Перейти к основному содержимому

1.09. Метаданные

ОБЯЗАТЕЛЬНОДЛЯ НОВИЧКОВНЕ ДЛЯ НОВИЧКОВВ РАЗРАБОТКЕ
Разработчику Аналитику Архитектору

Метаданные​

Метаданные — это информация, которая описывает другие данные. Они выполняют функцию контекстуального сопровождения, позволяя понимать, находить, организовывать и управлять информационными объектами. Метаданные не заменяют основное содержание, но делают его доступным, структурированным и пригодным для автоматической обработки.

Термин происходит от греческого meta — «после», «за», «над», и в современном употреблении обозначает «уровень над», «уровень описания» или «второй слой». В IT-контексте метаданные выступают как инструмент повышения осмысленности данных, превращая их из массива символов в управляемый информационный актив.

Сущность метаданных​

Метаданные добавляют к данным внешнюю или встроенную атрибутивную информацию: кто создал, когда, каким способом, в каком формате, с какой целью, в каком состоянии. Такая информация делает данные пригодными для повторного использования, поиска, верификации и совместной работы.

Метаданные не являются самостоятельной информацией. Они служат опорой для работы с основными данными, выстраивая вокруг них каркас, который облегчает взаимодействие с человеком или системой. Представление метаданных как «этикеток на коробках» отражает их функцию: этикетка не содержит товара, но говорит о том, что внутри, в каких условиях хранится, кто упаковал и когда.

Метаданные могут быть как встроенными в сам файл или структуру данных, так и храниться отдельно — в каталогах, базах данных, индексах или внешних реестрах. В любом случае их задачей остаётся поддержка целостности, доступности и интерпретируемости информации.

Важно отметить, что граница между данными и метаданными условна. Заголовок документа, например, входит в текст, но одновременно используется как ключевой признак при индексации. В этом смысле метаданные — часть системы описания, а не просто надстройка.

Три основных класса метаданных​

В практике управления информацией выделяют три базовых класса метаданных, отличающихся направленностью и уровнем детализации:

Внутренние метаданные​

Внутренние метаданные описывают техническую структуру и физические характеристики объекта. Они задают форму, а не содержание. К ним относятся:

  • формат файла (JPEG, MP3, PDF/A-1b и др.);
  • размер в байтах;
  • разрешение изображения;
  • длительность аудио- или видеозаписи;
  • битрейт;
  • кодеки;
  • геометрические параметры (ширина, высота, соотношение сторон);
  • контрольные суммы (CRC32, MD5, SHA-256);
  • флаги состояния (архивный, скрытый, только для чтения);
  • даты создания, модификации и последнего доступа.

Эти метаданные генерируются автоматически при создании, сохранении или конвертации файла. Операционные системы и программные средства опираются на них при отображении, сортировке и выполнении операций. Внутренние метаданные обеспечивают совместимость и стабильность работы с данными.

Административные метаданные​

Административные метаданные поддерживают процессы управления жизненным циклом информации. Они фиксируют события, права и действия, связанные с объектом:

  • автор и соавторы;
  • редакторы и рецензенты;
  • организация-владелец;
  • лицензия (CC BY-SA 4.0, MIT, GPL и т. п.);
  • права доступа и распределение ролей (ACL, RBAC);
  • дата публикации, регистрации, архивирования;
  • идентификаторы (DOI, ISBN, UUID, GUID);
  • пути хранения и резервного копирования;
  • журналы изменений (история версий, откаты);
  • состояние обработки (черновик, утверждён, заблокирован, удалён).

Эти метаданные критичны для систем управления документами (DMS), систем электронного документооборота (СЭД), архивов и библиотечных каталогов. Они отвечают за аудит, соответствие требованиям и юридическую значимость информации.

Описательные метаданные​

Описательные метаданные характеризуют содержательную суть объекта. Они делают данные пригодными для поиска и интерпретации:

  • заголовок и подзаголовок;
  • аннотация, краткое содержание;
  • ключевые слова и теги;
  • тематическая рубрикация;
  • язык содержания;
  • географическая привязка;
  • именованные сущности (люди, организации, события);
  • жанр, тип, категория;
  • связи с другими объектами (ссылки, цитирования, зависимости);
  • оценки, рейтинги, рецензии.

Эти метаданные используются в поисковых системах, цифровых библиотеках, рекомендательных алгоритмах. Их качество напрямую влияет на точность и релевантность поисковых результатов.

Места встречи метаданных в повседневной практике​

Метаданные присутствуют практически везде, где есть структурированная информация. Ниже перечислены типичные области их применения с пояснениями.

Фотографии и изображения​

Фотофайлы, особенно в формате JPEG, TIFF и PNG, несут в себе внушительный объём метаданных. Наиболее известный стандарт — EXIF (Exchangeable Image File Format), разработанный Japan Electronic Industries Development Association (JEIDA) и позже принятый CIPA.

EXIF включает:

  • параметры съёмки: выдержка, диафрагма, ISO;
  • модель и производитель камеры;
  • ориентация изображения;
  • геолокация (GPS координаты);
  • цветовой профиль;
  • дата и время создания;
  • информация о программной обработке (например, коррекция в Adobe Lightroom).

Помимо EXIF, в изображениях применяются:

  • IPTC — стандарт Международного комитета по телеграфной прессе, ориентированный на новостные агентства: информация об авторе, источнике, копирайтах, заголовке, ключевых словах, описании сюжета;
  • XMP (Extensible Metadata Platform) — гибкий XML-ориентированный формат от Adobe, позволяющий встраивать метаданные в файлы PDF, JPEG, TIFF, PSD и другие. XMP поддерживает наследуемые свойства, множественные значения и пространства имён, что делает его особенно удобным для профессиональных рабочих процессов;
  • ICC-профили — технические метаданные о цветовых характеристиках устройства и файла, обеспечивающие цветовую согласованность при выводе.

Метаданные в изображениях легко просматриваются через средства операционной системы (например, свойства файла в Windows или exiftool в Linux), а также специализированные редакторы: Adobe Bridge, digiKam, GIMP, Pixelmator.

Редактирование и удаление метаданных возможно вручную через те же инструменты. Например, exiftool -all= image.jpg удалит все метаданные из фотографии. Это применяется при подготовке изображений к публикации для защиты конфиденциальности (удаление геотегов, модели камеры, пути на диске).

Аудиофайлы​

Звуковые форматы используют несколько стандартов встраиваемых метаданных:

  • ID3 — стандарт для MP3-файлов. ID3v1 располагается в конце файла и вмещает базовые поля (исполнитель, альбом, трек, жанр, год). ID3v2 размещается в начале, поддерживает расширяемую структуру тегов, изображения обложек (APIC-фреймы), тексты песен, ссылки на лицензии, временные метки (lyrics sync);
  • APEv2 — альтернативный формат метаданных, первоначально разработанный для Monkey’s Audio (APE), но совместимый и с MP3. Он позволяет хранить несколько значений в одном поле (например, несколько исполнителей), а также бинарные данные;
  • Vorbis Comments — метаданные в форматах Ogg Vorbis, FLAC, Opus. Это простой текстовый формат «ключ=значение», свободный от патентных ограничений. Поддерживает UTF-8, повторяющиеся ключи, произвольные имена полей (в пределах ASCII-совместимости).

Для просмотра и редактирования аудиометаданных используются утилиты:
mp3tag (Windows), Kid3 (кроссплатформенный), ffmpeg (через опции -metadata), mutagen (Python-библиотека).

Важная особенность: метаданные в аудиофайлах не влияют на воспроизведение звука, но определяют поведение медиаплееров — отображение названия трека, группировка по альбомам, создание плейлистов.

Видеофайлы​

Видеоконтент поддерживает метаданные на нескольких уровнях:

  • Контейнерный уровень (MP4, MKV, AVI, MOV): метаданные о программе кодирования, длительности, битрейте, языке дорожек, субтитрах, главах, авторских правах;
  • Уровень дорожек: отдельные метаданные для видеопотока, аудиодорожек, субтитров — например, язык, роль (основная, комментарий, дескрипция для слабовидящих);
  • Уровень сцен: в профессиональных форматах (MXF, QuickTime) возможны временные метки сцен, ключевых кадров, распознанных лиц, объектов.

Инструменты для работы: MediaInfo, mkvpropedit, ffmpeg -i input.mp4 -map_metadata …, exiftool.

Документы (Word, PDF, OpenDocument)​

Текстовые документы содержат административные и описательные метаданные в служебных разделах:

  • В Microsoft Word — в свойствах файла: автор, компания, ключевые слова, категории, комментарии редактора (следы совместной работы);
  • В PDF — в XMP-пакете и в словаре информации о документе (Document Information Dictionary): заголовок, тема, автор, ключевые слова, создатель (программа), продукт (версия ПО), дата создания и модификации;
  • В OpenDocument (ODT, ODS) — метаданные хранятся в XML-файлах внутри ZIP-архива (meta.xml), включая статистику (число слов, символов), историю версий, шаблоны.

Следует учитывать: многие офисные приложения по умолчанию сохраняют пользовательские идентификаторы, пути к файлам, имена компьютеров. При публикации документов рекомендуется проводить «очистку метаданных». В Word это делается через «Файл → Проверка документа», в PDF — через Adobe Acrobat Pro («Удалить скрытую информацию») или утилиты вроде pdf-redact-tools.

Веб-страницы и HTML​

HTML-документ содержит два основных типа метаданных:

  • Структурные метаданные, задаваемые элементами в <head>:
    • <title> — заголовок страницы, отображаемый в закладках и результатах поиска;
    • <meta name="description" content="…"> — описание, используемое поисковыми системами как сниппет;
    • <meta name="keywords" content="…"> — ключевые фразы (устаревший, но иногда анализируемый фактор);
    • <meta charset="…">, <meta http-equiv="…"> — директивы обработки;
    • <link rel="canonical" href="…"> — указание канонического URL;
    • <meta name="viewport" content="…"> — инструкции для мобильных устройств;
  • Семантические метаданные, встроенные через стандарты:
    • Open Graph Protocol (OGP) — набор <meta property="og:…">, используемый Facebook, Telegram, WhatsApp для генерации превью при шеринге;
    • Schema.org — микроразметка в форматах JSON-LD, RDFa, Microdata, позволяющая явно описывать сущности (продукт, событие, организация, персона) для поисковых систем;
    • Dublin Core — <meta name="DC.title" content="…"> и др., используется в научных и библиотечных контекстах.

Эти метаданные не отображаются в основном теле страницы, но критичны для SEO, социального распространения и машинного понимания содержания.

Электронная почта​

Каждое письмо состоит из двух частей: заголовка (headers) и тела (body). Заголовок целиком представляет собой набор метаданных:

  • From, To, Cc, Bcc;
  • Subject;
  • Date;
  • Message-ID;
  • In-Reply-To, References — цепочка переписки;
  • MIME-Version, Content-Type, Content-Transfer-Encoding;
  • X-Mailer, X-Originating-IP — технические атрибуты клиента и сервера;
  • DKIM-Signature, SPF, DMARC — метаданные проверки подлинности.

Эти данные проходят через множество узлов, и каждый сервер может добавлять свои теги (например, Received: from … by …). Анализ заголовков позволяет определить маршрут письма, выявить фишинг или спам, восстановить цепочку рассылки.

Программирование и разработки​

В экосистеме разработки метаданные выполняют роль самоописания и документирования:

  • В .NET сборках — атрибуты ([Serializable], [Obsolete], [Description]) и рефлексия: через System.Reflection можно получить имена типов, методов, параметров, их типы, модификаторы доступа, XML-комментарии (если включена генерация XML-документации);
  • В Java — аннотации (@Override, @Deprecated, @Documented), Javadoc, манифест JAR-файла (Main-Class, Implementation-Version);
  • В TypeScript — типы, интерфейсы, JSDoc-комментарии, tsconfig.json (настройки проекта как метаданные сборки);
  • В Python — докстринги, __annotations__, typing, pyproject.toml, __version__, __author__ (соглашение PEP 8);
  • В REST API — метаданные в заголовках (Content-Type, ETag, Last-Modified), тело ответа может включать поле meta, содержащее пагинацию, права, тип коллекции.

Эти метаданные позволяют инструментам (IDE, линтерам, сборщикам, тестовым фреймворкам) работать с кодом как с описанным объектом, а не как с текстом.

Базы данных​

Реляционные СУБД содержат системные каталоги (например, information_schema в PostgreSQL и MySQL), где хранятся метаданные:

  • имена и типы таблиц, представлений, индексов;
  • имена и типы столбцов;
  • ограничения (PRIMARY KEY, FOREIGN KEY, CHECK, UNIQUE);
  • права доступа;
  • комментарии к объектам (в PostgreSQL — COMMENT ON TABLE…);
  • статистика использования (для оптимизатора запросов).

В NoSQL-системах (MongoDB, Elasticsearch) метаданные представлены менее формализованно, но также присутствуют:

  • в MongoDB — коллекции system.indexes, system.js, информация о шардах;
  • в Elasticsearch — маппинг индекса (описание полей, типов, анализаторов), индексные шаблоны, алиасы.

Метаданные баз данных используются при миграциях, резервном копировании, визуализации схем, генерации ORM-моделей.

Форматы метаданных​

Метаданные сами по себе не обладают смыслом вне контекста структуры, в которой они выражены. Формат метаданных — это соглашение о том, какие атрибуты используются, как они именуются, как связаны друг с другом, какие допустимые значения принимают, и как кодируются. Формат обеспечивает единообразие интерпретации, обмен и совместимость между системами.

Формат метаданных — это не просто список полей, а модель описания, в которой определены:

  • элементы (поля, теги, свойства);
  • иерархия элементов (вложенность, зависимости);
  • типы данных для значений (строка, дата, URI, целое число, перечисление);
  • правила обязательности и повторяемости;
  • пространства имён;
  • механизм расширения;
  • методы сериализации (XML, JSON, RDF, бинарные блоки).

Когда метаданные организованы в жёстко определённую иерархию с семантическими связями («является подклассом», «имеет часть», «связан с»), такую структуру называют схемой метаданных. Если схема включает не только классы и свойства, но и логические аксиомы (например, «если A — автор B, и B — часть C, то A — соавтор C»), она выходит на уровень онтологии — формального представления предметной области, пригодного для машинного вывода.

Стандарты и их разработчики​

Большинство востребованных форматов метаданных создаются международными консорциумами, профессиональными ассоциациями и органами по стандартизации. Среди ключевых участников:

  • W3C (World Wide Web Consortium) — разработчик RDF, OWL, Schema.org, SKOS, Dublin Core Terms;
  • ISO (International Organization for Standardization) — автор ISO 15836 (Dublin Core), ISO 25577 (MODS), ISO 21127 (CIDOC CRM);
  • IETF (Internet Engineering Task Force) — создатель RFC-документов, включая MIME, HTTP-заголовки, Open Graph (изначально Facebook, но опирается на IETF-стандарты);
  • NISO (National Information Standards Organization) — куратор метаданных для научных публикаций (JATS, COUNTER);
  • CIPA, JEITA, IEEE — участники создания EXIF, IPTC IIM, XMP.

Стандарты проходят длительный цикл разработки: от draft-версий и пилотных внедрений — к официальному признанию, а затем — к рефакторингу или замене (например, ID3v1 → ID3v2.3 → ID3v2.4; Dublin Core Simple → Qualified Dublin Core → DCMI Terms в RDF).

Классификация форматов метаданных​

Форматы можно упорядочить по нескольким признакам. Один из наиболее практических — предметная область, для которой формат предназначен.

Для общих ресурсов и веб-контента​

  • Dublin Core (DC) — один из самых ранних и широко внедрённых форматов. Первоначально включал 15 элементов (Title, Creator, Subject, Description, Publisher, Contributor, Date, Type, Format, Identifier, Source, Language, Relation, Coverage, Rights). Позже развился в DCMI Metadata Terms — расширенный набор свойств и классов, совместимый с RDF. Dublin Core используется в OAI-PMH, в метатегах HTML (<meta name="DC.title">), в электронных библиотеках, архивах, цифровых коллекциях.

  • Schema.org — инициирован Google, Bing, Yahoo!, Yandex. Представляет собой согласованную словарную систему типов и свойств (Person, Organization, Article, Product, Event и др.), пригодную для разметки HTML с помощью JSON-LD, Microdata или RDFa. Schema.org не является форматом сам по себе, а служит словарём, который можно использовать внутри других форматов. Его главное достоинство — прямая поддержка поисковыми системами: корректная разметка влияет на появление расширенных сниппетов (звездные рейтинги, хлебные крошки, часы работы).

Для библиотечно-библиографического описания​

  • MARC (Machine-Readable Cataloging) — семейство форматов, разработанное Library of Congress (США). MARC 21 используется в англоязычных странах, UNIMARC — в Европе и Азии, RUSMARC — национальная адаптация для России. MARC описывает книги, статьи, аудиозаписи, карты и т. п. с высокой детализацией: индивидуальные поля для ISBN, ISSN, UDC, ББК, авторских примечаний, аналитических записей, серийных номеров. MARC представлен в виде бинарного или текстового потока с тегами, индикаторами и подполями (например, 245 10 $a Основы теории информации $b учебное пособие $c А. Н. Колмогоров).

  • MODS (Metadata Object Description Schema) — XML-схема, разработанная Library of Congress как упрощённая альтернатива MARC. MODS сохраняет выразительность MARC, но представлена в человекочитаемом виде, поддерживает иерархию и повторяемость элементов. Часто используется при обмене данными между библиотеками и цифровыми архивами.

  • MADS (Metadata Authority Description Schema) — дополняет MODS, фокусируясь на описание лиц, организаций и тем (авторитетные списки).

Для архивных и музейных коллекций​

  • EAD (Encoded Archival Description) — стандарт XML-разметки описания архивных фондов и дел. Позволяет отражать иерархию (фонд → опись → дело → лист), даты, состав, ограничения доступа.

  • CDWA (Categories for the Description of Works of Art) — разработан Getty Research Institute. Описывает художественные произведения, их создателей, техники, материалы, историю владения, выставки. Лег в основу онтологии CIDOC CRM (ISO 21127), ставшей де-факто стандартом для музеев.

Для медиа и цифрового контента​

  • IPTC IIM (Information Interchange Model) — бинарный блок в заголовке изображения (чаще всего JPEG), используемый новостными агентствами. Поддерживает поля: Caption/Abstract, Keywords, By-line (фотограф), Credit, Source, Copyright Notice. Устаревает в пользу XMP.

  • XMP (Extensible Metadata Platform) — формат от Adobe, основанный на RDF/XML. Позволяет встраивать метаданные любого пространства имён (Dublin Core, IPTC Core, PLUS Licensing, Camera Settings) в один пакет. XMP может быть вложен в файл (JPEG, PDF, TIFF, PSD) или храниться отдельно в .xmp-файле. Поддерживает автоматическое наследование («дочерние» файлы наследуют метаданные родителя), историю изменений, цифровые подписи.

Для издательской и новостной продукции​

  • ONIX (Online Information Exchange) — XML-стандарт описания книг для электронной торговли. Включает информацию о формате, ценах, доступности, возрастных ограничениях, рекламных материалах, ISBN, связях с другими изданиями (переводы, переиздания).

  • PRISM (Publishing Requirements for Industry Standard Metadata) — спецификация для периодики и цифровых публикаций. Расширяет Dublin Core, добавляя элементы: prism:publicationName, prism:issueIdentifier, prism:copyright, prism:doi.

  • NewsML-G2 — XML-стандарт, разработанный IPTC для обмена новостными материалами (тексты, фото, видео, графика). Описывает не только содержание, но и права, маршрут доставки, целевую аудиторию.

Для научных данных​

  • DataCite Metadata Schema — фокусируется на описании научных датасетов: авторы, дата публикации, методология, связанные публикации, лицензия, идентификатор DOI.

  • ISO 19115 — международный стандарт геопространственных метаданных. Описывает координатные системы, охват, качество данных, источники, обработку. Используется в GIS-системах.

  • CIF (Crystallographic Information File) — текстовый формат для описания кристаллических структур: параметры ячейки, атомные координаты, симметрия.

Протоколы и API для работы с метаданными​

Метаданные редко существуют изолированно — они передаются, извлекаются, агрегируются и индексируются. Для этого разработаны специализированные протоколы.

OAI-PMH (Open Archives Initiative Protocol for Metadata Harvesting)​

Простой HTTP-based протокол, позволяющий «собирать» (harvest) метаданные из удалённых репозиториев. Репозиторий выступает как провайдер, клиент — как харвестер. Поддерживает два формата: Dublin Core (обязательно) и произвольные дополнительные (MODS, EAD и др.). Используется цифровыми библиотеками (DSpace, Fedora, EPrints) для централизованного поиска по множеству хранилищ.

SPARQL​

Язык запросов к RDF-хранилищам (triple stores). Позволяет не просто извлекать метаданные, но выполнять сложные логические операции: объединение по связям, фильтрация по классам, вывод на основе онтологий. SPARQL-эндпоинты предоставляют доступ к DBpedia, Wikidata, Europeana.

RESTful API с метаданными​

Многие сервисы (GitHub API, CrossRef, DataCite, CrossRef) возвращают метаданные в JSON или XML. Например, запрос GET https://api.crossref.org/works/10.1038/nature12373 вернёт полную библиографическую запись статьи в JSON, включая авторов, журнал, DOI, абстракт, лицензию.

В теле ответа часто присутствует объект meta, содержащий:

  • общее число результатов;
  • текущую страницу и размер страницы;
  • ссылки на first, prev, next, last;
  • права доступа текущего пользователя;
  • версию API.

Метафайлы и внешние реестры​

Не все метаданные встраиваются в основной файл. Нередко они выносятся во внешние сущности — для гибкости, безопасности или масштабируемости.

Метафайлы​

Метафайл — отдельный файл, сопровождающий основной ресурс и содержащий его описание. Примеры:

  • .sidecar-файлы в фотографии: при обработке RAW-файлов (CR2, NEF, ARW) редакторы (Lightroom, Darktable) сохраняют настройки в .xmp-файле того же имени. Это сохраняет оригинальный RAW нетронутым;
  • .torrent — метафайл для BitTorrent: содержит список файлов, их хеши, адреса трекеров, информацию о создателе;
  • .nfo — текстовые файлы с описанием релиза (часто в демосцене и в торрентах);
  • .m3u8, .pls — плейлисты, где каждый элемент — ссылка на медиафайл плюс метаданные (название, длительность).

Преимущество метафайлов — отделение описания от содержания, возможность версионного контроля только метаданных, совместимость с системами, не поддерживающими встроенные теги.

Внешние реестры и каталоги​

Крупные организации используют централизованные хранилища метаданных:

  • Глобальные идентификаторы: DOI (DataCite, CrossRef), Handle System, ARK — позволяют зарегистрировать ресурс и получить постоянную ссылку, разрешающуюся в текущий URL и метаданные;
  • Центральные каталоги: WorldCat (OCLC) — объединённый каталог библиотек мира; Zenodo, Figshare — репозитории научных данных с DOI-регистрацией;
  • Корпоративные метахранилища: Apache Atlas, Collibra, Alation — платформы управления метаданными в enterprise-средах. Они собирают метаданные из источников (БД, ETL-процессы, API), обеспечивают поиск, анализ влияния, управление терминологией (глоссарии), качество данных (data lineage, profiling).

Внешние реестры особенно важны при работе с распределёнными данными: они позволяют согласовать понятия (например, «Клиент» в CRM и «Плательщик» в биллинге — это один и тот же бизнес-объект) и отслеживать происхождение информации.

Теги как упрощённая форма описательных метаданных​

Тег — это ключевое слово или фраза, назначаемая объекту вручную или автоматически. Теги формируют неиерархическую, повторяемую, многозначную систему категоризации.

Характерные черты тегов:

  • Отсутствие строгой таксономии (в отличие от рубрикаторов);
  • Возможность множественной привязки (один объект — много тегов);
  • Гибкость и скорость назначения;
  • Риск дублирования (web, Web, веб, интернет);
  • Эволюция во времени (теги могут уточняться, объединяться, удаляться).

Теги используются в:

  • социальных сетях (хештеги в Twitter, Instagram);
  • блог-платформах (WordPress, Medium);
  • системах управления знаниями (Obsidian, Notion, Roam Research);
  • медиатеках (iTunes, Plex);
  • браузерных закладках.

Для повышения качества применяются практики:

  • Контролируемый словарь — список разрешённых тегов (как в библиотечных предметных рубриках);
  • Синонимизация — автоматическое объединение вариантов (машинное обучение → ML);
  • Вес тега — отражение частоты или значимости (часто используется в облаках тегов);
  • Контекстные теги — теги с префиксами (lang:ru, status:draft, audience:junior).

Теги — не замена полноценным метаданным, а инструмент быстрой навигации и фасетного поиска.

Практические рекомендации по управлению метаданными​

Эффективное обращение с метаданными требует системного подхода. Ниже — ключевые принципы, применимые в проектах любого масштаба.

1. Определите цели использования​

Перед выбором формата и глубины проработки стоит ответить на вопросы:

  • Для чего нужны метаданные? (поиск, аудит, совместимость, SEO, машинная интерпретация)
  • Кто будет их создавать? (автоматически система / вручную пользователи)
  • Кто будет их потреблять? (люди / программы / поисковые роботы)
  • Какие операции должны поддерживаться? (фильтрация, сортировка, экспорт, наследование)

Цели определяют, какие классы метаданных приоритетны и насколько формализованной должна быть структура.

2. Используйте профили метаданных​

Полные стандарты (MARC, CIDOC CRM) слишком объёмны для повседневного применения. На практике создаются профили — подмножества элементов, адаптированные под конкретный кейс. Например:

  • Профиль Dublin Core для школьного архива: Title, Creator, Date, Subject (с контролируемым словарём из 20 тем), Audience («начальная школа», «средняя школа»);
  • Профиль EXIF для фотоотчётов: Camera Model, DateTime, GPSLatitude, GPSLongitude, UserComment (обязательное поле для описания съёмки).

Профиль фиксируется в документе — требованиях или спецификации — и становится основой для контроля качества.

3. Автоматизируйте генерацию​

Ручной ввод метаданных — источник ошибок и неполноты. По возможности:

  • Извлекайте внутренние метаданные при загрузке (размер, дата, хеш);
  • Интегрируйте с системами авторизации (автор = текущий пользователь);
  • Анализируйте содержание (NLP для извлечения ключевых слов, CV для распознавания лиц на фото);
  • Используйте шаблоны (например, при создании документа по ГОСТ автоматически проставляется DocumentType=Report, Standard=GOST 7.0.97-2016).

4. Обеспечьте согласованность​

  • Ведите глоссарий терминов (что значит «Дата публикации» — принятие к печати или выход в свет?);
  • Назначайте ответственных за поддержку метаданных;
  • Проводите аудиты (например, сканирование архива на наличие пустых Description);
  • Используйте валидацию при импорте/сохранении (проверка формата даты, обязательных полей, допустимых значений).

5. Планируйте эволюцию​

Метаданные — не статичный атрибут. Добавляются новые поля, уточняются значения, меняются стандарты. Важно предусмотреть:

  • Механизм миграции (например, скрипт преобразования ID3v1 → ID3v2);
  • Поддержку нескольких версий формата;
  • Обратную совместимость (новые системы должны читать старые метаданные);
  • Документирование изменений.