Quản lý siêu dữ liệu có thể mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp vì một số lý do. Nó được sử dụng để thiết lập và thực thi các quy tắc xác định và khám phá tài sản dữ liệu của một tổ chức. Trong số những thứ khác, điều này cho phép các nhà nghiên cứu định vị dữ liệu nhanh chóng và hiệu quả, đồng thời giúp thúc đẩy việc sử dụng dữ liệu chính xác. Quản lý siêu dữ liệu là tổ chức siêu dữ liệu cho mục đích nghiên cứu, nhấn mạnh vào dòng và liên kết của dữ liệu. 

Siêu dữ liệu về cơ bản là một hệ thống ghi nhãn, một mô tả viết tắt về nội dung và lịch sử của tài sản dữ liệu, được thiết kế để cung cấp thông tin ngữ cảnh và thông tin hữu ích về một tệp hoặc tài sản dữ liệu cụ thể mà một tổ chức đang sử dụng.

Nói chung, siêu dữ liệu tồn tại đằng sau hậu trường, với việc các nhà nghiên cứu dựa vào các công cụ tìm kiếm để tìm tệp hoặc nội dung dữ liệu mà họ muốn. Siêu dữ liệu đóng vai trò thiết yếu trong việc định vị thành công dữ liệu và trích xuất giá trị từ dữ liệu đó. Quản lý siêu dữ liệu có thể được sử dụng để giúp các doanh nghiệp quản lý chiến lược sản phẩm và khách hàng của họ. Nó cũng hỗ trợ các doanh nghiệp khi họ cố gắng liên tục đáp ứng nhu cầu thay đổi của khách hàng. 

Quản lý siêu dữ liệu là giám sát và kiểm soát hệ thống ghi nhãn này. quá trình bao gồm xây dựng các chính sách và thủ tục điều đó sẽ đảm bảo dữ liệu có thể được định vị, tích hợp, truy cập, liên kết, chia sẻ và/hoặc phân tích. Siêu dữ liệu cung cấp thông tin cơ bản về nội dung dữ liệu: loại tệp, kích thước tệp, thời gian tạo, tác giả, v.v. Quản lý siêu dữ liệu xác định thông tin nào được hiển thị trong nhãn. Quá trình này cung cấp bối cảnh cho siêu dữ liệu và cho phép một tổ chức tối đa hóa việc sử dụng dữ liệu của mình để phát triển những hiểu biết hữu ích về khách hàng và hiệu quả của doanh nghiệp. 

Siêu dữ liệu được tạo bất cứ khi nào dữ liệu: 

• Người dùng truy cập 
• Profiled
• Lấy từ một nguồn 
• làm sạch 
• Phân tích
• Đã chuyển qua một tổ chức
• Tích hợp với dữ liệu từ nguồn khác

Siêu dữ liệu có thể được tạo thủ công hoặc tự động. Tạo siêu dữ liệu theo cách thủ công hỗ trợ siêu dữ liệu chi tiết hơn, sáng tạo hơn, trong khi siêu dữ liệu được tạo thông qua tự động hóa thường chỉ chứa thông tin cơ bản nhất. Một số người quản lý siêu dữ liệu sử dụng tự động hóa để gắn nhãn cho phần lớn nội dung dữ liệu của họ nhưng sẽ gắn nhãn thủ công cho nội dung dữ liệu quan trọng hoặc quan trọng. 

Chiến lược quản lý siêu dữ liệu mạnh mẽ hỗ trợ dữ liệu chất lượng cao cũng như các lợi ích khác, chẳng hạn như tuân thủ các quy định về quyền riêng tư. Quản lý siêu dữ liệu là một tính năng quan trọng trong Quản trị dữ liệu và một thiết kế tốt hệ thống quản lý siêu dữ liệu thúc đẩy cả việc ra quyết định tốt hơn và cải thiện việc tuân thủ quy định. Quản lý siêu dữ liệu kém có thể dẫn đến mất cơ hội và chi phí cao hơn.

Tìm siêu dữ liệu

Để tìm siêu dữ liệu của tệp (hoặc ảnh), hãy nhấp vào tệp hoặc ảnh. Sau đó di chuyển đến menu Tệp và nhấp vào Thông tin tệp (đối với Microsoft) hoặc Nhận thông tin (đối với máy Mac). Khi thông tin bật lên, siêu dữ liệu có thể được sao chép hoặc chỉnh sửa. Có thể tìm thấy một số ví dụ trực quan cơ bản để làm việc thủ công với siêu dữ liệu tại đây.

Áp dụng các tiêu chuẩn và lược đồ siêu dữ liệu

Để có chức năng, siêu dữ liệu phải được chuẩn hóa. tiêu chuẩn siêu dữ liệu bao gồm một ngôn ngữ chung, định dạng ngày tháng, chính tả, v.v. Chúng hỗ trợ giao tiếp tốt giữa các hệ thống máy tính. Không có tiêu chuẩn siêu dữ liệu tại chỗ, việc so sánh các tập dữ liệu có thể rất khó khăn. Bạn nên chọn các tiêu chuẩn siêu dữ liệu dựa trên nhu cầu cụ thể của ngành và mục tiêu của tổ chức bạn.

Các tiêu chuẩn siêu dữ liệu cung cấp tính đồng nhất trong siêu dữ liệu. 

Một thành phần quan trọng của siêu dữ liệu là lược đồ của nó. Lược đồ siêu dữ liệu là phác thảo cấu trúc tổng thể của siêu dữ liệu. Đó là một kế hoạch hợp lý mà cho thấy các mối quan hệ giữa các phần tử siêu dữ liệu. Chúng chứa bố cục tổng thể của thông tin siêu dữ liệu và thường giải quyết các tiêu chuẩn được áp dụng cho siêu dữ liệu. Một số siêu dữ liệu đề án giải quyết các nhu cầu cụ thể của ngành. 

Nếu không có các tiêu chuẩn siêu dữ liệu được xác định rõ ràng, chức năng của hệ thống máy tính sẽ giảm đáng kể vì dữ liệu mới đến có thể không sử dụng được. 

Lợi ích của việc quản lý siêu dữ liệu tốt

Quản lý siêu dữ liệu tốt yêu cầu tự động hóa, hoặc công việc thủ công rất nhanh, rất chính xác. Mặc dù việc mô tả nội dung dữ liệu theo cách thủ công có thể hữu ích cho các mục đích nhận dạng duy nhất, nhưng việc cố gắng mô tả thủ công phần lớn dữ liệu của bạn ở định dạng siêu dữ liệu khá tốn thời gian và gây ra lỗi do con người. 

Một hệ thống quản lý siêu dữ liệu tự động sẽ cung cấp các lợi ích sau:

• Cải thiện chuyển đổi kỹ thuật số: Trong lịch sử, khi một tổ chức chuyển từ định dạng giấy sang định dạng kỹ thuật số, nó đã (và vẫn còn) được gọi là chuyển đổi kỹ thuật số. Tuy nhiên, nói chung, hiện đại chuyển đổi kỹ thuật số được thực hiện trên quy mô nhỏ hơn nhiều. Ví dụ: giấy tờ do nhân viên bán hàng điền khi điện thoại thông minh của họ nằm ngoài phạm vi phủ sóng sẽ cần được chuyển đổi kỹ thuật số sau này. Một chương trình quản lý siêu dữ liệu tốt sẽ “gắn nhãn” cho một tệp mới hoặc thay đổi siêu dữ liệu cũ mà ít nỗ lực và lỗi của con người nhất.

• Các chương trình quản trị dữ liệu được cải thiện: hiện đại Quản trị dữ liệu dựa vào siêu dữ liệu vì siêu dữ liệu có thể hữu ích trong việc giải quyết nhiều vấn đề cốt lõi mà Quản trị dữ liệu được thiết kế để kiểm soát. Những vấn đề này bao gồm thiếu tiêu chuẩn hóa dữ liệu, quyền sở hữu dữ liệu không rõ ràng, mối lo ngại về bảo mật dữ liệu, mối quan tâm về tuân thủ, v.v. Siêu dữ liệu dưới dạng hệ thống ghi nhãn và liên lạc giúp giải quyết những mối lo ngại này và cung cấp một cách để theo dõi dòng dữ liệu. Ngoài ra, siêu dữ liệu là cần thiết để phát triển bảng thuật ngữ kinh doanh.

• Cải thiện năng suất: Cách rõ ràng nhất để siêu dữ liệu cải thiện năng suất và hiệu quả là giúp người dùng dễ dàng tìm đúng tài liệu. Thông qua nhãn của nó, dữ liệu có thể được tìm thấy ngay cả khi nó được lưu ở một vị trí không hợp lý hoặc không mong muốn. Tìm kiếm dữ liệu/thông tin nhanh chóng và hiệu quả có tác dụng thúc đẩy năng suất. Sử dụng siêu dữ liệu để phân loại và sắp xếp tài liệu giúp việc nghiên cứu trở nên dễ dàng hơn nhiều và giảm thời gian cần thiết để tìm tài liệu mong muốn.

• Cải thiện tuân thủ quy định: Các quy định, chẳng hạn như CCPA (Đạo luật về quyền riêng tư của người tiêu dùng California), GDPR (Quy định chung về bảo vệ dữ liệu) và BCBS (Ủy ban giám sát ngân hàng của Basel) đang tác động các ngành công nghiệp tài chính, bán lẻ, y tế và dược phẩm. Với các hệ thống siêu dữ liệu tự động, dữ liệu nhạy cảm và riêng tư được gắn thẻ tự động và dòng dữ liệu được tự động ghi lại cho mục đích theo dõi.

• Cải thiện chất lượng dữ liệu và khả năng tìm kiếm: Các giải pháp quản lý siêu dữ liệu tự động có thể được sử dụng để chuẩn hóa, phân loại và chứng thực dữ liệu đến trong thời gian thực và giảm khả năng xảy ra lỗi của con người. Quản lý siêu dữ liệu hiệu quả đảm bảo việc lưu trữ và sử dụng dữ liệu chất lượng cao.

• Cải thiện tốc độ và hiệu quả: Nếu không có các công cụ và thực tiễn quản lý siêu dữ liệu phù hợp, hơn 80% thời gian của một nhà nghiên cứu dành cho việc tìm kiếm dữ liệu, và sau đó chuẩn bị nó. Một hệ thống quản lý siêu dữ liệu có thể hoàn thành các tác vụ này trong vài giây thay vì hàng giờ. Các dự án yêu cầu nghiên cứu được hoàn thành nhanh hơn nhiều.

• Cải thiện tính nhất quán của dữ liệu: Là một khía cạnh của việc cải thiện Chất lượng dữ liệu, siêu dữ liệu có thể được sử dụng để chuẩn hóa dữ liệu, loại bỏ khả năng xảy ra lỗi do các điều khoản xung đột. Định dạng dữ liệu, ngôn ngữ và các vấn đề về tính nhất quán khác được chuyển đổi thành dữ liệu tương thích. cải tiến dữ liệu nhất quán giúp truy xuất dữ liệu dễ dàng hơn, giảm thời gian áp dụng dữ liệu vào dự án.

• Giảm chi phí lưu trữ: Các giải pháp quản lý siêu dữ liệu tự động thúc đẩy chi phí lưu trữ thấp hơn bằng cách giảm chi phí lưu trữ dư thừa và không cần thiết.

• Cải thiện chiến lược tiếp thị: Các nhà tiếp thị có thể sử dụng siêu dữ liệu để giám sát việc sử dụng nội dung. Một trang web bán hàng hóa có thể theo dõi sở thích của khách hàng khi họ duyệt qua các giao dịch mua tiềm năng. Các nhà tiếp thị có thể thu thập siêu dữ liệu để cung cấp ngữ cảnh cho những lượt xem này và thúc đẩy các chiến lược tiếp thị trên trang để tăng doanh số bán hàng. Ví dụ: một trang web bao gồm phần có tiêu đề “những người đã mua mặt hàng này cũng đã mua những mặt hàng này” có thể tăng doanh số bán hàng. Quản lý siêu dữ liệu cũng có thể được sử dụng để cải thiện các chiến lược giữ chân khách hàng. 

Quản lý siêu dữ liệu hiệu quả

Quản lý siêu dữ liệu hiệu quả là cần thiết để đảm bảo tuân thủ các quy định bảo vệ dữ liệu như Quy định chung về bảo vệ dữ liệu và Đạo luật về quyền riêng tư của người tiêu dùng California. Các quy định này yêu cầu các doanh nghiệp lưu giữ hồ sơ chi tiết về quá trình xử lý dữ liệu của họ, bao gồm hồ sơ về dữ liệu họ đã thu thập, mục đích của dữ liệu và dữ liệu được chia sẻ với ai. Siêu dữ liệu có thể được sử dụng để cung cấp tài liệu cần thiết nhằm thể hiện sự tuân thủ và giúp doanh nghiệp tránh bị phạt nặng cũng như tổn hại đến danh tiếng của họ.

Phát triển một chiến lược quản lý siêu dữ liệu mạnh mẽ liên quan đến việc sử dụng kết hợp phần mềm và con người. Nó cũng yêu cầu đầu tư vào các công cụ có thể thu thập, lưu trữ và sắp xếp siêu dữ liệu một cách hiệu quả. Những công cụ này có thể cung cấp một cái nhìn toàn diện về dữ liệu của tổ chức và có thể bao gồm danh mục dữ liệu, công cụ dòng dữ liệu và kho lưu trữ siêu dữ liệu. Với những công cụ này, siêu dữ liệu có thể được sử dụng để hỗ trợ một ngôn ngữ chung, thúc đẩy một hình thức hài hòa.

Donna Burbank, giám đốc điều hành của Global Data Strategy và là tác giả của Mô hình hóa dữ liệu trở nên đơn giản và Mô hình hóa dữ liệu cho doanh nghiệp, giải quyết các lợi ích của việc quản lý siêu dữ liệu trong một cuộc phỏng vấn: ”Điều hiển nhiên đối với người này lại không bao giờ hiển nhiên đối với người khác, vì vậy hãy loại bỏ nó khỏi đầu mọi người và đưa nó vào bảng chú giải thuật ngữ, kho lưu trữ siêu dữ liệu hoặc danh mục dữ liệu.”

Hình ảnh được sử dụng theo giấy phép từ Shutterstock.com

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Ô tô / Xe điện, Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• ChartPrime. Nâng cao trò chơi giao dịch của bạn với ChartPrime. Truy cập Tại đây.
• BlockOffsets. Hiện đại hóa quyền sở hữu bù đắp môi trường. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.dataversity.net/nine-key-benefits-of-metadata-management/