A ML Software for Extracting information From Scholarly Documents

GROBID

A machine learning software for extracting information from scholarly documents

Summary

GROBID (or Grobid, but not GroBid nor GroBiD) means GeneRation Of BIbliographic Data.

GROBID is a machine learning library for extracting, parsing and re-structuring raw documents such as PDF into structured XML/TEI encoded documents with a particular focus on technical and scientific publications. First developments started in 2008 as a hobby. In 2011 the tool has been made available in open source. Work on GROBID has been steady as a side project since the beginning and is expected to continue as such.

The following functionalities are available:

Header extraction and parsing from article in PDF format. The extraction here covers the usual bibliographical information (e.g. title, abstract, authors, affiliations, keywords, etc.).
References extraction and parsing from articles in PDF format, around .87 F1-score against on an independent PubMed Central set of 1943 PDF containing 90,125 references, and around .89 on a similar bioRxiv set of 2000 PDF (using the Deep Learning citation model). All the usual publication metadata are covered (including DOI, PMID, etc.).
Citation contexts recognition and resolution of the full bibliographical references of the article. The accuracy of citation contexts resolution is above .78 f-score (which corresponds to both the correct identification of the citation callout and its correct association with a full bibliographical reference).
Full text extraction and structuring from PDF articles, including a model for the overall document segmentation and models for the structuring of the text body (paragraph, section titles, reference and footnote callouts, figures, tables, etc.).
PDF coordinates for extracted information, allowing to create "augmented" interactive PDF based on bounding boxes of the identified structures.
Parsing of references in isolation (above .90 F1-score at instance-level, .95 F1-score at field level, using the Deep Learning model).
Parsing of names (e.g. person title, forenames, middlename, etc.), in particular author names in header, and author names in references (two distinct models).
Parsing of affiliation and address blocks.
Parsing of dates, ISO normalized day, month, year.
Consolidation/resolution of the extracted bibliographical references using the biblio-glutton service or the CrossRef REST API. In both cases, DOI resolution performance is higher than 0.95 F1-score from PDF extraction.
Extraction and parsing of patent and non-patent references in patent publications.

In a complete PDF processing, GROBID manages 55 final labels used to build relatively fine-grained structures, from traditional publication metadata (title, author first/last/middlenames, affiliation types, detailed address, journal, volume, issue, pages, doi, pmid, etc.) to full text structures (section title, paragraph, reference markers, head/foot notes, figure captions, etc.).

GROBID includes a comprehensive web service API, batch processing, a JAVA API, Docker images, a generic evaluation framework (precision, recall, etc., n-fold cross-evaluation) and the semi-automatic generation of training data.

GROBID can be considered as production ready. Deployments in production includes ResearchGate, Internet Archive Scholar, HAL Research Archive, INIST-CNRS, CERN (Invenio), scite.ai, Academia.edu and many more. The tool is designed for speed and high scalability in order to address the full scientific literature corpus.

GROBID should run properly "out of the box" on Linux (64 bits) and macOS. We cannot ensure currently support for Windows as we did before (help welcome!).

GROBID uses Deep Learning models relying on the DeLFT library, a task-agnostic Deep Learning framework for sequence labelling and text classification, via JEP. GROBID can run Deep Learning architectures (with or without layout feature channels) or with feature engineered CRF (default), or any mixtures of CRF and DL to balance scalability and accuracy. These models use joint text and visual/layout information provided by pdfalto.

Note that by default the Deep Learning models are not used, only CRF are selected in the configuration to accomodate "out of the box" hardware. You need to select the Deep Learning models to be used in the GROBID configuration file, according to your need and hardware capacities (in particular GPU availability and runtime requirements).

Demo

Try in Play With Docker

Wait for 30 seconds for Grobid container to be created before opening a browser tab on port 8080. This demo container runs only with CRF models. Note that there is an additional 60s needed when processing a PDF for the first time for the loading of the models on the "cold" container.

Demo server

For testing purposes, a public GROBID demo server is also available at the following address: https://cloud.science-miner.com/grobid

This demo runs only with CRF models. The Web services are documented here.

Warning: Some quota and query limitation apply to the demo server! Please be courteous and do not overload the demo server. For any serious works, you will need to deploy and use your own Grobid server, see the GROBID and Docker containers documentation for doing that easily and activate some Deep Learning models.

Clients

For facilitating the usage GROBID service at scale, we provide clients written in Python, Java, node.js using the web services for parallel batch processing:

Python GROBID client (the most complete one in term of supported services and options)
Java GROBID client
Node.js GROBID client

All these clients will take advantage of the multi-threading for scaling large set of PDF processing. As a consequence, they will be much more efficient than the batch command lines (which use only one thread) and should be prefered.

We have been able recently to run the complete fulltext processing at around 10.6 PDF per second (around 915,000 PDF per day, around 20M pages per day) with the node.js client listed above during one week on one 16 CPU machine (16 threads, 32GB RAM, no SDD, articles from mainstream publishers), see here (11.3M PDF were processed in 6 days by 2 servers without interruption).

In addition, a Java example project is available to illustrate how to use GROBID as a Java library: https://github.com/kermitt2/grobid-example. The example project is using GROBID Java API for extracting header metadata and citations from a PDF and output the results in BibTeX format.

Finally, the following python utilities can be used to create structured full text corpora of scientific articles. The tool simply takes a list of strong identifiers like DOI or PMID, performing the identification of online Open Access PDF, full text harvesting, metadata agreegation and Grobid processing in one workflow at scale: article-dataset-builder

How GROBID works

Visit the documentation page describing the system. To summarize, the key design principles of GROBID are:

GROBID uses a cascade of sequence labeling models to parse a document.

The different models do not work on text, but on Layout Tokens to exploit various visual/layout information avalable for every tokens.

GROBID does not use training data derived from existing publisher XML documents, but small, high quality sets of manually labeled training data.

Technical choices and default settings are driven by the ability to process PDF quickly, with commodity hardware and with good parallelization and scalabilty capacities.

Detailed end-to-end benchmarking are available GROBID documentation and continuously updated.

GROBID Modules

A series of additional modules have been developed for performing structure aware text mining directly on scholar PDF, reusing GROBID's PDF processing and sequence labelling weaponery:

software-mention: recognition of software mentions and associated attributes in scientific literature
datastet: identification of named and implicit research datasets and associated attributes in scientific articles
grobid-quantities: recognition and normalization of physical quantities/measurements
grobid-superconductors: recognition of superconductor material and properties in scientific literature
entity-fishing, a tool for extracting Wikidata entities from text and document, which can also use Grobid to pre-process scientific articles in PDF, leading to more precise and relevant entity extraction and the capacity to annotate the PDF with interative layout
dataseer-ml: identification of sections and sentences introducing datasets in a scientific article, and classification of the type of these datasets
grobid-ner: named entity recognition
grobid-astro: recognition of astronomical entities in scientific papers
grobid-bio: a bio-entity tagger using BioNLP/NLPBA 2004 dataset
grobid-dictionaries: structuring dictionaries in raw PDF format

Release and changes

See the Changelog.

How to cite

If you want to cite this work, please refer to the present GitHub project, together with the Software Heritage project-level permanent identifier. For example, with BibTeX:

@misc{GROBID,
    title = {GROBID},
    howpublished = {\url{https://github.com/kermitt2/grobid}},
    publisher = {GitHub},
    year = {2008--2023},
    archivePrefix = {swh},
    eprint = {1:dir:dab86b296e3c3216e2241968f0d63b68e8209d3c}
}

See the GROBID documentation for more related resources.

GROBID documentation

Visit the GROBID documentation for more detailed information.

Download Details:

Author: kermitt2
Source Code: https://github.com/kermitt2/grobid
License: Apache-2.0 license

#machinelearning #metadata #pdf #deeplearning

A ML Software for Extracting information From Scholarly Documents

Royce Reinger

1675736640

Marquez: Collect, Aggregate, and Visualize A Data Ecosystem's Metadata

Marquez

Marquez is an open source metadata service for the collection, aggregation, and visualization of a data ecosystem's metadata. It maintains the provenance of how datasets are consumed and produced, provides global visibility into job runtime and frequency of dataset access, centralization of dataset lifecycle management, and much more. Marquez was released and open sourced by WeWork.

Status

Marquez is an LF AI & Data Foundation incubation project under active development, and we'd love your help!

Adopters

Want to be added? Send a pull request our way!

Try it!

Quickstart

Marquez provides a simple way to collect and view dataset, job, and run metadata using OpenLineage. The easiest way to get up and running is with Docker. From the base of the Marquez repository, run:

$ ./docker/up.sh

Tip: Use the --build flag to build images from source, and/or --seed to start Marquez with sample lineage metadata. For a more complete example using the sample metadata, please follow our quickstart guide.

Note: Port 5000 is now reserved for MacOS. If running locally on MacOS, you can run ./docker/up.sh --api-port 9000 to configure the API to listen on port 9000 instead. Keep in mind that you will need to update the URLs below with the appropriate port number.

WEB UI

You can open http://localhost:3000 to begin exploring the Marquez Web UI. The UI enables you to discover dependencies between jobs and the datasets they produce and consume via the lineage graph, view run metadata of current and previous job runs, and much more!

HTTP API

The Marquez HTTP API listens on port 5000 for all calls and port 5001 for the admin interface. The admin interface exposes helpful endpoints like /healthcheck and /metrics. To verify the HTTP API server is running and listening on localhost, browse to http://localhost:5001. To begin collecting lineage metadata as OpenLineage events, use the LineageAPI or an OpenLineage integration.

Note: By default, the HTTP API does not require any form of authentication or authorization.

GRAPHQL

To explore metadata via graphql, browse to http://localhost:5000/graphql-playground. The graphql endpoint is currently in beta and is located at http://localhost:5000/api/v1-beta/graphql.

Documentation

We invite everyone to help us improve and keep documentation up to date. Documentation is maintained in this repository and can be found under docs/.

Note: To begin collecting metadata with Marquez, follow our quickstart guide. Below you will find the steps to get up and running from source.

Modules

Marquez uses a multi-project structure and contains the following modules:

api: core API used to collect metadata
web: web UI used to view metadata
clients: clients that implement the HTTP API
chart: helm chart

Note: The integrations module was removed in 0.21.0, so please use an OpenLineage integration to collect lineage events easily.

Requirements

Note: To connect to your running PostgreSQL instance, you will need the standard psql tool.

Building

To build the entire project run:

./gradlew build

The executable can be found under api/build/libs/

Configuration

To run Marquez, you will have to define marquez.yml. The configuration file is passed to the application and used to specify your database connection. The configuration file creation steps are outlined below.

Step 1: Create Database

When creating your database using createdb, we recommend calling it marquez:

$ createdb marquez

Step 2: Create `marquez.yml`

With your database created, you can now copy marquez.example.yml:

$ cp marquez.example.yml marquez.yml

You will then need to set the following environment variables (we recommend adding them to your .bashrc): POSTGRES_DB, POSTGRES_USER, and POSTGRES_PASSWORD. The environment variables override the equivalent option in the configuration file.

By default, Marquez uses the following ports:

TCP port 8080 is available for the HTTP API server.
TCP port 8081 is available for the admin interface.

Note: All of the configuration settings in marquez.yml can be specified either in the configuration file or in an environment variable.

Running the HTTP API Server

$ ./gradlew :api:runShadow

Marquez listens on port 8080 for all API calls and port 8081 for the admin interface. To verify the HTTP API server is running and listening on localhost, browse to http://localhost:8081. We encourage you to familiarize yourself with the data model and APIs of Marquez. To run the web UI, please follow the steps outlined here.

Note: By default, the HTTP API does not require any form of authentication or authorization.

Related Projects

OpenLineage: an open standard for metadata and lineage collection

Getting Involved

Website: https://marquezproject.ai
Source: https://github.com/MarquezProject/marquez
Chat: https://marquezproject.slack.com
Twitter: @MarquezProject

Contributing

See CONTRIBUTING.md for more details about how to contribute.

Reporting a Vulnerability

If you discover a vulnerability in the project, please open an issue and attach the "security" label.

Download Details:

Author: MarquezProject
Source Code: https://github.com/MarquezProject/marquez
License: Apache-2.0 license

#machinelearning #metadata #data #discovery

Marquez: Collect, Aggregate, and Visualize A Data Ecosystem's Metadata

Royce Reinger

1675691580

Datahub: The Metadata Platform for the Modern Data Stack

DataHub

The Metadata Platform for the Modern Data Stack

Introduction

DataHub is an open-source metadata platform for the modern data stack. Read about the architectures of different metadata systems and why DataHub excels here. Also read our LinkedIn Engineering blog post, check out our Strata presentation and watch our Crunch Conference Talk. You should also visit DataHub Architecture to get a better understanding of how DataHub is implemented.

Features & Roadmap

Check out DataHub's Features & Roadmap.

Demo and Screenshots

There's a hosted demo environment courtesy of Acryl Data where you can explore DataHub without installing it locally

Quickstart

Please follow the DataHub Quickstart Guide to get a copy of DataHub up & running locally using Docker. As the guide assumes some basic knowledge of Docker, we'd recommend you to go through the "Hello World" example of A Docker Tutorial for Beginners if Docker is completely foreign to you.

Development

If you're looking to build & modify datahub please take a look at our Development Guide.

DataHub Demo GIF

Source Code and Repositories

datahub-project/datahub: This repository contains the complete source code for DataHub's metadata model, metadata services, integration connectors and the web application.
acryldata/datahub-actions: DataHub Actions is a framework for responding to changes to your DataHub Metadata Graph in real time.
acryldata/datahub-helm: Repository of helm charts for deploying DataHub on a Kubernetes cluster
acryldata/meta-world: A repository to store recipes, custom sources, transformations and other things to make your DataHub experience magical

Releases

See Releases page for more details. We follow the SemVer Specification when versioning the releases and adopt the Keep a Changelog convention for the changelog format.

Contributing

We welcome contributions from the community. Please refer to our Contributing Guidelines for more details. We also have a contrib directory for incubating experimental features.

Community

Join our Slack workspace for discussions and important announcements. You can also find out more about our upcoming town hall meetings and view past recordings.

Adoption

Here are the companies that have officially adopted DataHub. Please feel free to add yours to the list if we missed it.

Select Articles & Talks

See the full list here.

📣 DataHub Town Hall is the 4th Thursday at 9am US PT of every month - add it to your calendar!
Town-hall Zoom link: zoom.datahubproject.io
Meeting details & past recordings

✨ DataHub Community Highlights:
Read our Monthly Project Updates here.
Bringing The Power Of The DataHub Real-Time Metadata Graph To Everyone At Acryl Data: Data Engineering Podcast
Check out our most-read blog post, DataHub: Popular Metadata Architectures Explained @ LinkedIn Engineering Blog.
Join us on Slack! Ask questions and keep up with the latest announcements.

Download Details:

Author: Datahub-project
Source Code: https://github.com/datahub-project/datahub
License: Apache-2.0 license

#machinelearning #python #metadata #linkedin

Datahub: The Metadata Platform for the Modern Data Stack

Lawrence Lesch

1672983975

Prototype for a Metadata Reflection API for ECMAScript

Metadata Reflection API

Installation

npm install reflect-metadata

Background

Decorators add the ability to augment a class and its members as the class is defined, through a declarative syntax.
Traceur attaches annotations to a static property on the class.
Languages like C# (.NET), and Java support attributes or annotations that add metadata to types, along with a reflective API for reading metadata.

Goals

A number of use cases (Composition/Dependency Injection, Runtime Type Assertions, Reflection/Mirroring, Testing) want the ability to add additional metadata to a class in a consistent manner.
A consistent approach is needed for various tools and libraries to be able to reason over metadata.
Metadata-producing decorators (nee. "Annotations") need to be generally composable with mutating decorators.
Metadata should be available not only on an object but also through a Proxy, with related traps.
Defining new metadata-producing decorators should not be arduous or over-complex for a developer.
Metadata should be consistent with other language and runtime features of ECMAScript.

Syntax

Declarative definition of metadata:

class C {
  @Reflect.metadata(metadataKey, metadataValue)
  method() {
  }
}

Imperative definition of metadata:

Reflect.defineMetadata(metadataKey, metadataValue, C.prototype, "method");

Imperative introspection of metadata:

let obj = new C();
let metadataValue = Reflect.getMetadata(metadataKey, obj, "method");

Semantics

Object has a new [[Metadata]] internal property that will contain a Map whose keys are property keys (or undefined) and whose values are Maps of metadata keys to metadata values.
Object will have a number of new internal methods for [[DefineOwnMetadata]], [[GetOwnMetadata]], [[HasOwnMetadata]], etc.
- These internal methods can be overridden by a Proxy to support additional traps.
- These internal methods will by default call a set of abstract operations to define and read metadata.
The Reflect object will expose the MOP operations to allow imperative access to metadata.
Metadata defined on class declaration C is stored in C.[[Metadata]], with undefined as the key.
Metadata defined on static members of class declaration C are stored in C.[[Metadata]], with the property key as the key.
Metadata defined on instance members of class declaration C are stored in C.prototype.[[Metadata]], with the property key as the key.

API

// define metadata on an object or property
Reflect.defineMetadata(metadataKey, metadataValue, target);
Reflect.defineMetadata(metadataKey, metadataValue, target, propertyKey);

// check for presence of a metadata key on the prototype chain of an object or property
let result = Reflect.hasMetadata(metadataKey, target);
let result = Reflect.hasMetadata(metadataKey, target, propertyKey);

// check for presence of an own metadata key of an object or property
let result = Reflect.hasOwnMetadata(metadataKey, target);
let result = Reflect.hasOwnMetadata(metadataKey, target, propertyKey);

// get metadata value of a metadata key on the prototype chain of an object or property
let result = Reflect.getMetadata(metadataKey, target);
let result = Reflect.getMetadata(metadataKey, target, propertyKey);

// get metadata value of an own metadata key of an object or property
let result = Reflect.getOwnMetadata(metadataKey, target);
let result = Reflect.getOwnMetadata(metadataKey, target, propertyKey);

// get all metadata keys on the prototype chain of an object or property
let result = Reflect.getMetadataKeys(target);
let result = Reflect.getMetadataKeys(target, propertyKey);

// get all own metadata keys of an object or property
let result = Reflect.getOwnMetadataKeys(target);
let result = Reflect.getOwnMetadataKeys(target, propertyKey);

// delete metadata from an object or property
let result = Reflect.deleteMetadata(metadataKey, target);
let result = Reflect.deleteMetadata(metadataKey, target, propertyKey);

// apply metadata via a decorator to a constructor
@Reflect.metadata(metadataKey, metadataValue)
class C {
  // apply metadata via a decorator to a method (property)
  @Reflect.metadata(metadataKey, metadataValue)
  method() {
  }
}

Alternatives

Use properties rather than a separate API.
- Obvious downside is that this can be a lot of code:

function ParamTypes(...types) {
  return (target, propertyKey) => {
    const symParamTypes = Symbol.for("design:paramtypes");
    if (propertyKey === undefined) {
      target[symParamTypes] = types;
    }
    else {
      const symProperties = Symbol.for("design:properties");
      let properties, property;
      if (Object.prototype.hasOwnProperty.call(target, symProperties)) {
        properties = target[symProperties];
      }
      else {
        properties = target[symProperties] = {};
      }
      if (Object.prototype.hasOwnProperty.call(properties, propertyKey)) {
        property = properties[propertyKey];
      }
      else {
        property = properties[propertyKey] = {};
      }
      property[symParamTypes] = types;
    }
  };
}

Notes

Though it may seem counterintuitive, the methods on Reflect place the parameters for the metadata key and metadata value before the target or property key. This is due to the fact that the property key is the only optional parameter in the argument list. This also makes the methods easier to curry with Function#bind. This also helps reduce the overall footprint and complexity of a metadata-producing decorator that could target both a class or a property:

function ParamTypes(...types) {
  // as propertyKey is effectively optional, its easier to use here
  return (target, propertyKey) => { Reflect.defineMetadata("design:paramtypes", types, target, propertyKey); }

  // vs. having multiple overloads with the target and key in the front:
  //
  // return (target, propertyKey) => {
  //    if (propertyKey === undefined) {
  //      Reflect.defineMetadata(target, "design:paramtypes", types);
  //    }
  //    else {
  //      Reflect.defineMetadata(target, propertyKey, "design:paramtypes", types);
  //    }
  // }
  //
  // vs. having a different methods for the class or a property:
  //
  // return (target, propertyKey) => {
  //    if (propertyKey === undefined) {
  //      Reflect.defineMetadata(target, "design:paramtypes", types);
  //    }
  //    else {
  //      Reflect.definePropertyMetadata(target, propertyKey, "design:paramtypes", types);
  //    }
  // }
}

To enable experimental support for metadata decorators in your TypeScript project, you must add "experimentalDecorators": true to your tsconfig.json file.
To enable experimental support for auto-generated type metadata in your TypeScript project, you must add "emitDecoratorMetadata": true to your tsconfig.json file.
- Please note that auto-generated type metadata may have issues with circular or forward references for types.

Issues

A poorly written mutating decorator for a class constructor could cause metadata to become lost if the prototype chain is not maintained. Though, not maintaining the prototype chain in a mutating decorator for a class constructor would have other negative side effects as well. @rbuckton
- This is mitigated if the mutating decorator returns a class expression that extends from the target, or returns a proxy for the decorator. @rbuckton
Metadata for a method is attached to the class (or prototype) via the property key. It would not then be available if trying to read metadata on the function of the method (e.g. "tearing-off" the method from the class). @rbuckton

Detailed proposal

Download Details:

Author: rbuckton
Source Code: https://github.com/rbuckton/reflect-metadata
License: Apache-2.0 license

#typescript #javascript #metadata #reflection

Prototype for a Metadata Reflection API for ECMAScript

Lawson Wehner

1672277760

IRS: A Music Downloader That Understands Your Metadata Needs

irs: The Ironic Repositioning System

A music scraper that understands your metadata needs.

irs is a command-line application that downloads audio and metadata in order to package an mp3 with both. Extensible, the user can download individual songs, entire albums, or playlists from Spotify.

Usage

~ $ irs -h

Usage: irs [--help] [--version] [--install]
           [-s <song> -a <artist>]
           [-A <album> -a <artist>]
           [-p <playlist> -a <username>]

Arguments:
    -h, --help                  Show this help message and exit
    -v, --version               Show the program version and exit
    -i, --install               Download binaries to config location
    -c, --config                Show config file location
    -a, --artist <artist>       Specify artist name for downloading
    -s, --song <song>           Specify song name to download
    -A, --album <album>         Specify the album name to download
    -p, --playlist <playlist>   Specify the playlist name to download
    -u, --url <url>             Specify the youtube url to download from (for single songs only)
    -g, --give-url              Specify the youtube url sources while downloading (for albums or playlists only only)

Examples:
    $ irs --song "Bohemian Rhapsody" --artist "Queen"
    # => downloads the song "Bohemian Rhapsody" by "Queen"
    $ irs --album "Demon Days" --artist "Gorillaz"
    # => downloads the album "Demon Days" by "Gorillaz"
    $ irs --playlist "a different drummer" --artist "prakkillian"
    # => downloads the playlist "a different drummer" by the user prakkillian

Demo

Installation

Pre-built

Just download the latest release for your platform here.

Note that the binaries right now have only been tested on WSL. They should run on most linux distros, and OS X, but if they don't please make an issue above.

From Source

If you're one of those cool people who compiles from source

Install crystal-lang (https://crystal-lang.org/install/)
Clone it (git clone https://github.com/cooperhammond/irs)
CD it (cd irs)
Build it (shards build)

Setup

Create a .yaml config file somewhere on your system (usually ~/.irs/)
Copy the following into it

binary_directory: ~/.irs/bin
music_directory: ~/Music
filename_pattern: "{track_number} - {title}"
directory_pattern: "{artist}/{album}"
client_key: XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
client_secret: XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
single_folder_playlist:
    enabled: true
    retain_playlist_order: true
    unify_into_album: false

Set the environment variable IRS_CONFIG_LOCATION pointing to that file
Go to https://developer.spotify.com/dashboard/
Log in or create an account
Click CREATE A CLIENT ID
Enter all necessary info, true or false, continue
Find your client key and client secret
Copy each respectively into the X's in your config file
Run irs --install and answer the prompts!

You should be good to go! Run the file from your command line to get more help on usage or keep reading!

Config

You may have noticed that there's a config file with more than a few options. Here's what they do:

binary_directory: ~/.irs/bin
music_directory: ~/Music
search_terms: "lyrics"
filename_pattern: "{track_number} - {title}"
directory_pattern: "{artist}/{album}"
client_key: XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
client_secret: XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
single_folder_playlist:
    enabled: true
    retain_playlist_order: true
    unify_into_album: false

binary_directory: a path specifying where the downloaded binaries should be placed
music_directory: a path specifying where downloaded mp3s should be placed.
search_terms: additional search terms to plug into youtube, which can be potentially useful for not grabbing erroneous audio.
filename_pattern: a pattern for the output filename of the mp3
directory_pattern: a pattern for the folder structure your mp3s are saved in
client_key: a client key from your spotify API application
client_secret: a client secret key from your spotify API application
single_folder_playlist/enabled: if set to true, all mp3s from a downloaded playlist will be placed in the same folder.
single_folder_playlist/retain_playlist_order: if set to true, the track numbers of the mp3s of the playlist will be overwritten to correspond to their place in the playlist
single_folder_playlist/unify_into_album: if set to true, will overwrite the album name and album image of the mp3 with the title of your playlist and the image for your playlist respectively

In a pattern following keywords will be replaced:

Keyword	Replacement	Example
`{artist}`	Artist Name	Queen
`{title}`	Track Title	Bohemian Rhapsody
`{album}`	Album Name	Stone Cold Classics
`{track_number}`	Track Number	9
`{total_tracks}`	Total Tracks in Album	14
`{disc_number}`	Disc Number	1
`{day}`	Release Day	01
`{month}`	Release Month	01
`{year}`	Release Year	2006
`{id}`	Spotify ID	6l8GvAyoUZwWDgF1e4822w

Beware OS-restrictions when naming your mp3s.

Pattern Examples:

music_directory: ~/Music
filename_pattern: "{track_number} - {title}"
directory_pattern: "{artist}/{album}"

Outputs: ~/Music/Queen/Stone Cold Classics/9 - Bohemian Rhapsody.mp3

music_directory: ~/Music
filename_pattern: "{artist} - {title}"
directory_pattern: ""

Outputs: ~/Music/Queen - Bohemian Rhapsody.mp3

music_directory: ~/Music
filename_pattern: "{track_number} of {total_tracks} - {title}"
directory_pattern: "{year}/{artist}/{album}"

Outputs: ~/Music/2006/Queen/Stone Cold Classics/9 of 14 - Bohemian Rhapsody.mp3

music_directory: ~/Music
filename_pattern: "{track_number}. {title}"
directory_pattern: "irs/{artist} - {album}"

Outputs: ~/Music/irs/Queen - Stone Cold Classics/9. Bohemian Rhapsody.mp3

How it works

At it's core irs downloads individual songs. It does this by interfacing with the Spotify API, grabbing metadata, and then searching Youtube for a video containing the song's audio. It will download the video using youtube-dl, extract the audio using ffmpeg, and then pack the audio and metadata together into an MP3.

From the core, it has been extended to download the index of albums and playlists through the spotify API, and then iteratively use the method above for downloading each song.

It used to be in python, but

I wasn't a fan of python's limited ability to distribute standalone binaries
It was a charlie foxtrot of code that I made when I was little and I wanted to refine it
crystal-lang made some promises and I was interested in seeing how well it did (verdict: if you're building high-level tools you want to run quickly and distribute, it's perfect)

Contributing

Any and all contributions are welcome. If you think of a cool feature, send a PR or shoot me an email. If you think something could be implemented better, please shoot me an email. If you like what I'm doing here, pretty please shoot me an email.

Fork it (https://github.com/your-github-user/irs/fork)
Create your feature branch (git checkout -b my-new-feature)
Commit your changes (git commit -am 'Add some feature')
Push to the branch (git push origin my-new-feature)
Create a new Pull Request

Download Details:

Author: Cooperhammond
Source Code: https://github.com/cooperhammond/irs
License: MIT license

#crystal #music #cli #metadata

IRS: A Music Downloader That Understands Your Metadata Needs

Hunter Krajcik

1662037284

Ness_audio_metadata Will Give You an Ability to Parse Metadata

ness_audio_metadata

ness_audio_metadata will give you an ability to parse metadata from audio files.

Example

How to Use meta_audio

To parse metadata you need to write these 2 lines.

final parser = MetaAudio();
final metadata = await parser.parse('path/to/audio');

That's it! Now you can read any Supported Metadata

Supported Metadata

Metadata	iOS	Android
Title	Yes	Yes
Album	Yes	Yes
Artist	Yes	Yes
Genre	Yes	Yes
Composer	Yes	Yes
Duration	Yes	Yes
Track Number	Yes	Yes
Number of Tracks	Yes	Yes
Year	Yes	Yes
Artwork	Yes	Yes

Supported Formats

Type	iOS	Android
mp3	Yes	Yes
m4a	Yes	Yes
flac	Yes	Yes

Use this package as a library

Depend on it

Run this command:

With Flutter:

 $ flutter pub add ness_audio_metadata

This will add a line like this to your package's pubspec.yaml (and run an implicit flutter pub get):

dependencies:
  ness_audio_metadata: ^1.0.2

Alternatively, your editor might support flutter pub get. Check the docs for your editor to learn more.

Import it

Now in your Dart code, you can use:

import 'package:ness_audio_metadata/ness_audio_metadata.dart';

example/lib/main.dart

import 'dart:typed_data';

import 'package:flutter/material.dart';
import 'dart:async';

import 'package:ness_audio_metadata/ness_audio_metadata.dart';
import 'package:ness_audio_metadata/metadata.dart';
import 'package:meta_audio_example/asset_manager.dart';

void main() {
  runApp(MyApp());
}

class MyApp extends StatefulWidget {
  @override
  _MyAppState createState() => _MyAppState();
}

class _MyAppState extends State<MyApp> {
  bool _loading = true;
  Metadata _metadata;

  @override
  void initState() {
    super.initState();
    initPlatformState();
  }

  // Platform messages are asynchronous, so we initialize in an async method.
  Future<void> initPlatformState() async {
    final parser = MetaAudio();

    final path = await AssetManager.exportMusicFile();
    final metadata = await parser.parse(path);

    setState(() {
      _loading = false;
      _metadata = metadata;
    });
  }

  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return MaterialApp(
      home: Scaffold(
        appBar: AppBar(
          title: const Text('meta_audio'),
        ),
        body: _loading ? _buildLoading() : _buildMetadataViewer(),
      ),
    );
  }

  Center _buildLoading() {
    return Center(
      child: CircularProgressIndicator(
        value: null,
      ),
    );
  }

  Widget _buildMetadataViewer() {
    if (_metadata == null) {
      return Center(
        child: Text('Unable to read metadata'),
      );
    }

    return MetadataViewer(
     metadata: _metadata,
    );
  }
}

class MetadataViewer extends StatelessWidget {
  const MetadataViewer({
    Key key,
    this.metadata,
  }) : super(key: key);
  final Metadata metadata;

  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return ListView(
      children: [
        buildArtwork(),
        buildItem('Title', metadata.title?? "ééé"),
        buildItem('Album', metadata.album?? "ééé"),
        buildItem('Artist', metadata.artist?? "ééé"),
        buildItem('Genre', metadata.genre?? "ééé"),
        buildItem('Composer', metadata.composer?? "ééé"),
        buildItem('Duration', metadata.duration?? "ééé"),
        buildItem('Track', metadata.trackNumber?? "ééé"),
        buildItem('Track Count', metadata.trackCount?? "ééé"),
        buildItem('Year', metadata.year?? "ééé"),
        buildItem('Path', metadata.path?? "ééé"),
      ],
    );
  }

  Widget buildArtwork() {
    return Column(
      children: [
        Row(
          mainAxisAlignment: MainAxisAlignment.center,
          mainAxisSize: MainAxisSize.min,
          children: [
            Container(
              padding: EdgeInsets.all(20),
              child: FutureBuilder<Uint8List>(
                future: getArtworkData(),
                builder: (context, snapshot) {
                  if (snapshot.hasData) {
                    if (snapshot.data == null) {
                      return Center(
                        child: Text('No Artwork'),
                      );
                    } else {
                      return Container(
                        width: 250,
                        height: 250,
                        decoration: BoxDecoration(
                          boxShadow: [
                            BoxShadow(
                              color: Colors.grey.withOpacity(0.5),
                              spreadRadius: 5,
                              blurRadius: 5,
                              offset:
                                  Offset(0, 5), // changes position of shadow
                            ),
                          ],
                        ),
                        child: Image.memory(snapshot.data),
                      );
                    }
                  }

                  return Center(
                    child: CircularProgressIndicator(
                      value: null,
                    ),
                  );
                },
              ),
            ),
          ],
        ),
        Divider(),
      ],
    );
  }

  Future<Uint8List> getArtworkData() async {
    final artwork = await metadata.artwork;

    print( artwork.data());
    if (!artwork.exists) {
      print("artwork");
      return null;
    }

    return await artwork.data();
  }

  Widget buildItem(String name, dynamic value) {
    return Column(
      children: [
        Container(
          padding: const EdgeInsets.all(10),
          child: Row(
            children: [
              Expanded(
                flex: 2,
                child: Text(
                  name?.toString() ?? '',
                  style: TextStyle(fontSize: 16, fontWeight: FontWeight.w600),
                ),
              ),
              Expanded(
                flex: 5,
                child: Text(
                  value?.toString() ?? '',
                  style: TextStyle(fontSize: 16),
                ),
              ),
            ],
          ),
        ),
        Divider(),
      ],
    );
  }
}

Original article source at: https://pub.dev/packages/ness_audio_metadata

#flutter #dart #audio #metadata

Ness_audio_metadata Will Give You an Ability to Parse Metadata

Nat Grady

1661153700

Rcrossref: R Client for Various CrossRef APIs

rcrossref: R interface to CrossRef APIs

Installation

Stable version from CRAN

install.packages("rcrossref")

Or development version from GitHub

remotes::install_github("ropensci/rcrossref")

Load rcrossref

library('rcrossref')

Register for the Polite Pool

If you are intending to access Crossref regularly you will want to send your email address with your queries. This has the advantage that queries are placed in the polite pool of servers. Including your email address is good practice as described in the Crossref documentation under Good manners (https://github.com/CrossRef/rest-api-doc#good-manners--more-reliable-service). The second advantage is that Crossref can contact you if there is a problem with a query.

Details on how to register your email in a call can be found at ?rcrossref-package. To pass your email address to Crossref, simply store it as an environment variable in .Renviron like this:

Open file: file.edit("~/.Renviron")

Add email address to be shared with Crossref crossref_email= "name@example.com"

Save the file and restart your R session

To stop sharing your email when using rcrossref simply delete it from your .Renviron file.

Documentation

See https://docs.ropensci.org/rcrossref/ to get started

CrossRef documentation

Crossref API: https://github.com/CrossRef/rest-api-doc#readme
Crossref's API issue tracker: https://gitlab.com/crossref/issues
Crossref metadata search API: https://www.crossref.org/labs/crossref-metadata-search/
Crossref DOI Content Negotiation: https://citation.crosscite.org/docs.html
Crossref Text and Data Mining (TDM) Services: https://www.crossref.org/education/retrieve-metadata/rest-api/text-and-data-mining/

Download Details:

Author: Ropensci
Source Code: https://github.com/ropensci/rcrossref
License: Unknown, MIT licenses found

#r #api #metadata

Rcrossref: R Client for Various CrossRef APIs

Berta Escamilla

1658388797

Metadatos - Datos Como Producto

Introducción a los metadatos: los datos como producto

Los metadatos son los datos para los datos, y los metadatos enriquecen los datos con información, lo que hace que el descubrimiento, el uso y la gestión de datos sean más accesibles. Existe una variedad de metadatos según los casos de uso, es decir, propósito, formato, calidad y volumen. Las categorías de metadatos más populares son descriptivas, estructurales, administrativas y estadísticas. Uno de los ejemplos de metadatos son las etiquetas <HTML> que instruyen a los navegadores web sobre cómo formatear las páginas para que sea más fácil para los humanos leerlas.

¿Cuál es el propósito de los metadatos?

Usando metadatos, podremos encontrar, usar, preservar y reutilizar datos en el futuro. Descubrimiento de datos : los metadatos facilitan mucho la búsqueda de datos relevantes. La mayoría de las búsquedas se realizan con texto, por lo que la mayoría de nuestros metadatos se almacenan como texto. Los metadatos nos ayudan a comprender los datos que hay detrás y reflejan cómo se utilizan. Es fundamental para respaldar la gobernanza de datos, el cumplimiento normativo y los procesos de gestión de datos. Los metadatos proporcionan información sobre dónde se producen los datos, dónde se mueven a algún lugar y cuándo se procesan o modifican.

Los metadatos se pueden realizar físicamente o mediante un ciclo mecanizado. La creación manual es más precisa, utilizando ojos naturales para la información y cotejando los datos que consideran significativos, necesarios y adecuados. Por otra parte, la elaboración de metadatos mecanizados será más fundamental, normalmente mostrando datos predeterminados que respetan un mayor número de puntos de corte de los que querríamos conceder. Los metadatos se utilizan con respecto a datos sobre información, informes o presumiblemente otros contenidos de datos.

¿Cuáles son los 3 tipos de metadatos?

Los metadatos vienen en muchas formas y tipos, lo que contiene información adicional sobre quién creó los metadatos, cuándo fue la última vez que se recuperaron, para qué sirven y muchos más detalles. Describe objetos y agrega más granularidad a la forma en que se representan. Hay tres tipos de metadatos, es decir, descriptivos, estructurales y administrativos.

Metadatos descriptivos: los metadatos descriptivos agregan información sobre quién creó el recurso, de qué se trata y qué incluye.
Metadatos estructurales: los metadatos subyacentes incorporan información adicional sobre cómo se coordinan los componentes de la información: sus conexiones y el diseño en el que existen.
Metadatos administrativos: los metadatos administrativos brindan datos sobre el comienzo de los activos, sus tipos y libertades de acceso. ventana acoplable-componer hasta -d

Ejemplos de metadatos

Los metadatos están en todas partes y son el registro digital de todo lo que hacemos en el espacio de la información. En el momento en que nos volvemos digitales, hay metadatos involucrados. Los metadatos están en todas partes y son el registro digital de todo lo que hacemos en el espacio de la información. En el momento en que nos volvemos digitales, hay metadatos involucrados. Los ejemplos de metadatos incluyen spam desde el tamaño y el asunto de nuestros correos electrónicos hasta las fechas de los archivos que hemos creado, quién accedió a ellos y los modificó por última vez, y lo último que buscamos en YouTube. Facilitar la navegación y la presentación de metadatos de recursos también incluye etiquetas, notas semánticas, la sección de documentos y activos, números de página y mucho más.

¿Cómo ayudan los metadatos?

Cuando los metadatos se crean y manejan correctamente, se convierten en la única fuente de verdad. Los metadatos tienen la claridad y consistencia de la información, y facilitan el descubrimiento de datos de información relevante y la recuperación de recursos. Con los metadatos, cualquier objeto se puede organizar y descubrir fácilmente. Con los metadatos, puede:

Busca recursos de todo tipo
Identifica múltiples recursos
Recopilar recursos por temas
Rastrear recursos

¿Qué son los datos como producto?

Los datos son un producto que aplica principios de desarrollo de productos, es decir, reutilización, iterabilidad, agilidad, identificación y tratamiento de necesidades no satisfechas. Los datos como producto son un concepto sobre cómo los equipos de datos pueden crear valor en sus organizaciones. Es una aplicación o herramienta que utiliza datos para ayudar a las organizaciones a mejorar sus decisiones comerciales mediante la aplicación de análisis a los datos. Los datos son un producto que utiliza algoritmos sobre los datos sin procesar para mejorar la toma de decisiones comerciales.

¿Qué son los metadatos como producto?

Los metadatos son los datos sobre los datos, y los metadatos ayudan a las organizaciones a tomar decisiones mejores y más organizadas en función de los metadatos extraídos de los datos. Los metadatos ayudan a las organizaciones de las siguientes maneras:

Gobierno de la información: la gestión de metadatos es un elemento esencial del gobierno de datos que hace que los usuarios obtengan valor de sus datos; permite a los usuarios clasificar conjuntos de datos y marcar información sensible o confidencial para evitar infringir las normas de privacidad existentes.
Mejora de la búsqueda: los metadatos son datos sobre datos que hacen que el proceso de descubrimiento de datos sea más eficiente.
Calidad de datos mejorada: los metadatos ayudan a las organizaciones a obtener información de los datos, por lo que será fácilmente visible si hay algún problema o inconsistencia en los datos. Por lo tanto, mejora la calidad de los datos.
Velocidad mejorada para la información: los científicos de datos utilizan el 80-85 % del tiempo para recopilar los datos correctos y analizarlos para obtener el valor real; el tiempo se puede reducir significativamente con los metadatos.

¿Cuáles son las mejores herramientas de metadatos?

Open Metadata: Open Metadata es una herramienta de código abierto que proporciona gestión de metadatos de extremo a extremo. Le estoy permitiendo desbloquear el valor de los activos de datos en los casos de uso más comunes, es decir, descubrimiento de datos, gobernanza y casos de uso emergentes como calidad de datos, observabilidad y colaboración de personas.
Informatica Metadata Manager: el enfoque de gestión de metadatos de Informatica está diseñado para ayudar a las empresas a aprovechar al máximo el valor de todos sus datos. Permite a las empresas comenzar esto aprovechando cuatro categorías importantes de metadatos, es decir, comercial, técnico, operativo, de infraestructura y de uso.
Alation: Alation ayuda a las organizaciones a identificar, comprender y administrar los datos. Con Alation, una organización puede capturar, agregar aspectos técnicos y agregar información de nivel empresarial.

Casos de uso de metadatos

Gobierno de datos: el gobierno de datos es uno de los factores esenciales en la gestión de metadatos. Para que las organizaciones permitan el acceso a datos entre empresas, los datos deben supervisarse de la manera correcta utilizando las mejores prácticas. El gobierno de datos comprende un conjunto de marcos desarrollados para garantizar datos consistentes y de calidad. Los metadatos debidamente controlados proporcionan una vista del flujo de trabajo de datos. Proporciona la capacidad de realizar análisis de impacto.
Análisis de datos: el análisis de datos proporciona información sobre el desempeño anterior de una organización para muchos propósitos. El uso de metadatos proporciona el linaje de los datos, es decir, quién creó los datos, quién cambió los datos y dónde se consumen o adónde van de vez en cuando. El análisis de datos realiza un inventario y una evaluación del proceso de generación de conocimientos utilizando metadatos. Una organización debe analizar datos y metadatos para predecir su valor futuro para la organización.
Colaboración de personas: los metadatos se pueden usar para filtrar datos y etiquetas, lo que facilita el descubrimiento de datos y la colaboración de personas.
Seguridad de documentos: puede usar metadatos para clasificar documentos clasificados, privados o públicos. También puede incluir acciones que se pueden realizar en eso.
Filtración de activos: los metadatos se pueden usar para filtrar activos en datos extensos. Es probable que sea imposible encontrar los documentos adecuados sin metadatos. Los metadatos ayudan a encontrar eso agregando etiquetas, valores, palabras clave, etc. Esto ayuda en la filtración de datos.

Conclusión

Entonces, vemos en nuestra explicación anterior que los metadatos son el activo clave de cualquier organización. Los metadatos proporcionan información de extremo a extremo sobre cualquier dato pasado, esencial desde la perspectiva de la organización. A partir de los metadatos, analizan eso y predicen el valor comercial futuro de una organización. También podemos verificar la calidad de los datos y otras cosas esenciales de los metadatos. Por lo tanto, mantener los metadatos es muy importante para todas las organizaciones.

Fuente: https://www.xenonstack.com/blog/metadata-as-a-product

#metadata #bigdata

Thierry Perret

1658388613

Métadonnées - Les Données En Tant Que Produit

Introduction aux métadonnées—Les données en tant que produit

Les métadonnées sont les données pour les données, et les métadonnées enrichissent les données avec des informations, rendant la découverte, l'utilisation et la gestion des données plus accessibles. Il existe une variété de métadonnées selon les cas d'utilisation, c'est-à-dire l'objectif, le format, la qualité et le volume. Les catégories de métadonnées les plus populaires sont descriptives, structurelles, administratives et statistiques. L'un des exemples de métadonnées est les balises <HTML> qui indiquent aux navigateurs Web comment formater les pages pour faciliter leur lecture par les humains.

A quoi servent les métadonnées ?

Grâce aux métadonnées, nous serons en mesure de trouver, d'utiliser, de conserver et de réutiliser les données à l'avenir. Découverte de données – Les métadonnées facilitent grandement la recherche de données pertinentes. La plupart des recherches sont effectuées à l'aide de texte, de sorte que la plupart de nos métadonnées sont stockées sous forme de texte. Les métadonnées nous aident à comprendre les données sous-jacentes et reflètent la façon dont elles sont utilisées. Il est essentiel de prendre en charge les processus de gouvernance des données, de conformité réglementaire et de gestion des données. Les métadonnées fournissent des informations sur l'endroit où les données sont produites, déplacées quelque part et quand elles sont traitées ou modifiées.

Les métadonnées peuvent être créées physiquement ou via un cycle mécanisé. La création manuelle est plus précise, utilisant un regard naturel sur les informations et recoupant les données qu'ils jugent importantes, nécessaires et appropriées. Là encore, la fabrication de métadonnées mécanisées sera plus fondamentale, montrant généralement des données prédéterminées qui respectent un plus grand nombre de points de coupure que nous pourrions vouloir concéder. Les métadonnées sont utilisées en ce qui concerne les données sur les informations, les rapports ou vraisemblablement d'autres contenus de données.

Quels sont les 3 types de métadonnées ?

Les métadonnées se présentent sous de nombreuses formes et types, qui contiennent des informations supplémentaires sur l'endroit où les métadonnées ont été créées par qui, quand elles ont été récupérées pour la dernière fois, à quoi elles servent et bien d'autres détails. Il décrit les objets et ajoute plus de granularité à la façon dont ils sont représentés. Il existe trois types de métadonnées, à savoir les métadonnées descriptives, structurelles et administratives.

Métadonnées descriptives : les métadonnées descriptives ajoutent des informations sur qui a créé la ressource, de quoi il s'agit et ce qu'elle inclut.
Métadonnées structurelles : les métadonnées sous- jacentes intègrent des informations supplémentaires sur la façon dont les composants d'information sont coordonnés - leurs connexions et la conception dans laquelle ils existent.
Métadonnées administratives : les métadonnées administratives fournissent des données sur le début des actifs, leurs types et les libertés d'accès. docker-composer jusqu'à -d

Exemples de métadonnées

Les métadonnées sont partout, et c'est le journal numérique de tout ce que nous faisons dans l'espace de l'information. Dès que nous devenons numériques, des métadonnées sont impliquées. Les métadonnées sont partout, et c'est le journal numérique de tout ce que nous faisons dans l'espace de l'information. Dès que nous devenons numériques, des métadonnées sont impliquées. Les exemples de métadonnées incluent le spam de la taille et de l'objet de nos e-mails aux dates des fichiers que nous avons créés, qui les a consultés et modifiés pour la dernière fois, et la dernière chose que nous avons recherchée sur youtube. Faciliter la navigation et la présentation des métadonnées des ressources comprend également les balises, les notes sémantiques, la section des documents et des actifs, les numéros de page, et bien d'autres.

Comment les métadonnées aident-elles ?

Lorsque les métadonnées sont créées et gérées correctement, elles deviennent la seule source de vérité. Les métadonnées ont la clarté et la cohérence des informations, et elles facilitent la découverte de données d'informations pertinentes et la récupération de ressources. Avec les métadonnées, n'importe quel objet peut être organisé et découvert facilement. Avec les métadonnées, vous pouvez :

Rechercher des ressources de toutes sortes
Identifier plusieurs ressources
Collecter des ressources par thèmes
Tracer les ressources

Qu'est-ce que les données en tant que produit ?

Les données sont un produit qui applique les principes de développement de produits, c'est-à-dire la réutilisabilité, l'itérabilité, l'agilité, l'identification et la réponse aux besoins non satisfaits. Les données en tant que produit sont un concept sur la façon dont les équipes de données peuvent créer de la valeur dans leurs organisations. Il s'agit d'une application ou d'un outil qui utilise des données pour aider les organisations à améliorer leurs décisions commerciales en appliquant des analyses aux données. Les données sont un produit qui utilise des algorithmes sur les données brutes pour améliorer la prise de décision commerciale.

Qu'est-ce que les métadonnées en tant que produit ?

Les métadonnées sont les données sur les données, et les métadonnées aident les organisations à prendre de meilleures décisions organisées sur la base des métadonnées extraites des données. Les métadonnées aident les organisations des manières suivantes :

Gouvernance de l'information : la gestion des métadonnées est un élément essentiel de la gouvernance des données qui permet aux utilisateurs de tirer de la valeur de leurs données ; il permet aux utilisateurs de classer des ensembles de données et de signaler des informations sensibles ou confidentielles pour éviter d'enfreindre les réglementations existantes en matière de confidentialité.
Amélioration de la recherche : les métadonnées sont des données sur les données qui rendent le processus de découverte des données plus efficace.
Amélioration de la qualité des données : les métadonnées aident les organisations à tirer des enseignements des données, de sorte qu'elles seront facilement visibles en cas de problème ou d'incohérence dans les données. Cela améliore donc la qualité des données.
Vitesse améliorée pour les informations : les scientifiques des données utilisent leurs 80 à 85 % du temps pour collecter les données correctes et les analyser pour leur valeur réelle, le temps peut être considérablement réduit avec les métadonnées.

Quels sont les meilleurs outils de métadonnées ?

Open Metadata : Open Metadata est un outil open source qui fournit une gestion des métadonnées de bout en bout. Je vous permets de libérer la valeur des actifs de données dans les cas d'utilisation les plus courants, c'est-à-dire la découverte de données, la gouvernance et les cas d'utilisation émergents tels que la qualité des données, l' observabilité et la collaboration des personnes.
Informatica Metadata Manager : l'approche de gestion des métadonnées d' Informatica est conçue pour aider les entreprises à utiliser pleinement la valeur de toutes leurs données. Il permet aux entreprises de démarrer en exploitant quatre catégories importantes de métadonnées, à savoir les métadonnées commerciales, techniques, opérationnelles, d'infrastructure et d'utilisation.
Alation : Alation aide les organisations à identifier, comprendre et gérer les données. Avec Alation, une organisation peut capturer, ajouter des aspects techniques et ajouter des informations au niveau de l'entreprise.

Cas d'utilisation des métadonnées

Gouvernance des données : La gouvernance des données est l'un des facteurs essentiels de la gestion des métadonnées. Pour que les organisations permettent l'accès aux données inter-entreprises, les données doivent être supervisées de manière appropriée en utilisant les meilleures pratiques. La gouvernance des données comprend un ensemble de cadres développés pour garantir des données cohérentes et de qualité. Des métadonnées correctement contrôlées offrent une vue sur le flux de travail des données. Il offre la possibilité d'effectuer une analyse d'impact.
Analyse des données : l'analyse des données fournit un aperçu des performances passées d'une organisation à de nombreuses fins. L'utilisation de métadonnées fournit la lignée des données, c'est-à-dire qui a créé les données, qui a modifié les données et où elles sont consommées, ou où elles vont de temps en temps. L'analyse de données dresse l'inventaire et l'évaluation du processus de génération d'informations à l'aide de métadonnées. Une organisation doit analyser les données et les métadonnées pour prédire sa valeur future pour l'organisation.
Collaboration des personnes : les métadonnées peuvent être utilisées pour filtrer les données et les balises, ce qui facilite la découverte des données et la collaboration des personnes.
Sécurité des documents : vous pouvez utiliser les métadonnées pour classer les documents classifiés, privés ou publics. Vous pouvez également inclure des actions qui peuvent être effectuées dessus.
Filtrage des actifs : les métadonnées peuvent être utilisées pour filtrer les actifs dans des données étendues. Il est probablement impossible de trouver les bons documents sans métadonnées. Les métadonnées aident à trouver cela en ajoutant des balises, des valeurs, des mots-clés, etc. Cela aide à filtrer les données.

Conclusion

Ainsi, nous voyons de notre explication ci-dessus que les métadonnées sont l'atout clé de toute organisation. Les métadonnées fournissent des informations de bout en bout sur toutes les données transmises, essentielles du point de vue de l'organisation. À partir des métadonnées, ils analysent cela et prédisent la valeur commerciale future d'une organisation. Nous pouvons également vérifier la qualité des données et d'autres éléments essentiels à partir des métadonnées. Par conséquent, la maintenance des métadonnées est très importante pour chaque organisation.

Source : https://www.xenonstack.com/blog/metadata-as-a-product

#metadata #bigdata

Métadonnées - Les Données En Tant Que Produit

Hoang Ha

1658385120

Metadata - Dữ Liệu Dưới Dạng Sản Phẩm

Giới thiệu về Siêu dữ liệu — Dữ liệu như một sản phẩm

Siêu dữ liệu là dữ liệu cho dữ liệu và siêu dữ liệu làm phong phú thêm thông tin cho dữ liệu, giúp việc khám phá, sử dụng và quản lý dữ liệu trở nên dễ tiếp cận hơn. Có nhiều loại siêu dữ liệu tùy thuộc vào các trường hợp sử dụng, tức là mục đích, định dạng, chất lượng và khối lượng. Các danh mục siêu dữ liệu phổ biến nhất là mô tả, cấu trúc, quản trị và thống kê. Một trong những ví dụ về siêu dữ liệu là thẻ <HTML> hướng dẫn trình duyệt web cách định dạng trang để giúp con người đọc chúng dễ dàng hơn.

Mục đích của Siêu dữ liệu là gì?

Sử dụng siêu dữ liệu, chúng tôi sẽ có thể tìm, sử dụng, bảo quản và tái sử dụng dữ liệu trong tương lai. Khám phá dữ liệu - Siêu dữ liệu giúp việc tìm kiếm dữ liệu có liên quan dễ dàng hơn nhiều. Hầu hết các tìm kiếm được thực hiện bằng văn bản, vì vậy hầu hết siêu dữ liệu của chúng tôi được lưu trữ dưới dạng văn bản. Siêu dữ liệu giúp chúng tôi hiểu dữ liệu đằng sau nó và phản ánh cách nó được sử dụng. Điều quan trọng là hỗ trợ các quy trình quản lý dữ liệu, tuân thủ quy định và quản lý dữ liệu. Siêu dữ liệu cung cấp thông tin về nơi dữ liệu được sản xuất, di chuyển đến đâu và khi nào dữ liệu được xử lý hoặc thay đổi.

Siêu dữ liệu có thể được thực hiện vật lý hoặc thông qua một chu trình cơ giới hóa. Việc tạo thủ công chính xác hơn, sử dụng đôi mắt tự nhiên để xem thông tin và kiểm tra chéo dữ liệu mà họ cảm thấy là quan trọng, bắt buộc và phù hợp. Sau đó, một lần nữa, việc tạo siêu dữ liệu được cơ giới hóa sẽ cơ bản hơn, thông thường hiển thị dữ liệu được xác định trước tôn trọng số lượng lớn hơn các điểm giới hạn mà chúng ta có thể muốn thừa nhận. Siêu dữ liệu được sử dụng liên quan đến dữ liệu về thông tin, báo cáo hoặc có lẽ là các nội dung dữ liệu khác.

3 loại siêu dữ liệu là gì?

Siêu dữ liệu có nhiều hình dạng và loại, mang thông tin bổ sung về nơi siêu dữ liệu được xây dựng bởi ai, lần cuối cùng nó được truy xuất là khi nào, nó dùng để làm gì và nhiều thông tin chi tiết khác. Nó mô tả các đối tượng và thêm chi tiết hơn vào cách chúng được biểu diễn. Có ba loại siêu dữ liệu, tức là mô tả, cấu trúc và quản trị.

Siêu dữ liệu mô tả : Siêu dữ liệu mô tả thêm thông tin về ai đã tạo tài nguyên, nội dung của tài nguyên và tài nguyên đó bao gồm những gì.
Siêu dữ liệu cấu trúc: Siêu dữ liệu cơ bản kết hợp thêm thông tin về cách các thành phần thông tin được điều phối - kết nối của chúng và thiết kế mà chúng tồn tại.
Siêu dữ liệu quản trị : Siêu dữ liệu quản trị cung cấp dữ liệu về phần đầu của nội dung, loại nội dung và quyền tự do truy cập. docker-soạn up -d

Ví dụ về Siêu dữ liệu

Siêu dữ liệu ở khắp mọi nơi và nó là nhật ký kỹ thuật số của mọi thứ chúng ta làm trong không gian thông tin. Thời điểm chúng ta có được kỹ thuật số, có liên quan đến siêu dữ liệu. Siêu dữ liệu ở khắp mọi nơi và nó là nhật ký kỹ thuật số của mọi thứ chúng ta làm trong không gian thông tin. Thời điểm chúng ta có được kỹ thuật số, có liên quan đến siêu dữ liệu. Các ví dụ về siêu dữ liệu bao gồm thư rác từ kích thước và chủ đề email của chúng tôi cho đến ngày tháng của tệp chúng tôi đã tạo, người truy cập và sửa đổi chúng lần cuối cùng và những thứ mới nhất mà chúng tôi đã tìm kiếm trên youtube. Việc dễ dàng điều hướng và trình bày siêu dữ liệu tài nguyên cũng bao gồm các thẻ, ghi chú ngữ nghĩa, phần tài liệu và nội dung, số trang, v.v.

Siêu dữ liệu trợ giúp như thế nào?

Khi siêu dữ liệu được tạo và xử lý đúng cách, siêu dữ liệu sẽ trở thành nguồn chân lý duy nhất. Siêu dữ liệu có tính rõ ràng và nhất quán của thông tin và nó tạo điều kiện thuận lợi cho việc khám phá dữ liệu của thông tin liên quan và truy xuất tài nguyên. Với siêu dữ liệu, bất kỳ đối tượng nào cũng có thể được tổ chức và khám phá một cách dễ dàng. Với siêu dữ liệu, bạn có thể:

Tìm kiếm tài nguyên các loại
Xác định nhiều tài nguyên
Thu thập tài nguyên theo chủ đề
Theo dõi tài nguyên

Dữ liệu dưới dạng Sản phẩm là gì?

Dữ liệu là sản phẩm áp dụng các nguyên tắc phát triển sản phẩm, tức là khả năng tái sử dụng, khả năng lặp lại, tính nhanh nhạy, xác định và giải quyết các nhu cầu chưa được đáp ứng. Dữ liệu dưới dạng sản phẩm là một khái niệm về cách các nhóm dữ liệu có thể tạo ra giá trị trong tổ chức của họ. Đây là một ứng dụng hoặc công cụ sử dụng dữ liệu để giúp các tổ chức cải thiện các quyết định kinh doanh của họ bằng cách áp dụng phân tích vào dữ liệu. Dữ liệu là một sản phẩm sử dụng các thuật toán trên dữ liệu thô để cải thiện việc ra quyết định kinh doanh.

Siêu dữ liệu dưới dạng Sản phẩm là gì?

Siêu dữ liệu là dữ liệu về dữ liệu và siêu dữ liệu giúp các tổ chức đưa ra các quyết định có tổ chức và tốt hơn dựa trên siêu dữ liệu được trích xuất từ dữ liệu. Siêu dữ liệu giúp các tổ chức theo những cách sau:

Quản trị thông tin: Quản lý siêu dữ liệu là một yếu tố thiết yếu của quản trị dữ liệu giúp người dùng thu được giá trị từ dữ liệu của họ; nó cho phép người dùng phân loại các tập dữ liệu và gắn cờ thông tin nhạy cảm hoặc bí mật để tránh vi phạm các quy định về quyền riêng tư hiện có.
Cải thiện Tìm kiếm: Siêu dữ liệu là dữ liệu về dữ liệu giúp quá trình khám phá dữ liệu hiệu quả hơn.
Chất lượng dữ liệu nâng cao: Siêu dữ liệu giúp các tổ chức hiểu rõ hơn về dữ liệu, do đó, dữ liệu sẽ dễ dàng được nhìn thấy nếu có bất kỳ vấn đề hoặc sự không nhất quán nào trong dữ liệu. Do đó, nó cải thiện chất lượng dữ liệu.
Tốc độ nâng cao cho thông tin chi tiết: Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng 80-85% thời gian của họ để thu thập dữ liệu chính xác và phân tích dữ liệu đó cho giá trị thực tế, thời gian có thể giảm đáng kể với siêu dữ liệu.

Công cụ siêu dữ liệu tốt nhất là gì?

Siêu dữ liệu mở : Siêu dữ liệu mở là một công cụ mã nguồn mở cung cấp khả năng quản lý siêu dữ liệu từ đầu đến cuối. Tôi cho phép bạn mở khóa giá trị của tài sản dữ liệu trong hầu hết các trường hợp sử dụng phổ biến, tức là khám phá dữ liệu, quản trị và các trường hợp sử dụng mới nổi như chất lượng dữ liệu, khả năng quan sát và sự cộng tác của mọi người.
Quản lý siêu dữ liệu Informatica : Phương pháp quản lý siêu dữ liệu Informatica được thiết kế để giúp các doanh nghiệp sử dụng đầy đủ giá trị của tất cả dữ liệu của họ. Nó cho phép các doanh nghiệp bắt đầu điều này bằng cách khai thác vào bốn loại siêu dữ liệu quan trọng, tức là Kinh doanh, Kỹ thuật, Vận hành, cơ sở hạ tầng và cách sử dụng.
Cảnh báo: Cảnh báo giúp các tổ chức xác định, hiểu và quản lý dữ liệu. Với Alation, một tổ chức có thể nắm bắt, thêm các khía cạnh kỹ thuật và thêm thông tin cấp kinh doanh.

Các trường hợp sử dụng siêu dữ liệu

Quản trị dữ liệu: Quản trị dữ liệu là một trong những yếu tố cần thiết trong quản lý siêu dữ liệu. Đối với các tổ chức để cho phép truy cập dữ liệu giữa các doanh nghiệp, dữ liệu cần được giám sát theo cách chính xác bằng cách sử dụng các phương pháp hay nhất. Quản trị dữ liệu bao gồm một tập hợp các khuôn khổ được phát triển để đảm bảo dữ liệu nhất quán và chất lượng. Siêu dữ liệu được kiểm soát thích hợp cung cấp chế độ xem quy trình làm việc dữ liệu. Nó cung cấp khả năng thực hiện phân tích tác động.
Phân tích dữ liệu: Phân tích dữ liệu cung cấp thông tin chi tiết về hiệu suất trước đây của tổ chức cho nhiều mục đích. Việc sử dụng siêu dữ liệu cung cấp nguồn gốc của dữ liệu, tức là ai đã tạo ra dữ liệu, ai đã thay đổi dữ liệu và nơi sử dụng dữ liệu, hoặc tùy từng thời điểm. Phân tích dữ liệu thực hiện kiểm kê và đánh giá quá trình tạo thông tin chi tiết bằng cách sử dụng siêu dữ liệu. Một tổ chức nên phân tích dữ liệu và siêu dữ liệu để dự đoán giá trị tương lai của nó đối với tổ chức.
Cộng tác với mọi người: Siêu dữ liệu có thể được sử dụng để lọc dữ liệu và thẻ, cho phép khám phá dữ liệu và cộng tác với mọi người dễ dàng hơn.
Bảo mật tài liệu: Bạn có thể sử dụng siêu dữ liệu để phân loại tài liệu đã phân loại, riêng tư hoặc công khai. Bạn cũng có thể bao gồm các hành động có thể được thực hiện trên đó.
Lọc nội dung: Siêu dữ liệu có thể được sử dụng để lọc ra các nội dung trong dữ liệu mở rộng. Có khả năng không thể tìm thấy các tài liệu thích hợp nếu không có siêu dữ liệu. Siêu dữ liệu giúp tìm ra điều đó bằng cách thêm thẻ, giá trị, từ khóa, v.v. Điều này giúp lọc dữ liệu.

Sự kết luận

Vì vậy, chúng tôi thấy từ giải thích ở trên của chúng tôi rằng siêu dữ liệu là tài sản quan trọng của bất kỳ tổ chức nào. Siêu dữ liệu cung cấp thông tin đầu cuối về bất kỳ dữ liệu nào đã được chuyển qua, điều cần thiết theo quan điểm của tổ chức. Từ siêu dữ liệu, họ phân tích điều đó và dự đoán giá trị kinh doanh trong tương lai của một tổ chức. Chúng tôi cũng có thể kiểm tra chất lượng dữ liệu và những thứ cần thiết khác từ siêu dữ liệu. Do đó, việc duy trì siêu dữ liệu là rất quan trọng đối với mọi tổ chức.

Nguồn: https://www.xenonstack.com/blog/metadata-as-a-product

#metadata #bigdata

伊藤直子

1658384940

メタデータ-製品としてのデータ

メタデータの概要—製品としてのデータ

メタデータはデータのデータであり、メタデータはデータを情報で強化し、データの検出、使用、および管理をよりアクセスしやすくします。ユースケースに応じて、目的、形式、品質、量など、さまざまなメタデータがあります。最も人気のあるメタデータカテゴリは、記述的、構造的、管理的、および統計的です。メタデータの例の1つは、人間が読みやすいようにページをフォーマットする方法をWebブラウザーに指示する<HTML>タグです。

メタデータの目的は何ですか？

メタデータを使用することで、将来的にデータを検索、使用、保存、再利用できるようになります。データ検出–メタデータにより、関連データの検索がはるかに簡単になります。ほとんどの検索はテキストを使用して行われるため、メタデータのほとんどはテキストとして保存されます。メタデータは、その背後にあるデータを理解し、その使用方法を反映するのに役立ちます。データガバナンス、規制コンプライアンス、およびデータ管理プロセスをサポートするために重要です。メタデータは、データが生成された場所、どこかに移動された場所、およびデータがいつ処理または変更されたかに関する情報を提供します。

メタデータは、物理的に作成することも、機械化されたサイクルで作成することもできます。手動での作成はより正確であり、情報に自然な目を利用し、重要であり、必要であり、適切であると感じるデータをクロスチェックします。繰り返しになりますが、機械化されたメタデータの作成はより基本的なものになり、通常、私たちが認めたいよりも多くのカットオフポイントを尊重する所定のデータを表示します。メタデータは、情報、レポート、またはおそらく他のデータコンテンツに関するデータに関して利用されます。

メタデータの3つのタイプは何ですか？

メタデータにはさまざまな形と種類があり、メタデータが誰によって作成されたのか、最後に取得されたのはいつか、何のためにあるのか、その他多くの詳細情報が含まれています。オブジェクトを記述し、オブジェクトの表現方法をより細かくします。メタデータには、記述的、構造的、および管理的の3つのタイプがあります。

記述メタデータ：記述メタデータは、リソースを作成したユーザー、リソースの内容、およびリソースに含まれる内容に関する情報を追加します。
構造メタデータ：基礎となるメタデータには、情報コンポーネントがどのように調整されているか（接続とそれらが存在する設計）に関する追加情報が組み込まれています。
管理メタデータ：管理メタデータは、アセットの始まり、アセットのタイプ、およびアクセスの自由に関するデータを提供します。docker-compose up -d

メタデータの例

メタデータはいたるところにあり、それは私たちが情報空間で行うすべてのデジタルログです。デジタル化した瞬間、メタデータが関係します。メタデータはいたるところにあり、それは私たちが情報空間で行うすべてのデジタルログです。デジタル化した瞬間、メタデータが関係します。メタデータの例には、メールのサイズと件名から、作成したファイルの日付、ファイルに最後にアクセスして変更した人、YouTubeで検索した最新のものまでのスパムが含まれます。リソースメタデータのナビゲーションと表示を容易にすることには、タグ、セマンティックノート、ドキュメントとアセットのセクション、ページ番号なども含まれます。

メタデータはどのように役立ちますか？

メタデータが正しく作成および処理されると、それが唯一の正しい情報源になります。メタデータは、情報の明確さと一貫性を備えており、関連情報のデータ検出とリソースの取得を容易にします。メタデータを使用すると、任意のオブジェクトを簡単に整理および検出できます。メタデータを使用すると、次のことができます。

あらゆる種類のリソースを検索
複数のリソースを特定する
トピックごとにリソースを収集する
トレースリソース

製品としてのデータとは何ですか？

データは、製品開発の原則、つまり、再利用性、反復性、敏捷性、満たされていないニーズの特定、および対処を適用する製品です。製品としてのデータは、データチームが組織に価値を生み出す方法についての概念です。これは、データを使用して、分析をデータに適用することにより、組織がビジネス上の意思決定を改善するのに役立つアプリケーションまたはツールです。データは、生データのアルゴリズムを使用してビジネスの意思決定を改善する製品です。

製品としてのメタデータとは何ですか？

メタデータはデータに関するデータであり、メタデータは、組織がデータから抽出されたメタデータに基づいて、より適切で組織的な意思決定を行うのに役立ちます。メタデータは、次の方法で組織を支援します。

情報ガバナンス： メタデータ管理は、ユーザーがデータから価値を引き出すためのデータガバナンスの重要な要素です。これにより、ユーザーはデータセットを分類し、機密情報や機密情報にフラグを立てて、既存のプライバシー規制に違反しないようにすることができます。
検索の改善：メタデータは、データ検出プロセスをより効率的にするデータに関するデータです。
強化されたデータ品質：メタデータは、組織がデータから洞察を得るのに役立つため、データに問題や不整合がある場合に簡単に確認できます。したがって、データ品質が向上します。
洞察のスピードの向上：データサイエンティストは、80〜85％の時間を使用して正しいデータを収集し、実際の値を分析します。メタデータを使用すると、時間を大幅に短縮できます。

最高のメタデータツールは何ですか？

オープンメタデータ： オープンメタデータは、エンドツーエンドのメタデータ管理を提供するオープンソースツールです。私は、データディスカバリー、ガバナンス、およびデータ品質、可観測性、人とのコラボレーションなどの新しいユースケースなど、最も一般的なユースケースでデータ資産の価値を解き放つことを許可しています。
Informaticaメタデータマネージャ： Informaticaメタデータ管理アプローチは、企業がすべてのデータの価値を十分に活用できるように設計されています。これにより、企業は、メタデータの4つの重要なカテゴリ、つまり、ビジネス、技術、運用、インフラストラクチャ、および使用法を利用してこれを開始できます。
Alation： Alationは、組織がデータを識別、理解、および管理するのに役立ちます。Alationを使用すると、組織は技術的な側面をキャプチャして追加し、ビジネスレベルの情報を追加できます。

メタデータのユースケース

データガバナンス：データガバナンスは、メタデータ管理の重要な要素の1つです。組織が企業間のデータアクセスを可能にするには、ベストプラクティスを使用してデータを正しい方法で監視する必要があります。データガバナンスは、一貫性のある高品質のデータを確保するために開発された一連のフレームワークで構成されています。適切に制御されたメタデータは、データワークフローへのビューを提供します。影響分析を実行する機能を提供します。
データ分析： データ分析は、多くの目的で組織の過去のパフォーマンスに関する洞察を提供します。メタデータを使用すると、データの系統、つまり、誰がデータを作成したか、誰がデータを変更したか、どこでデータが消費されたか、またはどこにデータが移動するかがわかります。データ分析は、メタデータを使用してインサイト生成プロセスのインベントリと評価を行います。組織は、データとメタデータを分析して、組織にとっての将来の価値を予測する必要があります。
人とのコラボレーション：メタデータを使用してデータとタグをフィルタリングできるため、データの検出と人とのコラボレーションが容易になります。
ドキュメントのセキュリティ：メタデータを使用して、分類されたドキュメント、プライベートドキュメント、またはパブリックドキュメントを分類できます。その上で実行できるアクションを含めることもできます。
アセットのフィルタリング：メタデータを使用して、広範なデータのアセットを除外できます。メタデータなしで適切なドキュメントを見つけることは不可能である可能性があります。メタデータは、タグ、値、キーワードなどを追加することでそれを見つけるのに役立ちます。これはデータのフィルタリングに役立ちます。

結論

したがって、上記の説明から、メタデータはどの組織にとっても重要な資産であることがわかります。メタデータは、組織の観点から不可欠な、渡されたデータに関するエンドツーエンドの情報を提供します。メタデータから、それを分析し、組織の将来のビジネス価値を予測します。また、メタデータからデータ品質やその他の重要事項を確認することもできます。したがって、メタデータを維持することは、すべての組織にとって非常に重要です。

ソース：https ：//www.xenonstack.com/blog/metadata-as-a-product

#metadata #bigdata

Iara Simões

1658383200

Metadados - Dados Como Um Produto

Introdução aos metadados—Dados como um produto

Os metadados são os dados para os dados, e os metadados enriquecem os dados com informações, tornando a descoberta, o uso e o gerenciamento de dados mais acessíveis. Há uma variedade de metadados dependendo dos casos de uso, ou seja, finalidade, formato, qualidade e volume. As categorias de metadados mais populares são descritivas, estruturais, administrativas e estatísticas. Um dos exemplos de metadados são as tags <HTML> que instruem os navegadores da Web sobre como formatar as páginas para facilitar a leitura dos humanos.

Qual é o objetivo dos metadados?

Usando metadados, poderemos encontrar, usar, preservar e reutilizar dados no futuro. Descoberta de dados – Os metadados facilitam muito a localização de dados relevantes. A maioria das pesquisas é feita usando texto, portanto, a maioria dos nossos metadados é armazenada como texto. Os metadados nos ajudam a entender os dados por trás deles e refletem como eles são usados. É fundamental para dar suporte aos processos de governança de dados, conformidade regulatória e gerenciamento de dados. Os metadados fornecem informações sobre onde os dados são produzidos, movidos para algum lugar e quando são processados ou alterados.

Os metadados podem ser feitos fisicamente ou por meio de um ciclo mecanizado. A criação manual é mais precisa, utilizando olhos naturais para informações e dados cruzados que eles consideram significativos, necessários e adequados. Por outro lado, a criação de metadados mecanizados será mais fundamental, normalmente mostrando dados predeterminados que respeitam um número maior de pontos de corte do que gostaríamos de admitir. Os metadados são utilizados em relação a dados sobre informações, relatórios ou, presumivelmente, outros conteúdos de dados.

Quais são os 3 tipos de Metadados?

Os metadados vêm em muitas formas e tipos, que trazem informações adicionais sobre onde os metadados foram criados por quem, quando foi a última vez que foram recuperados, para que servem e muitos outros detalhes. Ele descreve objetos e adiciona mais granularidade à forma como eles são representados. Existem três tipos de metadados, ou seja, descritivos, estruturais e administrativos.

Metadados descritivos: os metadados descritivos adicionam informações sobre quem criou o recurso, do que se trata e o que inclui.
Metadados estruturais: os metadados subjacentes incorporam informações extras sobre como os componentes de informação são coordenados - suas conexões e o design em que existem.
Metadados administrativos: Os metadados administrativos fornecem dados sobre o início dos ativos, seus tipos e liberdades de acesso. docker-compose up -d

Exemplos de metadados

Os metadados estão em toda parte e são o registro digital de tudo o que fazemos no espaço da informação. No momento em que nos tornamos digitais, há metadados envolvidos. Os metadados estão em toda parte e são o registro digital de tudo o que fazemos no espaço da informação. No momento em que nos tornamos digitais, há metadados envolvidos. Exemplos de metadados incluem spam desde o tamanho e assunto de nossos e-mails até as datas dos arquivos que criamos, quem os acessou e modificou pela última vez e a última coisa que pesquisamos no youtube. Facilitar a navegação e apresentação de metadados de recursos também inclui tags, notas semânticas, a seção de documentos e ativos, números de página e muito mais.

Como os metadados ajudam?

Quando os metadados são criados e manipulados corretamente, eles se tornam a única fonte de verdade. Os metadados têm a clareza e consistência das informações e facilitam a descoberta de dados relevantes e a recuperação de recursos. Com metadados, qualquer objeto pode ser organizado e descoberto facilmente. Com metadados, você pode:

Recursos de pesquisa de todos os tipos
Identifique vários recursos
Colete recursos por tópicos
Recursos de rastreamento

O que são dados como um produto?

Data é um produto que aplica princípios de desenvolvimento de produtos, ou seja, reusabilidade, iterabilidade, agilidade, identificação e atendimento de necessidades não atendidas. Dados como produto é um conceito sobre como as equipes de dados podem criar valor em suas organizações. É um aplicativo ou ferramenta que usa dados para ajudar as organizações a melhorar suas decisões de negócios aplicando análises aos dados. Data é um produto que usa algoritmos nos dados brutos para melhorar a tomada de decisões de negócios.

O que são metadados como um produto?

Metadados são os dados sobre os dados, e os metadados ajudam as organizações a tomar decisões melhores e organizadas com base nos metadados extraídos dos dados. Os metadados ajudam as organizações das seguintes maneiras:

Governança da Informação: O gerenciamento de metadados é um elemento essencial da governança de dados que faz com que os usuários obtenham valor de seus dados; ele permite que os usuários classifiquem conjuntos de dados e sinalizem informações sensíveis ou confidenciais para evitar a violação das normas de privacidade existentes.
Melhorando a Pesquisa: Metadados são dados sobre dados que tornam o processo de descoberta de dados mais eficiente.
Qualidade de dados aprimorada: os metadados ajudam as organizações a obter insights dos dados, para que sejam facilmente visíveis se houver algum problema ou inconsistência nos dados. Portanto, melhora a qualidade dos dados.
Velocidade aprimorada para insights: os cientistas de dados usam de 80 a 85% do tempo para coletar os dados corretos e analisá-los quanto ao valor real, o tempo pode ser reduzido significativamente com metadados.

Quais são as melhores ferramentas de metadados?

Metadados Abertos: Metadados Abertos é uma ferramenta de código aberto que fornece gerenciamento de metadados de ponta a ponta. Estou permitindo que você libere o valor dos ativos de dados nos casos de uso mais comuns, ou seja, descoberta de dados, governança e casos de uso emergentes, como qualidade de dados, observabilidade e colaboração de pessoas.
Informatica Metadata Manager: A abordagem de gerenciamento de metadados da Informatica foi projetada para ajudar as empresas a utilizarem totalmente o valor de todos os seus dados. Ele permite que as empresas iniciem isso explorando quatro categorias significativas de metadados, ou seja, Negócios, Técnico, Operacional, infraestrutura e uso.
Alation: Alation ajuda as organizações a identificar, entender e gerenciar os dados. Com o Alation, uma organização pode capturar, adicionar aspectos técnicos e adicionar informações de nível de negócios.

Casos de uso de metadados

Governança de dados: a governança de dados é um dos fatores essenciais no gerenciamento de metadados. Para que as organizações habilitem o acesso a dados entre empresas, os dados precisam ser supervisionados da maneira correta usando as melhores práticas. A governança de dados compreende um conjunto de frameworks desenvolvidos para garantir dados consistentes e de qualidade. Metadados adequadamente controlados fornecem uma visão do fluxo de trabalho de dados. Ele fornece a capacidade de realizar análises de impacto.
Análise de dados: a análise de dados fornece informações sobre o desempenho anterior de uma organização para muitas finalidades. O uso de metadados fornece a linhagem de dados, ou seja, quem criou os dados, quem alterou os dados e onde são consumidos, ou para onde vão de tempos em tempos. A análise de dados faz o inventário e a avaliação do processo de geração de insights usando metadados. Uma organização deve analisar dados e metadados para prever seu valor futuro para a organização.
Colaboração de Pessoas: Os metadados podem ser usados para filtrar dados e tags, facilitando a descoberta de dados e a colaboração de pessoas.
Segurança do documento: você pode usar metadados para classificar documentos classificados, privados ou públicos. Você também pode incluir ações que podem ser executadas nele.
Filtragem de ativos: Os metadados podem ser usados para filtrar ativos em dados extensivos. É provável que seja impossível encontrar os documentos adequados sem metadados. Os metadados ajudam a descobrir isso adicionando tags, valores, palavras-chave etc. Isso ajuda na filtragem de dados.

Conclusão

Assim, vemos em nossa explicação acima que os metadados são o principal ativo de qualquer organização. Os metadados fornecem informações de ponta a ponta sobre quaisquer dados passados, essenciais do ponto de vista da organização. A partir de metadados, eles analisam isso e preveem o valor de negócios futuro de uma organização. Também podemos verificar a qualidade dos dados e outras coisas essenciais dos metadados. Portanto, a manutenção de metadados é muito importante para todas as organizações.

Fonte: https://www.xenonstack.com/blog/metadata-as-a-product

#metadata #bigdata

顾静

1658380404

元数据 - 作为产品的数据

元数据简介——数据即产品

元数据是数据的数据，元数据用信息丰富了数据，使数据的发现、使用和管理更容易访问。有多种元数据取决于用例，即目的、格式、质量和数量。最流行的元数据类别是描述性、结构性、管理性和统计性。元数据的示例之一是 <HTML> 标签，它指示 Web 浏览器如何格式化页面以使人们更容易阅读它们。

元数据的目的是什么？

使用元数据，我们将能够在未来找到、使用、保存和重用数据。数据发现——元数据使查找相关数据变得更加容易。大多数搜索都是使用文本完成的，因此我们的大部分元数据都存储为文本。元数据帮助我们了解其背后的数据并反映其使用方式。它对于支持数据治理、法规遵从性和数据管理流程至关重要。元数据提供有关数据在何处生成、移动到某处以及何时处理或更改的信息。

元数据可以物理生成，也可以通过机械化循环生成。手动创建更加精确，利用自然的眼睛来查看信息并交叉检查他们认为重要、需要和合适的数据。再说一遍，机械化元数据的制作将更加基础，通常会显示预定数据，这些数据涉及比我们可能想要承认的更多数量的截止点。元数据用于有关信息、报告或可能的其他数据内容的数据。

元数据有哪 3 种类型？

元数据有多种形式和类型，其中包含有关元数据由谁构建的位置、上次检索它的时间、它的用途以及更多详细信息的附加信息。它描述了对象并为它们的表示方式增加了更多的粒度。元数据分为三种类型，即描述性、结构性和管理性。

描述性元数据：描述性元数据添加有关谁创建了资源、它是关于什么以及它包含什么的信息。
结构元数据：底层元数据包含有关信息组件如何协调的额外信息——它们的连接和它们存在的设计。
管理元数据：管理元数据提供有关资产开始、其类型和访问自由度的数据。码头工人组成 -d

元数据示例

元数据无处不在，它是我们在信息空间中所做的一切的数字日志。在我们获得数字化的那一刻，就涉及到元数据。元数据无处不在，它是我们在信息空间中所做的一切的数字日志。在我们获得数字化的那一刻，就涉及到元数据。元数据示例包括垃圾邮件，从我们电子邮件的大小和主题到我们创建文件的日期、最后访问和修改它们的人，以及我们在 youtube 上搜索的最新内容。简化资源元数据的导航和呈现还包括标签、语义注释、文档和资产部分、页码等等。

元数据有什么帮助？

当元数据被正确创建和处理后，它就成为了唯一的事实来源。元数据具有信息的清晰性和一致性，有利于相关信息的数据发现和资源的检索。使用元数据，可以轻松组织和发现任何对象。使用元数据，您可以：

搜索各类资源
识别多个资源
按主题收集资源
追踪资源

什么是数据即产品？

数据是应用产品开发原则的产品，即可重用性、可迭代性、敏捷性、识别和解决未满足的需求。数据作为产品是关于数据团队如何在其组织中创造价值的概念。它是一种应用程序或工具，它使用数据通过对数据应用分析来帮助组织改进其业务决策。数据是一种对原始数据使用算法来改进业务决策的产品。

什么是元数据作为产品？

元数据是关于数据的数据，元数据帮助组织根据从数据中提取的元数据做出更好的、有组织的决策。元数据通过以下方式帮助组织：

信息治理： 元数据管理是数据治理的基本要素，使用户从数据中获取价值；它使用户能够对数据集进行分类并标记敏感或机密信息，以避免违反现有的隐私法规。
改进搜索：元数据是有关数据的数据，可提高数据发现过程的效率。
增强的数据质量：元数据可帮助组织从数据中获取洞察力，因此如果数据中存在任何问题或不一致，它将很容易被看到。因此，它提高了数据质量。
提高洞察速度：数据科学家使用 80-85% 的时间来收集正确的数据并分析其实际价值，使用元数据可以显着减少时间。

什么是最好的元数据工具？

开放元数据： 开放元数据是一种提供端到端元数据管理的开源工具。我允许您在最常见的用例中释放数据资产的价值，即数据发现、治理和新兴用例，如数据质量、可观察性和人员协作。
Informatica Metadata Manager： Informatica元数据管理方法旨在帮助企业充分利用其所有数据的价值。它允许企业通过利用元数据的四个重要类别（即业务、技术、运营、基础设施和使用）来开始这一点。
Alation： Alation帮助组织识别、理解和管理数据。使用 Alation，组织可以捕获、添加技术方面并添加业务级信息。

元数据用例

数据治理：数据治理是元数据管理的基本要素之一。对于要实现跨企业数据访问的组织，需要使用最佳实践以正确的方式监督数据。数据治理包括一组框架，旨在确保数据的一致性和质量。适当控制的元数据提供了数据工作流的视图。它提供了执行影响分析的能力。
数据分析： 数据分析为许多目的提供了对组织过去绩效的洞察。元数据的使用提供了数据的沿袭，即谁创建了数据，谁更改了数据以及数据在哪里被使用，或者不时去哪里。数据分析使用元数据对洞察生成过程进行盘点和评估。组织应分析数据和元数据，以预测其对组织的未来价值。
人员协作：元数据可用于过滤数据和标签，使数据发现和人员协作更容易。
文档安全性：您可以使用元数据对机密、私人或公共文档进行分类。您还可以包括可以对其执行的操作。
资产过滤：元数据可用于过滤大量数据中的资产。如果没有元数据，可能无法找到合适的文档。元数据通过添加标签、值、关键字等来帮助发现这一点。这有助于数据过滤。

结论

因此，我们从上面的解释中看到，元数据是任何组织的关键资产。元数据提供有关任何传递数据的端到端信息，从组织的角度来看是必不可少的。他们从元数据中分析并预测组织的未来业务价值。我们还可以从元数据中检查数据质量和其他重要信息。因此，维护元数据对每个组织都非常重要。

来源：https ://www.xenonstack.com/blog/metadata-as-a-product

#metadata #bigdata

Adolphus Tillman

1658374501

Metadata - Data As A Product

Introduction to Metadata—Data as a product

Metadata is the data for the data, and metadata enriches the data with information, making data discovery, use, and management more accessible. There is a variety of metadata depending on the use-cases, i.e., purpose, format, quality, and volume. The most popular metadata categories are descriptive, structural, administrative, and statistical. One of the examples of metadata is <HTML> tags which instruct the web browsers on how to format the pages to make it easier for humans to read them.

See more at: https://www.xenonstack.com/blog/metadata-as-a-product

#metadata #bigdata

津田あすか

1653152700

NFTメタデータを生成する

これは、4部構成のNFTCreatorシリーズの第2部です。

4部構成のNFTクリエーターシリーズのパート2

NFTメタデータとは何ですか？

NFTメタデータはNFTのコアです。これは、多くの場合、次のものを含むJSONドキュメントです。

NFTの名前
NFTの説明
ホストされている画像へのリンク
特性
…

このNFTメタデータは、第3部でイーサリアムネットワークに展開するNFTスマートコントラクトの入力になります。

NFTメタデータの例（出典：https ：//docs.opensea.io/docs/metadata-standards ）

NFT画像をクラウドにアップロードする

ブロックチェーンへの画像のアップロードは、サイズが大きいため非常にコストがかかります。

ベストプラクティスは、画像のリンクのみをブロックチェーンにアップロードし、画像を惑星間ファイルシステムに保存することです（これについては後で詳しく説明します）。

Pinataを使用すると、 IPFS（InterPlanetary File System）を使用してNFT画像を無料でアップロードできます。これは分散ファイル共有システムです。

無料アカウントにサインアップして、NFT画像フォルダーをピニャータクラウドにアップロードします。

私は自分のプロジェクトを「NFTクリエーター」と呼んでいましたが、別の名前を自由に選んでください。

ピニャータを使用すると、フォルダ全体を一度にアップロードできます

アップロードが成功すると、以下に示すように、アップロードされたファイルが表示されるはずです。

プロジェクトをクリックして、リンクをコピーします。

これが「ベースURL」であり、後で必要になります。

私のプロジェクトのベースURLはhttps://gateway.pinata.cloud/ipfs/Qmb86L8mUphwJGzLPwXNTRiK1S4scBdj9cc2Sev3s8uLiBです。

NFTメタデータを生成する

all-traits.json

NFTクリエーターシリーズの最初のパートでは、各画像の特性を指定する「all_images」というリストを作成しました。

単純に、json.dump（）関数を使用してこのリストを.jsonファイルにダンプします。

#### Generate Metadata for all Traits 
os.mkdir(f'./metadata')

METADATA_FILE_NAME = './metadata/all-traits.json'; 
with open(METADATA_FILE_NAME, 'w') as outfile:
    json.dump(all_images, outfile, indent=4)

all-traits.jsonファイル

[token_id] .json

次に、画像ごとに特定の.jsonファイルを作成します。

all_traits.jsonにロードします
先ほどピニャータのウェブサイトでコピーした画像の「BASEURL」を指定してください。最後に必ず「/」を追加してください。
プロジェクト名を指定します
キーアクセサーを使用してall_traits.jsonディクショナリをループし、一意のNFTイメージごとに個別の.jsonファイルを出力します。

この画像の場合、たとえば、次の.jsonファイルを受け取ります。

#### Generate Metadata for each Image    

f = open('./metadata/all-traits.json',) 
data = json.load(f)

# Changes this IMAGES_BASE_URL to yours 
IMAGES_BASE_URL = "https://gateway.pinata.cloud/ipfs/Qmb86L8mUphwJGzLPwXNTRiK1S4scBdj9cc2Sev3s8uLiB/"
PROJECT_NAME = "NFT_CREATOR"

def getAttribute(key, value):
    return {
        "trait_type": key,
        "value": value
    }
for i in data:
    token_id = i['tokenId']
    token = {
        "image": IMAGES_BASE_URL + str(token_id) + '.png',
        "tokenId": token_id,
        "name": PROJECT_NAME + ' ' + str(token_id),
        "attributes": []
    }
    token["attributes"].append(getAttribute("Face", i["Face"]))
    token["attributes"].append(getAttribute("Ears", i["Ears"]))
    token["attributes"].append(getAttribute("Eyes", i["Eyes"]))
    token["attributes"].append(getAttribute("Hair", i["Hair"]))
    token["attributes"].append(getAttribute("Mouth", i["Mouth"]))
    token["attributes"].append(getAttribute("Nose", i["Nose"]))

    with open('./metadata/' + str(token_id) + ".json", 'w') as outfile:
        json.dump(token, outfile, indent=4)
f.close()

メタデータをピニャータにアップロードする

画像の場合と同じ方法で、生成されたメタデータをPinataにアップロードします。

NFTメタデータの例

以下に、tokenID0のNFT_metadataファイルと対応する画像の例を示します。

シリーズの次のパートでは、NFTスマートコントラクトを展開する方法を学習します。

ハッピープログラミング！

NFT画像tokenID0

tokenID0のNFTメタデータ

資力

ソース：https ：//betterprogramming.pub/generate-your-nft-metadata-11a878c082b9

#nft #metadata

GROBID

Summary

Demo

Try in Play With Docker

Demo server

Clients

How GROBID works

GROBID Modules

Release and changes

Sponsors

How to cite

GROBID documentation

Download Details:

Marquez

Status

Adopters

Try it!

Quickstart

Documentation

Modules

Requirements

Building

Configuration

Step 1: Create Database

Step 2: Create marquez.yml

Running the HTTP API Server

Related Projects

Getting Involved

Contributing

Reporting a Vulnerability

Download Details:

DataHub

Introduction

Features & Roadmap

Demo and Screenshots

Quickstart

Development

Source Code and Repositories

Releases

Contributing

Community

Adoption

Select Articles & Talks

Download Details:

Metadata Reflection API

Installation

Background

Goals

Syntax

Semantics

API

Alternatives

Notes

Issues

Download Details:

irs: The Ironic Repositioning System

Usage

Demo

Installation

Pre-built

From Source

Setup

How it works

Contributing

Download Details:

ness_audio_metadata

Example

How to Use meta_audio

Supported Metadata

Supported Formats

Use this package as a library

Depend on it

Import it

rcrossref: R interface to CrossRef APIs

Installation

Register for the Polite Pool

Documentation

Meta

CrossRef documentation

Download Details:

Step 2: Create `marquez.yml`