metadatabasierte

Metadatabasierte Ansätze beschreiben Systeme, Prozesse oder Architekturen, bei denen Metadaten – also Daten über andere Daten – im Mittelpunkt stehen. Sie nutzen Metadaten, um Objekte zu beschreiben, zu organisieren, zu finden, zu interpretieren und zu verwalten. Im Gegensatz zu inhaltlich basierten Verfahren erfolgt der Zugriff häufig über Metadaten.

Typische Bausteine metadatabasierter Systeme sind Metadaten-Schemata und -Standards (beispielsweise Dublin Core, IEEE LOM, PREMIS), Metadatenspeicher (Metadaten-Repositories) sowie metadatagetriebene Workflows und Taxonomien. Interoperabilität hängt von konsistenten Definitionen, kontrollierten Vokabularen und einer guten Metadaten-Qualität ab, einschließlich Versionierung und Nachverfolgbarkeit von Änderungen.

Anwendungsfelder umfassen digitale Bibliotheken, Archive, Content-Management-Systeme, Data Governance, Data Catalogs sowie Such- und Discovery-Tools. In der Praxis ermöglicht der metadatagetriebene Ansatz eine effizientere Suche, eine präzisere Kategorisierung und eine leichtere Wiederverwendung von Daten. In der Datenintegration wird Metadaten oft genutzt, um ETL-Prozesse zu steuern und die Herkunft von Daten sicher zu dokumentieren.

Vorteile sind verbesserte Auffindbarkeit, Konsistenz und Governance. Nachteile ergeben sich aus dem Pflegeaufwand, der Notwendigkeit konsistenter Standards und möglichen Datenschutzaspekten, da Metadaten sensible Informationen enthalten können. Insgesamt bietet metadatabasierte Arbeitsweise eine strukturierte Grundlage für eine effiziente Verwaltung und Nutzung großer Informationsbestände.