Waarom metadata management?
Wat is metadata?
De eerste vraag die waarschijnlijk opkomt is: “Wat is eigenlijk metadata?” Vaak wordt deze vraag beantwoord met: “Data over data.” Met andere woorden: data die andere data beschrijft. Vervolgens kun je je natuurlijk afvragen: “Welke data wordt dan eigenlijk beschreven?”
Traditioneel denken we bij ‘data’ vooral aan gegevens die zijn opgeslagen in tabellen of databases. Wij hanteren echter een bredere definitie. Voor ons gaat het om alle data: alles wat digitaal kan worden vastgelegd, kan worden voorzien van metadata.
We begrijpen dat dit misschien verwarrend kan zijn. Metadata is namelijk ook data, maar niet alle data is metadata. Of iets als metadata of als data wordt gezien, hangt vaak af van het gebruiksperspectief. In het vervolg van dit verhaal zullen we hier dieper op ingaan.
Waarom is metadata belangrijk?
Metadata vervult verschillende belangrijke functies:
- Het terugvinden van data. Door metadata of tags aan data toe te voegen, wordt het veel eenvoudiger om informatie terug te vinden. Stel je een bibliotheek zonder catalogus voor: je zou elk boek moeten openen om te ontdekken waar het over gaat.
- Context en betekenis geven aan data. Metadata helpt om data correct te interpreteren. Bijvoorbeeld: een datumveld zonder de aanduiding “datum van publicatie” of “datum van creatie” kan tot verwarring leiden. In wetenschappelijk onderzoek, archieven en juridische documenten is dit cruciaal.
- De kwaliteit en betrouwbaarheid waarborgen. Metadata geeft informatie over wie de data heeft gemaakt, wanneer, en hoe. Dit soort metadata ondersteunt de beoordeling van de betrouwbaarheid en validiteit van informatie.
- Automatisering en interoperabiliteit mogelijk maken. Systemen communiceren met elkaar via metadata. Denk aan zoekmachines, digitale archieven of AI-systemen die content classificeren of aanbevelen. Zonder metadata functioneren deze processen nauwelijks.
- De prestaties van AI-systemen verbeteren. Door data en de onderlinge relaties expliciet en gestructureerd vast te leggen, verlaag je de ambiguïteit waarmee AI-systemen anders zouden worstelen. Met goede metadata en relationele beschrijvingen geef je AI een soort kenniskaart in plaats van een verzameling losse feiten. Hierdoor kan AI context beter begrijpen.
Generatieve AI-systemen werken grotendeels probabilistisch en op basis van patronen. Maar als er een solide semantisch netwerk of knowledge graph onder ligt, kan AI veel nauwkeuriger redeneren en relevantere antwoorden geven.
Samenhang metadata
We hebben de afzonderlijke functies van metadata besproken. De kracht van metadata neemt echter aanzienlijk toe wanneer we deze functies integreren tot één samenhangend netwerk — een kennisgraaf. Zo’n netwerk maakt het mogelijk dat computersystemen metadata eenduidig interpreteren en werkelijk “begrijpen”. Dit opent de deur naar nieuwe, geavanceerde toepassingen die ver voorbijgaan aan wat mogelijk is binnen traditionele informatica.
We zullen dit verder concretiseren bij het hoofdstuk “Architectuur” en laten zien met een praktijkvoorbeeld wat de waarde hiervan is.