Bei zunehmender Datenmenge wird Datenmanagement immer wichtiger. Unter den verschiedenen Lösungen sticht besonders das Management von Metadaten heraus. Aber was sind eigentlich Metadaten und wozu dienen sie? Welche verschiedenen Arten gibt es und wie setzt man sie effektiv ein? DataScientest gibt Antworten auf all diese Fragen.
Was sind Metadaten?
Definition
Metadaten beschreiben die fundamentalen Charakteristika eines Datensatzes oder Einzeldaten, wie den Autor, das Erstellungsdatum und den Zweck. Sie bieten Kontext und Anweisungen für die Datenverarbeitung.
Das erleichtert die Identifizierung und Wiederverwendung von relevanten Daten und ist ein kritischer Aspekt des Data Governance.
Daten vs. Metadaten
Grundsätzlich sind Metadaten „Daten über Daten“.
Wie unterscheidet man die beiden?
Obwohl beide Informationen darstellen, bringen sie unterschiedliche Herausforderungen mit sich.
Primärdaten, auf die sich Metadaten beziehen, sind aus geschäftlicher, wissenschaftlicher, IT- und Marketingsicht wertvoll; einige davon können sogar vertraulich sein.
Metadaten hingegen sollen die Datenverarbeitung erleichtern und erfordern in der Regel keinen besonderen Schutz.
Als Analogie kann ein von der Deutschen Post versendeter Brief dienen: Der Inhalt des Briefumschlags wäre vergleichbar mit Primärdaten, die für Absender und Empfänger wichtig sind. Informationen auf dem Umschlag, wie die Adresse und das Versanddatum, entsprechen den Metadaten, die den Versand erleichtern, ohne Vertraulichkeitsrisiken zu schaffen.
Funktionen von Metadaten
Metadaten erfüllen über die Datenverarbeitung hinaus weitere Funktionen:
- Risikominimierung von Datenverlust durch Bereitstellung von Kontext, was die Beschreibung und Rekonstruktion des Erstellungsprozesses ermöglicht.
- Optimierung der Datensuche durch Meta-Tags, die helfen, spezifische Informationen wie Datum oder Datentypen (Bild, Video, Datei etc.) zu finden.
- Förderung der Verknüpfung zwischen Daten durch die Durchführung eines Data Mesh Erleichterung der Zusammenhänge zwischen Daten.
Tipp: In Zeiten von Big Data ist es entscheidend, Metadaten gleichzeitig mit dem Erstellen der Datensätze zu generieren, um späteren Mehraufwand zu vermeiden.
Heutzutage gibt es Plattformen, die das Erstellen von Metadaten automatisieren.
Metadatentypen
Metadaten kommen in vielfältigen Formen, die in 6 Hauptgruppen eingeteilt werden können:
- Beschreibende Metadaten: Erleichtern die Suche und das Verstehen von Primärdaten, zum Beispiel Format, Titel eines Bildes, Autor eines Dokuments und Sprache eines Videos.
- Provenienz-Metadaten: Dokumentieren den Ursprung und die Veränderung der Daten über die Zeit.
- Technische Metadaten: Geben die notwendigen Werkzeuge zur Nutzung und Pflege von Datenbanken an und fördern die Systemkompatibilität.
- Metadaten zu Rechten und Zugang: Informieren über Urheberrechte Lizenzen und Zugangsberechtigungen.
- Konservierungs-Metadaten: Protokollieren die Datenhistorie.
- Zitations-Metadaten: Sind notwendig, um Daten korrekt zu referenzieren.
Verwendung von Metadaten
Für eine korrekte Nutzung und Wiederverwendung müssen Metadaten vollständig und allgemein verständlich sein.
Verschiedene Metadaten-Standards wurden entwickelt, darunter:
- Dublin Core bzw. DCMI: Sehr verbreitet, zuerst für bibliografische Daten genutzt, nun auf verschiedene Bereiche ausgeweitet.
- Darwin Core: Speziell für bioinformatische Daten.
- Data Documentation Initiative (DDI): Ein internationaler Standard für Umfragen und sozialwissenschaftliche Forschung.
Andere Standards sind auf spezifische Datensätze und Disziplinen zugeschnitten. Mehr Informationen findest du auf der Webseite des Digital Curation Centre (DCC).
Jeder Standard besteht aus einem Schema mit Pflicht- und/ oder Optionalangaben und einer Syntaxbeschreibung.
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