Bây giờ, các công cụ tìm kiếm đã giảm bớt sự phụ thuộc vào các thẻ meta. Nhiều công cụ tìm kiếm thường xuyên thay đổi tiêu chí xếp hạng của chúng và Google là tiêu biểu nhất. Công cụ tìm kiếm Google thường xuyên thay đổi các thuật toán xếp hạng của mình.

Bạn đang xem: Metadata là gì

Metadata có thể được tạo thủ công hoặc xử lý thông tin tự động. Việc tạo thủ công có xu hướng chính xác hơn vì nó cho phép người dùng nhập bất kỳ thông tin nào mà họ cảm thấy có liên quan tới việc mô tả dữ liệu khác. Việc tạo siêu dữ liệu tự động thường chỉ được áp dụng để hiển thị các thông tin cơ bản như kích thước, phần mở rộng, thời điểm và người đã tạo ra tập tin.

Các trường hợp sử dụng Metadata

*

Thuật ngữ Metadata đã xuất hiện từ vài chục năm trước​

Jack E. Myers là người sáng lập Metadata Information Partners (nay là The Metadata Co.) tuyên bố đã sử dụng thuật ngữ này vào năm 1969. Myers đã đăng ký nhãn hiệu cho thuật ngữ "Metadata" vào năm 1986. Mặc dù vậy, thuật ngữ này đã xuất hiện trong các bài báo nghiên cứu khoa học trước khi tuyên bố của Myers xảy ra.

Trong một bài báo học thuật được xuất bản vào năm 1967, các giáo sư David Griffel và Stuart McIntosh của Đại học Massachusetts đã mô tả siêu dữ liệu là "một bản ghi cho các bản ghi dữ liệu".

Xem thêm: Dàn Ý Cảm Nhận Về Nhân Vật Tấm Trong Truyện Tấm Cám Chi Tiết, Hay Nhất

Năm 1964, một sinh viên đại học chuyên ngành Khoa học máy tính tên là Philip R. Bagley bắt đầu thực hiện luận án của mình. Trong đó, ông lập luận rằng nỗ lực "tạo ra các phần tử dữ liệu tổng hợp" cuối cùng phụ thuộc vào khả năng "liên kết rõ ràng" với phần tử dữ liệu thứ hai có liên quan mà chúng ta có thể gọi là "phần tử siêu dữ liệu".

Các loại Metadata

*

Siêu dữ liệu được phân loại khác nhau dựa trên chức năng mà nó phục vụ trong quản lý thông tin. Dưới dây là các loại Metadata phổ biến nhất hiện nay:

Siêu dữ liệu quản trị cho phép quản trị viên áp đặt các quy tắc và hạn chế quản lý quyền truy cập dữ liệu và quyền của người dùng. Nó cũng cung cấp thông tin về việc bảo trì và quản lý tài nguyên dữ liệu được yêu cầu. Thường được sử dụng trong bối cảnh nghiên cứu đang diễn ra, siêu dữ liệu quản trị bao gồm các thông tin như ngày tạo, kích thước và loại tệp cũng như các yêu cầu về lưu trữ.Siêu dữ liệu mô tả xác định các đặc điểm cụ thể của một phần dữ liệu, chẳng hạn như dữ liệu thư mục, từ khóa, tên bài hát, số lượng...Siêu dữ liệu pháp lý cung cấp thông tin về cấp phép sáng tạo, chẳng hạn như bản quyền, giấy phép và tiền bản quyền.Siêu dữ liệu lưu trữ hướng dẫn vị trí của một mục dữ liệu trong khuôn khổ hoặc trình tự phân cấp.Siêu dữ liệu quy trình phác thảo các quy trình được sử dụng để thu thập và xử lý dữ liệu thống kê. Siêu dữ liệu thống kê là một thuật ngữ khác của siêu dữ liệu quy trình.Siêu dữ liệu Provenance còn được gọi là dòng dữ liệu giúp theo dõi lịch sử của một phần dữ liệu khi nó di chuyển trong một tổ chức. Các tài liệu gốc được ghép nối với siêu dữ liệu để đảm bảo rằng dữ liệu hợp lệ hoặc để sửa lỗi về chất lượng dữ liệu. Kiểm tra xuất xứ là một thông lệ trong quản trị dữ liệu.Siêu dữ liệu tham chiếu liên quan đến thông tin mô tả chất lượng của nội dung thống kê.Siêu dữ liệu thống kê mô tả dữ liệu cho phép người dùng diễn giải và sử dụng đúng các số liệu thống kê được tìm thấy trong báo cáo, khảo sát và tài liệu tóm tắt.Siêu dữ liệu cấu trúc cho biết cách tập hợp các phần tử khác nhau của một đối tượng dữ liệu phức hợp. Siêu dữ liệu cấu trúc thường được sử dụng trong nội dung phương tiện kỹ thuật số như mô tả cách tổ chức các trang trong sách nói để tạo thành chương và cách tổ chức các chương để tạo thành tập...Siêu dữ liệu sử dụng là dữ liệu được sắp xếp và phân tích mỗi khi người dùng truy cập vào nó. Dựa trên phân tích siêu dữ liệu sử dụng, doanh nghiệp có thể chọn ra các xu hướng trong hành vi của khách hàng và dễ dàng điều chỉnh các sản phẩm và dịch vụ của họ để đáp ứng nhu cầu.