Last updated on 3 de out. de 2024

Como você usa os metadados de aquisição de dados e a procedência para melhorar a eficiência do armazenamento e da recuperação de dados?

Alimentado por IA e pela comunidade do LinkedIn

A aquisição de dados é o processo de coleta e transformação de dados de várias fontes para análise, visualização ou modelagem. No entanto, a aquisição de dados não é apenas sobre os dados em si, mas também sobre os metadados e a proveniência que descrevem e rastreiam os dados. Neste artigo, você aprenderá a usar metadados de aquisição de dados e procedência para melhorar a eficiência de armazenamento e recuperação de dados.

Principais especialistas neste artigo

Selecionados pela comunidade a partir de 4 contribuições. Saiba mais

1 O que são metadados e proveniência?

Metadados são os dados sobre os dados, como o nome, formato, tamanho, localização, qualidade ou contexto dos dados. Procedência são os dados sobre a origem, o histórico e a transformação dos dados, como a origem, a data, o autor ou o fluxo de trabalho dos dados. Os metadados e a proveniência fornecem informações valiosas para gerenciamento, descoberta e reutilização de dados.

Adicione sua opinião

Jeff Sakal

Registered Nurse, Antiques Dealer
Denunciar contribuição
Eidetic Memory Pattern Analysis and a sense of a humorous dynamical labyrinth of logistics linguistics 😁 it’s fox in Sox and box on 🔒🔏🔓🔐

Traduzido

Gostei

2 Por que metadados e procedência são importantes?

Metadados e procedência são importantes por vários motivos. Primeiro, eles ajudam você a organizar e catalogar seus dados, facilitando a localização, o acesso e o compartilhamento. Em segundo lugar, eles ajudam você a entender e confiar em seus dados, facilitando a verificação, validação e interpretação. Em terceiro lugar, eles ajudam você a otimizar e automatizar seus dados, facilitando a integração, o processamento e a atualização.

Adicione sua opinião

Naveen Kanneganti

Global Lead Data Architect : Data Analytics & AI on Cloud | Big Data Lake Analytics | Data Visualization |Data Warehouse| BI | Data Modelling | Azure Data | Insights |Real time Data| Data Integration
Denunciar contribuição
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)

Traduzido

Gostei

3 Como criar metadados e procedência?

Existem vários métodos para criar metadados e proveniência, dependendo do tipo, origem e finalidade dos dados. Por exemplo, esquemas e formatos de metadados padrão, como Dublin Core, JSON-LD ou RDF, podem ser usados para garantir consistência e interoperabilidade. Além disso, ferramentas de extração de metadados como Apache Tika, MetaDEx ou Meta Mate podem ser usadas para gerar metadados de arquivos de dados ou páginas da Web. Ferramentas de captura de proveniência como ProvToolbox, YesWorkflow ou DataONE podem ser usadas para registrar a procedência de seus dados. Por fim, editores de metadados e proveniência, como MetaEdit+, ProvEdit ou DataTagger, podem ser usados para criar ou editar manualmente metadados e proveniência para seus dados.

Adicione sua opinião

4 Como armazenar metadados e procedência?

Ao armazenar metadados e proveniência, o tamanho, a complexidade e a acessibilidade de seus dados devem ser levados em consideração. Por exemplo, EXIF pode ser usado para imagens, ID3 para áudio ou XML para documentos; CSV para dados tabulares, XML para dados hierárquicos ou RDF para dados vinculados; CKAN, Dataverse ou Zenodo para dados abertos; e DSpace, EPrints ou Fedora para dados institucionais. Estes são apenas alguns dos métodos comuns disponíveis.

Adicione sua opinião

5 Como recuperar metadados e procedência?

A recuperação de metadados e proveniência pode ser feita de várias maneiras, dependendo da consulta, formato e saída de seus dados. Por exemplo, você pode usar mecanismos de pesquisa ou navegadores como o Google Dataset Search ou o DataCite Search para encontrar e explorar dados com base em seus metadados e procedência. Além disso, você pode acessar e manipular dados por meio de linguagens de consulta ou APIs como SPARQL, OAI-PMH ou ProvPy. Ferramentas de visualização ou bibliotecas como ProvVis, ProvViz ou ProvJS também podem ser usadas para exibir e analisar dados com base em seus metadados e procedência.

Adicione sua opinião

6 Como melhorar a eficiência do armazenamento e recuperação de dados?

A utilização de metadados e proveniência pode melhorar significativamente a eficiência de armazenamento e recuperação de dados. Isso pode ser feito indexando e classificando dados para facilitar a pesquisa e filtragem, compactando e otimizando dados para escalabilidade, vinculando e integrando dados para diversidade e abrangência, atualizando e sincronizando dados para precisão e enriquecendo e anotando dados para informatividade.

Adicione sua opinião

MOHAMED KAMEL, CDMP

Data Management Consultant at Entropy | Data governance | Data classification | NDMO compliance
Denunciar contribuição
Metadata enables a comprehensive understanding of the data, which helps in dealing with and improving it by increasing its quality and ease of access and retrieval in accordance with protection considerations.

Traduzido

Gostei
Naveen Kanneganti

Global Lead Data Architect : Data Analytics & AI on Cloud | Big Data Lake Analytics | Data Visualization |Data Warehouse| BI | Data Modelling | Azure Data | Insights |Real time Data| Data Integration
Denunciar contribuição
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

Traduzido

Gostei

7 Veja o que mais considerar

Este é um espaço para compartilhar exemplos, histórias ou insights que não se encaixam em nenhuma das seções anteriores. O que mais gostaria de acrescentar?

Adicione sua opinião

Aquisição de dados

+ Siga

Classificar este artigo

Criamos este artigo com a ajuda da IA. O que você achou?

É ótimo Não é muito bom

Denunciar este artigo

Ver todos

Como você usa os metadados de aquisição de dados e a procedência para melhorar a eficiência do armazenamento e da recuperação de dados?

1

2

3

4

5

6

7

1 O que são metadados e proveniência?

2 Por que metadados e procedência são importantes?

3 Como criar metadados e procedência?

4 Como armazenar metadados e procedência?

5 Como recuperar metadados e procedência?

6 Como melhorar a eficiência do armazenamento e recuperação de dados?

7 Veja o que mais considerar

Aquisição de dados

Classificar este artigo

Agradecemos seu feedback

Outros artigos sobre Aquisição de dados

Leitura mais relevante