Sử dụng các phương pháp hay nhất về quản lý siêu dữ liệu giúp tối đa hóa giá trị của dữ liệu được tổ chức lưu trữ. Việc tìm kiếm dữ liệu phù hợp sau khi được lưu trữ có thể khó khăn nếu hệ thống lưu trữ không có tổ chức. Siêu dữ liệu được sử dụng để sắp xếp dữ liệu sao cho có thể tìm thấy dễ dàng. 

Siêu dữ liệu về cơ bản là một hệ thống ghi nhãn, tương tự như danh mục thẻ được nhiều khách hàng quen của thư viện sử dụng khi tìm kiếm những cuốn sách cụ thể trên kệ thư viện. Một số dạng siêu dữ liệu đã được sử dụng để định vị thông tin một ngàn năm.

Thực tiễn tốt nhất về quản lý siêu dữ liệu bao gồm việc thiết lập một hệ thống xử lý siêu dữ liệu của một tổ chức cụ thể theo cách hữu ích và có tổ chức.   

Siêu dữ liệu sử dụng các mô tả và từ khóa liên quan đến nội dung của tệp, cho phép công cụ tìm kiếm tìm thấy tệp đó dễ dàng. Siêu dữ liệu của tệp thường dựa trên thông tin mô tả hoặc liên quan đến tệp, sử dụng các đặc điểm như tên, ngày tháng, tác giả, loại và vị trí của tệp. Các tính năng này được sử dụng để lọc và sắp xếp các tập tin.

Bằng cách phát triển một hệ thống có tổ chức để quản lý siêu dữ liệu và sử dụng phần mềm thích hợp, doanh nghiệp có thể đảm bảo thông tin của mình có thể được định vị.

Thật không may, không có nhiều công cụ hoặc nền tảng cung cấp khả năng quản lý thực tế cấu trúc siêu dữ liệu. Phần mềm được mô tả là dành cho quản lý siêu dữ liệu thường là nền tảng sử dụng công cụ tìm kiếm siêu dữ liệu và cung cấp nhiều dịch vụ khác nhau - chẳng hạn như dòng dữ liệu, định nghĩa ngữ nghĩa và phân tích tác động - nhưng rất ít trong việc quản lý thực tế cấu trúc của siêu dữ liệu. 

Khi doanh nghiệp sử dụng một hệ thống rõ ràng, được tổ chức tốt để quản lý siêu dữ liệu của mình, dữ liệu cần thiết để đưa ra quyết định kinh doanh (kinh doanh thông minh) có thể được định vị một cách nhanh chóng và dễ dàng. Siêu dữ liệu có thể được tạo tự động bất cứ khi nào dữ liệu được tạo, thay đổi hoặc cập nhật nhưng nó cũng có thể được tạo hoặc thay đổi theo cách thủ công. Tuy nhiên, việc lựa chọn siêu dữ liệu được sử dụng phải phù hợp với nhu cầu của tổ chức. Chọn siêu dữ liệu phù hợp cho nhu cầu cụ thể của tổ chức là phương pháp hay nhất. 

Nếu không có chiến lược tổ chức và quản lý siêu dữ liệu cũng như cung cấp thông tin chính xác thì khả năng đưa ra quyết định sai lầm sẽ tăng lên. Chiến lược quản lý siêu dữ liệu của mỗi tổ chức sẽ là duy nhất. Hệ thống siêu dữ liệu/gắn nhãn được sử dụng tùy thuộc vào loại hình kinh doanh cũng như mục tiêu và mức độ ưu tiên của nó.

Các phương pháp hay nhất về quản lý siêu dữ liệu đề xuất doanh nghiệp nên sử dụng cấu trúc siêu dữ liệu được thiết kế để tối đa hóa giá trị dữ liệu của mình. 

Siêu dữ liệu như một hệ thống hỗ trợ

Một hệ thống quản lý siêu dữ liệu được thiết kế tốt cũng hỗ trợ Quản trị dữ liệu, danh mục dữ liệuvà an ninh. Siêu dữ liệu có thể được sử dụng để hỗ trợ nỗ lực của chương trình Quản trị dữ liệu nhằm đảm bảo dữ liệu chất lượng cao bằng cách cung cấp nguồn, ngày tháng, lịch sử và số lượng bản sao. 

Nó cũng có thể được sử dụng để hỗ trợ việc tạo, cập nhật và duy trì danh mục dữ liệu (kiểm kê có tổ chức các tài sản dữ liệu của tổ chức). Siêu dữ liệu cũng có thể được sử dụng trong bảo mật dữ liệu để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm và ngăn người dùng trái phép truy cập và sửa đổi dữ liệu.

Ngoài ra, siêu dữ liệu giúp cung cấp bối cảnh cho con người sử dụng nó trong quá trình nghiên cứu. Ví dụ: siêu dữ liệu có thể chứa tiêu đề, mô tả, ngày gửi, v.v.

Ví dụ về siêu dữ liệu

Siêu dữ liệu máy tính xách tay Mac OS của tôi (một loại cửa sổ bật lên được truy cập thông qua "lấy thông tin") cung cấp tiêu đề ở trên cùng (ví dụ: "Hình ảnh JPG" hoặc "tiểu thuyết robot"), theo sau là "loại" tài liệu (JPEG, tài liệu văn bản đa dạng thức, PDF, v.v.). Thông tin này được theo sau bởi các điều khoản tham chiếu khác, chẳng hạn như kích thước, Ở đâu (vị trí tệp), tạo ra (ngày) và sửa đổi (cuộc hẹn). 

Gần giữa cửa sổ bật lên siêu dữ liệu là các thuật ngữ tham chiếu thêm thông tin, tên và phần mở rộng, Bình luậnvà mở với (định dạng của tệp: RTF, PDF, JPEG). Phần dưới cùng của cửa sổ bật lên siêu dữ liệu chứa bản xem trước của tệp và chia sẻ và quyền (bảo mật, truy cập quản trị). 

Do đó, tôi có thể tìm thấy các tệp bằng cách tìm kiếm tiêu đề, ngày tạo, ngày sửa đổi cuối cùng hoặc theo vị trí. Các thông tin khác có thể hữu ích cho việc xác định và nghiên cứu.

Sản phẩm Sáng kiến ​​siêu dữ liệu cốt lõi Dublin đã phát triển một danh sách các thuật ngữ tham chiếu được tiêu chuẩn hóa cơ bản, hữu ích (thường được gọi là “các phần tử”) có thể được sử dụng để tạo định dạng siêu dữ liệu. Chúng được trình bày dưới đây. Tuy nhiên, khi phát triển định dạng siêu dữ liệu, không có lý do gì để hạn chế các điều khoản của chúng. Khi phát triển khung siêu dữ liệu của riêng bạn, hãy thoải mái phát triển các thuật ngữ tham chiếu được thiết kế riêng cho riêng bạn.

• Đóng góp
• Bảo hiểm
• Người sáng tạo
• Ngày
• Mô tả
• Định dạng
• Định danh
• Ngôn ngữ
• Nhà xuất bản
• Quan hệ
• Quyền
• nguồn
• Tiêu Đề 
• Yêu sách
• Kiểu

Thực tiễn tốt nhất để phát triển chương trình quản lý siêu dữ liệu

Về mặt lý thuyết, người quản lý Quản trị dữ liệu hoặc nhóm Quản trị dữ liệu sẽ chịu trách nhiệm phát triển và triển khai chương trình quản lý siêu dữ liệu. Nếu tổ chức đủ lớn và/hoặc đủ bận rộn, có thể cần phải tạo một vị trí người quản lý siêu dữ liệu.

Quản lý siêu dữ liệu rất hữu ích trong tối đa hóa giá trị của dữ liệu của một tổ chức. Việc triển khai chương trình quản lý siêu dữ liệu có thể mang lại nhiều lợi ích cho tổ chức. Nó thúc đẩy việc khám phá và hiểu biết về tài sản dữ liệu của tổ chức, từ đó hỗ trợ công việc năng suất và hiệu quả hơn. 

Các phương pháp hay nhất trong việc phát triển (hoặc tái cấu trúc) chương trình quản lý siêu dữ liệu được liệt kê bên dưới:

1. Xem xét các mục tiêu của tổ chức nhằm mục đích rõ ràng là bước đầu tiên tốt. Lợi nhuận được hỗ trợ một phần bởi sự thông minh và hiệu quả trong kinh doanh. Tính thông minh và hiệu quả của doanh nghiệp được hỗ trợ một phần bởi chương trình quản lý siêu dữ liệu được thiết kế tốt. 

2. Thiết lập các mục tiêu cụ thể của chương trình siêu dữ liệu. Bạn có loại hình kinh doanh nào? Nhu cầu thông tin của bệnh viện khác với nhu cầu của một doanh nghiệp sản xuất. Trong sản xuất, việc có thể truy cập dữ liệu về các lỗi trong dây chuyền lắp ráp, cùng với thời gian, ngày tháng và tên nhân viên của chúng, có thể hữu ích. Tổ chức của bạn thực hiện loại công việc nào? 

3. Tìm cách sửa đổi hoặc chỉnh sửa các “phần tử” siêu dữ liệu. Việc chọn các thuật ngữ/yếu tố tham chiếu siêu dữ liệu hữu ích và dễ hiểu có thể cải thiện hiệu quả tổng thể. Phần mềm siêu dữ liệu tự động thường được tích hợp vào hệ điều hành của máy tính (Mac, Linux, Windows) để lưu trữ tệp trên ổ cứng một cách có tổ chức. Điều này làm cho việc chỉnh sửa các thành phần siêu dữ liệu trở nên khó khăn nhưng có một số chiến thuật sẵn có.

CollectiveAccess (do Providence phát triển) là phần mềm nguồn mở có thể cung cấp hệ thống quản lý siêu dữ liệu thay thế và có thể chỉnh sửa, đồng thời nó hoạt động tốt với các hệ thống Linux, Microsoft và Mac OS X 10.9+ nhưng cũng yêu cầu sự hỗ trợ của nền tảng MySQL. 

Microsoft Word không cho phép loại bỏ hoặc thay đổi “thuộc tính tài liệu” tiêu chuẩn của nó, nhưng nó cho phép để bổ sung các thành phần/thuộc tính tài liệu mới, có thể được sử dụng để phục vụ cùng một mục đích.

4. Chọn các thuật ngữ/yếu tố tham khảo tốt nhất. Việc xác định thuật ngữ tham chiếu nào được sử dụng là quan trọng để phát triển chương trình siêu dữ liệu hiệu quả. Ví dụ: các doanh nghiệp bán lẻ sẽ được hưởng lợi từ việc phân tích siêu dữ liệu liên quan đến doanh số bán hàng và phản hồi của khách hàng, như một cách để xác định xu hướng và đưa ra quyết định về những sản phẩm đang được mua. Bằng cách sử dụng các thuật ngữ siêu dữ liệu có liên quan, chẳng hạn như loại “sản phẩm” (áo sơ mi, váy), “ngày bán”, “kích cỡ”, “màu sắc” và “tên thương hiệu”, siêu dữ liệu có thể được sử dụng để nghiên cứu và nâng cao hiệu quả bán hàng trực tuyến của doanh nghiệp.

Ngoài ra, việc sử dụng “từ khóa” trong siêu dữ liệu cho phép người mua hàng xác định được thứ họ đang tìm kiếm một cách hiệu quả hơn.

Mặt khác, bệnh viện sẽ chọn các thuật ngữ siêu dữ liệu tập trung vào bệnh nhân và cách điều trị của họ. Siêu dữ liệu này sẽ chứa “tên” của bệnh nhân, có thể là “bác sĩ” của họ, ngày “lần khám cuối cùng” của họ, bất kỳ “loại thuốc” nào họ đang dùng và “các vấn đề sức khỏe”.

5. Cập nhật cho nhân viên những thay đổi. Nhân viên cần được thông báo và có thể được đào tạo về bất kỳ thay đổi nào đối với cấu trúc siêu dữ liệu hoặc cách nhân viên sử dụng nó. Bất kỳ danh sách thực hành tốt nhất nào cũng không đầy đủ nếu nhân viên không biết gì về những thay đổi.

Các phương pháp thực hành tốt nhất để bảo trì quản lý siêu dữ liệu

Thật không may, quản lý siêu dữ liệu không phải là hoạt động một lần. Nó phải được duy trì, điều chỉnh và cải thiện khi tổ chức phát triển và phát triển. Siêu dữ liệu được sử dụng để hỗ trợ Quản trị dữ liệu và nhiều kỹ năng được sử dụng trong việc duy trì chương trình Quản trị dữ liệu tương tự như các kỹ năng cần thiết để duy trì và hỗ trợ quản lý siêu dữ liệu.

Ai đó (tốt nhất là người quản lý hoặc nhóm Quản trị dữ liệu) phải được giao trách nhiệm cập nhật cho nhân viên về bất kỳ thay đổi nào đối với hệ thống siêu dữ liệu, duy trì hệ thống cũng như chỉnh sửa và thay đổi hệ thống siêu dữ liệu, nếu cần. Người này (và có thể là hai hoặc ba bản sao lưu, đề phòng trường hợp có điều gì đó xảy ra với người đó) phải là (những) người duy nhất có quyền truy cập vào “hệ thống” của siêu dữ liệu để ngăn chặn các hành vi độc hại.

Việc tiến hành kiểm tra thường xuyên để xác định tính chính xác và chức năng của siêu dữ liệu có thể giúp đánh giá và xác định các khu vực cần cải thiện. Mối quan tâm bảo trì siêu dữ liệu rõ ràng nhất là:

• Tích lũy: Đảm bảo siêu dữ liệu chính xác được đính kèm vào tất cả các bản ghi mới
• Xóa: Loại bỏ các hồ sơ không cần thiết và siêu dữ liệu của chúng 
• Sửa đổi: Thay đổi siêu dữ liệu khi cần thiết để đảm bảo tính chính xác của nó
• Chia sẻ: Sao chép và chia sẻ dữ liệu đã chọn cần thiết cho các mục đích sử dụng khác
• di cư: Truyền dữ liệu từ hệ thống kiến ​​trúc này sang hệ thống kiến ​​trúc khác
• Phơi bày: Cung cấp dữ liệu cho nghiên cứu
• An ninh: Hạn chế quyền truy cập kiểm soát siêu dữ liệu đối với các cá nhân được chọn

Tương lai của quản lý siêu dữ liệu

Trong một Phỏng vấn DATAVERSITY® về tương lai của quản lý siêu dữ liệu, Emily Washington, Phó Giám đốc quản lý sản phẩm cấp cao của Chính xác, cho biết, 

“Thông tin siêu dữ liệu cần được làm mới khi các trường mới được thêm vào hệ thống hoặc các luồng đầu vào và đầu ra mới đến và đi từ chúng. Rất nhiều tính năng tự động hóa giúp quản lý siêu dữ liệu, luôn cập nhật siêu dữ liệu để có thể kiểm tra các thay đổi, bổ sung và xóa. Học máy và AI có thể theo dõi xu hướng và cách sử dụng siêu dữ liệu trong lịch sử. Nó có thể tìm ra, từ siêu dữ liệu, dữ liệu nào được chạm vào thường xuyên nhất, nơi chứa thông tin nhạy cảm và nơi tồn tại dữ liệu dư thừa.”

Hình ảnh được sử dụng theo giấy phép từ Shutterstock

• 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. 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.
• nguồn: https://www.dataversity.net/metadata-management-best-practices/