책소개

마스터링 메타 데이터는 개선된 데이터 관리 및 발견을위한 효과적인 메타 데이터 관행을 이해하고 구현하기위한 포괄적인 가이드입니다. 이 책은 정의, 유형 및 표준을 포함하여 메타 데이터의 기본 사항을 다루고 메타 데이터를 효과적으로 생성, 관리 및 사용하는 방법에 대한 실질적인 조언을 제공합니다. 실제 사례 및 사례 연구를 통해 독자는 메타 데이터를 더 나은 검색 및 발견을 위해 메타 데이터를 최적화하는 방법과 메타 데이터를 전반적인 데이터 관리 전략에 통합하는 방법을 배웁니다. 데이터 전문가이든 메타 데이터에 대해 더 많이 배우는 데 관심이 있든 메타 데이터 마스터링은 데이터 관리 관행을 개선하려는 모든 사람에게 필수 리소스입니다.

저자소개

목차

더블린 코어
메타 데이터 표준
메타 데이터 스키마
메타 데이터 매핑
메타 데이터 모델링
메타 데이터 품질
메타 데이터 상호 운용성
메타 데이터 매핑 도구
메타 데이터 관리
메타 데이터 저장소
메타 데이터 레지스트리
메타 데이터 수확
메타 데이터 추출
메타 데이터 변환
메타 데이터 강화
메타 데이터 정규화
메타 데이터 집계
메타 데이터 통합
메타 데이터 동기화
메타 데이터 검색
메타 데이터 색인화
메타 데이터 검색
메타 데이터 분석
메타 데이터 시각화
메타 데이터 보존
메타 데이터 마이그레이션
메타 데이터 백업
메타 데이터 복구
메타 데이터 보안
메타 데이터 프라이버시
메타 데이터 거버넌스
메타 데이터 정책
메타 데이터 표준 조직
메타 데이터 모범 사례
메타 데이터 품질 보증
메타 데이터 품질 관리
메타 데이터 품질 평가
메타 데이터 품질 지표
메타 데이터 품질 개선
메타 데이터 품질 관리
메타 데이터 품질 프레임 워크
메타 데이터 품질 지침
메타 데이터 품질 기준
메타 데이터 품질 평가
메타 데이터 품질 모니터링
메타 데이터 품질보고
메타 데이터 품질 피드백
메타 데이터 품질 감사
메타 데이터 품질 인증
메타 데이터 품질 교육