Siêu dữ liệu, theo nghĩa cơ bản nhất, chỉ đơn giản là dữ liệu về dữ liệu. Đó là một phương pháp để xác định ý nghĩa hoặc đại diện của dữ liệu. Nó thường bao gồm mô tả dữ liệu và thông tin cơ bản chính.
Định nghĩa siêu dữ liệu là “một tập hợp dữ liệu mô tả và cung cấp thông tin về dữ liệu khác”.
Siêu dữ liệu là gì?
Thông tin về một tài liệu hoặc nội dung số khác giúp mô tả nó so với các tài liệu khác, các tài liệu tương tự và các đối tượng tương tự. Tác giả của tài liệu có thể được chỉ định vì kích thước tệp và dữ liệu của tài liệu được xuất bản lần đầu tiên. Trong một bài hát, nó có thể bao gồm tên nghệ sĩ, tựa đề và năm phát hành.
Nó có thể được lưu trữ bên trong một tệp hoặc ở một vị trí khác, giống như một số tệp sách EPUB lưu trữ nó trong tệp ANNOT được liên kết.
Đó là một thuật ngữ đề cập đến thông tin về sự tồn tại của một vật phẩm, chẳng hạn như ai đã tạo ra nó và khi nào. Nó được sử dụng trong mọi ngành và bởi mọi người theo nhiều cách khác nhau, từ hệ thống dữ liệu, phương tiện truyền thông xã hội đến trang web cho đến thương mại dịch vụ âm nhạc phần mềm. Nó có thể được tạo thủ công hoặc tự động dựa trên dữ liệu, có chủ ý hoặc tự động.
Siêu dữ liệu không phải là gì?
Siêu dữ liệu là dữ liệu mô tả dữ liệu khác nhưng không phải là dữ liệu thực tế. Ví dụ: siêu dữ liệu về tác giả và ngày tạo trong tài liệu Microsoft Word không phải là toàn bộ tệp; đúng hơn, chúng chỉ là một vài chi tiết về tập tin.
Không giống như dữ liệu mà nó mô tả, nó thường được coi là công khai do thiếu tính riêng tư. Bởi vì nó không cung cấp quyền truy cập vào dữ liệu thô nên siêu dữ liệu thường có thể được phổ biến miễn phí vì nó không cung cấp cho ai quyền truy cập. Ví dụ: hiểu thông tin tóm tắt về một trang web hoặc tệp video là đủ để hiểu tệp đó là gì nhưng chưa đủ để xem toàn bộ trang hoặc xem toàn bộ phim.
Ví dụ, hãy coi nó như một tập thẻ trong thư viện thời thơ ấu của bạn liệt kê các chi tiết của một cuốn sách; bản thân nó không phải là cuốn sách Việc kiểm tra tệp thẻ của một cuốn sách có thể cho bạn biết nhiều điều về cuốn sách đó, nhưng trước tiên bạn phải mở cuốn sách đó ra để đọc.
Các loại siêu dữ liệu
Nó có sẵn ở nhiều dạng khác nhau và có nhiều ứng dụng được chia thành kinh doanh, kỹ thuật, xã hội và hoạt động.
Ngày nay, siêu dữ liệu ở xung quanh chúng ta. Mọi thành phần của kiến trúc dữ liệu hiện tại và mỗi hành động của người dùng đều tạo ra nó. Ngoài các loại thông thường như loại kỹ thuật và kinh doanh (ví dụ: lược đồ), hệ thống dữ liệu của chúng tôi hiện tạo ra siêu dữ liệu hoàn toàn mới.
Bốn loại chính của siêu dữ liệu
- Kỹ thuật (Định nghĩa): Lược đồ, kiểu dữ liệu, mô hình, v.v.
- Vận hành (Mô tả): Đầu ra của quá trình, siêu dữ liệu dòng dõi, ETL, v.v.
- Kinh doanh (Mô tả): Thẻ dữ liệu, phân loại, ánh xạ tới các mối quan hệ kinh doanh, v.v.
- Xã hội (Mô tả): Dữ liệu về nội dung do người dùng tạo, kiến thức của người dùng, v.v.
Mỗi phần nội dung bao gồm thông tin có liên quan. Nó ở khắp mọi nơi. Có một số loại khác nhau và đây là một số ví dụ về cách sử dụng chúng.
- Tiêu đề, chủ đề, thể loại, tác giả và ngày sáng tác là một vài ví dụ về mô tả kiểu.
- Tình trạng bản quyền, chủ sở hữu quyền và điều khoản cấp phép là những ví dụ về siêu dữ liệu về quyền sử dụng.
- Siêu dữ liệu bao gồm các loại tệp, kích thước tệp, ngày và giờ tạo cũng như kiểu nén. Siêu dữ liệu kỹ thuật thường được sử dụng để quản lý đối tượng kỹ thuật số và khả năng tương tác.
- Các siêu dữ liệu bảo quản được sử dụng trong điều hướng. Vị trí của một mục trong hệ thống phân cấp hoặc trình tự là một ví dụ về thuộc tính siêu dữ liệu bảo quản.
- Để điều hướng và khả năng tương tác, dữ liệu được bao gồm trong Ngôn ngữ đánh dấu. Tiêu đề, tên, ngày tháng, danh sách và đoạn văn là ví dụ về thuộc tính.
Việc sử dụng siêu dữ liệu trong các lĩnh vực khác nhau: Ví dụ về siêu dữ liệu
Ngoài bốn loại chính, nó có thể được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau, như chúng tôi đã nói trước đây. Hãy xem cách nó được sử dụng trong một số lĩnh vực quan trọng.
Truyền thông xã hội
Nó luôn hoạt động ở chế độ nền bất cứ khi nào bạn kết bạn với ai đó trên Facebooktải xuống nhạc mà Spotify gợi ý cho bạn, đăng trạng thái, chia sẻ tweet của ai đó, v.v. Do siêu dữ liệu được lưu giữ cùng với các mục đó, Pinterest người dùng có thể xây dựng bộ sưu tập các bài viết liên quan.
Nó rất hữu ích trong các tình huống truyền thông xã hội khác nhau, chẳng hạn như khi bạn đang tìm kiếm ai đó trên Facebook. Xem ảnh hồ sơ của người dùng và mô tả ngắn gọn để tìm hiểu những thông tin cơ bản về họ và nhờ những gì siêu dữ liệu cung cấp, bạn sẽ tìm hiểu mọi thứ bạn cần về người đó.
Tập tin máy tính
Mỗi file bạn lưu trên máy tính đều bao gồm những thông tin cơ bản về file để hệ điều hành có thể xử lý. Bạn hoặc người khác có thể nhanh chóng lấy được thông tin chi tiết từ siêu dữ liệu.
Khi bạn xem các thuộc tính của một tập tin trong Windowsví dụ: bạn có thể xem tên, loại tệp, nơi tệp được lưu trữ, thời điểm tệp được tạo và sửa đổi lần cuối, tệp chiếm bao nhiêu dung lượng trên ổ cứng, ai sở hữu tệp, v.v.
Các ứng dụng khác cũng có thể sử dụng dữ liệu trong tạp chí. Ví dụ: bạn có thể sử dụng chương trình tìm kiếm tệp để nhanh chóng phát hiện tất cả các tệp trên máy tính của bạn được tạo ngày hôm nay và có kích thước lớn hơn 3 megabyte.
Tìm kiếm trang web
Siêu dữ liệu là một khía cạnh quan trọng cho sự thành công của bất kỳ trang web nào. Nó bao gồm mô tả về trang web, từ khóa, thẻ meta, v.v., những yếu tố này ảnh hưởng đến kết quả tìm kiếm.
Các ví dụ về nó như tiêu đề meta và mô tả meta được sử dụng để xây dựng một trang web. Tiêu đề meta tóm tắt chủ đề của trang web cho những người duyệt qua nó, cho phép họ hiểu những gì họ sẽ nhận được từ nó nếu nhấp qua. Mô tả meta là thông tin bổ sung tuy nhiên ngắn gọn.
Tiêu đề và mô tả trang của bạn cũng là hai loại thông tin meta riêng biệt được các công cụ tìm kiếm sử dụng để nhóm các yếu tố liên quan. Các kết quả có liên quan đến yêu cầu của bạn khi bạn tìm kiếm một thuật ngữ hoặc cụm từ cụ thể.
Ví dụ: ngôn ngữ của trang cũng được bao gồm trong siêu dữ liệu của nó.
Tại sao siêu dữ liệu lại quan trọng?
Tổng siêu dữ liệu của tất cả dữ liệu được gọi là dữ liệu. Nó cho phép chúng tôi xây dựng một bức tranh toàn diện về dữ liệu của mình và hiểu đầy đủ về nó.
Hãy lấy một kịch bản. Bạn vừa giới thiệu một hương vị kem mới và bạn muốn biết liệu nó bán được nhiều hơn ở thành phố hay nông thôn. Bạn thường xem bảng tính Excel với dữ liệu bán hàng hiện tại.
Sẽ hoàn toàn bối rối nếu một phiên bản không có meta của dữ liệu này được trình bày vì bạn sẽ không biết ý nghĩa của từng cột. Đó là lúc danh mục siêu dữ liệu phát huy tác dụng.
Vì các doanh nghiệp đang chi tiêu nhiều hơn và đặt cược vào dữ liệu để đưa ra quyết định tốt hơn nên chúng tôi sẽ chỉ tăng lượng dữ liệu chúng tôi sử dụng. Để kéo dài thời hạn sử dụng và tuổi thọ của dữ liệu, các tổ chức cũng phải đầu tư vào quản lý siêu dữ liệu.
Quản lý siêu dữ liệu là gì?
Quản lý siêu dữ liệu là nỗ lực hợp tác nhằm thiết lập cách mô tả tài sản dữ liệu để chuyển đổi thành tài sản doanh nghiệp xuyên biên giới tổ chức. Khi số lượng và tính đa dạng của dữ liệu tăng lên, việc quản lý siêu dữ liệu trở nên cần thiết hơn để thu được lợi ích kinh tế từ kho thông tin khổng lồ.
Tại sao quản lý siêu dữ liệu lại quan trọng?
Siêu dữ liệu rất cần thiết để quản lý thông tin vì nó có thể được sử dụng để hiểu, tổng hợp, nhóm và sắp xếp dữ liệu. Siêu dữ liệu cũng đóng vai trò lớn trong việc xác định nhiều vấn đề về chất lượng dữ liệu.
Nhu cầu về MDM ngày càng tăng do sự phát triển của văn hóa dữ liệu trong kinh doanh. Họ tạo ra một lượng lớn dữ liệu và sử dụng nó với số lượng lớn. Quản lý siêu dữ liệu, cung cấp bối cảnh rõ ràng và phong phú cho cả hai kịch bản, đảm bảo rằng dữ liệu trở thành tài sản quan trọng của công ty bằng cách xác định thông tin nào sẽ được sản xuất và tiêu thụ.
Điều này rất cần thiết trong quản lý dữ liệu vì nó đảm bảo các tổ chức có thể trả lời các câu hỏi về dữ liệu của họ, duy trì quá trình kiểm tra cho từng hồ sơ và tài liệu cũng như phân loại hồ sơ một cách dễ dàng dựa trên thông tin của họ. Việc quản lý siêu dữ liệu của tổ chức là cần thiết do các yếu tố sau:
- Nhu cầu ngày càng tăng về quản trị dữ liệu, các yêu cầu về quy định và tuân thủ cũng như hỗ trợ dữ liệu
- Giá trị kinh doanh từ dữ liệu ngày càng nổi bật khi chất lượng dữ liệu và phân tích đáng tin cậy ngày càng trở nên quan trọng.
- Độ phức tạp của dữ liệu ngày càng tăng khi các nguồn mới được thêm vào các nguồn hiện tại.
- Nhiều người dùng công ty đang tích cực sử dụng dữ liệu để tiến hành các hoạt động kinh doanh.
- Gia tăng áp lực để đẩy nhanh nỗ lực chuyển đổi. Chẳng hạn như số hóa, triển khai đa kênh và hiện đại hóa dữ liệu.
Những thách thức hiện tại
Một trong những vấn đề phổ biến nhất mà các công ty phải đối mặt là mặc dù hiểu được giá trị của siêu dữ liệu và đã đầu tư vào việc quản lý nó nhưng họ vẫn chưa nhận được đủ lợi tức đầu tư.
Thật không may, các doanh nghiệp trước đây đã dành nhiều thời gian và tiền bạc hơn cho các phương pháp thủ công, đặc biệt để giải quyết vấn đề của họ. Thông tin sẽ được chia sẻ bằng lời nói hoặc bằng cách lưu giữ các tệp Excel/doc để ghi lại dữ liệu ở các phòng ban riêng biệt. Những thách thức phổ biến nhất là:
- Không biết giấy tờ ở đâu – thiếu rất nhiều thông tin.
- Không ai cập nhật giấy tờ, đặc biệt là khi mọi người thay đổi công việc hoặc nghỉ hưu—dữ liệu xấu có ở khắp mọi nơi.
- Không ai biết các tập dữ liệu khác nhau được kết nối như thế nào hoặc cách sửa các giá trị khác nhau trên tất cả chúng. Không có cách nào để xác định những thay đổi bắt nguồn từ đâu.
- Không có cách nào để theo dõi tất cả các thay đổi hoặc phiên bản dữ liệu.
- Không có cách nào để lưu giữ hồ sơ dữ liệu, dẫn đến ngày càng có nhiều hầm chứa và phiên bản thực tế hơn.
Để vượt qua những thách thức này, bạn nên xây dựng chính sách lưu giữ dữ liệu của mình. Không biết nó là gì? Bạn có thể tìm thấy mọi thứ bạn cần biết về chính sách lưu giữ dữ liệu trong bài viết của chúng tôi.
Có thể việc chỉ kết nối một giải pháp quản lý siêu dữ liệu riêng biệt hoặc danh mục siêu dữ liệu với hồ dữ liệu sẽ không giải quyết được vấn đề về dữ liệu của bạn. Yêu cầu của doanh nghiệp ngày nay yêu cầu bất kỳ ai cần đều có thể truy cập dữ liệu, bất cứ khi nào và theo cách thức họ cần—với tất cả bối cảnh mà họ yêu cầu.
Dữ liệu là tiền tệ trong tương lai của chúng ta và siêu dữ liệu là kim chỉ nam trên con đường này. Không có dữ liệu, các công ty sẽ không còn tồn tại. Bằng cách nắm bắt và sử dụng dữ liệu trong công ty của mình, bạn sẽ thành công trong cuộc sống kinh doanh. Vấn đề chỉ đơn giản là liệu bạn có sẵn sàng dành thời gian và công sức cần thiết để vượt qua những trở ngại này và khám phá giá trị của dữ liệu hay không.
