Bevorstehendes Webinar

Nehmen Sie an einem KOSTENLOSEN Webinar teil Automatisierte Verarbeitung der Anmeldung zu Gesundheitsleistungen mit Astera

27. Juni 2024 – 11:1 Uhr PT / 2:XNUMX Uhr CT / XNUMX:XNUMX Uhr ET

Blogs

Startseite / Blogs / Was sind Metadaten und warum sind sie wichtig?

Inhaltsverzeichnis
Die automatisierte, Kein Code Datenstapel

Erfahren Sie, wie Astera Data Stack kann die Datenverwaltung Ihres Unternehmens vereinfachen und rationalisieren.

Was sind Metadaten und warum sind sie wichtig?

Saba Jahangir

Inhalt Strategist

May 17th, 2024

Was sind Metadaten?

Metadaten beziehen sich auf Informationen über Daten, die ihnen mehr Kontext und Relevanz verleihen. Es zeichnet wesentliche Aspekte der Daten auf (z. B. Datum, Größe, Eigentum, Datentyp oder andere Datenquellen), um Benutzern dabei zu helfen, sie zu entdecken, zu identifizieren, zu verstehen, zu organisieren, abzurufen und zu verwenden – und so Informationen in geschäftskritische Vermögenswerte umzuwandeln.

Stellen Sie sich das wie Etiketten auf einer Schachtel vor, die beschreiben, was sich darin befindet. Metadaten erleichtern das Auffinden und Nutzen der benötigten Daten. Zu den typischen Metadatenelementen gehören:

  • Inhaltsdetails: Titel, Beschreibung, Tags und Kategorien
  • Eigentums-/Zugriffsinformationen: Ersteller, Erstellungsdatum, Modifikator und Zugriffskontrollen

Was sind einige Beispiele für Metadaten?

Schauen wir uns zum besseren Verständnis ein Beispiel an:

Metadaten einer Tabellenkalkulationsdatei:

Metadaten einer Tabellenkalkulationsdatei. Bild von Astera.

Metadaten einer Tabellenkalkulationsdatei. Bild von Astera.

Tabellenkalkulationen enthalten verschiedene Arten von Metadaten, einschließlich Spaltenüberschriften und der Anzahl der Zeilen und Spalten. Im obigen Beispiel sind die Tabellenzeile, die Spaltenüberschriften und der Kommentar von Saba Beispiele für Metadaten, da sie den Kontext zu den Daten in den folgenden Zeilen bereitstellen. Diese Art von Metadaten erleichtert die Arbeit mit den vorliegenden Daten.

Zu den weiteren Metadatenelementen in einer Tabelle gehören Quellenbeschreibungen, Beziehungen zwischen Tabellen, Datenvalidierungsregeln, Datentypen, Spaltenstatistiken (fehlende Werte, Mindest- oder Höchstwerte, Verteilung), Informationen zum Dateneigentum, Erstellungsdatum, Kommentare und Aktualisierungsverlauf.

Andere Beispiele: 

Zusätzlich zu einer Tabellenkalkulation erleichtern Metadaten die Organisation und Kategorisierung einer Vielzahl digitaler Assets, darunter Bilder, Webseiten, Computerdateien, Dokumente, Geoinformationssystemdateien (GIS), relationale Datenbanken, Diagrammdatenbanken, E-Mails, Anwendungscode und Multimedia Inhalte (Videos) und Audioaufnahmen.

Warum sind Metadaten heute wichtiger denn je? 

Metadatenverwaltung geht über die Beschreibung des Inhalts hinaus. Es trägt dazu bei, wichtige Informationen durchsuchbar und auffindbar zu machen – was heute aus organisatorischen und effizienten Gründen weit verbreitet ist Datenmanagement Zwecke. Um nur einige zu nennen:

Verbessert die Datenorganisation

Metadaten verarbeiten riesige Datenmengen durch Kategorisierung. Die beschreibenden, technischen und strukturellen Details Ihrer Daten dienen als Grundlage für die Kennzeichnung, Kategorisierung, Lokalisierung und den Abruf der Daten, was Zeit und Aufwand spart und so die Produktivität steigert.

Verbessert die Datenverwaltung

Es bietet Einblicke in die Datenherkunft (ihr Entstehungsdatum und die Transformationen, die sie durchlaufen haben), wer darauf zugreifen kann und wie sie mit anderen Daten in Beziehung stehen. Dadurch können Dateninkonsistenzen oder Fehler vermieden und Verbesserungen erzielt werden Datenqualität und anschließend die Geschäftsprozesse zu verbessern.

Erhöht die Entscheidungsfähigkeit

Die zunehmende Datenkomplexität macht die Analyse großer Datenmengen schwierig und unrealistisch. Metadaten kontextualisieren diese Daten und verleihen ihnen mehr Struktur, was ein besseres Verständnis ermöglicht. Darüber hinaus wird der Prozess der Erkennung und Korrektur von Anomalien, der Kennzeichnung und Kategorisierung automatisiert, wenn KI und maschinelle Lernalgorithmen zum Einsatz kommen, was die Auffindbarkeit und Genauigkeit der Daten verbessert und fundierte Entscheidungen ermöglicht.   

Hilft bei Compliance und Sicherheit

Wenn es Wenn es um die Speicherung, Nutzung und Aufbewahrung von Daten, insbesondere PII, geht, muss sich jedes Unternehmen an die dargelegten Compliance-Vorschriften halten (z HIPAA) unabhängig von der Branche. Metadaten erleichtern dies, indem sie Informationen über den Dateneigentümer oder -ersteller und die Herkunft bereitstellen und dabei helfen, den Lebenszyklus des Dokuments im Auge zu behalten. Darüber hinaus gewährleisten Metadaten wie Zugriffsebenen, Verschlüsselung und Audit-Trails die Integrität und Vertraulichkeit der Daten.

Darüber hinaus unterstützen Metadaten effizient Datenintegration und glatt Datenmigration, zusammen mit der Ermöglichung der Zusammenarbeit und der Förderung von Verbindungen zwischen Unternehmenssystemen wie ERP und CRM. Darüber hinaus ist es ein leistungsstarkes Tool für die moderne Content-Erkennung und ein verbessertes Kundenerlebnis. Es ermöglicht potenziellen Käufern, relevante Titel durch schnelle Suche und Durchsuchen zu finden. Klare Metadaten helfen Kunden, Produktdetails zu verstehen und fundierte Kaufentscheidungen zu treffen.

Die Rolle von Metadaten im Datenmanagement

Metadaten liefern eine Fülle von Informationen über Ihre Datenbestände, um deren wahren Wert zu erschließen.

Bild von Astera.

Bild von Astera.

So verwaltet es Ihre Daten effektiv über Dimensionen hinweg:

  • Ergänzender Kontext: Metadaten fügen Ihren in Datenbanken oder Systemen gespeicherten Daten eine Erklärungsebene hinzu. Darin werden die Herkunftsquelle der Daten (woher sie stammen), ihr Format (wie sie strukturiert sind, z. B. Zahlen oder Text) und alle Transformationen, die sie durchlaufen haben (z. B. Berechnungen oder Anpassungen), detailliert beschrieben. Dieser zusätzliche Kontext ermöglicht es Benutzern, die Daten genau zu interpretieren und die am besten geeigneten Techniken auszuwählen, um zuverlässige Erkenntnisse zu gewinnen.
  • Suchen und filtern: Metadaten erleichtern interne textbasierte Suchfunktionen innerhalb von Datenbanken. Beschreibende Attribute innerhalb der Metadaten, wie Schlüsselwörter, Titel und Zusammenfassungen, stellen einen Kontext innerhalb der Suchergebnisse bereit und ermöglichen Benutzern das schnelle Auffinden relevanter Datensätze über interne Suchtools. Darüber hinaus ermöglichen Metadaten das Filtern und Sortieren von Suchergebnissen nach bestimmten Kriterien und sparen so Zeit und Mühe, die sonst für das Durchsuchen irrelevanter Daten aufgewendet werden müssten.
  • Logische Struktur: Metadaten optimieren die Organisation Ihrer Daten. Es definiert die Verbindungen zwischen Datenelementen, Abhängigkeiten untereinander und ihre Hierarchie innerhalb des größeren Datensatzes. Diese detaillierte Aufschlüsselung ermöglicht eine logische und gut organisierte Datenstruktur, die das Speichern, Abrufen und Integrieren verschiedener Datensätze effizienter macht.
Darstellung, wie Metadaten wichtige Datenbeziehungen herstellen. Bild von Astera.

Darstellung, wie Metadaten wichtige Datenbeziehungen herstellen. Bild von Astera.

  • Abstammungsverfolgung: Metadaten ermöglichen die Verfolgung des Ursprungs und der Transformationen, die ein Datensatz innerhalb einer Datenbank während seines gesamten Lebenszyklus durchläuft. Eine dokumentierte Historie mit Abstammung ermöglicht es Benutzern, die Gültigkeit und Zuverlässigkeit von Daten zu beurteilen und sicherzustellen, dass sie mit genauen Informationen arbeiten, um fundierte Entscheidungen zu treffen.
  • Datenqualitätsprüfungen: In Metadaten eingebettet können Informationen zu Datenqualitätsprüfungen und Validierungsprozessen sein, die an den in den Datenbanken gespeicherten Daten durchgeführt werden. Indem sie einen besseren Einblick in den Datenlebenszyklus bieten, ermöglichen Metadaten Benutzern, die Genauigkeit und Vollständigkeit eines Datensatzes zu bewerten, bevor sie ihn für die Analyse verwenden.
  • Zugangskontrolle: Metadaten erleichtern die Verwaltung von Zugriffsberechtigungen für Datenbankdaten, indem sie Informationen über Benutzerrollen, Datenvertraulichkeitsstufen und andere für die Zugriffskontrolle relevante Attribute bereitstellen. Beispielsweise könnte ein Datenbankadministrator eine Regel festlegen, nach der nur Benutzer mit der Rolle „Manager“ auf Daten zugreifen können, die in den Metadaten als „vertraulich“ gekennzeichnet sind. Durch die Angabe von Benutzerrollen und Autorisierungsebenen tragen Metadaten dazu bei, sicherzustellen, dass nur autorisiertes Personal auf sensible oder vertrauliche Daten zugreifen kann, und sorgen so für Verantwortlichkeit und Datensicherheit.
  • Klare Zugangsanweisungen: Sobald ein relevanter Datensatz gefunden wurde, beschreiben Metadaten die Zugriffsmethoden, einschließlich Authentifizierungs- und Autorisierungsanforderungen. Mit klaren Zugriffsanweisungen können Benutzer die für die Analyse benötigten Daten ohne Verwirrung abrufen und so den Datenabrufprozess optimieren. 
  • Standardisiertes Teilen: Es ermöglicht die Erstellung konsistenter Datenformate für verschiedene Datensätze in Ihrem Datenbanksystem. Durch die Bereitstellung eines standardisierten Formats erleichtern Metadaten den nahtlosen Datenaustausch zwischen Teams, Abteilungen und Organisationen und fördern so die Zusammenarbeit, Datenermittlung, Forschung und Wissensaustauschpraktiken.
  • Reduzierte Abhängigkeit von Datenteams: Mit leicht verfügbaren und gut dokumentierten Daten (dank Metadaten) können Benutzer die benötigten Daten im System selbstständig finden und verstehen. Folglich ermöglicht die geringere Arbeitsbelastung den Datenteams, sich auf komplexere Aufgaben zu konzentrieren.
  • Dateninteroperabilität: Metadaten erleichtern die Interoperabilität zwischen verschiedenen Systemen innerhalb Ihres Tech-Stacks, indem sie eine gemeinsame Sprache etablieren. Es definiert Datenformate, Modelle und Austauschprotokolle, um eine Harmonisierung und einen nahtlosen Austausch zwischen Datenbanken sicherzustellen.
  • Prüfpfade und Verantwortlichkeit: Wie bereits erwähnt, verfolgen Metadaten, wer auf bestimmte Datensätze in Datenbanken zugegriffen oder diese geändert hat. Dadurch wird eine detaillierte Aktivitätsaufzeichnung erstellt, die es Unternehmen ermöglicht, verantwortliche Parteien zu identifizieren, unbefugte Änderungen zu verhindern und Datenschutzverletzungen zu minimieren. Bei der Versionskontrolle erleichtert es Rollback-Prozeduren im Fehlerfall und stellt so die Datenintegrität sicher.
  • Optimierte Compliance: Metadaten dienen als Übersetzer und ermöglichen konsistente Datenverarbeitungspraktiken in verschiedenen Systemen. Es ermöglicht die Einhaltung von Unternehmensrichtlinien und behördlichen Anforderungen, unabhängig davon, wo sich die Daten befinden, und minimiert Fehler und Inkonsistenzen, die zu Compliance-Problemen führen könnten.
Rolle von Metadaten im Datenmanagement. Bild von Astera.

Rolle von Metadaten im Datenmanagement. Bild von Astera.

Arten von Metadaten

Basierend auf den Funktionalitäten, die sie bei der Informationsverwaltung bieten, werden Metadaten in verschiedene Typen eingeteilt, darunter:

Beschreibende Metadaten

Beschreibende Metadaten umfassen wesentliche Details über die Datenressource (was, wann, wo und wer) einschließlich ihres Inhalts, Kontexts und ihrer Merkmale. Dazu gehören Titel, Name des Autors, Schlüsselwort, Zusammenfassung, Veröffentlichungsdatum, Kategorie und physische Eigenschaften (für physische Medien).

Funktion: Es hilft Benutzern, relevante Daten schnell zu finden und erleichtert die Versionskontrolle in Dokumentenverwaltungssystemen.

Strukturelle Metadaten

Strukturmetadaten sind die interne Organisation einer Datenquelle. Es spezifiziert hierarchische Beziehungen zwischen Komponenten und ermöglicht so eine effiziente Datenexploration und -analyse.

Funktion: Es ermöglicht Benutzern eine effiziente Navigation durch komplexe Datenstrukturen und verbessert die Datenverwendbarkeit und das Benutzerverständnis durch verbesserte Datenpräsentation (z. B. Website-Navigationsmenü, Foliennummern in einer Präsentation und Eltern-Kind-Beziehungen in Datenbanken).

Administrative Metadaten

Administrative Metadaten liefern wichtige Informationen zur Verwaltung oder Kontrolle einer Datenressource – z. B. Erkenntnisse darüber, wem eine Datenressource gehört, wie Benutzer darauf zugreifen können und wie Benutzer sie verwalten. Diese Art von Metadaten wird häufig automatisch bei der Inhaltseingabe in einem Content-Management-System (CMS) erstellt und spielt eine zentrale Rolle bei der Datenverwaltung, Navigation, Bereitstellung und dem Abruf innerhalb eines CMS.

Es enthält Details wie das Erstellungsdatum der Daten, den Autor, die ID-Nummer, den Kodierungs- oder Medientyp, Zugriffsberechtigungen, den Aufbewahrungszeitraum sowie Urheberrechte oder Nutzungsrechte. Diese Art von Metadaten ist entscheidend für die Aufrechterhaltung der Datenintegrität und -konformität in allen Sektoren.

Funktion: Es hilft bei der Verwaltung Data Governance und Sicherheit, indem sichergestellt wird, dass Daten ordnungsgemäß abgerufen, gespeichert und verwendet werden und die Vorschriften zur Datenaufbewahrung eingehalten werden.

Diese drei Metadatentypen sind häufig miteinander verbunden und arbeiten zusammen. Hier ist ein Beispiel dafür, wie sie miteinander zusammenhängen.

Wechselbeziehung zwischen beschreibenden, strukturellen und administrativen Metadaten. Bild von Astera.

Wechselbeziehung zwischen beschreibenden, strukturellen und administrativen Metadaten. Bild von Astera.

Technische Metadaten

Dieser Metadatentyp liefert Informationen über die technischen Eigenschaften digitaler Ressourcen. Es beschreibt die Regeln und die Struktur zum Speichern von Daten, einschließlich Datenmodellen und Sicherungsprotokollen. Dazu gehören Elemente wie Dateigröße, Format (z. B. PDF, JPEG, MP4), Zeichenkodierung (z. B. UTF-8, ASCII), Komprimierungsmethoden, Datenherkunft, Sicherheitseinstellungen, zur Erstellung verwendete Software sowie Hardware- oder Gerätedetails .

Beispiele: Datentransformation Regeln, Schema, Feldnamen, Indizierungsdetails, Zeilen- oder Spaltenanzahl, Datenquelleninformationen, Datentypen, Datenbeziehungen und Zugriffskontrolle.

Tabellenschema – Beispiel für technische Metadaten. Bild von Astera.

Tabellenschema – Beispiel für technische Metadaten. Bild von Astera.

Funktion: Technische Metadaten maximieren die Dateninteroperabilität, identifizieren Dateninkonsistenzen, bieten Einblick in die Datenherkunft (Ursprung und Transformationen), optimieren die Datenintegration durch die Erfassung von Datenquelleninformationen, verbessern die Durchsuchbarkeit und den Abruf digitaler Assets, unterstützen die Datenaufbewahrung und ordnungsgemäße Archivierung und ermöglichen eine nahtlose Navigation und Datenanalyse.

Aktive Metadaten vs. passive Metadaten

Aktive Metadaten sind dynamisch. Es ist ein Always-on-Gerät, API-gesteuerter Prozess, der sich in Ihre Daten-Stack-Tools integriert, Metadaten daraus sammelt, Informationen erstellt und Maßnahmen ohne menschliches Eingreifen vorantreibt. Kurz gesagt, es beschreibt die Daten, fügt ihnen Kontext hinzu und kann sich basierend auf Interaktionen ändern.

Aktive Metadaten identifizieren beispielsweise die am häufigsten verwendeten Datensätze aus historischen Nutzungsdatensätzen und empfehlen einen optimierten Zeitplan dafür Datenpipeline Ausführung. Allerdings hört es hier nicht auf. Über bloße Vorschläge hinaus passt es die Datenpipeline durch direkte Integration autonom an und treibt so eine vollständige Weiterentwicklung voran Datenoperationen zentrischer Ansatz.

Passive Metadaten hingegen sind ein traditioneller, eher statischer Prozess. Es beschreibt die Daten, wird manuell von Menschen erstellt und ändert sein Verhalten nicht aufgrund von Ereignissen. Beispiele hierfür sind Tags, Datenbeschreibungen, Datentypen und Datenquellen. Hier finden Sie eine visuelle Darstellung passiver und aktiver Metadaten und wie erstere den Weg für letztere ebnen.

Aktive Metadaten vs. passive Metadaten

Aktive Metadaten vs. passive Metadaten. Quelle: Gartner

Am besten nutzen Sie Metadaten effektiv

Hier sind einige der Best Practices, die Sie bei der effektiven Nutzung Ihrer Metadaten unterstützen:

  1. Kennen Sie Ihr Warum: Definieren Sie den Zweck Ihrer Metadaten. Identifizieren Sie den Geschäftswert Ihrer erfassten Metadaten und wie diese Ihre Systeme, Prozesse und Organisation unterstützen.
  2. Entwerfen Sie ein benutzerdefiniertes Schema: Erstellen Sie einen strukturierten Rahmen (Schema), um Ihre Assets entsprechend Ihren spezifischen Anforderungen zu kategorisieren und zu organisieren.
  3. Machen Sie es auffindbar: Planen Sie eine einfache Entdeckung und Zugriff auf Inhalte. Erklären Sie, wer die beabsichtigten Benutzer sind und welche Tools und Methoden sie verwenden werden, um die Metadaten zu finden und zu nutzen.
  4. Konzentrieren Sie sich auf den Wert, nicht auf das Volumen: Wählen Sie alle Metadaten aus, die Sie sammeln, und beschreiben Sie sie. Schließen Sie nur Eigenschaften ein, die in direktem Zusammenhang mit Ihren Zielen und Zwecken stehen.
  5.  Zur besseren Nutzung vereinfachen: Halten Sie Ihre Metadaten einfach und unkompliziert, um Benutzer zu ermutigen, wichtige Informationen beizutragen. Vermeiden Sie die Verwendung übermäßiger Felder und priorisieren Sie wesentliche Eigenschaften. Wenn Sie beispielsweise Metadaten für ein Bild hinzufügen, sind Felder wie Titel, Beschreibung und Tags für die Kategorisierung von entscheidender Bedeutung. Entfernen Sie außerdem irrelevante vorab ausgefüllte Standardeigenschaften, um eine übersichtlichere Benutzeroberfläche zu erstellen.
  6. Stellen Sie sicher, dass es mit den Geschäftszielen übereinstimmt: Entwickeln Sie einen Governance-Plan. Dazu gehört die Festlegung klarer Rollen und Verantwortlichkeiten, Datenqualitätsmanagementund Richtlinien für die Verwaltung von Metadaten, um Konsistenz und Compliance in Metadatenelementen sicherzustellen. Identifizieren Sie außerdem Quellen und Merkmale Ihrer Metadaten, um Ihre Governance-Pläne effektiv an sich ändernde Anforderungen anzupassen.

    Erfahren Sie mehr darüber Best Practices für die Metadaten-Governance.

Zusammenfassung

Die effektive Verwaltung von Daten in Ihrem Unternehmen ist entscheidend, um datengesteuerte Entscheidungen voranzutreiben. Obwohl Daten einen immensen Wert haben, erfordert ihre vollständige Nutzung einen Kontext, weshalb Metadaten von entscheidender Bedeutung sind. Indem Metadaten ein tieferes Verständnis der Eigenschaften, Herkunft und Position Ihrer Daten in den Datenbanken vermitteln, ermöglichen sie eine effiziente Datenermittlung, stellen Qualität und Compliance sicher und vereinfachen die langfristige Aufbewahrung.

Astera geht beim Datenmanagement einen Schritt weiter, indem es eine metadatengesteuerte Datenarchitektur und KI-gestützte ETL-Prozesse nutzt. Durch automatisiertes Metadatenmanagement, Datenvisualisierung und Einblicke in die Datenherkunft Astera stellt sicher, dass Ihre Daten stets konform und relevant bleiben – und ermöglicht so fundierte datengesteuerte Entscheidungen. Kontaktieren Sie unsere Experten um zu sehen, wie unsere Lösung zu Ihren Datenanforderungen passt oder Vereinbaren Sie eine personalisierte Demo und sehen Sie es in Aktion!

Stärken Sie Ihre Datenstrategie mit Asteraist die metadatengesteuerte Lösung

Mit automatisierter Metadatenverwaltung, Datenvisualisierung und Abstammungseinblicken AsteraDie metadatengesteuerte Architektur von stellt Datenrelevanz, Compliance und Integrität sicher – und das alles, ohne dass eine einzige Codezeile erforderlich ist!

Fordern Sie eine personalisierte Demo an

Sie können auch mögen
AsteraLeitfaden zur Integration und Governance von Marketingdaten
Data Science vs. Data Analytics: Hauptunterschiede
Was ist OLAP (Online Analytical Processing)?
In Anbetracht Astera Für Ihre Datenverwaltungsanforderungen?

Stellen Sie eine codefreie Konnektivität mit Ihren Unternehmensanwendungen, Datenbanken und Cloud-Anwendungen her, um alle Ihre Daten zu integrieren.

Lassen Sie uns jetzt eine Verbindung herstellen!
Lass uns verbinden