Wie nutzen Sie Metadaten und Herkunft der Datenerfassung, um die Effizienz der Datenspeicherung und -abrufung zu verbessern?

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Datenerfassung ist der Prozess des Sammelns und Transformierens von Daten aus verschiedenen Quellen zur Analyse, Visualisierung oder Modellierung. Bei der Datenerfassung geht es jedoch nicht nur um die Daten selbst, sondern auch um die Metadaten und die Herkunft, die die Daten beschreiben und verfolgen. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie Metadaten und Herkunft der Datenerfassung verwenden, um die Effizienz der Datenspeicherung und des Datenabrufs zu verbessern.

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1 Was sind Metadaten und Provenienz?

Metadaten sind die Daten zu den Daten, z. B. Name, Format, Größe, Speicherort, Qualität oder Kontext der Daten. Herkunft sind die Daten über die Herkunft, den Verlauf und die Transformation der Daten, z. B. die Quelle, das Datum, der Autor oder den Workflow der Daten. Metadaten und Herkunft liefern wertvolle Informationen für die Datenverwaltung, -entdeckung und -wiederverwendung.

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Jeff Sakal

Registered Nurse, Antiques Dealer, Gardener, Quantum Physics Makes Me 😊
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Eidetic Memory Pattern Analysis and a sense of a humorous dynamical labyrinth of logistics linguistics 😁 it’s fox in Sox and box on 🔒🔏🔓🔐

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2 Warum sind Metadaten und Provenienz wichtig?

Metadaten und Provenienz sind aus mehreren Gründen wichtig. Erstens helfen sie Ihnen, Ihre Daten zu organisieren und zu katalogisieren, sodass sie leichter zu finden, darauf zuzugreifen und sie zu teilen. Zweitens helfen sie Ihnen, Ihre Daten zu verstehen und ihnen zu vertrauen, wodurch sie leichter zu überprüfen, zu validieren und zu interpretieren sind. Drittens helfen sie Ihnen, Ihre Daten zu optimieren und zu automatisieren, wodurch sie einfacher zu integrieren, zu verarbeiten und zu aktualisieren sind.

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Naveen Kanneganti

Global Lead Data Solution Architect-Data & Analytics: Data on Cloud | Big Data Lake Analytics | Data Visualization |Data Warehouse| BI | Data Modelling | Azure Data | Insights |Real time Data| Data Integration
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Metadata can be used both for Technical as well as Functional purposes. Technical: 1) It helps in understanding the structure of data/table,etc , estimate sizing for the table/database, etc 2) It can also be leveraged to automate things such as meta data driven data extractions 3) Track the changes in the metadata e.g: you can store the meta data and its changes to derive how /when the structure of data got changed - useful esp for auditing/tracebacks/ automation of data extraction Functional: If properly catalogued , may be using tools such as collibra/ Erwin, it helps the users to easily find out which table/database/sources might be having the data that they are looking out for (e.g: by searching in field name)

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3 Wie erstelle ich Metadaten und Provenienz?

Es gibt verschiedene Methoden zum Erstellen von Metadaten und Herkunft, abhängig von der Art, der Quelle und dem Zweck Ihrer Daten. Beispielsweise können Standard-Metadatenschemata und -formate wie Dublin Core, JSON-LD oder RDF verwendet werden, um Konsistenz und Interoperabilität zu gewährleisten. Darüber hinaus können Metadatenextraktionstools wie Apache Tika, MetaDEx oder Meta Mate verwendet werden, um Metadaten aus Datendateien oder Webseiten zu generieren. Provenienzerfassungstools wie ProvToolbox, YesWorkflow oder DataONE können verwendet werden, um die Herkunft Ihrer Daten zu erfassen. Schließlich können Metadaten- und Provenienz-Editoren wie MetaEdit+, ProvEdit oder DataTagger verwendet werden, um Metadaten und Provenienz für Ihre Daten manuell zu erstellen oder zu bearbeiten.

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4 Wie speichere ich Metadaten und Provenienz?

Bei der Speicherung von Metadaten und Herkunft sollten Größe, Komplexität und Zugänglichkeit Ihrer Daten berücksichtigt werden. EXIF kann z. B. für Bilder, ID3 für Audio oder XML für Dokumente verwendet werden. CSV für tabellarische Daten, XML für hierarchische Daten oder RDF für verknüpfte Daten; CKAN, Dataverse oder Zenodo für offene Daten; und DSpace, EPrints oder Fedora für institutionelle Daten. Dies sind nur einige der gängigen Methoden, die zur Verfügung stehen.

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5 Wie kann ich Metadaten und Provenienz abrufen?

Das Abrufen von Metadaten und Herkunft kann auf verschiedene Arten erfolgen, abhängig von der Abfrage, dem Format und der Ausgabe Ihrer Daten. Sie können beispielsweise Suchmaschinen oder Browser wie Google Dataset Search oder DataCite Search verwenden, um Daten basierend auf ihren Metadaten und ihrer Herkunft zu finden und zu untersuchen. Darüber hinaus können Sie über Abfragesprachen oder APIs wie SPARQL, OAI-PMH oder ProvPy auf Daten zugreifen und diese bearbeiten. Visualisierungstools oder -bibliotheken wie ProvVis, ProvViz oder ProvJS können ebenfalls verwendet werden, um Daten basierend auf ihren Metadaten und ihrer Herkunft anzuzeigen und zu analysieren.

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6 Wie kann die Effizienz der Datenspeicherung und des Datenabrufs verbessert werden?

Die Verwendung von Metadaten und Provenienz kann die Effizienz der Datenspeicherung und -abrufung erheblich verbessern. Dies kann durch Indizierung und Klassifizierung von Daten erreicht werden, um die Suche und Filterung zu erleichtern, durch Komprimieren und Optimieren von Daten für die Skalierbarkeit, durch Verknüpfen und Integrieren von Daten für Vielfalt und Vollständigkeit, durch Aktualisieren und Synchronisieren von Daten für Genauigkeit und durch Anreichern und Kommentieren von Daten für die Information.

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Naveen Kanneganti

Global Lead Data Solution Architect-Data & Analytics: Data on Cloud | Big Data Lake Analytics | Data Visualization |Data Warehouse| BI | Data Modelling | Azure Data | Insights |Real time Data| Data Integration
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The metadata, if properly catalogued, can be used to figure out which data is already present in the data storage. This can be used to check, if there is already data present and can reduce the redundant data. While retrieving similar thing happens, instead of just having data/ technical information, having metadata as well - will help in figuring out what the data is about and helps in quicker finding out the relevant data. This is similar to a book, wherein we can directly go to the page of the topic that we are interested, if its properly indexed

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1 Was sind Metadaten und Provenienz?

2 Warum sind Metadaten und Provenienz wichtig?

3 Wie erstelle ich Metadaten und Provenienz?

4 Wie speichere ich Metadaten und Provenienz?

5 Wie kann ich Metadaten und Provenienz abrufen?

6 Wie kann die Effizienz der Datenspeicherung und des Datenabrufs verbessert werden?

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