元数据与元数据管理

什么是元数据

元数据是描述数据点或数据集的信息，例如作者、创建日期或文件大小。元数据可以改进数据系统的功能，使其更易于搜索、组织和使用数据。

元数据的简单定义是“关于数据的数据”。也就是说，它提供的数据详细信息与数据内容本身是分开的。例如，最近的客户订单表就是一个数据集，而关于该数据集的信息，例如谁拥有该数据集或它是什么类型的文件，就是元数据。

不同类型的元数据具有不同的功能。例如，文档的描述性元数据可能包括作者、创建日期、文件大小和关键字。关系数据库的技术元数据可能描述表格的结构、数据类型和表之间的关系。

鉴于当今企业处理的数据量巨大，元数据是不可或缺的。它提高了数据的可访问性，使人们更容易浏览大型数据集，并将原始信息转化为可操作的洞察分析。例如，零售企业可以利用元数据，按照产品类别和地区快速查找特定月份的销售数据，而无需搜索所有数据。

元数据对于数据治理和数据管理也至关重要。事实上，Gartner 发现，不采用元数据驱动方法进行 IT 现代化的企业在数据管理上的的支出可能会增加 40%。

 数据库、Digital Library 和内容管理平台等系统依靠元数据来分类、检索和管理数据。当数据得到更好的组织时，组织就能最大限度地发挥其对关键业务计划的价值，包括商业智能 (BI)、 AI 和 机器学习 (ML) 项目。

元数据还有助于确保数据质量和数据完整性。它支持 数据沿袭工作并支持遵守法规，例如《通用数据保护条例》(GDPR) 和 California Consumer Privacy Act (CCPA)。

可视化元数据

元数据有时会让人觉得有点超现实。为了使其更加具体，以一本书为例。此处的元数据包括作者、标题、出版日期和目录。这些东西并不提供实际数据（书的文本），但它们确实提供了对书进行分类和了解其来源的重要细节。

正如图书馆员或研究人员可以通过作者姓名来解析成千上万本书目一样，数据科学家或其他用户也可以通过元数据来搜索大型数据集。

如果没有这些信息，用户就会遇到大量数据（相当于数十万页未分类的文本）却无法对其进行分类或组织。换句话说，书籍等数据将失去所有背景和功能。

为什么元数据很重要

从搜索引擎到 AI 模型，元数据对于人们日常依赖的系统和技术至关重要。具体来说，元数据支持：

• 数据可访问性
• 数据集成
• 人工智能 (AI) 和机器学习 (ML)
• 数据架构

数据可访问性

如今，组织拥有大量数据，但如果人们无法使用这些数据，这些数据就没有什么意义。事实上， IBM Data Differentiator 报告称 ，多达 68% 的企业数据从未被分析过。通常，这是因为人们不知道它的存在，或者孤岛阻止他们访问它。

元数据使用户能够轻松浏览复杂的数据环境。元数据有助于对数据集进行组织、标记、过滤和分类，以便用户和系统可以快速检索所需信息。如果没有适当的元数据管理，要在多个系统中查找正确的数据无异于大海捞针。

数据集成

组织从应用程序、网站、数字和实体存储、客户门户等多个来源收集数据。整合所有这些信息被称为数据集成，这可能是一项重大挑战。 

元数据有助于规范数据格式，映射数据集之间的关系，让数据在系统之间无缝流动。数据整合对于数据分析和商业智能 (BI)  工作尤其重要，在这些工作中，准确的洞察分析取决于来自不同平台的数据能否协同工作。

例如，一家零售公司可能会使用元数据来连接来自在线和零售店交易的客户购买数据。这样，公司就能对数据集进行综合分析，从而做出更准确、更明智的购物预测。它甚至可以帮助优化库存管理和支持新的营销战略。

人工智能 (AI) 和机器学习 (ML)

人工智能和机器学习项目依赖于干净、组织良好的数据，以实现准确的训练和结果。元数据通过对数据进行标注和分类来支持这一过程，这有助于模型学习并为洞察分析提供必要的背景信息。

此外，这些技术的数据准备工作往往是一个漫长的过程。Gartner 报告称，客户花费在准备数据上的时间约占 90%，而在复杂行业中，这一比例更高达 94%。¹ 高效的元数据管理有助于简化数据准备过程，使组织能够专注于分析而不是数据清理。

数据架构

从客户交易和产品库存到内部流程和专有研究，企业拥有大量的数据。这些数据必须以一致的 数据架构 来组织，以便用户和应用程序在需要时能够访问。  

元数据是数据架构的基础。它充当着蓝图的作用，指导如何跨系统组织、存储和访问数据。它提供的信息有助于数据管道高效运行，规范数据在系统中的流动方式并提高可扩展性。

元数据还可以通过映射数据集之间的关系最大限度地减少冗余，这样组织就不需要将相同的数据存储在多个地方。

相关链接

企业AI知识库搭建与运营培训课程
呼叫中心AI知识库培训课程
个人知识体系构建能力课程

知识库知识管理系统

企业AI知识管理知识库软件系统清单
个人知识管理软件AI知识库系统清单

元数据的类型

元数据有几种类型，它们都描述了数据的不同方面。例如，不同类型的元数据可以描述计算机文件的内容、结构或权限。

一些最常见的元数据类型包括：

• 描述性元数据
• 结构元数据
• 管理元数据
• 技术元数据
• 保存元数据

描述性元数据

描述性元数据提供有关数据的基本信息，例如文件标题、作者、关键词和摘要。

描述性元数据通常用于社交媒体平台、搜索引擎和数据目录，因为它有助于使数据可搜索。例如，在 LinkedIn 上，描述性元数据（如用户的职称、学历和技能）有助于对个人资料进行分类和识别。

从技术上讲，语义元数据更像是一个框架，而不是一种元数据，但它可以补充描述性元数据。语义元数据定义数据点之间的关系，并添加上下文含义。

例如，如果一个数据集包含术语“automobile”，则语义元数据可明确“automobile”与“vehicle”或“SUV”等其他术语的关系。

结构元数据

结构元数据定义了数据元素的组织方式和相互关系。例如，在网站上，结构元数据确定主页如何链接到其他子页面，并将其分类为不同部分。 

结构元数据还可以帮助系统组织复杂的数据，类似于目录如何帮助引导读者阅读一本书。

分类法（用于对数据进行分类的有序系统）通常用于指导结构元数据。例如，零售商可以使用分类法对不同产品进行分类，将“手机”归入“电子产品”，将“T 恤”归入“服装”。

管理元数据

管理元数据提供有关数据所有权、访问权限和保留策略的信息。例如，它可能会详细说明谁创建了数据、谁可以修改数据以及数据存储多长时间。

管理元数据还可以通过记录数据访问和管理保留时间表，帮助确保遵守法律和组织规则。此外，它还在管理保存元数据方面发挥着至关重要的作用，有助于确保数据随着时间的推移仍可访问和使用。

技术元数据

技术元数据描述数据文件的技术细节，例如文件类型、编码信息和存储位置。例如，图像的技术元数据可能包括分辨率、文件大小、文件格式和颜色配置文件。

技术元数据还可帮助确保在各种系统和平台（如内容管理系统或云存储解决方案）中正确存储、处理和显示数据。

例如，技术元数据包括不同系统和环境准确解释和呈现数据所需的关键信息，例如显示图像的适当分辨率。

保存元数据

保存元数据有助于确保数据的长期可用性和可访问性。这包括有关数据集的最后备份的详细信息和数据保留策略，例如随着技术的发展将数据移植为新的格式，以防止数据过时。

例如，医疗保健机构可能会使用保存元数据将患者病历从旧版系统转换为现代电子健康记录 (EHR) 格式，以便持续访问并确保合规性。

保存元数据对于 医疗保健和法律服务等行业至关重要，因为这些行业的组织必须长期保存数据，以遵守某些规则和规定。

元数据在数据管理中的作用

由于元数据对于组织、搜索和访问数据至关重要，因此它对于数据管理过程中的每一步都至关重要，从数据创建和存储到检索和存档。

以下是元数据如何融入数据管理生命周期的每个步骤的细分。

创建数据

在创建数据的同时，几乎总是要手动或自动创建元数据。

例如，当有人拍摄数码照片时，大多数数码相机会自动记录相机模型、日期和时间等元数据。

同样，当用户将数据集上传到数据存储库时，他们也可以手动添加描述性元数据，以提高可搜索性。

数据存储和组织

元数据为组织提供了一种对大量数据进行分类、描述和组织的结构。这使组织能够以更合乎逻辑、更连贯的方式存储数据。

例如，在关系数据库中，元数据指定表格的连接方式，从而使分析变得更加容易。

元数据可以为非结构化数据添加标签、描述或标记，以帮助系统更有效地对文件和记录进行排序。元数据还通过跟踪修改和文件来源来支持版本控制。

数据访问和检索

元数据使存储的数据更易于搜索和检索。用户无需手动筛选大量信息，只需使用关键字、文件描述或创建日期等元数据，就能快速找到特定数据。

例如，内容管理系统中的元数据标签可以帮助用户按照发布日期、作者或主题对内容进行分类。搜索引擎依靠 HTML 标头中嵌入的元数据（例如标题标签和描述）来对相关网页进行排名和发布。

数据归档和保存

当数据达到其主动使用结束时，元数据可帮助确保正确存档和长期保存。

保存元数据记录了文件格式、访问权限、最后修改日期和备份历史等重要细节。

通过跟踪这些详细信息，组织可以帮助确保归档数据在数年甚至数十年内仍然可使用，同时仍然符合监管标准。

元数据标准和架构

元数据标准和架构可帮助确保跨数据集的一致性，使系统和用户更容易理解和共享数据。

元数据标准规定了元数据的结构和在不同系统中的应用方式。Dublin Core 和 ISO 19115 是两个广为认可的元数据标准。

• Dublin Core 是用于描述数字资源的简单且广泛使用的标准。它包括基本元数据元素，如“标题”、“作者”和“格式”。这一标准通常用于数字图书馆和档案馆，以帮助组织实物和数字收藏。
• ISO 19115 侧重于描述地理空间数据。它有助于确保地理数据集文档记录的一致性，包括有关数据质量、地理范围和方法的详细信息。该标准对于涉及测绘、土地测量和环境监测的关键行业至关重要。

元数据模式是实施元数据标准的蓝图。它有助于确保元数据元素的组织、格式和使用保持一致。例如，基于 Dublin Core 的模式将规定“标题”和“主题”等元素应如何格式化，以实现跨平台的 一致性。

元数据使用示例

元数据被广泛应用于各行各业，以加强数据的组织、可访问性和治理。元数据的实际应用包括：

• 数据库管理：元数据通过为用户提供筛选、标记、排序和连接数据点与数据集的方法，帮助管理和组织数据库。数据库之间的共享元数据层还可以支持更高级的任务，如跨不同系统查询数据集。
• 数据治理与合规性：管理元数据可跟踪谁可以访问、修改或删除数据，这对受监管行业至关重要。这些元数据可为敏感数据创建审计跟踪，有助于组织遵守 GDPR 和《健康保险便携性和责任法案》(HIPAA) 等法规。
• 搜索引擎优化 (SEO)：搜索引擎根据嵌入 HTML 标头中的元数据（例如标题标签和元描述）对网页进行排名。准确的元数据有助于确保网络内容被正确索引并出现在相关搜索结果中，从而提高可见性。
• 网络安全：在数字取证和事件响应中 ，元数据有助于追踪文件的来源、修改和访问。调查人员可以利用元数据重建网络攻击的时间线 ，并分析作为数字证据的数据资产。
• 社交媒体：Facebook 和 X 等平台使用元数据来组织帖子和推荐内容。主题标签和地理位置等元数据可以帮助用户查找和共享相关信息。
• 消费者洞察分析：零售商使用元数据来跟踪客户互动、生成个性化产品推荐和定位广告。例如，如果数字零售商发现用户经常访问美容产品页面，就会向其推荐更多或类似的美容产品。
• 权限管理：管理元数据 包含有关使用权和许可协议的信息，组织可以使用这些信息来跟踪版权法的遵守情况，并更广泛地管理知识产权。例如，图像的管理元数据可能包括他人或组织是否可以商业使用该图像的信息。

元数据管理

元数据管理是指组织、优化和使用元数据，以提高组织数据的可访问性和质量。元数据管理的共同重点包括元数据格式的标准化、数据治理策略的定义以及元数据创建的自动化。

元数据存储库通常对这一过程至关重要。它们可作为单一参考点，帮助确保元数据在各系统中都合规且处于最新状态。 

元数据管理还经常通过模板和 API 使用自动化，来减少手动错误并加快元数据处理速度。自动化还可以更轻松地高效处理大型数据集，并且减少错误。

元数据管理有助于实现和简化数据管理工作。此外，AI 的兴起，以及元数据在机器学习和 AI 系统中的重要作用，都凸显了元数据管理日益增长的重要性。

来源：IBM