Metadatenmodellierung

Metadatenmodellierung ist der Prozess der Gestaltung von Strukturen, mit denen Metadaten über Datenressourcen beschrieben werden. Ziel ist es, Beschreibbarkeit, Auffindbarkeit, Interoperabilität und Governance von Datenbeständen zu verbessern. Ein Metadatenmodell definiert die relevanten Felder, Typen und Beziehungen, die verwendet werden, um Informationen über Daten zu organisieren, zu klassifizieren und zu validieren.

Metadaten lassen sich grob in Deskriptive, Strukturelle und Administrative Metadaten unterteilen. Deskriptive Metadaten beschreiben Inhalt und Kontext (Titel, Autor, Schlagwörter); Strukturelle Metadaten erfassen die Organisation von Daten (Dateiformat, Beziehungen, Versionen); Administrative Metadaten dienen der Verwaltung und Nutzung, z. B. Rechte, Zulässigkeiten, Provenienz, Archivierungsdaten. Ein Metamodell, oft in UML, XML-Schema oder RDF/OWL realisiert, legt die gültigen Felder, Datentypen und Regeln fest, und dient als Vorlage für konkrete Metadatenschemata.

Zur Realisierung nutzt Metadatenmodellierung gängige Standards und Technologien. Bibliotheks- und Archivbereiche arbeiten mit Dublin Core, METS, PREMIS, MARC; geowissenschaftliche Daten verwenden ISO 19115, INSPIRE. Metadatenmodelle können als RDF- oder XML-Schemata implementiert werden, wobei häufig Ontologien und Vokabularien (z. B. Dublin Core Terms) zur semantischen Ausdehnung eingesetzt werden. Metadaten-Repositories oder Datendatenkataloge speichern, verwalten und ermöglichen Abfragen über Metadaten.

Der Prozess umfasst Anforderungsanalyse, Modellierung, Mapping von Quellsystemen, automatisierte Erfassung und Qualitätssicherung. Der Metadatenlebenszyklus umfasst Erstellung, Bereicherung, Versionierung, Audit und Archivierung. Governance, Rollenverteilung, Standardkonformität und Datenschutz sind zentrale Aspekte.

Herausforderungen bestehen in der Heterogenität der Quellen, sich wandelnden Standards, semantischer Konsistenz und Skalierbarkeit. Nutzungsorientierte Anwendungen finden sich in Bibliotheken, digitalen Repositorien, Forschungsdatenmanagement, Datenlakes und Unternehmensdatenkatalogen, wo gut modellierte Metadaten die Suche, Verständlichkeit und das Management von Datenressourcen erleichtern.