Metadatenextraktion

Metadatenextraktion bezeichnet den Prozess der automatischen oder manuellen Ableitung von Metadaten aus digitalen Objekten oder Datenquellen. Metadaten sind beschreibende oder technische Informationen, die Zusammenhang, Herkunft oder Nutzung eines Objekts ermöglichen, z. B. Autor, Erstellungsdatum, Dateigröße, Dateiformat, Ort, Copyright, Zugriffsrechte oder Kameramodell. Ziel ist es, Inhalte besser auffindbar, verwaltbar und überprüfbar zu machen.

Typische Quellen sind Dokumente (PDF, Office-Dateien), Multimedia-Dateien (Bilder, Audio, Video), Webseiten, Datenbanken und Sensorlogs. Die Extraktion kann strukturiert oder unstrukturiert erfolgen und richtet sich nach bestehenden Standards wie Dublin Core, ISO 15836, EXIF, IPTC, XMP, ID3 oder METS. Verfahren umfassen regelbasierte Extraktion, Mustererkennung, OCR, linguistische Verarbeitung (NLP), maschinelles Lernen sowie Ontologie- oder Taxonomie-gestützte Mapping-Schritte.

Metadaten lassen sich in Kategorien einteilen: deskriptive Metadaten zur Suche und Beschreibung, administrative Metadaten zur Verwaltung und Rechte, strukturelle Metadaten zur Repräsentation von Beziehungen und Provenance zur Nachverfolgung der Entstehung und Veränderung von Objekten. Der extrahierte Datensatz wird typischerweise normalisiert, validiert und in Repositories oder Suchindizes gespeichert, um Indizierung, Data Governance, Compliance, Archivierung oder Wissensmanagement zu unterstützen.

Herausforderungen sind Datenschutz und PII-Schutz, Mehrdeutigkeiten, Mehrsprachigkeit, Qualitäts- und Konsistenzprobleme sowie Skalierbarkeit. Bekannte Tools sind Apache Tika, ExifTool, OpenMetadata und spezialisierte Archiv- bzw. Informationsmanagement-Lösungen.

Siehe auch: Metadatenstandards, Taxonomie, Ontologie, Daten-Governance.