Archivierung, Beschreibung und Katalogisierung innerhalb der Museumsgemeinschaft begannen Ende der 1990er Jahre mit der Entwicklung von Standards wie Kategorien für die Beschreibung von Kunstwerken (CDWA), Spektrum, CIDOC Conceptual Reference Model (CRM), Katalogisierung Cultural Objects (CCO) und das CDWA Lite XML-Schema. Diese Standards verwenden HTML- und XML- Auszeichnungssprachen für die maschinelle Verarbeitung, Veröffentlichung und Implementierung. Die ursprünglich zur Charakterisierung von Büchern entwickelten Anglo-American Cataloging Rules (AACR) wurden auch auf Kulturgüter, Kunstwerke und Architektur angewendet. Standards wie der CCO sind in das Collections Management System (CMS) eines Museums integriert , eine Datenbank, über die Museen ihre Sammlungen, Ankäufe, Leihgaben und Konservierungen verwalten können. Wissenschaftler und Fachleute auf diesem Gebiet weisen darauf hin, dass die "sich schnell entwickelnde Landschaft von Standards und Technologien" kulturelle Dokumentarfilmer, insbesondere nicht technisch ausgebildete Fachleute, vor Herausforderungen stellt. Die meisten Sammlungsinstitutionen und Museen verwenden eine relationale Datenbank, um kulturelle Werke und ihre Bilder zu kategorisieren. Relationale Datenbanken und Metadaten dienen der Dokumentation und Beschreibung der komplexen Beziehungen zwischen Kulturgütern und facettenreichen Kunstwerken sowie zwischen Objekten und Orten, Menschen und künstlerischen Bewegungen. Auch innerhalb von sammelnden Institutionen und Museen sind relationale Datenbankstrukturen von Vorteil, da sie es Archivaren ermöglichen, zwischen kulturellen Objekten und ihren Bildern klar zu unterscheiden; eine unklare Unterscheidung könnte zu verwirrenden und ungenauen Suchen führen.

Kulturgüter und Kunstwerke

Materialität, Funktion und Zweck eines Objekts sowie die Größe (z. B. Maße wie Höhe, Breite, Gewicht), Lagerbedarf (z. B. Klimatisierung) und Ausrichtung des Museums und der Sammlung beeinflussen die Beschreibungstiefe die dem Objekt von Kulturdokumentaren zugeschriebenen Daten. Die etablierten institutionellen Katalogisierungspraktiken, Ziele und Expertisen von KulturdokumentarInnen und die Datenbankstruktur beeinflussen auch die Informationen, die Kulturobjekten zugeschrieben werden, und die Art und Weise, wie Kulturobjekte kategorisiert werden. Darüber hinaus verwenden Museen häufig standardisierte kommerzielle Sammlungsverwaltungssoftware, die die Art und Weise, wie Archivare Kunstwerke und Kulturgüter beschreiben können, vorschreibt und einschränkt. Auch sammelnde Institutionen und Museen verwenden kontrollierte Vokabeln , um kulturelle Objekte und Kunstwerke in ihren Sammlungen zu beschreiben. Getty Vocabularies und die Library of Congress Controlled Vocabularies sind in der Museumsgemeinschaft angesehen und werden von CCO-Standards empfohlen. Museen werden ermutigt, kontextbezogene und für ihre Sammlungen relevante, kontrollierte Vokabulare zu verwenden und die Funktionalität ihrer digitalen Informationssysteme zu verbessern. Kontrollierte Vokabulare sind in Datenbanken von Vorteil, da sie ein hohes Maß an Konsistenz bieten und das Abrufen von Ressourcen verbessern. Metadatenstrukturen, einschließlich kontrollierter Vokabulare, spiegeln die Ontologien der Systeme wider , aus denen sie erstellt wurden. Oftmals spiegeln die Prozesse, durch die Kulturgüter durch Metadaten in Museen beschrieben und kategorisiert werden, nicht die Perspektiven der Maker-Communitys wider.

Museen und das Internet

Metadaten haben maßgeblich zum Aufbau digitaler Informationssysteme und Archive in Museen beigetragen und es Museen erleichtert, digitale Inhalte online zu veröffentlichen. Dies hat es Publikum ermöglicht, die aufgrund geografischer oder wirtschaftlicher Hindernisse möglicherweise keinen Zugang zu kulturellen Objekten hatten, Zugang zu diesen zu erhalten. In den 2000er Jahren, als immer mehr Museen Archivstandards übernommen und komplizierte Datenbanken erstellt haben, kam es in der Museums-, Archiv- und Bibliothekswissenschaft zu Diskussionen über Linked Data zwischen Museumsdatenbanken. Collection Management Systeme (CMS) und Digital Asset Management Tools können lokale oder gemeinsam genutzte Systeme sein. Wissenschaftler der Digital Humanities weisen auf viele Vorteile der Interoperabilität zwischen Museumsdatenbanken und Sammlungen hin, erkennen aber auch die Schwierigkeiten an, eine solche Interoperabilität zu erreichen.

Gesetz

Vereinigte Staaten

.

Meinungsumfragen haben gezeigt, dass 45 % der Amerikaner „überhaupt nicht zuversichtlich“ sind, dass Social-Media-Sites die Sicherheit ihrer persönlichen Daten gewährleisten können, und 40 % sagen, dass Social-Media-Sites keine Informationen über Einzelpersonen speichern dürfen sollten. 76 % der Amerikaner geben an, dass sie nicht sicher sind, dass die Informationen, die Werbeagenturen über sie sammeln, sicher sind und 50 % sagen, dass Online-Werbeagenturen überhaupt nicht erlaubt sein sollten, ihre Informationen aufzuzeichnen.

Australien

In Australien hat die Notwendigkeit, die nationale Sicherheit zu stärken, zur Einführung eines neuen Gesetzes zur Speicherung von Metadaten geführt. Dieses neue Gesetz bedeutet, dass sowohl Sicherheits- als auch Polizeibehörden bis zu zwei Jahre lang auf die Metadaten einer Person zugreifen dürfen, um es einfacher zu machen, Terroranschläge und schwere Verbrechen zu verhindern.

In der Gesetzgebung

Legislative Metadaten waren Gegenstand einiger Diskussionen in law.gov- Foren, wie z. B. Workshops, die vom Legal Information Institute an der Cornell Law School am 22. und 23. März 2010 abgehalten wurden Vorschriften."

In diesen Diskussionen wurden eine Handvoll Schlüsselpunkte skizziert, deren Abschnittsüberschriften wie folgt aufgeführt sind:

  • allgemeine Überlegungen
  • Dokumentenstruktur
  • Dokumentinhalt
  • Metadaten (Elemente von)
  • Schichtung
  • Point-in-Time versus Post-hoc

Im Gesundheitswesen

Die australische medizinische Forschung leistete Pionierarbeit bei der Definition von Metadaten für Anwendungen im Gesundheitswesen. Dieser Ansatz bietet den ersten anerkannten Versuch, sich an internationale Standards in den medizinischen Wissenschaften zu halten, anstatt einen proprietären Standard unter dem Dach der Weltgesundheitsorganisation (WHO) zu definieren. Die medizinische Gemeinschaft hat die Notwendigkeit, Metadatenstandards zu befolgen, trotz Forschung, die diese Standards unterstützt, noch nicht genehmigt.

In der biomedizinischen Forschung

Forschungsstudien in den Bereichen Biomedizin und Molekularbiologie liefern häufig große Datenmengen, darunter Ergebnisse der Genom- oder Metagenom- Sequenzierung , Proteomik- Daten und sogar Notizen oder Pläne, die im Laufe der Forschung selbst erstellt wurden. Jeder Datentyp umfasst seine eigene Vielfalt von Metadaten und die Prozesse, die zur Erstellung dieser Metadaten erforderlich sind. Allgemeine Metadatenstandards wie ISA-Tab ermöglichen es Forschern, experimentelle Metadaten in konsistenten Formaten zu erstellen und auszutauschen. Spezifische experimentelle Ansätze haben häufig eigene Metadatenstandards und -systeme: Metadatenstandards für die Massenspektrometrie umfassen mzML und SPLASH, während XML- basierte Standards wie PDBML und SRA XML als Standards für makromolekulare Struktur- bzw. Sequenzierungsdaten dienen.

Die Produkte der biomedizinischen Forschung werden im Allgemeinen als Peer-Review-Manuskripte erstellt und diese Veröffentlichungen sind eine weitere Datenquelle. Metadaten für biomedizinische Publikationen werden häufig von Zeitschriftenverlagen und Zitationsdatenbanken wie PubMed und Web of Science erstellt . Die Daten, die in Manuskripten enthalten sind oder diese als ergänzendes Material begleiten, unterliegen seltener der Metadatenerstellung, obwohl sie nach der Veröffentlichung an biomedizinische Datenbanken übermittelt werden können. Die ursprünglichen Autoren und Datenbankkuratoren sind dann mit Hilfe automatisierter Prozesse für die Metadatenerstellung verantwortlich. Umfassende Metadaten für alle experimentellen Daten sind die Grundlage der FAIR Guiding Principles bzw. der Standards, um sicherzustellen, dass Forschungsdaten auffindbar , zugänglich , interoperabel und wiederverwendbar sind .

Datenlagerung

Ein Data Warehouse (DW) ist ein Repository der elektronisch gespeicherten Daten einer Organisation. Data Warehouses dienen der Verwaltung und Speicherung der Daten. Data Warehouses unterscheiden sich von Business Intelligence (BI)-Systemen, da BI-Systeme so konzipiert sind, dass sie Daten verwenden, um Berichte zu erstellen und die Informationen zu analysieren, um dem Management eine strategische Orientierungshilfe zu geben. Metadaten sind ein wichtiges Werkzeug bei der Speicherung von Daten in Data Warehouses. Der Zweck eines Data Warehouse besteht darin, standardisierte, strukturierte, konsistente, integrierte, korrekte, "bereinigte" und aktuelle Daten zu speichern, die aus verschiedenen operativen Systemen einer Organisation extrahiert wurden. Die extrahierten Daten werden in die Data Warehouse-Umgebung integriert, um eine unternehmensweite Perspektive zu bieten. Die Daten sind so strukturiert, dass sie den Berichts- und Analyseanforderungen gerecht werden. Der Entwurf struktureller Metadaten-Kommunalität unter Verwendung einer Datenmodellierungsmethode wie der Diagrammerstellung für Entity-Relationship-Modelle ist bei jeder Entwicklung von Data Warehouses wichtig. Sie beschreiben Metadaten zu jedem Datenelement im Data Warehouse. Ein wesentlicher Bestandteil eines Data Warehouse / Business Intelligence Systems sind die Metadaten und Tools zum Verwalten und Abrufen der Metadaten. Ralph Kimball beschreibt Metadaten als die DNA des Data Warehouse, da Metadaten die Elemente des Data Warehouse und ihre Zusammenarbeit definieren.

Kimballet al. bezieht sich auf drei Hauptkategorien von Metadaten: Technische Metadaten, Geschäftsmetadaten und Prozessmetadaten. Technische Metadaten sind in erster Linie definitorisch , während Geschäftsmetadaten und Prozessmetadaten in erster Linie beschreibend sind . Die Kategorien überschneiden sich manchmal.

  • Technische Metadaten definieren aus technischer Sicht die Objekte und Prozesse in einem DW/BI-System. Zu den technischen Metadaten gehören die Systemmetadaten, die die Datenstrukturen wie Tabellen, Felder, Datentypen, Indizes und Partitionen in der relationalen Engine sowie Datenbanken, Dimensionen, Kennzahlen und Data-Mining-Modelle definieren. Technische Metadaten definieren das Datenmodell und die Darstellung für die Benutzer mit den Berichten, Zeitplänen, Verteilerlisten und Benutzersicherheitsrechten.
  • Geschäftsmetadaten sind Inhalte aus dem Data Warehouse, die in benutzerfreundlicheren Begriffen beschrieben werden. Die Geschäftsmetadaten sagen Ihnen, welche Daten Sie haben, woher sie kommen, was sie bedeuten und in welcher Beziehung sie zu anderen Daten im Data Warehouse stehen. Geschäftsmetadaten können auch als Dokumentation für das DW/BI-System dienen. Benutzer, die das Data Warehouse durchsuchen, sehen in erster Linie die Geschäftsmetadaten.
  • Prozessmetadaten werden verwendet, um die Ergebnisse verschiedener Operationen im Data Warehouse zu beschreiben. Innerhalb des ETL- Prozesses werden alle wichtigen Daten von Aufgaben bei der Ausführung protokolliert. Dazu gehören Startzeit, Endzeit, verwendete CPU-Sekunden, Festplattenlesevorgänge, Festplattenschreibvorgänge und verarbeitete Zeilen. Bei der Fehlerbehebung des ETL- oder Abfrageprozesses werden diese Art von Daten wertvoll. Prozessmetadaten sind die Faktenmessung beim Aufbau und der Nutzung eines DW/BI-Systems. Einige Organisationen leben davon, diese Art von Daten zu sammeln und an Unternehmen zu verkaufen – in diesem Fall werden die Prozessmetadaten zu den Geschäftsmetadaten für die Fakten- und Dimensionstabellen. Das Sammeln von Prozessmetadaten liegt im Interesse von Geschäftsleuten, die anhand der Daten die Benutzer ihrer Produkte, die von ihnen verwendeten Produkte und den von ihnen erhaltenen Servicegrad identifizieren können.

Im Internet

Das HTML- Format, das zum Definieren von Webseiten verwendet wird, ermöglicht die Aufnahme einer Vielzahl von Metadatentypen, von einfachen beschreibenden Texten, Daten und Schlüsselwörtern bis hin zu fortgeschrittenen Metadatenschemata wie Dublin Core , e-GMS und AGLS- Standards. Die Seiten können auch werden mit Geotags versehen mit Koordinaten . Metadaten können im Header der Seite oder in einer separaten Datei enthalten sein. Mikroformate ermöglichen das Hinzufügen von Metadaten zu On-Page-Daten auf eine Weise, die normale Webbenutzer nicht sehen, aber Computer, Webcrawler und Suchmaschinen können problemlos darauf zugreifen. Viele Suchmaschinen sind vorsichtig bei der Verwendung von Metadaten in ihren Ranking-Algorithmen, da Metadaten ausgenutzt werden und die Praxis der Suchmaschinenoptimierung, SEO , um das Ranking zu verbessern. Siehe Meta - Element Artikel für die weitere Diskussion. Diese vorsichtige Haltung kann gerechtfertigt sein, da die Menschen laut Doctorow bei der Erstellung ihrer eigenen Metadaten keine Sorgfalt walten lassen und Metadaten Teil eines Wettbewerbsumfelds sind, in dem die Metadaten verwendet werden, um die eigenen Zwecke der Metadatenersteller zu fördern. Studien zeigen, dass Suchmaschinen auf Webseiten mit Metadatenimplementierungen reagieren, und Google hat auf seiner Website eine Ankündigung veröffentlicht, die die Meta-Tags anzeigt, die seine Suchmaschine versteht. Das Enterprise-Search-Startup Swiftype erkennt Metadaten als Relevanzsignal, das Webmaster für ihre website-spezifische Suchmaschine implementieren können, und veröffentlicht sogar ihre eigene Erweiterung, die als Meta Tags 2 bekannt ist.

In der Rundfunkbranche

In Broadcast - Industrie, Metadaten zu Audio- und Video verknüpft Broadcast - Medien an:

  • Beschreiben Sie den Inhalt: Hinweise zur Qualität des Videoinhalts, Bewertung, Beschreibung (z. B. während einer Sportveranstaltung werden Schlüsselwörter wie Tor , Rote Karte mit einigen Clips verknüpft)
.

Geodaten

Metadaten, die geografische Objekte in elektronischer Speicherung oder in elektronischem Format beschreiben (wie Datensätze, Karten, Merkmale oder Dokumente mit einer Geodatenkomponente), haben eine Geschichte, die mindestens bis 1994 zurückreicht (siehe die Seite der MIT-Bibliothek zu FGDC-Metadaten ). Diese Klasse von Metadaten wird im Artikel über Geodatenmetadaten ausführlicher beschrieben.

Ökologisch und Umwelt

Ökologische und ökologische Metadaten sollen das „Wer, Was, Wann, Wo, Warum und Wie“ der Datenerhebung für eine bestimmte Studie dokumentieren. Dies bedeutet in der Regel, welche Organisation oder Institution die Daten erfasst hat, welche Art von Daten, welches Datum/welche Daten die Daten erfasst wurden, die Gründe für die Datenerhebung und die für die Datenerhebung verwendete Methodik. Metadaten sollten in einem Format generiert werden, das häufig von der relevantesten Wissenschaftsgemeinschaft verwendet wird, wie Darwin Core , Ecological Metadata Language oder Dublin Core . Es gibt Werkzeuge zur Bearbeitung von Metadaten, um die Generierung von Metadaten zu erleichtern (zB Metavist, Mercury , Morpho). Metadaten sollten die Herkunft der Daten beschreiben (wo sie entstanden sind, sowie alle Transformationen, die die Daten durchgemacht haben) und wie man die Datenprodukte anerkennt (zitiert).

Digitale Musik

Bei ihrer ersten Veröffentlichung im Jahr 1982 enthielten Compact Discs nur ein Inhaltsverzeichnis (TOC) mit der Anzahl der Tracks auf der Disc und ihrer Länge in Samples. Vierzehn Jahre später, 1996, wurde bei einer Überarbeitung des CD-Red-Book- Standards CD-Text hinzugefügt , um zusätzliche Metadaten zu tragen. Aber CD-Text wurde nicht weit verbreitet. Kurz darauf wurde es für PCs üblich, Metadaten aus externen Quellen (zB CDDB , Gracenote ) basierend auf dem Inhaltsverzeichnis abzurufen .

Digitale Audioformate wie digitale Audiodateien haben in den 2000er Jahren Musikformate wie Kassetten und CDs abgelöst . Digitale Audiodateien könnten mit mehr Informationen versehen werden, als nur im Dateinamen enthalten sein könnten. Diese beschreibenden Informationen werden allgemein als Audio-Tag oder Audio-Metadaten bezeichnet. Computerprogramme, die darauf spezialisiert sind, diese Informationen hinzuzufügen oder zu ändern, werden als Tag-Editoren bezeichnet . Metadaten können verwendet werden, um eine digitale Audiodatei zu benennen, zu beschreiben, zu katalogisieren und anzugeben, Eigentum oder Urheberrechte für eine digitale Audiodatei anzugeben. Als verschiedene digitale Audioformate entwickelt wurden, wurden Versuche unternommen, einen bestimmten Ort innerhalb der digitalen Dateien zu standardisieren, an dem diese Informationen gespeichert werden könnten.

Infolgedessen haben fast alle digitalen Audioformate, einschließlich MP3- , Broadcast-WAV- und AIFF- Dateien, ähnliche standardisierte Speicherorte, die mit Metadaten gefüllt werden können. Die Metadaten für komprimierte und unkomprimierte digitale Musik sind oft im ID3- Tag kodiert . Gängige Editoren wie TagLib unterstützen die Dateiformate MP3, Ogg Vorbis, FLAC, MPC, Speex, WavPack TrueAudio, WAV, AIFF, MP4 und ASF.

Cloud-Anwendungen

Mit der Verfügbarkeit von Cloud- Anwendungen, die auch solche zum Hinzufügen von Metadaten zu Inhalten umfassen, sind Metadaten zunehmend über das Internet verfügbar.

Verwaltung und Direktion

Lagerung

Metadaten können entweder intern in derselben Datei oder Struktur wie die Daten (dies wird auch als eingebettete Metadaten bezeichnet ) oder extern in einer separaten Datei oder einem separaten Feld von den beschriebenen Daten gespeichert werden. Ein Daten-Repository speichert die Metadaten in der Regel getrennt von den Daten, kann jedoch so konzipiert sein, dass es Ansätze für eingebettete Metadaten unterstützt. Jede Option hat Vor- und Nachteile:

  • Interne Speicherung bedeutet, dass Metadaten immer als Teil der von ihnen beschriebenen Daten übertragen werden; Somit sind Metadaten immer mit den Daten verfügbar und können lokal manipuliert werden. Diese Methode erzeugt Redundanz (und schließt eine Normalisierung aus) und ermöglicht nicht die Verwaltung aller Metadaten eines Systems an einem Ort. Es erhöht wohl die Konsistenz, da die Metadaten bei jeder Änderung der Daten leicht geändert werden.
  • Externer Speicher ermöglicht die Zusammenstellung von Metadaten für alle Inhalte, beispielsweise in einer Datenbank, für eine effizientere Suche und Verwaltung. Redundanz kann vermieden werden, indem die Organisation der Metadaten normalisiert wird. Bei diesem Ansatz können Metadaten bei der Übertragung von Informationen mit dem Inhalt verbunden werden, beispielsweise in Streaming-Medien ; oder aus den übermittelten Inhalten (zB als Weblink) referenziert werden können. Auf der anderen Seite erhöht die Trennung der Metadaten vom Dateninhalt, insbesondere in eigenständigen Dateien, die an anderer Stelle auf ihre Quellmetadaten verweisen, die Möglichkeiten für Fehlausrichtungen zwischen den beiden, da Änderungen an einem möglicherweise nicht im anderen widergespiegelt werden.

Metadaten können entweder in menschenlesbarer oder binärer Form gespeichert werden. Das Speichern von Metadaten in einem für Menschen lesbaren Format wie XML kann nützlich sein, da Benutzer sie ohne spezielle Tools verstehen und bearbeiten können. Textbasierte Formate werden jedoch selten hinsichtlich Speicherkapazität, Kommunikationszeit oder Verarbeitungsgeschwindigkeit optimiert. Ein binäres Metadatenformat ermöglicht Effizienz in all diesen Aspekten, erfordert jedoch spezielle Software, um die binären Informationen in für Menschen lesbare Inhalte umzuwandeln.

Datenbankmanagement

Jedes relationale Datenbanksystem hat seine eigenen Mechanismen zum Speichern von Metadaten. Beispiele für relationale Datenbankmetadaten sind:

  • Tabellen aller Tabellen in einer Datenbank, ihre Namen, Größen und Anzahl der Zeilen in jeder Tabelle.
  • Tabellen mit Spalten in jeder Datenbank, in welchen Tabellen sie verwendet werden und welcher Datentyp in jeder Spalte gespeichert ist.

In der Datenbankterminologie wird dieser Satz von Metadaten als Katalog bezeichnet . Der SQL- Standard spezifiziert ein einheitliches Mittel für den Zugriff auf den Katalog, das Informationsschema genannt wird , aber nicht alle Datenbanken implementieren es, selbst wenn sie andere Aspekte des SQL-Standards implementieren. Ein Beispiel für datenbankspezifische Metadaten-Zugriffsmethoden finden Sie unter Oracle-Metadaten . Der programmgesteuerte Zugriff auf Metadaten ist über APIs wie JDBC oder SchemaCrawler möglich.

Eine der ersten satirischen Untersuchungen des Konzepts von Metadaten, wie wir es heute verstehen, ist die Kurzgeschichte des amerikanischen Science-Fiction-Autors Hal Draper , MS Fnd in a Lbry (1961). Hier wird das Wissen der gesamten Menschheit zu einem Objekt von der Größe einer Schreibtischschublade verdichtet, doch die Größe der Metadaten (zB Kataloge von Katalogen von... die Menschliche Rasse. Die Geschichte gibt die modernen Konsequenzen vorweg, wenn Metadaten wichtiger werden als die echten Daten, mit denen sie sich beschäftigen, und die Risiken, die mit dieser Eventualität verbunden sind, als warnende Geschichte.

Siehe auch

Verweise

Weiterlesen

  • Gärtner, Richard. 2016. Metadaten: Wissen von der Antike bis zum Semantic Web formen . Springer. ISBN  9783319408910 .
  • Zeng, Marcia & Qin, Jian. 2016. Metadaten . Facette. ISBN  9781783300525 .