मेटाडाटा

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२१वीं सदी में, मेटाडेटा आमतौर पर डिजिटल रूपों को संदर्भित करता है, लेकिन पारंपरिक कार्ड कैटलॉग में मेटाडेटा होता है, जिसमें एक पुस्तकालय (लेखक, शीर्षक, विषय, आदि) में पुस्तकों के बारे में जानकारी रखने वाले कार्ड होते हैं।

मेटाडेटा " डेटा है जो अन्य डेटा के बारे में जानकारी प्रदान करता है"। [१] दूसरे शब्दों में, यह "डेटा के बारे में डेटा" है। कई अलग-अलग प्रकार के मेटाडेटा मौजूद हैं, जिनमें वर्णनात्मक मेटाडेटा , संरचनात्मक मेटाडेटा , प्रशासनिक मेटाडेटा , [2] संदर्भ मेटाडेटा , सांख्यिकीय मेटाडेटा [3] और कानूनी मेटाडेटा शामिल हैं

  • वर्णनात्मक मेटाडेटा एक संसाधन के बारे में वर्णनात्मक जानकारी है। इसका उपयोग खोज और पहचान के लिए किया जाता है। इसमें शीर्षक, सार, लेखक और कीवर्ड जैसे तत्व शामिल हैं।
  • संरचनात्मक मेटाडेटा डेटा के कंटेनरों के बारे में मेटाडेटा है और इंगित करता है कि कैसे मिश्रित वस्तुओं को एक साथ रखा जाता है, उदाहरण के लिए, कैसे पृष्ठों को अध्याय बनाने का आदेश दिया जाता है। यह डिजिटल सामग्री के प्रकार, संस्करण, संबंध और अन्य विशेषताओं का वर्णन करता है। [४]
  • व्यवस्थापकीय मेटाडेटा एक संसाधन को प्रबंधित करने में मदद करने के लिए जानकारी है, जैसे संसाधन प्रकार, अनुमतियाँ, और इसे कब और कैसे बनाया गया था। [५]
  • संदर्भ मेटाडेटा सांख्यिकीय डेटा की सामग्री और गुणवत्ता के बारे में जानकारी है।
  • सांख्यिकीय मेटाडेटा, जिसे प्रक्रिया डेटा भी कहा जाता है, उन प्रक्रियाओं का वर्णन कर सकता है जो सांख्यिकीय डेटा एकत्र, संसाधित या उत्पन्न करती हैं। [6]
  • कानूनी मेटाडेटा प्रदान किए जाने पर निर्माता, कॉपीराइट धारक और सार्वजनिक लाइसेंसिंग के बारे में जानकारी प्रदान करता है।

इतिहास [ संपादित करें ]

मेटाडेटा के विभिन्न उद्देश्य हैं। यह उपयोगकर्ताओं को प्रासंगिक जानकारी खोजने और संसाधनों की खोज करने में मदद करता है। यह इलेक्ट्रॉनिक संसाधनों को व्यवस्थित करने, डिजिटल पहचान प्रदान करने और संसाधनों को संग्रहित करने और संरक्षित करने में भी मदद करता है। मेटाडेटा उपयोगकर्ताओं को "प्रासंगिक मानदंडों द्वारा संसाधनों को खोजने की अनुमति देने, संसाधनों की पहचान करने, समान संसाधनों को एक साथ लाने, भिन्न संसाधनों को अलग करने और स्थान की जानकारी देने" के माध्यम से संसाधनों तक पहुंचने की अनुमति देता है। [७] इंटरनेट यातायात सहित दूरसंचार गतिविधियों का मेटाडेटा विभिन्न राष्ट्रीय सरकारी संगठनों द्वारा बहुत व्यापक रूप से एकत्र किया जाता है। इस डेटा का उपयोग यातायात विश्लेषण के उद्देश्यों के लिए किया जाता है और इसका उपयोग बड़े पैमाने पर निगरानी के लिए किया जा सकता है [8]

मेटाडाटा पारंपरिक रूप में इस्तेमाल किया गया था कार्ड कैटलॉग के पुस्तकालयों से 1980 के दशक में, जब पुस्तकालयों डिजिटल डेटाबेस के लिए उनकी सूची डेटा परिवर्तित जब तक। 2000 के दशक में, चूंकि डेटा और सूचना को तेजी से डिजिटल रूप से संग्रहीत किया गया था, इस डिजिटल डेटा को मेटाडेटा मानकों का उपयोग करके वर्णित किया गया था

कंप्यूटर सिस्टम के लिए "मेटा डेटा" का पहला विवरण एमआईटी के सेंटर फॉर इंटरनेशनल स्टडीज के विशेषज्ञों डेविड ग्रिफेल और स्टुअर्ट मैकिन्टोश द्वारा 1967 में कथित रूप से नोट किया गया है: "संक्षेप में, हमारे पास डेटा के विषय विवरण और टोकन कोड के बारे में एक वस्तु भाषा में बयान हैं। डेटा। हमारे पास डेटा संबंधों और परिवर्तनों का वर्णन करने वाली मेटा भाषा में बयान भी हैं, और मानदंड और डेटा के बीच संबंध होना चाहिए।" [९]

विभिन्न विषयों के लिए अद्वितीय मेटाडेटा मानक मौजूद हैं (जैसे, संग्रहालय संग्रह, डिजिटल ऑडियो फ़ाइलें , वेबसाइट , आदि)। डेटा या डेटा फ़ाइलों की सामग्री और संदर्भ का वर्णन करने से इसकी उपयोगिता बढ़ जाती है। उदाहरण के लिए, एक वेब पेज में मेटाडेटा शामिल हो सकता है जो यह निर्दिष्ट करता है कि पेज किस सॉफ्टवेयर भाषा में लिखा गया है (उदाहरण के लिए, एचटीएमएल), इसे बनाने के लिए कौन से टूल्स का उपयोग किया गया था, पेज किस विषय के बारे में है, और विषय के बारे में अधिक जानकारी कहां प्राप्त करें। यह मेटाडेटा स्वचालित रूप से पाठक के अनुभव को बेहतर बना सकता है और उपयोगकर्ताओं के लिए वेब पेज को ऑनलाइन खोजना आसान बना सकता है। [१०] एक सीडी इसमें उन संगीतकारों, गायकों और गीतकारों के बारे में जानकारी प्रदान करने वाला मेटाडेटा शामिल हो सकता है जिनका काम डिस्क पर दिखाई देता है।

कई देशों में, सरकारी संगठन नियमित रूप से ईमेल, टेलीफोन कॉल, वेब पेज, वीडियो ट्रैफ़िक, आईपी कनेक्शन और सेल फ़ोन स्थानों के बारे में मेटाडेटा संग्रहीत करते हैं। [1 1]

परिभाषा [ संपादित करें ]

मेटाडेटा का अर्थ है "डेटा के बारे में डेटा"। यद्यपि "मेटा" उपसर्ग ( ग्रीक पूर्वसर्ग और उपसर्ग μετά- से) का अर्थ "बाद" या "परे" है, इसका अर्थ ज्ञानमीमांसा में "के बारे में" के लिए किया जाता है। मेटाडेटा को डेटा के एक या अधिक पहलुओं के बारे में जानकारी प्रदान करने वाले डेटा के रूप में परिभाषित किया गया है; इसका उपयोग डेटा के बारे में बुनियादी जानकारी को सारांशित करने के लिए किया जाता है जो विशिष्ट डेटा के साथ ट्रैकिंग और काम करना आसान बना सकता है। [१२] कुछ उदाहरणों में शामिल हैं:

  • डेटा के निर्माण के साधन
  • डेटा का उद्देश्य
  • निर्माण का समय और तारीख
  • डेटा के निर्माता या लेखक
  • कंप्यूटर नेटवर्क पर स्थान जहां डेटा बनाया गया था
  • इस्तेमाल किए गए मानक
  • फाइल का आकार
  • आधार सामग्री की गुणवत्ता
  • डेटा का स्रोत
  • डेटा बनाने के लिए प्रयुक्त प्रक्रिया

उदाहरण के लिए, एक डिजिटल छवि में मेटाडेटा शामिल हो सकता है जो यह बताता है कि चित्र कितना बड़ा है, रंग की गहराई, छवि रिज़ॉल्यूशन, जब छवि बनाई गई थी, शटर गति और अन्य डेटा। [१३] एक टेक्स्ट दस्तावेज़ के मेटाडेटा में इस बारे में जानकारी हो सकती है कि दस्तावेज़ कितना लंबा है, लेखक कौन है, दस्तावेज़ कब लिखा गया था, और दस्तावेज़ का संक्षिप्त सारांश। वेब पेजों के भीतर मेटाडेटा में पेज सामग्री के विवरण के साथ-साथ सामग्री से जुड़े कीवर्ड भी शामिल हो सकते हैं। [१४] इन कड़ियों को अक्सर "मेटाटैग्स" कहा जाता है, जिनका उपयोग 1990 के दशक के अंत तक वेब खोज के क्रम को निर्धारित करने में प्राथमिक कारक के रूप में किया जाता था। [१४] वेब खोजों में मेटाटैग की निर्भरता 1990 के दशक के अंत में "कीवर्ड स्टफिंग" के कारण कम हो गई थी।[१४] मेटाटैग का बड़े पैमाने पर दुरुपयोग किया जा रहा था ताकि खोज इंजनों को यह सोचने के लिए प्रेरित किया जा सके कि कुछ वेबसाइटों की खोज में अधिक प्रासंगिकता थी, जो उन्होंने वास्तव में की थी। [14]

मेटाडेटा को डेटाबेस में संग्रहीत और प्रबंधित किया जा सकता है , जिसे अक्सर मेटाडेटा रजिस्ट्री या मेटाडेटा रिपॉजिटरी कहा जाता है[१५] हालांकि, संदर्भ और संदर्भ के बिना, केवल इसे देखकर मेटाडेटा की पहचान करना असंभव हो सकता है। [१६] उदाहरण के लिए: अपने आप में, एक डेटाबेस जिसमें कई संख्याएँ होती हैं, सभी १३ अंक लंबे होते हैं, गणना के परिणाम या समीकरण में प्लग करने के लिए संख्याओं की एक सूची हो सकती है - बिना किसी अन्य संदर्भ के, संख्याओं को स्वयं डेटा के रूप में माना जा सकता है . लेकिन अगर यह संदर्भ दिया जाए कि यह डेटाबेस एक पुस्तक संग्रह का लॉग है, तो उन 13-अंकीय संख्याओं को अब ISBN के रूप में पहचाना जा सकता है- वह जानकारी जो पुस्तक को संदर्भित करती है, लेकिन स्वयं पुस्तक के भीतर की जानकारी नहीं है। शब्द "मेटाडेटा" 1968 में फिलिप बागले द्वारा अपनी पुस्तक "प्रोग्रामिंग भाषा अवधारणाओं का विस्तार" में गढ़ा गया था, जहां यह स्पष्ट है कि वह आईएसओ 11179 "पारंपरिक" अर्थ में इस शब्द का उपयोग करता है, जो "संरचनात्मक मेटाडेटा" यानी "डेटा" है। डेटा के कंटेनरों के बारे में"; वैकल्पिक अर्थ "डेटा सामग्री के व्यक्तिगत उदाहरणों के बारे में सामग्री" या मेटाकंटेंट के बजाय, आमतौर पर लाइब्रेरी कैटलॉग में पाए जाने वाले डेटा का प्रकार। [१७] [१८] तब से सूचना प्रबंधन, सूचना विज्ञान, सूचना प्रौद्योगिकी, पुस्तकालय, और जीआईएस के क्षेत्रों ने व्यापक रूप से इस शब्द को अपनाया है।इन क्षेत्रों में मेटाडेटा शब्द को "डेटा के बारे में डेटा" के रूप में परिभाषित किया गया है। [19] हालांकि यह आम तौर पर स्वीकृत परिभाषा है, विभिन्न विषयों ने अपने स्वयं के अधिक विशिष्ट स्पष्टीकरण और शब्द के उपयोग को अपनाया है।

प्रकार [ संपादित करें ]

जबकि मेटाडेटा एप्लिकेशन कई गुना है, जिसमें कई प्रकार के क्षेत्रों को शामिल किया गया है, मेटाडेटा के प्रकारों को निर्दिष्ट करने के लिए विशिष्ट और अच्छी तरह से स्वीकृत मॉडल हैं। ब्रेथरटन और सिंगली (1994) दो अलग-अलग वर्गों के बीच अंतर करते हैं: संरचनात्मक / नियंत्रण मेटाडेटा और गाइड मेटाडेटा। [२०] स्ट्रक्चरल मेटाडेटा डेटाबेस ऑब्जेक्ट्स जैसे टेबल, कॉलम, कीज़ और इंडेक्स की संरचना का वर्णन करता है। गाइड मेटाडेटा मनुष्यों को विशिष्ट वस्तुओं को खोजने में मदद करता है और आमतौर पर एक प्राकृतिक भाषा में कीवर्ड के एक सेट के रूप में व्यक्त किया जाता है। राल्फ किमबॉल के अनुसार मेटाडेटा को 2 समान श्रेणियों में विभाजित किया जा सकता है: तकनीकी मेटाडेटा और व्यावसायिक मेटाडेटा। तकनीकी मेटाडेटा आंतरिक मेटाडेटा से मेल खाती है, औरव्यापार मेटाडेटा बाहरी मेटाडेटा से मेल खाता है। किमबॉल एक तीसरी श्रेणी जोड़ता है, मेटाडेटा को संसाधित करता है । दूसरी ओर, एनआईएसओ तीन प्रकार के मेटाडेटा में अंतर करता है: वर्णनात्मक, संरचनात्मक और प्रशासनिक। [19]

वर्णनात्मक मेटाडेटा का उपयोग आमतौर पर खोज और पहचान के लिए किया जाता है, जैसे कि शीर्षक, लेखक, विषय, कीवर्ड, प्रकाशक जैसे किसी वस्तु को खोजने और खोजने के लिए जानकारी। संरचनात्मक मेटाडेटा बताता है कि किसी वस्तु के घटक कैसे व्यवस्थित होते हैं। संरचनात्मक मेटाडेटा का एक उदाहरण यह होगा कि कैसे पृष्ठों को किसी पुस्तक के अध्याय बनाने का आदेश दिया जाता है। अंत में, प्रशासनिक मेटाडेटा स्रोत को प्रबंधित करने में मदद करने के लिए जानकारी देता है। प्रशासनिक मेटाडेटा तकनीकी जानकारी को संदर्भित करता है, जिसमें फ़ाइल प्रकार, या फ़ाइल कब और कैसे बनाई गई थी। दो उप-प्रकार के प्रशासनिक मेटाडेटा अधिकार प्रबंधन मेटाडेटा और संरक्षण मेटाडेटा हैं। अधिकार प्रबंधन मेटाडेटा बौद्धिक संपदा अधिकारों की व्याख्या करता है, जबकि संरक्षण मेटाडेटाएक संसाधन को संरक्षित करने और बचाने के लिए जानकारी शामिल है। [७] [ पेज की जरूरत ]

न केवल डेटा के स्रोत और गुणवत्ता का वर्णन करने के लिए सांख्यिकीय डेटा रिपॉजिटरी की मेटाडेटा के लिए अपनी आवश्यकताएं हैं [3] बल्कि डेटा बनाने के लिए कौन सी सांख्यिकीय प्रक्रियाओं का उपयोग किया गया था, जो दोनों के लिए सांख्यिकीय समुदाय के लिए विशेष महत्व का है। सांख्यिकीय डेटा उत्पादन की प्रक्रिया को मान्य और सुधारना। [6]

एक अतिरिक्त प्रकार का मेटाडेटा जो अधिक विकसित होने लगा है, वह है एक्सेसिबिलिटी मेटाडेटाअभिगम्यता मेटाडेटा पुस्तकालयों के लिए कोई नई अवधारणा नहीं है; हालांकि, सार्वभौमिक डिजाइन में प्रगति ने इसकी रूपरेखा बढ़ा दी है। [२१] : २१३-२१४ परियोजनाओं जैसे Cloud4All और GPII ने उपयोगकर्ताओं की जरूरतों और वरीयताओं का वर्णन करने के लिए सामान्य शब्दावली और मॉडलों की कमी की पहचान की और उन सूचनाओं को सार्वभौमिक पहुंच समाधान प्रदान करने में एक प्रमुख अंतर के रूप में फिट किया। [२१] : २१०-२११ इस प्रकार की जानकारी एक्सेसिबिलिटी मेटाडेटा है। [२१] : २१४ Schema.orgसभी सूचना मॉडल डेटा तत्व विशिष्टता के लिए आईएमएस ग्लोबल एक्सेस पर आधारित कई एक्सेसिबिलिटी गुणों को शामिल किया है। [२१] : २१४ विकी पेज वेबस्कीमा/एक्सेसिबिलिटी कई गुणों और उनके मूल्यों को सूचीबद्ध करता है।

जबकि सूचना चाहने वालों की विभिन्न पहुंच आवश्यकताओं का वर्णन और मानकीकरण करने के प्रयास अधिक मजबूत होने लगे हैं, स्थापित मेटाडेटा स्कीमा में उनका अंगीकरण उतना विकसित नहीं हुआ है। उदाहरण के लिए, जबकि डबलिन कोर (डीसी) के "ऑडियंस" और एमएआरसी 21 के "रीडिंग लेवल" का उपयोग डिस्लेक्सिया वाले उपयोगकर्ताओं के लिए उपयुक्त संसाधनों की पहचान के लिए किया जा सकता है और डीसी के "फॉर्मेट" का उपयोग ब्रेल, ऑडियो, या में उपलब्ध संसाधनों की पहचान के लिए किया जा सकता है। बड़े प्रिंट प्रारूप, अभी और काम किया जाना है। [२१] : २१४

संरचनाएं [ संपादित करें ]

मेटाडेटा (मेटाकंटेंट) या, अधिक सही ढंग से, मेटाडेटा (मेटाकंटेंट) कथनों को इकट्ठा करने के लिए उपयोग की जाने वाली शब्दावली, आमतौर पर एक अच्छी तरह से परिभाषित मेटाडेटा योजना का उपयोग करके एक मानकीकृत अवधारणा के अनुसार संरचित होती है, जिसमें शामिल हैं: मेटाडेटा मानक और मेटाडेटा मॉडलमेटाडेटा में और मानकीकरण लागू करने के लिए नियंत्रित शब्दावली , टैक्सोनॉमी , थिसॉरी , डेटा डिक्शनरी और मेटाडेटा रजिस्ट्रियों जैसे टूल का उपयोग किया जा सकता है। डेटा मॉडल विकास और डेटाबेस डिज़ाइन में संरचनात्मक मेटाडेटा समानता भी सर्वोपरि है

सिंटैक्स [ संपादित करें ]

मेटाडेटा (मेटाकंटेंट) सिंटैक्स फ़ील्ड या मेटाडेटा (मेटाकंटेंट) के तत्वों की संरचना के लिए बनाए गए नियमों को संदर्भित करता है। [२२] एक एकल मेटाडेटा योजना को कई अलग-अलग मार्कअप या प्रोग्रामिंग भाषाओं में व्यक्त किया जा सकता है, जिनमें से प्रत्येक के लिए एक अलग सिंटैक्स की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, डबलिन कोर को सादे पाठ, HTML , XML और RDF में व्यक्त किया जा सकता है [23]

(गाइड) मेटाकंटेंट का एक सामान्य उदाहरण ग्रंथ सूची वर्गीकरण, विषय, डेवी दशमलव वर्ग संख्या है. किसी वस्तु के किसी भी "वर्गीकरण" में हमेशा एक निहित कथन होता है। किसी वस्तु को वर्गीकृत करने के लिए, उदाहरण के लिए, डेवी वर्ग संख्या 514 (टोपोलॉजी) (अर्थात उनकी रीढ़ पर 514 की संख्या वाली पुस्तकें) निहित कथन है: "<पुस्तक> <विषय शीर्षक> <514>"। यह एक विषय-विधेय-वस्तु ट्रिपल है, या अधिक महत्वपूर्ण बात, एक वर्ग-विशेषता-मूल्य ट्रिपल है। ट्रिपल (वर्ग, विशेषता) के पहले दो तत्व कुछ संरचनात्मक मेटाडेटा के टुकड़े होते हैं जिनमें परिभाषित अर्थपूर्ण होता है। तीसरा तत्व एक मूल्य है, अधिमानतः कुछ नियंत्रित शब्दावली, कुछ संदर्भ (मास्टर) डेटा से। मेटाडेटा और मास्टर डेटा तत्वों के संयोजन के परिणामस्वरूप एक बयान होता है जो एक मेटाकंटेंट स्टेटमेंट होता है यानी "मेटाकंटेंट = मेटाडेटा + मास्टर डेटा"। इन सभी तत्वों को "शब्दावली" के रूप में माना जा सकता है।मेटाडेटा और मास्टर डेटा दोनों शब्दसंग्रह हैं जिन्हें मेटाकंटेंट स्टेटमेंट में इकट्ठा किया जा सकता है। इन शब्दावली के कई स्रोत हैं, दोनों मेटा और मास्टर डेटा: UML, EDIFACT, XSD, डेवी/UDC/LoC, SKOS, ISO-25964, पैनटोन, लिनिअन द्विपद नामकरण, आदि। मेटाकंटेंट स्टेटमेंट के घटकों के लिए नियंत्रित शब्दसंग्रह का उपयोग करना, अनुक्रमण या खोज के लिए, द्वारा समर्थित हैआईएसओ २५९६४ : "यदि अनुक्रमणिका और खोजकर्ता दोनों को एक ही अवधारणा के लिए एक ही शब्द चुनने के लिए निर्देशित किया जाता है, तो प्रासंगिक दस्तावेज पुनः प्राप्त किए जाएंगे।" [२४] इंटरनेट के सर्च इंजन, जैसे कि गूगल पर विचार करते समय यह विशेष रूप से प्रासंगिक है। प्रक्रिया अनुक्रमित पृष्ठ तब अपने जटिल एल्गोरिथम का उपयोग करके टेक्स्ट स्ट्रिंग से मेल खाती है; कोई बुद्धिमत्ता या "अनुमान" नहीं हो रहा है, बस उसका भ्रम है।

पदानुक्रमित, रैखिक और तलीय स्कीमाटा [ संपादित करें ]

मेटाडेटा स्कीमाटा प्रकृति में पदानुक्रमित हो सकता है जहां मेटाडेटा तत्वों और तत्वों के बीच संबंध मौजूद होते हैं ताकि तत्वों के बीच अभिभावक-बाल संबंध मौजूद हों। एक पदानुक्रमित मेटाडेटा स्कीमा का एक उदाहरण IEEE LOM स्कीमा है, जिसमें मेटाडेटा तत्व मूल मेटाडेटा तत्व से संबंधित हो सकते हैं। मेटाडेटा स्कीमाटा एक-आयामी या रैखिक भी हो सकता है, जहां प्रत्येक तत्व अन्य तत्वों से पूरी तरह से अलग होता है और केवल एक आयाम के अनुसार वर्गीकृत होता है। रैखिक मेटाडेटा स्कीमा का एक उदाहरण डबलिन कोर स्कीमा है, जो एक आयामी है। मेटाडेटा स्कीमाटा अक्सर दो आयामी, या प्लानर होते हैं, जहां प्रत्येक तत्व अन्य तत्वों से पूरी तरह से अलग होता है लेकिन दो ऑर्थोगोनल आयामों के अनुसार वर्गीकृत होता है। [25]

ग्रैन्युलैरिटी [ संपादित करें ]

डेटा या मेटाडेटा को जिस हद तक संरचित किया जाता है, उसे इसकी "ग्रैन्युलैरिटी" कहा जाता है । "ग्रैन्युलैरिटी" से तात्पर्य है कि कितना विवरण प्रदान किया गया है। उच्च ग्रैन्युलैरिटी वाला मेटाडेटा गहरी, अधिक विस्तृत और अधिक संरचित जानकारी की अनुमति देता है और तकनीकी हेरफेर के अधिक स्तर को सक्षम बनाता है। ग्रैन्युलैरिटी के निचले स्तर का मतलब है कि मेटाडेटा को काफी कम लागत पर बनाया जा सकता है लेकिन विस्तृत जानकारी प्रदान नहीं करेगा। ग्रैन्युलैरिटी का प्रमुख प्रभाव न केवल निर्माण और कब्जा पर है, बल्कि रखरखाव लागत पर भी है। जैसे ही मेटाडेटा संरचनाएं पुरानी हो जाती हैं, वैसे ही संदर्भित डेटा तक पहुंच भी हो जाती है। इसलिए ग्रैन्युलैरिटी को मेटाडेटा बनाने के प्रयास के साथ-साथ इसे बनाए रखने के प्रयास को भी ध्यान में रखना चाहिए।

हाइपरमैपिंग [ संपादित करें ]

सभी मामलों में जहां मेटाडेटा स्कीमाटा प्लानर चित्रण से अधिक है, चुने हुए पहलू के अनुसार मेटाडेटा के प्रदर्शन और दृश्य को सक्षम करने और विशेष विचारों की सेवा के लिए कुछ प्रकार के हाइपरमैपिंग की आवश्यकता होती है। हाइपरमैपिंग अक्सर भौगोलिक और भूवैज्ञानिक सूचना ओवरले के लेयरिंग पर लागू होता है। [26]

मानक [ संपादित करें ]

अंतर्राष्ट्रीय मानक मेटाडेटा पर लागू होते हैं। राष्ट्रीय और अंतर्राष्ट्रीय मानक समुदायों, विशेष रूप से एएनएसआई (अमेरिकी राष्ट्रीय मानक संस्थान) और आईएसओ (मानकीकरण के लिए अंतर्राष्ट्रीय संगठन) में मेटाडेटा और रजिस्ट्रियों के मानकीकरण पर आम सहमति तक पहुंचने के लिए बहुत काम पूरा किया जा रहा है । कोर मेटाडेटा रजिस्ट्री मानक आईएसओ / आईईसी 11179 मेटाडेटा रजिस्ट्रीज़ (एमडीआर) है, मानक के लिए ढांचा आईएसओ/आईईसी 11179-1: 2004 में वर्णित है। [२७] भाग १ का एक नया संस्करण २०१५ में या २०१६ की शुरुआत में प्रकाशन के लिए अपने अंतिम चरण में है। इसे भाग ३, आईएसओ/आईईसी १११७९-३: २०१३ [२८] के वर्तमान संस्करण के साथ संरेखित करने के लिए संशोधित किया गया है।जो कॉन्सेप्ट सिस्टम के पंजीकरण का समर्थन करने के लिए एमडीआर का विस्तार करता है। ( आईएसओ/आईईसी 11179 देखें)) यह मानक मानव और कंप्यूटर द्वारा स्पष्ट उपयोग के लिए डेटा के अर्थ और तकनीकी संरचना दोनों को रिकॉर्ड करने के लिए एक स्कीमा निर्दिष्ट करता है। आईएसओ/आईईसी 11179 मानक डेटा के बारे में सूचना वस्तुओं, या "डेटा के बारे में डेटा" के रूप में मेटाडेटा को संदर्भित करता है। ISO/IEC 11179 भाग-3 में, सूचना वस्तुएं डेटा तत्वों, मूल्य डोमेन, और अन्य पुन: प्रयोज्य अर्थ और प्रतिनिधित्वात्मक सूचना वस्तुओं के बारे में डेटा हैं जो डेटा आइटम के अर्थ और तकनीकी विवरण का वर्णन करती हैं। यह मानक मेटाडेटा रजिस्ट्री के लिए विवरण और मेटाडेटा रजिस्ट्री के भीतर सूचना वस्तुओं को पंजीकृत और प्रशासित करने के लिए विवरण भी निर्धारित करता है। आईएसओ/आईईसी 11179 भाग 3 में यौगिक संरचनाओं का वर्णन करने के प्रावधान भी हैं जो अन्य डेटा तत्वों की व्युत्पत्तियां हैं, उदाहरण के लिए गणना के माध्यम से, एक या अधिक डेटा तत्वों का संग्रह,या व्युत्पन्न डेटा के अन्य रूप। हालांकि यह मानक खुद को मूल रूप से "डेटा तत्व" रजिस्ट्री के रूप में वर्णित करता है, इसका उद्देश्य किसी विशेष एप्लिकेशन से स्वतंत्र रूप से मेटाडेटा सामग्री का वर्णन और पंजीकरण करना है, जो नए अनुप्रयोगों, डेटाबेस, या विकसित करने में मनुष्यों या कंप्यूटरों द्वारा खोजे जाने और पुन: उपयोग किए जाने के विवरण को उधार देता है। पंजीकृत मेटाडेटा सामग्री के अनुसार एकत्र किए गए डेटा के विश्लेषण के लिए। यह मानक अन्य प्रकार की मेटाडेटा रजिस्ट्रियों के लिए सामान्य आधार बन गया है, मानक के पंजीकरण और प्रशासन भाग का पुन: उपयोग और विस्तार कर रहा है।नए एप्लिकेशन, डेटाबेस विकसित करने या पंजीकृत मेटाडेटा सामग्री के अनुसार एकत्र किए गए डेटा के विश्लेषण के लिए मनुष्यों या कंप्यूटरों द्वारा खोजे जाने और पुन: उपयोग किए जाने के विवरण को उधार देना। यह मानक अन्य प्रकार की मेटाडेटा रजिस्ट्रियों के लिए सामान्य आधार बन गया है, मानक के पंजीकरण और प्रशासन भाग का पुन: उपयोग और विस्तार कर रहा है।नए एप्लिकेशन, डेटाबेस विकसित करने या पंजीकृत मेटाडेटा सामग्री के अनुसार एकत्र किए गए डेटा के विश्लेषण के लिए मनुष्यों या कंप्यूटरों द्वारा खोजे जाने और पुन: उपयोग किए जाने के विवरण को उधार देना। यह मानक अन्य प्रकार की मेटाडेटा रजिस्ट्रियों के लिए सामान्य आधार बन गया है, मानक के पंजीकरण और प्रशासन भाग का पुन: उपयोग और विस्तार कर रहा है।

भू-स्थानिक समुदाय में विशेष भू-स्थानिक मेटाडेटा मानकों की परंपरा है, विशेष रूप से मानचित्र- और छवि-पुस्तकालयों और कैटलॉग की परंपराओं पर निर्माण। औपचारिक मेटाडेटा आमतौर पर भू-स्थानिक डेटा के लिए आवश्यक होता है, क्योंकि सामान्य पाठ-प्रसंस्करण दृष्टिकोण लागू नहीं होते हैं।

डबलिन कोर मेटाडाटा शर्तों शब्दावली शर्तों जो खोज के प्रयोजनों के लिए संसाधनों का वर्णन करने के लिए किया जा सकता का एक सेट है। १५ क्लासिक [२९] मेटाडेटा शब्दों का मूल सेट , जिसे डबलिन कोर मेटाडेटा एलिमेंट सेट [३०] के रूप में जाना जाता है, निम्नलिखित मानक दस्तावेज़ों में समर्थित हैं:

  • आईईटीएफ आरएफसी 5013 [31]
  • आईएसओ मानक १५८३६-२००९ [३२]
  • एनआईएसओ मानक Z39.85। [33]

W3C डेटा कैटलॉग शब्दावली (DCAT) [34] एक RDF शब्दावली है जो डबलिन कोर को डेटासेट, डेटा सर्विस, कैटलॉग और कैटलॉग रिकॉर्ड के लिए कक्षाओं के साथ पूरक करती है। DCAT FOAF, PROV-O और OWL-Time के तत्वों का भी उपयोग करता है। डीसीएटी एक कैटलॉग की विशिष्ट संरचना का समर्थन करने के लिए एक आरडीएफ मॉडल प्रदान करता है जिसमें रिकॉर्ड होते हैं, प्रत्येक डेटासेट या सेवा का वर्णन करता है।

हालांकि एक मानक नहीं है, माइक्रोफॉर्मेट ( नीचे इंटरनेट पर अनुभाग मेटाडेटा में भी उल्लेख किया गया है ) सिमेंटिक मार्कअप के लिए एक वेब-आधारित दृष्टिकोण है जो मेटाडेटा को संप्रेषित करने के लिए मौजूदा HTML / XHTML टैग का पुन: उपयोग करना चाहता है। माइक्रोफॉर्मेट एक्सएचटीएमएल और एचटीएमएल मानकों का पालन करता है लेकिन अपने आप में एक मानक नहीं है। माइक्रोफॉर्मेट के एक वकील, तांटेक सेलिक ने वैकल्पिक दृष्टिकोणों के साथ एक समस्या की विशेषता बताई :

यहां एक नई भाषा है जिसे हम चाहते हैं कि आप सीखें, और अब आपको इन अतिरिक्त फ़ाइलों को अपने सर्वर पर आउटपुट करने की आवश्यकता है। यह एक परेशानी है। (माइक्रोफॉर्मेट) प्रवेश के लिए बाधा को कम करता है। [35]

[ संपादित करें ] का प्रयोग करें

फोटो [ संपादित करें ]

मेटाडेटा को एक डिजिटल फोटो फ़ाइल में लिखा जा सकता है जो यह पहचान करेगा कि इसका मालिक कौन है, कॉपीराइट और संपर्क जानकारी, कैमरे के किस ब्रांड या मॉडल ने फ़ाइल बनाई है, साथ ही एक्सपोज़र जानकारी (शटर स्पीड, एफ-स्टॉप, आदि) और वर्णनात्मक जानकारी। जैसे फ़ोटो के बारे में कीवर्ड, फ़ाइल या छवि को कंप्यूटर और/या इंटरनेट पर खोजने योग्य बनाना। कुछ मेटाडेटा कैमरे द्वारा बनाया जाता है और कुछ कंप्यूटर पर डाउनलोड करने के बाद फोटोग्राफर और/या सॉफ़्टवेयर द्वारा इनपुट किया जाता है। अधिकांश डिजिटल कैमरे मॉडल नंबर, शटर स्पीड आदि के बारे में मेटाडेटा लिखते हैं, और कुछ आपको इसे संपादित करने में सक्षम बनाते हैं; [३६] यह कार्यक्षमता Nikon D3 के बाद से अधिकांश Nikon DSLR पर, कैनन EOS ७डी के बाद से अधिकांश नए कैनन कैमरों पर उपलब्ध है।, और पेंटाक्स के-3 के बाद से अधिकांश पेंटाक्स डीएसएलआर पर। मेटाडेटा का उपयोग की-वर्डिंग के उपयोग से पोस्ट-प्रोडक्शन में आयोजन को आसान बनाने के लिए किया जा सकता है। फिल्टर का उपयोग तस्वीरों के एक विशिष्ट सेट का विश्लेषण करने और रेटिंग या कैप्चर समय जैसे मानदंडों पर चयन करने के लिए किया जा सकता है। जीपीएस (विशेष रूप से स्मार्टफोन) जैसे भौगोलिक स्थान क्षमताओं वाले उपकरणों पर , जिस स्थान से फोटो लिया गया था, उसे भी शामिल किया जा सकता है।

फोटोग्राफिक मेटाडेटा मानक उन संगठनों द्वारा शासित होते हैं जो निम्नलिखित मानकों को विकसित करते हैं। इनमें शामिल हैं, लेकिन इन तक सीमित नहीं हैं:

  • आईपीटीसी सूचना इंटरचेंज मॉडल आईआईएम (अंतर्राष्ट्रीय प्रेस दूरसंचार परिषद)
  • एक्सएमपी के लिए आईपीटीसी कोर स्कीमा
  • एक्सएमपी - एक्स्टेंसिबल मेटाडेटा प्लेटफॉर्म (एक आईएसओ मानक)
  • Exif - विनिमेय छवि फ़ाइल प्रारूप, CIPA (कैमरा और इमेजिंग प्रोडक्ट्स एसोसिएशन) द्वारा बनाए रखा गया और JEITA (जापान इलेक्ट्रॉनिक्स और सूचना प्रौद्योगिकी उद्योग संघ) द्वारा प्रकाशित किया गया।
  • डबलिन कोर (डबलिन कोर मेटाडेटा पहल - डीसीएमआई)
  • प्लस (पिक्चर लाइसेंसिंग यूनिवर्सल सिस्टम)
  • वीआरए कोर (विजुअल रिसोर्स एसोसिएशन) [37]

दूरसंचार [ संपादित करें ]

संदेश सामग्री के विपरीत, फोन कॉल, इलेक्ट्रॉनिक संदेश, त्वरित संदेश और दूरसंचार के अन्य तरीकों के समय, उत्पत्ति और गंतव्य की जानकारी मेटाडेटा का दूसरा रूप है। खुफिया एजेंसियों द्वारा इस कॉल डिटेल रिकॉर्ड मेटाडेटा का थोक संग्रह एडवर्ड स्नोडेन द्वारा इस तथ्य के खुलासे के बाद विवादास्पद साबित हुआ है कि एनएसए जैसी कुछ खुफिया एजेंसियां ​​लाखों इंटरनेट उपयोगकर्ताओं पर ऑनलाइन मेटाडेटा रख रही थीं (और शायद अभी भी हैं)। वर्ष, भले ही वे [कभी] एजेंसी के हित के व्यक्ति हों या नहीं।

वीडियो [ संपादित करें ]

मेटाडेटा वीडियो में विशेष रूप से उपयोगी है, जहां इसकी सामग्री के बारे में जानकारी (जैसे वार्तालापों के प्रतिलेख और इसके दृश्यों के पाठ विवरण) कंप्यूटर द्वारा सीधे समझ में नहीं आती है, लेकिन जहां सामग्री की कुशल खोज वांछनीय है। यह स्वचालित नंबर प्लेट पहचान और वाहन पहचान पहचान सॉफ्टवेयर जैसे वीडियो अनुप्रयोगों में विशेष रूप से उपयोगी है , जिसमें लाइसेंस प्लेट डेटा सहेजा जाता है और रिपोर्ट और अलर्ट बनाने के लिए उपयोग किया जाता है। [38]ऐसे दो स्रोत हैं जिनमें वीडियो मेटाडेटा व्युत्पन्न होता है: (1) परिचालन एकत्रित मेटाडेटा, जो उत्पादित सामग्री के बारे में जानकारी है, जैसे कि उपकरण का प्रकार, सॉफ़्टवेयर, दिनांक और स्थान; (२) मानव-लेखित मेटाडेटा, खोज इंजन दृश्यता, खोज योग्यता, दर्शकों की सहभागिता में सुधार और वीडियो प्रकाशकों को विज्ञापन के अवसर प्रदान करने के लिए। [३९] आज के समाज में अधिकांश पेशेवर वीडियो संपादन सॉफ्टवेयर के पास मेटाडेटा तक पहुंच है। AVID's MetaSync और Adobe's Bridge इसके दो प्रमुख उदाहरण हैं। [40]

भू-स्थानिक मेटाडेटा [ संपादित करें ]

भू-स्थानिक मेटाडेटा भौगोलिक सूचना प्रणाली (जीआईएस) फाइलों, मानचित्रों, छवियों और अन्य डेटा से संबंधित है जो स्थान-आधारित है। जीआईएस में मेटाडेटा का उपयोग भौगोलिक डेटा की विशेषताओं और विशेषताओं का दस्तावेजीकरण करने के लिए किया जाता है, जैसे कि डेटाबेस फाइलें और डेटा जिसे जीआईएस के भीतर विकसित किया जाता है। इसमें विवरण शामिल हैं जैसे डेटा को किसने विकसित किया, इसे कब एकत्र किया गया, इसे कैसे संसाधित किया गया, यह किस प्रारूप में उपलब्ध है, और फिर डेटा को प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए संदर्भ प्रदान करता है। [41]

निर्माण [ संपादित करें ]

मेटाडेटा या तो स्वचालित सूचना प्रसंस्करण या मैन्युअल कार्य द्वारा बनाया जा सकता है। कंप्यूटर द्वारा कैप्चर किए गए प्राथमिक मेटाडेटा में इस बारे में जानकारी शामिल हो सकती है कि कोई ऑब्जेक्ट कब बनाया गया था, इसे किसने बनाया था, इसे अंतिम बार कब अपडेट किया गया था, फ़ाइल का आकार और फ़ाइल एक्सटेंशन। इस संदर्भ में एक वस्तु निम्नलिखित में से किसी को संदर्भित करती है:

  • एक भौतिक वस्तु जैसे किताब, सीडी, डीवीडी, कागज का नक्शा, कुर्सी, मेज, फूलदान आदि।
  • एक इलेक्ट्रॉनिक फाइल जैसे डिजिटल इमेज, डिजिटल फोटो, इलेक्ट्रॉनिक डॉक्यूमेंट, प्रोग्राम फाइल, डेटाबेस टेबल आदि।

डेटा वर्चुअलाइजेशन [ संपादित करें ]

डेटा वर्चुअलाइजेशन 2000 के दशक में उद्यम में वर्चुअलाइजेशन "स्टैक" को पूरा करने के लिए नई सॉफ्टवेयर तकनीक के रूप में उभरा है। मेटाडेटा का उपयोग डेटा वर्चुअलाइजेशन सर्वर में किया जाता है जो डेटाबेस और एप्लिकेशन सर्वर के साथ-साथ एंटरप्राइज़ इंफ्रास्ट्रक्चर घटक होते हैं। इन सर्वरों में मेटाडेटा को लगातार भंडार के रूप में सहेजा जाता है और विभिन्न उद्यम प्रणालियों और अनुप्रयोगों में व्यावसायिक वस्तुओं का वर्णन करता है डेटा वर्चुअलाइजेशन का समर्थन करने के लिए संरचनात्मक मेटाडेटा समानता भी महत्वपूर्ण है।

सांख्यिकी और जनगणना सेवाएं [ संपादित करें ]

मानकीकरण और सामंजस्य कार्य ने सांख्यिकीय समुदाय में मेटाडेटा सिस्टम बनाने के उद्योग के प्रयासों को लाभ पहुंचाया है। [४२] [४३] कई मेटाडेटा दिशानिर्देश और मानक जैसे कि यूरोपीय सांख्यिकी कोड ऑफ प्रैक्टिस [४४] और आईएसओ १७३६९: २०१३ ( सांख्यिकीय डेटा और मेटाडेटा एक्सचेंज या एसडीएमएक्स) [४२] व्यवसायों, सरकारी निकायों और कैसे के लिए प्रमुख सिद्धांत प्रदान करते हैं। अन्य संस्थाओं को सांख्यिकीय डेटा और मेटाडेटा का प्रबंधन करना चाहिए। यूरोस्टेट , [45] सेंट्रल बैंकों की यूरोपीय प्रणाली , [45] और अमेरिकी पर्यावरण संरक्षण एजेंसी [46] जैसी संस्थाएं"सांख्यिकीय व्यावसायिक प्रक्रियाओं का प्रबंधन करते समय दक्षता में सुधार" के लक्ष्य के साथ इन और अन्य ऐसे मानकों और दिशानिर्देशों को लागू किया है। [45]

पुस्तकालय और सूचना विज्ञान [ संपादित करें ]

डिजिटल और एनालॉग दोनों स्वरूपों में पुस्तकालयों में वस्तुओं को सूचीबद्ध करने के साधन के रूप में मेटाडेटा का विभिन्न तरीकों से उपयोग किया गया है। इस तरह के डेटा किसी विशेष पुस्तक, डीवीडी, पत्रिका या किसी भी वस्तु को वर्गीकृत करने, एकत्र करने, पहचानने और खोजने में मदद करते हैं जो पुस्तकालय अपने संग्रह में रख सकता है। 1980 के दशक तक, कई पुस्तकालय कैटलॉग ने पुस्तक के शीर्षक, लेखक, विषय वस्तु, और एक संक्षिप्त अल्फा-न्यूमेरिक स्ट्रिंग ( कॉल नंबर ) को प्रदर्शित करने के लिए फ़ाइल दराज में 3x5 इंच के कार्ड का उपयोग किया था, जो पुस्तकालय की अलमारियों के भीतर पुस्तक के भौतिक स्थान को इंगित करता था। डेवी दशमलव प्रणालीविषय के आधार पर पुस्तकालय सामग्री के वर्गीकरण के लिए पुस्तकालयों द्वारा नियोजित मेटाडेटा उपयोग का एक प्रारंभिक उदाहरण है। 1980 और 1990 के दशक की शुरुआत में, कई पुस्तकालयों ने इन पेपर फ़ाइल कार्डों को कंप्यूटर डेटाबेस से बदल दिया। ये कंप्यूटर डेटाबेस उपयोगकर्ताओं के लिए कीवर्ड खोज करना बहुत आसान और तेज़ बनाते हैं। पुराने मेटाडेटा संग्रह का एक अन्य रूप अमेरिकी जनगणना ब्यूरो द्वारा "लॉन्ग फॉर्म" के रूप में जाना जाता है। लॉन्ग फॉर्म ऐसे प्रश्न पूछता है जिनका उपयोग वितरण के पैटर्न को खोजने के लिए जनसांख्यिकीय डेटा बनाने के लिए किया जाता है। [४७] पुस्तकालय पुस्तकालय कैटलॉग में मेटाडेटा का उपयोग करते हैं , जो आमतौर पर एक एकीकृत पुस्तकालय प्रबंधन प्रणाली के हिस्से के रूप में होता है । मेटाडेटा कैटलॉगिंग द्वारा प्राप्त किया जाता हैकिताबें, पत्रिकाएं, डीवीडी, वेब पेज या डिजिटल इमेज जैसे संसाधन। यह डेटा एमएआरसी मेटाडेटा मानक का उपयोग करके एकीकृत पुस्तकालय प्रबंधन प्रणाली, आईएलएमएस में संग्रहीत किया जाता है । इसका उद्देश्य संरक्षकों को उन वस्तुओं या क्षेत्रों के भौतिक या इलेक्ट्रॉनिक स्थान पर निर्देशित करना है जो वे चाहते हैं और साथ ही साथ आइटम का विवरण प्रदान करना है।

पुस्तकालय मेटाडेटा के हालिया और विशिष्ट उदाहरणों में ई-प्रिंट रिपॉजिटरी और डिजिटल इमेज लाइब्रेरी सहित डिजिटल पुस्तकालयों की स्थापना शामिल है । जबकि अक्सर पुस्तकालय सिद्धांतों पर आधारित, गैर-पुस्तकालयीय उपयोग पर ध्यान, विशेष रूप से मेटाडेटा प्रदान करने में, इसका अर्थ है कि वे पारंपरिक या सामान्य कैटलॉगिंग दृष्टिकोण का पालन नहीं करते हैं। शामिल सामग्रियों की कस्टम प्रकृति को देखते हुए, मेटाडेटा फ़ील्ड अक्सर विशेष रूप से बनाए जाते हैं जैसे टैक्सोनोमिक वर्गीकरण फ़ील्ड, स्थान फ़ील्ड, कीवर्ड या कॉपीराइट स्टेटमेंट। मानक फ़ाइल जानकारी जैसे फ़ाइल आकार और प्रारूप आमतौर पर स्वचालित रूप से शामिल होते हैं। [४८] अंतरराष्ट्रीय मानकीकरण के प्रयासों में दशकों से पुस्तकालय संचालन एक प्रमुख विषय रहा है. डिजिटल पुस्तकालयों में मेटाडाटा के लिए मानकों में शामिल डबलिन कोर , मेट्स , MODS , DDI , DOI , URN , premis स्कीमा, EML , और OAI-PMHदुनिया के अग्रणी पुस्तकालय अपनी मेटाडेटा मानकों की रणनीतियों पर संकेत देते हैं। [49] [50]

संग्रहालयों में [ संपादित करें ]

संग्रहालय के संदर्भ में मेटाडेटा वह जानकारी है जो सांस्कृतिक दस्तावेज़ीकरण विशेषज्ञों को प्रशिक्षित करती है, जैसे कि आर्काइविस्ट , लाइब्रेरियन , संग्रहालय रजिस्ट्रार और क्यूरेटर , कला, वास्तुकला, सांस्कृतिक वस्तुओं और उनकी छवियों के कार्यों को इंडेक्स, संरचना, वर्णन, पहचान, या अन्यथा निर्दिष्ट करने के लिए बनाते हैं। [५१] [५२] [ पृष्ठ की आवश्यकता ] [५३] [ पृष्ठ की आवश्यकता ] वर्णनात्मक मेटाडेटा का उपयोग आमतौर पर वस्तु की पहचान और संसाधन पुनर्प्राप्ति उद्देश्यों के लिए संग्रहालय के संदर्भों में किया जाता है। [52]

उपयोग [ संपादित करें ]

मेटाडेटा को एकत्रित करने वाले संस्थानों और संग्रहालयों के भीतर विकसित और लागू किया जाता है ताकि:

  • संसाधन खोज को सुगम बनाना और खोज क्वेरी निष्पादित करना। [53]
  • डिजिटल संग्रह बनाना जो संग्रहालय संग्रह और सांस्कृतिक वस्तुओं के विभिन्न पहलुओं से संबंधित जानकारी संग्रहीत करता है, और अभिलेखीय और प्रबंधकीय उद्देश्यों के लिए कार्य करता है। [53]
  • डिजिटल सामग्री को ऑनलाइन प्रकाशित करके सार्वजनिक दर्शकों को सांस्कृतिक वस्तुओं तक पहुंच प्रदान करें। [52] [53]

मानक [ संपादित करें ]

कई संग्रहालय और सांस्कृतिक विरासत केंद्र मानते हैं कि कला कार्यों और सांस्कृतिक वस्तुओं की विविधता को देखते हुए, सांस्कृतिक कार्यों का वर्णन करने और सूचीबद्ध करने के लिए कोई एकल मॉडल या मानक पर्याप्त नहीं है। [५१] [५२] [५३] उदाहरण के लिए, एक गढ़ी हुई स्वदेशी कलाकृतियों को एक कलाकृति, एक पुरातात्विक कलाकृति, या एक स्वदेशी विरासत वस्तु के रूप में वर्गीकृत किया जा सकता है। संग्रहालय समुदाय के भीतर संग्रह, विवरण और सूचीकरण में मानकीकरण के प्रारंभिक चरण 1990 के दशक के अंत में कला के विवरण के लिए श्रेणियां ( सीडीडब्ल्यूए ), स्पेक्ट्रम, सीआईडीओसी अवधारणात्मक संदर्भ मॉडल (सीआरएम), कैटलॉगिंग जैसे मानकों के विकास के साथ शुरू हुए। सांस्कृतिक वस्तुएं (सीसीओ) और सीडीडब्ल्यूए लाइट एक्सएमएल स्कीमा। [५२] ये मानक उपयोग करते हैंमशीन प्रसंस्करण, प्रकाशन और कार्यान्वयन के लिए HTML और XML मार्कअप भाषाएँ। [52] एंग्लो अमेरिकन सूचीबद्ध नियम (AACR), मूल रूप की विशेषता पुस्तकों के लिए, विकसित भी सांस्कृतिक वस्तुओं के लिए लागू किया गया है कला और स्थापत्य कला का काम करता है। [५३] मानक, जैसे सीसीओ, एक संग्रहालय के संग्रह प्रबंधन प्रणाली (सीएमएस) के भीतर एकीकृत हैं , एक डेटाबेस जिसके माध्यम से संग्रहालय अपने संग्रह, अधिग्रहण, ऋण और संरक्षण का प्रबंधन करने में सक्षम हैं। [53]क्षेत्र में विद्वानों और पेशेवरों ने ध्यान दिया कि "मानकों और प्रौद्योगिकियों का तेजी से विकसित परिदृश्य" सांस्कृतिक वृत्तचित्रों, विशेष रूप से गैर-तकनीकी रूप से प्रशिक्षित पेशेवरों के लिए चुनौतियां पैदा करता है। [५४] [ पृष्ठ की आवश्यकता ] अधिकांश संग्रह करने वाले संस्थान और संग्रहालय सांस्कृतिक कार्यों और उनकी छवियों को वर्गीकृत करने के लिए एक रिलेशनल डेटाबेस का उपयोग करते हैं। [५३] संबंधपरक डेटाबेस और मेटाडेटा सांस्कृतिक वस्तुओं और कला के बहुआयामी कार्यों के साथ-साथ वस्तुओं और स्थानों, लोगों और कलात्मक आंदोलनों के बीच जटिल संबंधों का दस्तावेजीकरण और वर्णन करने के लिए काम करते हैं। [52] [53]संग्रह संस्थानों और संग्रहालयों के भीतर संबंधपरक डेटाबेस संरचनाएं भी फायदेमंद होती हैं क्योंकि वे पुरालेखपालों को सांस्कृतिक वस्तुओं और उनकी छवियों के बीच स्पष्ट अंतर करने की अनुमति देते हैं; एक अस्पष्ट अंतर भ्रामक और गलत खोजों को जन्म दे सकता है। [53]

सांस्कृतिक वस्तुएं और कला कार्य [ संपादित करें ]

एक वस्तु की भौतिकता, कार्य और उद्देश्य, साथ ही आकार (जैसे, माप, जैसे ऊंचाई, चौड़ाई, वजन), भंडारण आवश्यकताएं (जैसे, जलवायु-नियंत्रित वातावरण) और संग्रहालय और संग्रह का फोकस, की वर्णनात्मक गहराई को प्रभावित करते हैं। सांस्कृतिक वृत्तचित्रों द्वारा वस्तु के लिए जिम्मेदार डेटा। [५३] स्थापित संस्थागत कैटलॉगिंग प्रथाओं, लक्ष्यों और सांस्कृतिक वृत्तचित्रों की विशेषज्ञता और डेटाबेस संरचना भी सांस्कृतिक वस्तुओं के लिए दी गई जानकारी और सांस्कृतिक वस्तुओं को वर्गीकृत करने के तरीकों को प्रभावित करती है। [५१] [५३] इसके अतिरिक्त, संग्रहालय अक्सर मानकीकृत वाणिज्यिक संग्रह प्रबंधन सॉफ्टवेयर का उपयोग करते हैं जो उन तरीकों को निर्धारित और सीमित करता है जिनमें पुरालेखकर्ता कलाकृतियों और सांस्कृतिक वस्तुओं का वर्णन कर सकते हैं। [54]साथ ही, संग्रह करने वाले संस्थान और संग्रहालय अपने संग्रह में सांस्कृतिक वस्तुओं और कलाकृतियों का वर्णन करने के लिए नियंत्रित शब्दावली का उपयोग करते हैं। [५२] [५३] गेटी वोकैबुलरीज और लाइब्रेरी ऑफ कांग्रेस नियंत्रित शब्दावली संग्रहालय समुदाय के भीतर प्रतिष्ठित हैं और सीसीओ मानकों द्वारा अनुशंसित हैं। [५३] संग्रहालयों को नियंत्रित शब्दावली का उपयोग करने के लिए प्रोत्साहित किया जाता है जो उनके संग्रह के लिए प्रासंगिक और प्रासंगिक हैं और उनके डिजिटल सूचना प्रणाली की कार्यक्षमता को बढ़ाते हैं। [५२] [५३] नियंत्रित शब्दावली डेटाबेस के भीतर फायदेमंद हैं क्योंकि वे उच्च स्तर की स्थिरता प्रदान करते हैं, संसाधन पुनर्प्राप्ति में सुधार करते हैं। [52] [53]नियंत्रित शब्दावली सहित मेटाडेटा संरचनाएं, उन प्रणालियों के ऑटोलॉजी को दर्शाती हैं जिनसे वे बनाए गए थे। अक्सर वे प्रक्रियाएं जिनके माध्यम से संग्रहालयों में मेटाडेटा के माध्यम से सांस्कृतिक वस्तुओं का वर्णन और वर्गीकरण किया जाता है, निर्माता समुदायों के दृष्टिकोण को प्रतिबिंबित नहीं करती हैं। [५१] [५५]

संग्रहालय और इंटरनेट [ संपादित करें ]

मेटाडेटा संग्रहालयों के भीतर डिजिटल सूचना प्रणाली और अभिलेखागार के निर्माण में सहायक रहा है, और इसने संग्रहालयों के लिए डिजिटल सामग्री को ऑनलाइन प्रकाशित करना आसान बना दिया है। इसने उन दर्शकों को सक्षम किया है जिनकी भौगोलिक या आर्थिक बाधाओं के कारण सांस्कृतिक वस्तुओं तक पहुंच नहीं हो सकती है। [५२] २००० के दशक में, जैसा कि अधिक संग्रहालयों ने अभिलेखीय मानकों को अपनाया है और जटिल डेटाबेस बनाए हैं, संग्रहालय डेटाबेस के बीच लिंक किए गए डेटा के बारे में संग्रहालय, अभिलेखीय और पुस्तकालय विज्ञान समुदायों में चर्चा हुई है। [५४] संग्रह प्रबंधन प्रणाली (सीएमएस) और डिजिटल संपत्ति प्रबंधन उपकरण स्थानीय या साझा प्रणाली हो सकते हैं। [५३] डिजिटल मानविकीविद्वानों ने संग्रहालय डेटाबेस और संग्रह के बीच अंतःक्रियाशीलता के कई लाभों को नोट किया है, जबकि इस तरह की अंतःक्रियाशीलता प्राप्त करने में कठिनाइयों को भी स्वीकार किया है। [54]

कानून [ संपादित करें ]

संयुक्त राज्य अमेरिका [ संपादित करें ]

संयुक्त राज्य अमेरिका में मुकदमेबाजी में मेटाडेटा से जुड़ी समस्याएं व्यापक होती जा रही हैं। [ कब? ] न्यायालयों ने मेटाडेटा से जुड़े विभिन्न प्रश्नों को देखा है, जिसमें पार्टियों द्वारा मेटाडेटा की खोज करने की क्षमता भी शामिल है। हालांकि सिविल प्रक्रिया के संघीय नियमों में केवल इलेक्ट्रॉनिक दस्तावेजों के बारे में निर्दिष्ट नियम हैं, बाद के मामले के कानून ने मेटाडेटा को प्रकट करने के लिए पार्टियों की आवश्यकता पर विस्तार से बताया है। [५६] अक्टूबर २००९ में, एरिज़ोना सुप्रीम कोर्ट ने फैसला सुनाया है कि मेटाडेटा रिकॉर्ड सार्वजनिक रिकॉर्ड हैं[57]दस्तावेज़ मेटाडेटा कानूनी वातावरण में विशेष रूप से महत्वपूर्ण साबित हुआ है जिसमें मुकदमे ने मेटाडेटा का अनुरोध किया है, जिसमें संवेदनशील जानकारी शामिल हो सकती है जो अदालत में एक निश्चित पक्ष के लिए हानिकारक है। दस्तावेज़ों को "साफ़" या संशोधित करने के लिए मेटाडेटा हटाने वाले टूल का उपयोग करने से अनजाने में संवेदनशील डेटा भेजने के जोखिम कम हो सकते हैं। यह प्रक्रिया आंशिक रूप से ( डेटा अवशेष देखें ) कानूनी फर्मों को इलेक्ट्रॉनिक डिस्कवरी के माध्यम से संवेदनशील डेटा के संभावित हानिकारक लीक से बचाती है

जनमत सर्वेक्षणों से पता चला है कि 45% अमेरिकी सोशल मीडिया साइटों की क्षमता में "बिल्कुल आश्वस्त नहीं हैं" यह सुनिश्चित करते हैं कि उनका व्यक्तिगत डेटा सुरक्षित है और 40% का कहना है कि सोशल मीडिया साइटों को व्यक्तियों पर कोई भी जानकारी संग्रहीत करने में सक्षम नहीं होना चाहिए। ७६% अमेरिकियों का कहना है कि उन्हें विश्वास नहीं है कि विज्ञापन एजेंसियां ​​उन पर एकत्रित की गई सूचना सुरक्षित हैं और ५०% का कहना है कि ऑनलाइन विज्ञापन एजेंसियों को उनकी कोई भी जानकारी रिकॉर्ड करने की अनुमति नहीं दी जानी चाहिए। [58]

ऑस्ट्रेलिया [ संपादित करें ]

ऑस्ट्रेलिया में, राष्ट्रीय सुरक्षा को मजबूत करने की आवश्यकता के परिणामस्वरूप एक नया मेटाडेटा भंडारण कानून पेश किया गया है। [५९] इस नए कानून का मतलब है कि सुरक्षा और पुलिस एजेंसियों दोनों को किसी भी आतंकवादी हमले और गंभीर अपराधों को होने से रोकना आसान बनाने के उद्देश्य से किसी व्यक्ति के मेटाडेटा के दो साल तक पहुंच की अनुमति होगी।

कानून में [ संपादित करें ]

विधायी मेटाडेटा कानून. gov मंचों में कुछ चर्चा का विषय रहा है जैसे कि 22 और 23 मार्च 2010 को कॉर्नेल लॉ स्कूल में कानूनी सूचना संस्थान द्वारा आयोजित कार्यशालाएं । इन मंचों के दस्तावेज़ीकरण का शीर्षक है, "कानून के लिए सुझाए गए मेटाडेटा अभ्यास और नियम।" [60]

इन चर्चाओं द्वारा कुछ प्रमुख बिंदुओं को रेखांकित किया गया है, जिनमें से अनुभाग शीर्षक निम्नानुसार सूचीबद्ध हैं:

  • सामान्य विचार
  • दस्तावेज़ संरचना
  • दस्तावेज़ सामग्री
  • मेटाडेटा (तत्व)
  • लेयरिंग
  • प्वाइंट-इन-टाइम बनाम पोस्ट-हॉक

स्वास्थ्य सेवा में [ संपादित करें ]

ऑस्ट्रेलियाई चिकित्सा अनुसंधान ने स्वास्थ्य देखभाल में अनुप्रयोगों के लिए मेटाडेटा की परिभाषा का बीड़ा उठाया है। यह दृष्टिकोण विश्व स्वास्थ्य संगठन (डब्ल्यूएचओ) की छतरी के तहत एक मालिकाना मानक को परिभाषित करने के बजाय चिकित्सा विज्ञान में अंतरराष्ट्रीय मानकों का पालन करने का पहला मान्यता प्राप्त प्रयास प्रदान करता है। इन मानकों का समर्थन करने वाले शोध के बावजूद चिकित्सा समुदाय ने अभी तक मेटाडेटा मानकों का पालन करने की आवश्यकता को मंजूरी नहीं दी है। [61]

जैव चिकित्सा अनुसंधान में [ संपादित करें ]

बायोमेडिसिन और आणविक जीव विज्ञान के क्षेत्र में अनुसंधान अध्ययन अक्सर बड़ी मात्रा में डेटा प्राप्त करते हैं, जिसमें जीनोम या मेटा-जीनोम अनुक्रमण के परिणाम , प्रोटिओमिक्स डेटा, और यहां तक ​​कि अनुसंधान के दौरान बनाए गए नोट्स या योजनाएं भी शामिल हैं। [६२] प्रत्येक डेटा प्रकार में मेटाडेटा की अपनी विविधता और इन मेटाडेटा को तैयार करने के लिए आवश्यक प्रक्रियाएं शामिल होती हैं। सामान्य मेटाडेटा मानक, जैसे ISA-Tab, [६३] शोधकर्ताओं को सुसंगत स्वरूपों में प्रयोगात्मक मेटाडेटा बनाने और विनिमय करने की अनुमति देते हैं। विशिष्ट प्रयोगात्मक दृष्टिकोणों में अक्सर अपने स्वयं के मेटाडेटा मानक और सिस्टम होते हैं: मास स्पेक्ट्रोमेट्री के लिए मेटाडेटा मानकशामिल mzML [64] और स्पलैश, [65] जबकि एक्सएमएल जैसे मानक आधारित PDBML [66] और एसआरए एक्सएमएल [67] macromolecular संरचना और अनुक्रमण डेटा के लिए मानकों के रूप में क्रमशः सेवा करते हैं।

बायोमेडिकल अनुसंधान के उत्पादों को आम तौर पर सहकर्मी की समीक्षा की गई पांडुलिपियों के रूप में महसूस किया जाता है और ये प्रकाशन डेटा का एक और स्रोत हैं। बायोमेडिकल प्रकाशनों के लिए मेटाडेटा अक्सर जर्नल प्रकाशकों और प्रशस्ति पत्र डेटाबेस जैसे पबमेड और वेब ऑफ साइंस द्वारा बनाया जाता है । पांडुलिपियों के भीतर या उनके साथ पूरक सामग्री के रूप में निहित डेटा अक्सर मेटाडेटा निर्माण के अधीन होता है, [६८] [६९] हालांकि उन्हें प्रकाशन के बाद बायोमेडिकल डेटाबेस में प्रस्तुत किया जा सकता है। मूल लेखक और डेटाबेस क्यूरेटर तब स्वचालित प्रक्रियाओं की सहायता से मेटाडेटा निर्माण के लिए जिम्मेदार हो जाते हैं। सभी प्रयोगात्मक डेटा के लिए व्यापक मेटाडेटा FAIR मार्गदर्शक सिद्धांतों की नींव है, या अनुसंधान डेटा सुनिश्चित करने के लिए मानक खोजने योग्य , सुलभ , इंटरऑपरेबल और पुन: प्रयोज्य हैं[70]

डेटा वेयरहाउसिंग [ संपादित करें ]

एक डेटा वेयरहाउस (DW) एक संगठन के इलेक्ट्रॉनिक रूप से संग्रहीत डेटा का भंडार है। डेटा वेयरहाउस डेटा को प्रबंधित और संग्रहीत करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। डेटा वेयरहाउस बिजनेस इंटेलिजेंस (बीआई) सिस्टम से भिन्न होते हैं, क्योंकि बीआई सिस्टम प्रबंधन को रणनीतिक मार्गदर्शन प्रदान करने के लिए रिपोर्ट बनाने और जानकारी का विश्लेषण करने के लिए डेटा का उपयोग करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। [71]डेटा वेयरहाउस में डेटा कैसे संग्रहीत किया जाता है, इसके लिए मेटाडेटा एक महत्वपूर्ण उपकरण है। डेटा वेयरहाउस का उद्देश्य एक संगठन में विभिन्न परिचालन प्रणालियों से निकाले गए मानकीकृत, संरचित, सुसंगत, एकीकृत, सही, "साफ" और समय पर डेटा रखना है। निकाले गए डेटा को एंटरप्राइज़-व्यापी परिप्रेक्ष्य प्रदान करने के लिए डेटा वेयरहाउस वातावरण में एकीकृत किया जाता है। डेटा को रिपोर्टिंग और विश्लेषणात्मक आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए संरचित किया जाता है। डेटा मॉडलिंग पद्धति का उपयोग करके संरचनात्मक मेटाडेटा समानता का डिज़ाइन जैसे कि इकाई संबंध मॉडल आरेखण किसी भी डेटा वेयरहाउस विकास प्रयास में महत्वपूर्ण है। वे डेटा वेयरहाउस में डेटा के प्रत्येक टुकड़े पर मेटाडेटा का विवरण देते हैं। डेटा वेयरहाउस का एक अनिवार्य घटक /व्यापार खुफिया प्रणाली मेटाडेटा और मेटाडेटा को प्रबंधित और पुनर्प्राप्त करने के लिए उपकरण है। राल्फ Kimball [72] [ पेज की जरूरत ] डाटा वेयरहाउस के डीएनए के रूप में मेटाडाटा का वर्णन के रूप में मेटाडाटा के तत्वों को परिभाषित करता है डेटा गोदाम और कैसे वे एक साथ काम करते हैं।

किमबॉल एट अल। [७३] मेटाडेटा की तीन मुख्य श्रेणियों को संदर्भित करता है: तकनीकी मेटाडेटा, व्यवसाय मेटाडेटा और प्रक्रिया मेटाडेटा। तकनीकी मेटाडेटा प्राथमिक रूप से निश्चित होता है , जबकि व्यावसायिक मेटाडेटा और प्रक्रिया मेटाडेटा मुख्य रूप से वर्णनात्मक होता हैश्रेणियां कभी-कभी ओवरलैप होती हैं।

  • तकनीकी मेटाडेटा एक DW/BI प्रणाली में वस्तुओं और प्रक्रियाओं को परिभाषित करता है, जैसा कि तकनीकी दृष्टिकोण से देखा जाता है। तकनीकी मेटाडेटा में सिस्टम मेटाडेटा शामिल है, जो डेटा संरचनाओं जैसे टेबल, फ़ील्ड, डेटा प्रकार, इंडेक्स और रिलेशनल इंजन में विभाजन, साथ ही साथ डेटाबेस, आयाम, उपाय और डेटा माइनिंग मॉडल को परिभाषित करता है। तकनीकी मेटाडेटा रिपोर्ट, शेड्यूल, वितरण सूचियों और उपयोगकर्ता सुरक्षा अधिकारों के साथ डेटा मॉडल और इसे उपयोगकर्ताओं के लिए प्रदर्शित करने के तरीके को परिभाषित करता है।
  • व्यवसाय मेटाडेटा अधिक उपयोगकर्ता के अनुकूल शब्दों में वर्णित डेटा वेयरहाउस की सामग्री है। व्यापार मेटाडेटा आपको बताता है कि आपके पास कौन सा डेटा है, वे कहां से आते हैं, उनका क्या मतलब है और डेटा वेयरहाउस में अन्य डेटा से उनका क्या संबंध है। व्यावसायिक मेटाडेटा DW/BI सिस्टम के लिए एक दस्तावेज़ के रूप में भी काम कर सकता है। डेटा वेयरहाउस ब्राउज़ करने वाले उपयोगकर्ता मुख्य रूप से व्यवसाय मेटाडेटा देख रहे हैं।
  • डेटा वेयरहाउस में विभिन्न कार्यों के परिणामों का वर्णन करने के लिए प्रक्रिया मेटाडेटा का उपयोग किया जाता है। ईटीएल प्रक्रिया के भीतर , कार्यों के सभी प्रमुख डेटा निष्पादन पर लॉग किए जाते हैं। इसमें प्रारंभ समय, समाप्ति समय, उपयोग किए गए CPU सेकंड, डिस्क रीड, डिस्क राइट और संसाधित की गई पंक्तियाँ शामिल हैं। ईटीएल या क्वेरी का समस्या निवारण करते समयप्रक्रिया, इस प्रकार का डेटा मूल्यवान हो जाता है। DW/BI सिस्टम का निर्माण और उपयोग करते समय प्रक्रिया मेटाडेटा तथ्य माप है। कुछ संगठन इस तरह के डेटा को कंपनियों को इकट्ठा करने और बेचने से जीवन यापन करते हैं - उस स्थिति में प्रक्रिया मेटाडेटा तथ्य और आयाम तालिकाओं के लिए व्यावसायिक मेटाडेटा बन जाता है। प्रक्रिया मेटाडेटा एकत्र करना उन व्यवसायियों के हित में है जो डेटा का उपयोग अपने उत्पादों के उपयोगकर्ताओं की पहचान करने के लिए कर सकते हैं कि वे किन उत्पादों का उपयोग कर रहे हैं और वे किस स्तर की सेवा प्राप्त कर रहे हैं।

इंटरनेट पर [ संपादित करें ]

वेब पेजों को परिभाषित करने के लिए उपयोग किया जाने वाला HTML प्रारूप विभिन्न प्रकार के मेटाडेटा को शामिल करने की अनुमति देता है, जिसमें मूल वर्णनात्मक पाठ, दिनांक और कीवर्ड से लेकर उन्नत मेटाडेटा योजनाएं जैसे डबलिन कोर , ई-जीएमएस और एजीएलएस [74] मानक शामिल हैं। निर्देशांक के साथ पृष्ठों को जियोटैग भी किया जा सकता है । मेटाडेटा को पृष्ठ के शीर्षलेख में या एक अलग फ़ाइल में शामिल किया जा सकता है। माइक्रोफॉर्मेट मेटाडेटा को ऑन-पेज डेटा में इस तरह से जोड़ने की अनुमति देते हैं कि नियमित वेब उपयोगकर्ता नहीं देखते हैं, लेकिन कंप्यूटर, वेब क्रॉलर और सर्च इंजनआसानी से पहुंच सकते हैं। कई खोज इंजन रैंकिंग में सुधार के लिए मेटाडेटा के शोषण और खोज इंजन अनुकूलन, एसईओ के अभ्यास के कारण अपने रैंकिंग एल्गोरिदम में मेटाडेटा का उपयोग करने के बारे में सतर्क हैं आगे की चर्चा के लिए मेटा एलिमेंट आलेख देखें । इस सतर्क रवैये को उचित ठहराया जा सकता है, क्योंकि डॉक्टरो के अनुसार, [७५] अपना मेटाडेटा बनाते समय देखभाल और परिश्रम नहीं कर रहे हैं और मेटाडेटा एक प्रतिस्पर्धी माहौल का हिस्सा है जहाँ मेटाडेटा का उपयोग मेटाडेटा रचनाकारों के स्वयं के उद्देश्यों को बढ़ावा देने के लिए किया जाता है। अध्ययनों से पता चलता है कि खोज इंजन मेटाडेटा कार्यान्वयन के साथ वेब पेजों पर प्रतिक्रिया करते हैं, [७६] और Google ने अपनी साइट पर एक घोषणा की है जो मेटा टैग दिखाती है जिसे उसका खोज इंजन समझता है।[77] Enterprise खोज स्टार्टअप Swiftype एक प्रासंगिकता संकेत के रूप में स्वीकार करता है कि मेटाडाटा वेबमास्टर अपने वेबसाइटों-विशिष्ट खोज इंजन के लिए लागू कर सकते हैं, यहां तक कि अपने खुद के विस्तार, के रूप में मेटा टैग में जाना जाता रिहा 2. [78]

प्रसारण उद्योग में [ संपादित करें ]

में प्रसारण उद्योग, मेटाडाटा ऑडियो और वीडियो से जुड़ा हुआ है प्रसारण मीडिया के लिए:

  • मीडिया की पहचान करें: क्लिप या प्लेलिस्ट के नाम, अवधि, टाइमकोड , आदि।
  • सामग्री का वर्णन करें: वीडियो सामग्री की गुणवत्ता, रेटिंग, विवरण के बारे में नोट्स (उदाहरण के लिए, एक खेल आयोजन के दौरान, लक्ष्य , लाल कार्ड जैसे कीवर्ड कुछ क्लिप से जुड़े होंगे)
  • मीडिया को वर्गीकृत करें : मेटाडेटा उत्पादकों को मीडिया को सॉर्ट करने या वीडियो सामग्री को आसानी से और जल्दी से खोजने की अनुमति देता है (एक टीवी समाचार को किसी विषय के लिए कुछ संग्रह सामग्री की तत्काल आवश्यकता हो सकती है )। उदाहरण के लिए, बीबीसी के पास एक बड़ी विषय वर्गीकरण प्रणाली है, लोनक्लास , अधिक सामान्य-उद्देश्य वाले सार्वभौमिक दशमलव वर्गीकरण का एक अनुकूलित संस्करण

इस मेटाडेटा को वीडियो सर्वरों की बदौलत वीडियो मीडिया से जोड़ा जा सकता हैफीफा विश्व कप या ओलंपिक खेलों जैसे अधिकांश प्रमुख प्रसारण खेल आयोजन इस मेटाडेटा का उपयोग कीवर्ड के माध्यम से टीवी स्टेशनों पर अपनी वीडियो सामग्री वितरित करने के लिए करते हैं । यह अक्सर मेजबान प्रसारक [79] होता है जो अपने अंतर्राष्ट्रीय प्रसारण केंद्र और इसके वीडियो सर्वर के माध्यम से मेटाडेटा को व्यवस्थित करने का प्रभारी होता है। यह मेटाडेटा छवियों के साथ रिकॉर्ड किया जाता है और मेटाडेटा ऑपरेटरों ( लॉगर्स ) द्वारा दर्ज किया जाता है जो सॉफ़्टवेयर के माध्यम से मेटाडेटा ग्रिड में उपलब्ध लाइव मेटाडेटा में सहयोगी होते हैं (जैसे मल्टीकैम (एलएसएम)या फीफा विश्व कप या ओलंपिक खेलों के दौरान इस्तेमाल किया जाने वाला आईपी ​​निदेशक )। [८०] [८१]

भू-स्थानिक [ संपादित करें ]

मेटाडेटा जो भौगोलिक वस्तुओं का इलेक्ट्रॉनिक भंडारण या प्रारूप में वर्णन करता है (जैसे कि डेटासेट, मानचित्र, सुविधाएँ, या भू-स्थानिक घटक वाले दस्तावेज़) का इतिहास कम से कम 1994 का है ( FGDC मेटाडेटा पर MIT लाइब्रेरी पृष्ठ देखें )। मेटाडेटा का यह वर्ग भू-स्थानिक मेटाडेटा आलेख पर अधिक पूर्ण रूप से वर्णित है

पारिस्थितिक और पर्यावरण [ संपादित करें ]

पारिस्थितिक और पर्यावरणीय मेटाडेटा का उद्देश्य किसी विशेष अध्ययन के लिए डेटा संग्रह के "कौन, क्या, कब, कहाँ, क्यों और कैसे" का दस्तावेजीकरण करना है। इसका आम तौर पर मतलब है कि किस संगठन या संस्थान ने डेटा एकत्र किया, किस प्रकार का डेटा, किस तारीख को डेटा एकत्र किया गया, डेटा संग्रह का औचित्य और डेटा संग्रह के लिए उपयोग की जाने वाली पद्धति। मेटाडेटा को आमतौर पर सबसे प्रासंगिक विज्ञान समुदाय द्वारा उपयोग किए जाने वाले प्रारूप में उत्पन्न किया जाना चाहिए, जैसे डार्विन कोर , पारिस्थितिक मेटाडेटा भाषा , [82] या डबलिन कोर । मेटाडेटा संपादन उपकरण मेटाडेटा पीढ़ी को सुविधाजनक बनाने के लिए मौजूद हैं (जैसे मेटाविस्ट, [८३] मर्करी , मॉर्फो [८४] )। मेटाडेटा का वर्णन करना चाहिएडेटा की उत्पत्ति (जहां वे उत्पन्न हुए, साथ ही डेटा में कोई भी परिवर्तन हुआ) और डेटा उत्पादों का श्रेय (उद्धरण) कैसे दिया जाए।

डिजिटल संगीत [ संपादित करें ]

जब पहली बार 1982 में रिलीज़ किया गया, तो कॉम्पैक्ट डिस्क में केवल सामग्री की तालिका (TOC) होती थी जिसमें डिस्क पर ट्रैक की संख्या और नमूनों में उनकी लंबाई होती थी। [८५] [८६] चौदह साल बाद १९९६ में, सीडी रेड बुक मानक के एक संशोधन ने अतिरिक्त मेटाडेटा ले जाने के लिए सीडी-टेक्स्ट जोड़ा [८७] लेकिन सीडी-टेक्स्ट को व्यापक रूप से नहीं अपनाया गया था। इसके तुरंत बाद, व्यक्तिगत कंप्यूटरों के लिए TOC के आधार पर बाहरी स्रोतों (जैसे CDDB , Gracenote ) से मेटाडेटा प्राप्त करना आम हो गया

2000 के दशक में डिजिटल ऑडियो प्रारूपों जैसे कि डिजिटल ऑडियो फाइलों ने कैसेट टेप और सीडी जैसे संगीत प्रारूपों को पीछे छोड़ दिया । डिजिटल ऑडियो फ़ाइलों को केवल फ़ाइल नाम में निहित की तुलना में अधिक जानकारी के साथ लेबल किया जा सकता है। उस वर्णनात्मक जानकारी को सामान्य रूप से ऑडियो टैग या ऑडियो मेटाडेटा कहा जाता है । इस जानकारी को जोड़ने या संशोधित करने में विशेषज्ञता वाले कंप्यूटर प्रोग्राम टैग संपादक कहलाते हैं. मेटाडेटा का उपयोग डिजिटल ऑडियो फ़ाइल के नाम, वर्णन, कैटलॉग और स्वामित्व या कॉपीराइट को इंगित करने के लिए किया जा सकता है, और इसकी उपस्थिति से समूह के भीतर एक विशिष्ट ऑडियो फ़ाइल का पता लगाना बहुत आसान हो जाता है, आमतौर पर मेटाडेटा तक पहुँचने वाले खोज इंजन के उपयोग के माध्यम से। जैसे-जैसे विभिन्न डिजिटल ऑडियो प्रारूप विकसित किए गए, डिजिटल फाइलों के भीतर एक विशिष्ट स्थान को मानकीकृत करने का प्रयास किया गया जहां यह जानकारी संग्रहीत की जा सकती है।

नतीजतन, लगभग सभी डिजिटल ऑडियो प्रारूप, जिनमें एमपी 3 , ब्रॉडकास्ट वेव और एआईएफएफ फाइलें शामिल हैं, में समान मानकीकृत स्थान हैं जो मेटाडेटा से भरे जा सकते हैं। संपीड़ित और असम्पीडित डिजिटल संगीत के लिए मेटाडेटा को अक्सर ID3 टैग में एन्कोड किया जाता है टैगलिब जैसे सामान्य संपादक एमपी3, ओग वोरबिस, एफएलएसी, एमपीसी, स्पीक्स, वावपैक ट्रूऑडियो, डब्ल्यूएवी, एआईएफएफ, एमपी4 और एएसएफ फ़ाइल स्वरूपों का समर्थन करते हैं।

क्लाउड एप्लिकेशन [ संपादित करें ]

क्लाउड एप्लिकेशन की उपलब्धता के साथ , जिसमें सामग्री में मेटाडेटा जोड़ने वाले एप्लिकेशन शामिल हैं, इंटरनेट पर मेटाडेटा तेजी से उपलब्ध है।

प्रशासन और प्रबंधन [ संपादित करें ]

भंडारण [ संपादित करें ]

मेटाडेटा को आंतरिक रूप से [88] डेटा के समान फ़ाइल या संरचना में संग्रहीत किया जा सकता है (इसे एम्बेडेड मेटाडेटा भी कहा जाता है ), या बाह्य रूप से, वर्णित डेटा से अलग फ़ाइल या फ़ील्ड में। एक डेटा रिपॉजिटरी आमतौर पर डेटा से अलग किए गए मेटाडेटा को संग्रहीत करता है , लेकिन इसे एम्बेडेड मेटाडेटा दृष्टिकोणों का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किया जा सकता है। प्रत्येक विकल्प के फायदे और नुकसान हैं:

  • आंतरिक संग्रहण का अर्थ है कि मेटाडेटा हमेशा उनके द्वारा वर्णित डेटा के हिस्से के रूप में यात्रा करता है; इस प्रकार, मेटाडेटा हमेशा डेटा के साथ उपलब्ध होता है, और इसे स्थानीय रूप से हेरफेर किया जा सकता है। यह विधि अतिरेक (सामान्यीकरण को छोड़कर) बनाती है, और सिस्टम के सभी मेटाडेटा को एक ही स्थान पर प्रबंधित करने की अनुमति नहीं देती है। यह यकीनन स्थिरता बढ़ाता है, क्योंकि जब भी डेटा बदला जाता है तो मेटाडेटा आसानी से बदल जाता है।
  • बाहरी भंडारण सभी सामग्री के लिए मेटाडेटा को एकत्रित करने की अनुमति देता है, उदाहरण के लिए डेटाबेस में, अधिक कुशल खोज और प्रबंधन के लिए। मेटाडेटा के संगठन को सामान्य करके अतिरेक से बचा जा सकता है। इस दृष्टिकोण में, जब सूचना स्थानांतरित की जाती है, तो मेटाडेटा को सामग्री के साथ जोड़ा जा सकता है, उदाहरण के लिए स्ट्रीमिंग मीडिया में ; या हस्तांतरित सामग्री से संदर्भित किया जा सकता है (उदाहरण के लिए, एक वेब लिंक के रूप में)। नीचे की ओर, डेटा सामग्री से मेटाडेटा का विभाजन, विशेष रूप से स्टैंडअलोन फ़ाइलों में, जो उनके स्रोत मेटाडेटा को कहीं और संदर्भित करता है, दोनों के बीच गलत संरेखण के अवसरों को बढ़ाता है, क्योंकि या तो परिवर्तन दूसरे में प्रतिबिंबित नहीं हो सकते हैं।

मेटाडेटा को मानव-पठनीय या बाइनरी रूप में संग्रहीत किया जा सकता है। मेटाडेटा को मानव-पठनीय प्रारूप में संग्रहीत करना जैसे कि XML उपयोगी हो सकता है क्योंकि उपयोगकर्ता इसे विशेष उपकरणों के बिना समझ और संपादित कर सकते हैं। [८९] हालांकि, पाठ-आधारित स्वरूपों को भंडारण क्षमता, संचार समय, या प्रसंस्करण गति के लिए शायद ही कभी अनुकूलित किया जाता है। एक बाइनरी मेटाडेटा प्रारूप इन सभी मामलों में दक्षता को सक्षम बनाता है, लेकिन बाइनरी जानकारी को मानव-पठनीय सामग्री में बदलने के लिए विशेष सॉफ़्टवेयर की आवश्यकता होती है।

डेटाबेस प्रबंधन [ संपादित करें ]

मेटाडेटा को संग्रहीत करने के लिए प्रत्येक रिलेशनल डेटाबेस सिस्टम का अपना तंत्र होता है। संबंधपरक-डेटाबेस मेटाडेटा के उदाहरणों में शामिल हैं:

  • डेटाबेस में सभी तालिकाओं की तालिकाएँ, उनके नाम, आकार और प्रत्येक तालिका में पंक्तियों की संख्या।
  • प्रत्येक डेटाबेस में स्तंभों की तालिकाएँ, उनका उपयोग किन तालिकाओं में किया जाता है और प्रत्येक स्तंभ में किस प्रकार का डेटा संग्रहीत किया जाता है।

डेटाबेस शब्दावली में, मेटाडेटा के इस सेट को कैटलॉग के रूप में संदर्भित किया जाता है एसक्यूएल मानक को निर्दिष्ट एक समान साधन सूची, कहा जाता है का उपयोग करने की जानकारी स्कीमा , लेकिन सभी डेटाबेस इसे लागू, भले ही वे SQL मानक के अन्य पहलुओं को लागू। डेटाबेस-विशिष्ट मेटाडेटा एक्सेस विधियों के उदाहरण के लिए, Oracle मेटाडेटा देखें JDBC , या SchemaCrawler जैसे API का उपयोग करके मेटाडेटा तक प्रोग्रामेटिक एक्सेस संभव है [९०]

लोकप्रिय संस्कृति में [ संपादित करें ]

मेटाडेटा की अवधारणा की पहली व्यंग्यात्मक परीक्षाओं में से एक, जैसा कि हम आज इसे समझते हैं, अमेरिकन साइंस फिक्शन लेखक हैल ड्रेपर की लघु कहानी, एमएस एफएनडी इन ए लब्री (1961) है। यहां, सभी मानव जाति के ज्ञान को एक डेस्क दराज के आकार की वस्तु में संघनित किया जाता है, हालांकि मेटाडेटा की परिमाण (उदाहरण के कैटलॉग की सूची, साथ ही साथ अनुक्रमित और इतिहास) अंततः इसके लिए भयानक लेकिन विनोदी परिणाम की ओर ले जाती है मानव जाति। कहानी मेटाडेटा को वास्तविक डेटा से अधिक महत्वपूर्ण बनने की अनुमति देने के आधुनिक परिणामों को पूर्वनिर्धारित करती है, और उस घटना में निहित जोखिम एक सतर्क कहानी के रूप में।

यह भी देखें [ संपादित करें ]

  • एग्री: कृषि विज्ञान और प्रौद्योगिकी के लिए अंतर्राष्ट्रीय सूचना प्रणाली
  • वर्गीकरण योजना
  • क्रॉसवॉक (मेटाडेटा)
  • डेटावन
  • डेटा डिक्शनरी (उर्फ मेटाडेटा रिपॉजिटरी)
  • डबलिन कोर
  • फोल्क्सोनॉमी
  • GEOMS - जेनेरिक अर्थ ऑब्जर्वेशन मेटाडेटा स्टैंडर्ड
  • भू-स्थानिक मेटाडेटा
  • आईपीनिदेशक
  • आईएसओ / आईईसी 11179
  • ज्ञान टैग
  • बुध: मेटाडेटा खोज प्रणाली
  • मेटा तत्व
  • मेटाडेटा एक्सेस प्वाइंट इंटरफ़ेस
  • मेटाडेटा खोज
  • जावा के लिए मेटाडेटा सुविधा
  • विकिविश्वविद्यालय से मेटाडेटा
  • मेटाडेटा प्रकाशन
  • मेटाडेटा रजिस्ट्री
  • मेटामैथमैटिक्स
  • मेटाफ़ोर जलवायु मॉडलिंग डिजिटल रिपॉजिटरी के लिए सामान्य मेटाडेटा
  • सूक्ष्म सामग्री
  • माइक्रोफ़ॉर्मेट
  • मल्टीकैम (एलएसएम)
  • अवलोकन और माप
  • ओन्टोलॉजी (कंप्यूटर विज्ञान)
  • आधिकारिक आंकड़े
  • पैराटेक्स्ट
  • संरक्षण मेटाडेटा
  • एसडीएमएक्स
  • सेमांटिक वेब
  • एसजीएमएल
  • मेटाडेटा कंपनी
  • यूनिवर्सल डेटा एलिमेंट फ्रेमवर्क
  • शब्दावली एक स्रोत
  • एक्सएसडी

संदर्भ [ संपादित करें ]

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आगे पढ़ना [ संपादित करें ]

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बाहरी लिंक [ संपादित करें ]

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  • Metacrap: Putting the torch to seven straw-men of the meta-utopia — Cory Doctorow's opinion on the limitations of metadata on the Internet, 2001
  • DataONE Investigator Toolkit
  • Journal of Library Metadata, Routledge, Taylor & Francis Group, ISSN 1937-5034
  • International Journal of Metadata, Semantics and Ontologies (IJMSO), Inderscience Publishers, ISSN 1744-263X
  • "Metadata and metacontent" (PDF). Retrieved 25 June 2011. (PDF)
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