Metadata là gì? Hiện nay có các loại siêu dữ liệu nào?


Quang Bảo – vào ngày 29/07/2021
0 Bình luận

Vậy ” Metadata ” là gì ? Về cơ bản, thuật ngữ này thường được gọi là tài liệu diễn đạt tài liệu khác, tức là những tài liệu tham chiếu có cấu trúc giúp sắp xếp và xác lập những thuộc tính của thông tin mà nó miêu tả. Bạn hoàn toàn có thể gọi Metadata là tài liệu đặc tả hoặc siêu dữ liệu cũng được. Trong hai cách gọi nói trên, siêu dữ liệu được sử dụng thông dụng hơn .

Metadata

Siêu dữ liệu tóm tắt thông tin cơ bản về dữ liệu để giúp việc tìm kiếm, sử dụng hoặc tái sử dụng các dữ liệu đó dễ dàng hơn. Bình thường, bạn nhìn vào một tấm ảnh được chụp thì sẽ thấy các chủ thể, màu sắc hoặc khung cảnh bên trong đó. Tuy nhiên, Metadata của bức ảnh đó sẽ cho bạn biết thêm nhiều thông tin hơn nữa như kích thước, chiều dài/rộng, thời điểm chụp, loại máy ảnh, dạng nén…

Ngoài hình ảnh, Metadata còn được sử dụng cho :

  • Tập tin máy tính
  • Tài liệu
  • Cơ sở dữ liệu quan hệ (Relational database)
  • Bảng tính
  • Video
  • Tập tin âm thanh
  • Trang web

Việc sử dụng siêu dữ liệu trên những website rất quan trọng. Siêu dữ liệu chứa những diễn đạt về nội dung của trang cũng như những từ khóa được link với nội dung. Metadata này thường được những công cụ tìm kiếm hiển thị trong tác dụng tìm kiếm, có nghĩa là độ đúng chuẩn và chi tiết cụ thể của nó hoàn toàn có thể ảnh hưởng tác động đến việc người dùng có quyết định hành động truy vấn website hay không. tin tức này thường được biểu lộ dưới dạng thẻ meta ( meta tag ) .Các công cụ tìm kiếm nhìn nhận những thẻ meta để giúp quyết định hành động mức độ tương quan của website. Cho đến cuối những năm 1990, những thẻ meta được sử dụng làm yếu tố chính để xác lập vị trí trong một tìm kiếm. Sự ngày càng tăng tối ưu hóa công cụ tìm kiếm ( SEO ) vào cuối những năm 1990 đã dẫn đến việc nhiều trang web nhồi nhét siêu dữ liệu từ khóa của họ để đánh lừa những công cụ tìm kiếm để giúp cho website dễ lên top hơn .

Metadata cho các bài hát

Metadata cho những bài hátBây giờ, những công cụ tìm kiếm đã giảm bớt sự nhờ vào vào những thẻ meta. Nhiều công cụ tìm kiếm tiếp tục đổi khác tiêu chuẩn xếp hạng của chúng và Google là tiêu biểu vượt trội nhất. Công cụ tìm kiếm Google tiếp tục đổi khác những thuật toán xếp hạng của mình .Metadata hoàn toàn có thể được tạo bằng tay thủ công hoặc giải quyết và xử lý thông tin tự động hóa. Việc tạo thủ công bằng tay có khuynh hướng đúng chuẩn hơn vì nó được cho phép người dùng nhập bất kể thông tin nào mà họ cảm thấy có tương quan tới việc miêu tả tài liệu khác. Việc tạo siêu dữ liệu tự động hóa thường chỉ được vận dụng để hiển thị những thông tin cơ bản như size, phần lan rộng ra, thời gian và người đã tạo ra tập tin .

Các trường hợp sử dụng Metadata

Metadata được sử dụng để diễn giải cho mọi thứ trong cuộc sống mà bạn thấy

Metadata được sử dụng để diễn giải cho mọi thứ trong cuộc sống mà bạn thấy​

Metadata được tạo bất kỳ khi nào tài liệu, tệp hoặc nội dung thông tin khác được sửa đổi và gồm có cả việc xóa. Siêu dữ liệu đúng chuẩn hoàn toàn có thể có ích trong việc lê dài tuổi thọ của tài liệu hiện có. Cụ thể, nó tổ chức triển khai một đối tượng người tiêu dùng tài liệu bằng cách sử dụng những thuật ngữ được link với đối tượng người tiêu dùng đơn cử đó. Nó cũng được cho phép những đối tượng người dùng không giống nhau được xác lập và ghép nối với những đối tượng người tiêu dùng tựa như để giúp tối ưu hóa việc sử dụng gia tài tài liệu. Khi đó, những công cụ tìm kiếm và trình duyệt xác lập nội dung web nào sẽ hiển thị bằng cách diễn giải những thẻ meta được link với tài liệu HTML .Ngôn ngữ của Metadata được viết để hoàn toàn có thể hiểu được so với cả mạng lưới hệ thống máy tính và con người. Điều đó nhằm mục đích mục tiêu chuẩn hóa và tạo ra sự đồng nhất về cách biểu lộ siêu dữ liệu để chúng có hiệu suất cao .Các công ty xuất bản kỹ thuật số, kỹ thuật, dịch vụ kinh tế tài chính, chăm nom sức khỏe thể chất và sản xuất sử dụng siêu dữ liệu để tích lũy thông tin chi tiết cụ thể về những cách nâng cấp cải tiến mẫu sản phẩm hoặc tăng cấp quá trình. Các nhà sản xuất nội dung phát trực tuyến tự động hóa việc quản trị siêu dữ liệu về quyền sở hữu trí tuệ để nó hoàn toàn có thể được tàng trữ trên một loạt những ứng dụng, do đó bảo vệ chủ sở hữu bản quyền đồng thời cung ứng âm nhạc và video cho người dùng đã xác nhận .Sự trưởng thành của công nghệ tiên tiến AI đang phần nào giảm bớt gánh nặng truyền thống lịch sử trong việc quản trị Metadata bằng cách tự động hóa những tiến trình thủ công bằng tay trước đây để lập hạng mục và gắn thẻ nội dung thông tin .

Lịch sử và nguồn gốc của Metadata

Thuật ngữ Metadata đã xuất hiện từ vài chục năm trước

Thuật ngữ Metadata đã Open từ vài chục năm trước ​Jack E. Myers là người sáng lập Metadata Information Partners ( nay là The Metadata Co. ) công bố đã sử dụng thuật ngữ này vào năm 1969. Myers đã ĐK thương hiệu cho thuật ngữ ” Metadata ” vào năm 1986. Mặc dù vậy, thuật ngữ này đã Open trong những bài báo điều tra và nghiên cứu khoa học trước khi công bố của Myers xảy ra .

Trong một bài báo học thuật được xuất bản vào năm 1967, các giáo sư David Griffel và Stuart McIntosh của Đại học Massachusetts đã mô tả siêu dữ liệu là “một bản ghi cho các bản ghi dữ liệu”.

Năm 1964, một sinh viên ĐH chuyên ngành Khoa học máy tính tên là Philip R. Bagley khởi đầu thực thi luận án của mình. Trong đó, ông lập luận rằng nỗ lực ” tạo ra những thành phần tài liệu tổng hợp ” ở đầu cuối phụ thuộc vào vào năng lực ” link rõ ràng ” với thành phần tài liệu thứ hai có tương quan mà tất cả chúng ta hoàn toàn có thể gọi là ” thành phần siêu dữ liệu ” .

Các loại Metadata

Metadata có rất nhiều loại

Siêu dữ liệu được phân loại khác nhau dựa trên tính năng mà nó Giao hàng trong quản trị thông tin. Dưới dây là những loại Metadata thông dụng nhất lúc bấy giờ :

  • Siêu dữ liệu quản trị cho phép quản trị viên áp đặt các quy tắc và hạn chế quản lý quyền truy cập dữ liệu và quyền của người dùng. Nó cũng cung cấp thông tin về việc bảo trì và quản lý tài nguyên dữ liệu được yêu cầu. Thường được sử dụng trong bối cảnh nghiên cứu đang diễn ra, siêu dữ liệu quản trị bao gồm các thông tin như ngày tạo, kích thước và loại tệp cũng như các yêu cầu về lưu trữ.
  • Siêu dữ liệu mô tả xác định các đặc điểm cụ thể của một phần dữ liệu, chẳng hạn như dữ liệu thư mục, từ khóa, tên bài hát, số lượng…
  • Siêu dữ liệu pháp lý cung cấp thông tin về cấp phép sáng tạo, chẳng hạn như bản quyền, giấy phép và tiền bản quyền.
  • Siêu dữ liệu lưu trữ hướng dẫn vị trí của một mục dữ liệu trong khuôn khổ hoặc trình tự phân cấp.
  • Siêu dữ liệu quy trình phác thảo các quy trình được sử dụng để thu thập và xử lý dữ liệu thống kê. Siêu dữ liệu thống kê là một thuật ngữ khác của siêu dữ liệu quy trình.
  • Siêu dữ liệu Provenance còn được gọi là dòng dữ liệu giúp theo dõi lịch sử của một phần dữ liệu khi nó di chuyển trong một tổ chức. Các tài liệu gốc được ghép nối với siêu dữ liệu để đảm bảo rằng dữ liệu hợp lệ hoặc để sửa lỗi về chất lượng dữ liệu. Kiểm tra xuất xứ là một thông lệ trong quản trị dữ liệu.
  • Siêu dữ liệu tham chiếu liên quan đến thông tin mô tả chất lượng của nội dung thống kê.
  • Siêu dữ liệu thống kê mô tả dữ liệu cho phép người dùng diễn giải và sử dụng đúng các số liệu thống kê được tìm thấy trong báo cáo, khảo sát và tài liệu tóm tắt.
  • Siêu dữ liệu cấu trúc cho biết cách tập hợp các phần tử khác nhau của một đối tượng dữ liệu phức hợp. Siêu dữ liệu cấu trúc thường được sử dụng trong nội dung phương tiện kỹ thuật số như mô tả cách tổ chức các trang trong sách nói để tạo thành chương và cách tổ chức các chương để tạo thành tập…
  • Siêu dữ liệu sử dụng là dữ liệu được sắp xếp và phân tích mỗi khi người dùng truy cập vào nó. Dựa trên phân tích siêu dữ liệu sử dụng, doanh nghiệp có thể chọn ra các xu hướng trong hành vi của khách hàng và dễ dàng điều chỉnh các sản phẩm và dịch vụ của họ để đáp ứng nhu cầu.

Rate this post
Subscribe
Notify of
guest
0 Comments
Inline Feedbacks
View all comments