October 4, 2022

Metadata on yrityksen tietoresursseja luonnehtivaa erillistä, sääntelyä ja aputietoa. Tietoasiantuntijat ovat käyttäneet tätä perusmääritelmää jo pitkään. Metatiedot tunnistavat kuitenkin erityisesti tietoja kuvaavat ja luonnehtivat ominaisuudet, ominaisuudet ja tunnisteet. Sitä puhutaan tietoresurssiin liittyvien attribuuttien lukumääränä, esimerkiksi edun tyyppi, luoja, päivämäärät, työprosessin tila ja käyttö yrityksen sisällä. Vaikka metadata on kerran karakterisoitu, se antaa arvostuksen ja syyn tietosisällölle, ja näin se muuttuu tehokkaaksi välineeksi tiedon nopeaan löytämiseen, joka on kiistaton vaatimus Big Datan tutkimisessa ja yritysasiakkaiden tarkentamisessa. Joka tapauksessa metatiedot voivat tunnistaa myös “huonon” tai “pienen” tiedon, joka lopulta luo rakennetta sille, mikä osoittautuu Big Dataksi.

Harvard Business Review -lehdessä julkaistussa artikkelissa tunnistettiin suuret erot pienen datan ja Big Datan välillä:

  • Ensisijainen painopistealue: Big Data -teknologia pyrkii edistämään hierarkkisia tavoitteita, kun taas Little Data antaa ihmisille mahdollisuuden saavuttaa vain yksittäisiä tavoitteita.
  • Kunnioitus: Yksilöt eivät näe Big Dataa; Little Data saa heidät näkemään sen paremmin.
  • Hallinta: Big Dataa käsittelevät organisaatiot, per contra, Little Dataa hallitsevat ihmiset. Organisaatiot antavat ihmisille luvan päästä Big Dataan, kun taas ihmiset antavat yhdistyksille suostumuksensa päästäkseen Little Dataan.

Oli miten oli, ymmärtääksemme sen todellisen arvon, jonka metadata tai muuten Little Data tuo Big Datalle, meidän on pohdittava rakenteen merkitystä, jonka avulla se rohkaisee meitä löytämään tietoa tiedon paljastamisen keskellä ja mahdollistaa lähestymistavan. kääntää ja käyttää kehittynyttä analytiikkaa asianmukaisella tavalla. Jos organisaatio esimerkiksi hyödyntää Hadoopia tietojen analysointiin, sen ei tarvitse ilmoittaa metatietoja tietojen keräämisen yhteydessä, sinun on vain luonnehdittava ainutlaatuinen avain, jotta voit saada tiedot tarvittaessa. Joka tapauksessa sinun tulee karakterisoida metatiedot pitkällä aikavälillä, ja Hadoop käyttää H-katalogia tästä syystä. Kun metadata on tunnistettu, se voidaan yhdistää metatietoihin, jotka on luonnehdittu muista tavanomaisista tietolähteistä, jolloin saadaan yleinen laaja metatietoesitys koko yrityksestä.

Metadata voi liittää järjestösi tietoresursseja kumppanin merkittävien kriteerien mukaan. Sen avulla voit suhteuttaa tietoresursseja ja erottaa toisistaan ??erilaiset tietoresurssit eri Big Data -teknologialähteistäsi. Tärkeiden metadatan ominaisuuksien yhdistäminen puolijärjestetyksi tiedoiksi ja Big Datan jäsentämättömäksi aineeksi tekee näistä tietoresursseista kannattavampia, jolloin merkityksettömät tiedot voidaan karkottaa etsinnän aikana. Joka tapauksessa tätä metatietoyhteyttä hyödyntäessään Big Datan analyytikot löytävät nopeasti oikean tiedon suuresta datasta huolimatta.

Metatietojen hallinnan tulisi olla osa yleisiä yritystietojen hallinnan harjoituksia organisaatiossasi. Se on nykypäivän vahvan tietohallinnon perussegmentti. Yksi tapa käsitellä tätä on metatietojen tietolähteiden perusta. Metatietojen hallinta takaa lisäksi luotettavan tiedon, joka auttaa yritystä ja antaa Big Datan tutkimukselle ja teknologialle perusjohtajuuden tarkalla tasolla.

Leave a Reply

Your email address will not be published.