mi a metaadat – egyszerű magyarázat arra, amit mindenkinek tudnia kell

ha a Google-on “metaadatokat” keresett, és megtalálta ezt a cikket, metaadatokat használt. Amikor anyádnak ajándékot vettél az Amazon-tól, metaadatokat használtál. Újra kapcsolatba lépett egy kollégájával a LinkedIn-en keresztül? A metaadatok működtek. A délutáni Spotify fix? Igen, kitaláltad, metaadatokat használtál.

mi az a metaadat?

egyszerűen: a metaadatok olyan adatok, amelyek más adatokat írnak le. Ban ben információs technológia, az előtag meta jelentése ” mögöttes meghatározás vagy leírás.”Tehát a metaadatok leírják, hogy milyen adathoz kapcsolódik, legyen az Videó, fénykép, weboldal, tartalom vagy táblázat.

mivel a metaadatok olyan alapvető információkat foglalnak össze az adatokról, mint az eszköz típusa, a szerző, a létrehozás dátuma, a használat, a fájlméret és így tovább, a metaadatok kulcsfontosságúak az információs rendszerek hatékonyságának az adatok osztályozásában és kategorizálásában. A metaadat-információk segítenek az informatikai rendszereknek feltárni, hogy mit keresnek a felhasználók.

fontos megjegyezni, hogy a szervezeteket elárasztják strukturált és strukturálatlan adatok, és mindkettőnek metaadatokra van szüksége. A strukturált adatok könnyen rendszerezhetők és felfedezhetők a keresőmotor algoritmusain keresztül (szigorú adatbázisformátum), míg a strukturálatlan adatok teljesen ellentétesek. Az e-mail a strukturálatlan adatok példája. A legtöbb e-mailt nem könnyű kategorizálni, mert ritkán fednek le egyetlen témát.

a legtöbb üzleti interakció strukturálatlan adatformátumban zajlik, így az adatok rendezése és meghatározása időigényes és költséges feladat, de a metaadatok segíthetnek.

miért számít a metaadatok egy nagy Adatvilágban?

a metaadatok játékváltók a Big Data világában, mert versenyelőnyt biztosíthatnak. Most, gyakran magától értetődőnek tekintik, vagy nem rangsorolják az információs tisztviselők.

minél jobban kihasználja a Big Data erejét az üzleti döntések meghozatalához, annál sikeresebb lesz cége. Minél robusztusabb a metaadata, annál gyorsabban tud a csapata hasznos információkat kinyerni és gyors üzleti döntéseket hozni. A jobb és gyorsabb döntéshozatal mellett a metaadatok támogatják az adatok következetességét a vállalatok között, és lehetővé teszik az adathalmazok közötti asszociációt a kiváló minőségű eredmények érdekében.

bár a metaadatok az IDC által közzétett jelentés szerint a vállalati adatkezelés egyik leggyorsabban növekvő szegmense, jelentős nagy adathiány van—a metaadatok nem tartanak lépést a nagy Adatprojektek gyors ütemével. Metaadatok nélkül a vállalatok veszítenek a Big Data elemzéséből és értelmezéséből, valamint az azt követő betekintésből, amelyet az üzleti tevékenységük meghajtásához kínál.

mivel minden új Big Data kezdeményezés elindul, elengedhetetlen, hogy átfogó metaadat-kezelési stratégiával kísérje, mielőtt az Indítás után az ellenőrzés alól kikerülne. Ha időt fektetünk annak biztosítására, hogy minden digitális eszköz következetes módszertant Kövessen, a jövőben osztalékot fizet a hatékonyság és a használhatóság szempontjából.

a metaadatok fontosabbak, mint a Big Data?

a metaadatok a digitális vagyonkezelés hajtóereje.

a metaadatok lehetővé teszik az elemzők számára, hogy feloldják a nagy adatok jelentését. Végső soron növeli a szervezet adatforrásainak értékét, mivel lehetővé teszi az adatok azonosítását, felfedezését és társítását a vállalaton belül. Metaadatok nélkül sok nagy adat használhatatlan vagy kezelhetetlen.

a metaadatok egyszerűsítik a Big Data gyűjtését, integrálását és elemzését, kezelik az adatok teljes életciklusát, valamint fenntartják az ellenőrzési nyomvonalat a szabályozási követelményeknek való megfelelés érdekében.

hová menjen innen Ha többet szeretne tudni az adatelemzésről és az elemzésről, nézze meg a cikkeimet:

  • hogyan használják a Big Data-t a gyakorlatban? 10 használati esetek mindenkinek el kell olvasnia
  • Big Data: túl sok kérdés, nincs elég válasz
  • a 6 legfontosabb adattudományi készség, amelyre minden vállalkozásnak ma szüksége van

vagy keresse meg a Big Data and Analytics and Artificial Intelligence & Gépi tanulás ezen az oldalon további cikkeket és számos gyakorlati példát talál.

Vélemény, hozzászólás?

Az e-mail-címet nem tesszük közzé.