मेटा डेटा

मेटाडेटा डेटा है जो अन्य डेटा के बारे में जानकारी  प्रदान करता है, लेकिन डेटा की सामग्री नहीं, जैसे कि संदेश या छवि का पाठ।मेटाडेटा के कई अलग -अलग प्रकार हैं, जिनमें शामिल हैं:
 * वर्णनात्मक मेटाडेटा - एक संसाधन के बारे में वर्णनात्मक जानकारी। इसका उपयोग खोज और पहचान के लिए किया जाता है।इसमें शीर्षक, अमूर्त, लेखक और कीवर्ड जैसे तत्व शामिल हैं।
 * संरचनात्मक मेटाडेटा - डेटा के कंटेनरों के बारे में मेटाडेटा और इंगित करता है कि कैसे यौगिक वस्तुओं को एक साथ रखा जाता है, उदाहरण के लिए, कैसे पृष्ठों को अध्याय बनाने का आदेश दिया जाता है।यह डिजिटल सामग्रियों के प्रकार, संस्करण, संबंध और अन्य विशेषताओं का वर्णन करता है।
 * प्रशासनिक मेटाडेटा - संसाधन प्रकार, अनुमतियाँ, और कब और कैसे बनाया गया था, जैसे संसाधन का प्रबंधन करने में मदद करने की जानकारी।
 * संदर्भ मेटाडेटा - सांख्यिकीय डेटा प्रकार की सामग्री और गुणवत्ता के बारे में जानकारी।
 * सांख्यिकीय मेटाडेटा - जिसे प्रक्रिया डेटा भी कहा जाता है, उन प्रक्रियाओं का वर्णन कर सकता है जो सांख्यिकीय डेटा एकत्र, प्रक्रिया या उत्पादन करते हैं।
 * कानूनी मेटाडेटा - यदि प्रदान किया गया तो निर्माता, कॉपीराइट  धारक और सार्वजनिक लाइसेंसिंग के बारे में जानकारी प्रदान करता है।
 * संरचनात्मक मेटाडेटा - डेटा के कंटेनरों के बारे में मेटाडेटा और इंगित करता है कि कैसे यौगिक वस्तुओं को एक साथ रखा जाता है, उदाहरण के लिए, कैसे पृष्ठों को अध्याय बनाने का आदेश दिया जाता है।यह डिजिटल सामग्रियों के प्रकार, संस्करण, संबंध और अन्य विशेषताओं का वर्णन करता है।
 * प्रशासनिक मेटाडेटा - संसाधन प्रकार, अनुमतियाँ, और कब और कैसे बनाया गया था, जैसे संसाधन का प्रबंधन करने में मदद करने की जानकारी।
 * संदर्भ मेटाडेटा - सांख्यिकीय डेटा प्रकार की सामग्री और गुणवत्ता के बारे में जानकारी।
 * सांख्यिकीय मेटाडेटा - जिसे प्रक्रिया डेटा भी कहा जाता है, उन प्रक्रियाओं का वर्णन कर सकता है जो सांख्यिकीय डेटा एकत्र, प्रक्रिया या उत्पादन करते हैं।
 * कानूनी मेटाडेटा - यदि प्रदान किया गया तो निर्माता, कॉपीराइट  धारक और सार्वजनिक लाइसेंसिंग के बारे में जानकारी प्रदान करता है।
 * कानूनी मेटाडेटा - यदि प्रदान किया गया तो निर्माता, कॉपीराइट  धारक और सार्वजनिक लाइसेंसिंग के बारे में जानकारी प्रदान करता है।

मेटाडेटा इन श्रेणियों में से किसी एक के लिए कड़ाई से नहीं बंधा है, क्योंकि यह कई अन्य तरीकों से डेटा के एक टुकड़े का वर्णन कर सकता है।

इतिहास
मेटाडेटा के विभिन्न उद्देश्य हैं।यह उपयोगकर्ताओं को खोजने और खोज करने में मदद कर सकता है।यह इलेक्ट्रॉनिक संसाधनों को व्यवस्थित करने, डिजिटल पहचान प्रदान करने, और संग्रह और संसाधनों को संरक्षित करने में भी मदद कर सकता है।मेटाडेटा उपयोगकर्ताओं को प्रासंगिक मानदंडों द्वारा संसाधनों की अनुमति देकर संसाधनों तक पहुंचने, संसाधनों की पहचान करने, समान संसाधनों को एक साथ लाने, असमान संसाधनों को अलग करने और स्थान की जानकारी देने की अनुमति देता है। इंटरनेट  ट्रैफ़िक सहित  दूरसंचार  गतिविधियों के मेटाडेटा को विभिन्न राष्ट्रीय सरकारी संगठनों द्वारा बहुत व्यापक रूप से एकत्र किया जाता है।इस डेटा का उपयोग ट्रैफ़िक विश्लेषण के उद्देश्यों के लिए किया जाता है और इसका उपयोग बड़े पैमाने पर निगरानी के लिए किया जा सकता है। मेटाडेटा को पारंपरिक रूप से लाइब्रेरी के [[ पुस्तकालय  सूची ]] में 1980 के दशक तक उपयोग किया गया था जब पुस्तकालयों ने अपने कैटलॉग डेटा को डिजिटल  डेटाबेस  में बदल दिया था। 2000 के दशक में, जैसा कि डेटा और जानकारी तेजी से डिजिटल रूप से संग्रहीत की गई थी, इस डिजिटल डेटा को  मेटाडेटा मानक ों का उपयोग करके वर्णित किया गया था। कंप्यूटर सिस्टम के लिए मेटा डेटा का पहला विवरण MIT के सेंटर फॉर इंटरनेशनल स्टडीज के विशेषज्ञों डेविड ग्रिफेल और स्टुअर्ट मैकिन्टोश द्वारा 1967 में नोट किया गया है: तब सारांश में, हमारे पास डेटा के लिए डेटा और टोकन कोड के विषय विवरण के बारे में एक ऑब्जेक्ट भाषा में बयान हैं।हमारे पास डेटा संबंधों और परिवर्तनों का वर्णन करने वाली एक मेटा भाषा में भी बयान हैं, और मानदंड और डेटा के बीच संबंध हैं। अद्वितीय मेटाडेटा मानक विभिन्न विषयों (जैसे, संग्रहालय  संग्रह,  अंकीय श्रव्य संचिका ें,  वेबसाइट, आदि) के लिए मौजूद हैं।डेटा या  कम्प्यूटर फाइल  की  सामग्री (मीडिया)  और संदर्भ (कंप्यूटिंग) का वर्णन करने से इसकी उपयोगिता बढ़ जाती है।उदाहरण के लिए, एक  HTML संपादक  में मेटाडेटा शामिल हो सकता है, जिसमें यह निर्दिष्ट किया जा सकता है कि पेज किस सॉफ्टवेयर भाषा में लिखा गया है (जैसे, HTML), इसे बनाने के लिए किन उपकरणों का उपयोग किया गया था, पृष्ठ के बारे में क्या विषय हैं, और विषय के बारे में अधिक जानकारी प्राप्त करने के लिए।यह मेटाडेटा स्वचालित रूप से पाठक के अनुभव में सुधार कर सकता है और उपयोगकर्ताओं के लिए ऑनलाइन वेब पेज को खोजने में आसान बना सकता है। एक  सीडी  में मेटाडेटा शामिल हो सकता है जो संगीतकारों, गायकों और गीतकारों के बारे में जानकारी प्रदान करता है, जिनका काम डिस्क पर दिखाई देता है।

कई देशों में, सरकारी संगठन नियमित रूप से ईमेल, टेलीफोन कॉल, वेब पेज, वीडियो ट्रैफ़िक, आईपी कनेक्शन और सेल फोन स्थानों के बारे में मेटाडेटा संग्रहीत करते हैं।

परिभाषा
मेटाडेटा का अर्थ है डेटा के बारे में डेटा।मेटाडेटा को डेटा के एक या अधिक पहलुओं के बारे में जानकारी प्रदान करने वाले डेटा के रूप में परिभाषित किया गया है;इसका उपयोग डेटा के बारे में बुनियादी जानकारी को संक्षेप में प्रस्तुत करने के लिए किया जाता है जो ट्रैकिंग और विशिष्ट डेटा के साथ काम कर सकता है। कुछ उदाहरणों में शामिल हैं:
 * डेटा के निर्माण का साधन
 * डेटा का उद्देश्य
 * सृजन का समय और तारीख
 * डेटा के निर्माता या लेखक
 * एक कंप्यूटर नेटवर्क  पर स्थान जहां डेटा बनाया गया था
 * तकनीकी मानक का उपयोग किया
 * फ़ाइल का साइज़
 * आँकड़े की गुणवत्ता
 * डेटा का स्रोत
 * डेटा बनाने के लिए उपयोग की जाने वाली प्रक्रिया

उदाहरण के लिए, एक डिजिटल छवि में मेटाडेटा शामिल हो सकता है जो छवि के आकार, इसकी रंग गहराई, रिज़ॉल्यूशन, जब इसे बनाया गया था, शटर गति और अन्य डेटा का वर्णन करता है। एक पाठ दस्तावेज़ के मेटाडेटा में जानकारी हो सकती है कि दस्तावेज़ कितने समय तक है, लेखक कौन है, जब दस्तावेज़ लिखा गया था, और दस्तावेज़ का एक छोटा सारांश।वेब पेजों के भीतर मेटाडेटा में पृष्ठ सामग्री का विवरण भी हो सकता है, साथ ही सामग्री से जुड़े प्रमुख शब्द भी हो सकते हैं। इन लिंक को अक्सर मेटाटैग कहा जाता है, जो 1990 के दशक के अंत तक एक वेब खोज के लिए आदेश का निर्धारण करने में प्राथमिक कारक के रूप में उपयोग किए जाते थे। वेब खोजों में मेटाटैग की निर्भरता 1990 के दशक के अंत में कीवर्ड स्टफिंग के कारण कम हो गई थी, जिससे मेटाटैग्स को खोज इंजनों को ट्रिक करने के लिए बड़े पैमाने पर दुरुपयोग किया जा रहा था, यह सोचकर कि कुछ वेबसाइटों की खोज में अधिक प्रासंगिकता थी, जैसा कि उन्होंने वास्तव में किया था।

मेटाडेटा को एक डेटाबेस में संग्रहीत और प्रबंधित किया जा सकता है, जिसे अक्सर मेटाडेटा रजिस्ट्री  या  मेटाडेटा भंडार  कहा जाता है। हालांकि, संदर्भ और संदर्भ के एक बिंदु के बिना, केवल इसे देखकर मेटाडेटा की पहचान करना असंभव हो सकता है। उदाहरण के लिए: अपने आप में, एक डेटाबेस जिसमें कई संख्याएँ होती हैं, सभी 13 अंक लंबे समय तक गणना के परिणाम हो सकते हैं या संख्याओं की एक सूची में प्लग करने के लिए एक सूची equation—किसी अन्य संदर्भ के बिना, संख्याओं को स्वयं डेटा के रूप में माना जा सकता है।लेकिन अगर यह संदर्भ दिया जाता है कि यह डेटाबेस एक पुस्तक संग्रह का एक लॉग है, तो उन 13-अंकीय संख्याओं को अब पहचाना जा सकता है ISBNs—जानकारी जो पुस्तक को संदर्भित करती है, लेकिन पुस्तक के भीतर ही जानकारी नहीं है।मेटाडेटा शब्द को 1968 में फिलिप बागले ने प्रोग्रामिंग भाषा अवधारणाओं के अपने बुक एक्सटेंशन में बनाया था, जहां यह स्पष्ट है कि वह आईएसओ 11179 पारंपरिक अर्थों में शब्द का उपयोग करता है, जो संरचनात्मक मेटाडेटा है यानी डेटा के कंटेनरों के बारे में डेटा;डेटा सामग्री या मेटाकॉन्टेंट के व्यक्तिगत उदाहरणों के बारे में वैकल्पिक अर्थ सामग्री के बजाय, आमतौर पर लाइब्रेरी कैटलॉग में पाए जाने वाले डेटा का प्रकार। तब से सूचना प्रबंधन, सूचना विज्ञान, सूचना प्रौद्योगिकी, लाइब्रेरियनशिप और  जीआईएस  के क्षेत्रों ने इस शब्द को व्यापक रूप से अपनाया है।इन क्षेत्रों में, मेटाडेटा शब्द को डेटा के बारे में डेटा के रूप में परिभाषित किया गया है। जबकि यह आम तौर पर स्वीकृत परिभाषा है, विभिन्न विषयों ने अपने स्वयं के अधिक विशिष्ट स्पष्टीकरण और शब्द के उपयोग को अपनाया है।

स्लेट (पत्रिका) ने 2013 में बताया कि संयुक्त राज्य सरकार की मेटाडेटा की व्याख्या व्यापक हो सकती है, और इसमें संदेश सामग्री जैसे ईमेल की विषय रेखाएं शामिल हो सकती हैं।

प्रकार
जबकि मेटाडेटा एप्लिकेशन कई गुना है, विभिन्न प्रकार के क्षेत्रों को कवर करते हुए, मेटाडेटा के प्रकारों को निर्दिष्ट करने के लिए विशेष और अच्छी तरह से स्वीकृत मॉडल हैं। फ्रांसिस ब्रेथर्टन एंड सिंगी (1994) दो अलग -अलग वर्गों के बीच भेद: संरचनात्मक/नियंत्रण मेटाडेटा और गाइड मेटाडेटा। संरचनात्मक मेटाडेटा डेटाबेस ऑब्जेक्ट जैसे टेबल, कॉलम, कुंजियाँ और इंडेक्स की संरचना का वर्णन करता है।गाइड मेटाडेटा मनुष्यों को विशिष्ट वस्तुओं को खोजने में मदद करता है और आमतौर पर एक प्राकृतिक भाषा में कीवर्ड के एक सेट के रूप में व्यक्त किया जाता है। राल्फ किमबॉल  के अनुसार, मेटाडेटा को तीन श्रेणियों में विभाजित किया जा सकता है: तकनीकी मेटाडेटा (या आंतरिक मेटाडेटा), व्यापार मेटाडेटा (या बाहरी मेटाडेटा), और मेटाडेटा प्रक्रिया।

NISO तीन प्रकार के मेटाडेटा को अलग करता है: वर्णनात्मक, संरचनात्मक और प्रशासनिक। वर्णनात्मक मेटाडेटा का उपयोग आमतौर पर खोज और पहचान के लिए किया जाता है, किसी वस्तु को खोजने और खोजने के लिए जानकारी के रूप में, जैसे शीर्षक, लेखक, विषय, कीवर्ड और प्रकाशक।संरचनात्मक मेटाडेटा बताता है कि किसी वस्तु के घटकों को कैसे व्यवस्थित किया जाता है।संरचनात्मक मेटाडेटा का एक उदाहरण यह होगा कि कैसे पृष्ठों को एक पुस्तक के अध्याय बनाने का आदेश दिया जाता है।अंत में, प्रशासनिक मेटाडेटा स्रोत को प्रबंधित करने में मदद करने के लिए जानकारी देता है।प्रशासनिक मेटाडेटा तकनीकी जानकारी, जैसे फ़ाइल प्रकार, या कब और कैसे फ़ाइल बनाई गई थी, को संदर्भित करता है।प्रशासनिक मेटाडेटा के दो उप-प्रकार अधिकार प्रबंधन मेटाडेटा और संरक्षण मेटाडेटा हैं।अधिकार प्रबंधन मेटाडेटा  बौद्धिक संपदा अधिकार ों की व्याख्या करता है, जबकि संरक्षण मेटाडेटा में एक संसाधन को संरक्षित और बचाने के लिए जानकारी होती है।

सांख्यिकीय डेटा रिपॉजिटरी की मेटाडेटा के लिए अपनी आवश्यकताएं हैं, ताकि न केवल डेटा के स्रोत और गुणवत्ता का वर्णन किया जा सके लेकिन यह भी कि डेटा बनाने के लिए सांख्यिकीय प्रक्रियाओं का क्या उपयोग किया गया था, जो सांख्यिकीय समुदाय के लिए विशेष महत्व का है ताकि सांख्यिकीय डेटा उत्पादन की प्रक्रिया को मान्य और सुधारने के लिए दोनों का उपयोग किया जा सके।

अधिक विकसित होने के लिए एक अतिरिक्त प्रकार का मेटाडेटा एक्सेसिबिलिटी मेटाडेटा है।एक्सेसिबिलिटी मेटाडेटा पुस्तकालयों के लिए एक नई अवधारणा नहीं है;हालांकि, यूनिवर्सल डिज़ाइन में प्रगति ने अपनी प्रोफ़ाइल बढ़ा दी है। Cloud4All और GPII जैसी परियोजनाओं ने उपयोगकर्ताओं की जरूरतों और वरीयताओं का वर्णन करने के लिए सामान्य शब्दावली और मॉडल की कमी की पहचान की और उन सूचनाओं को जो सार्वभौमिक पहुंच समाधान प्रदान करने में एक प्रमुख अंतर के रूप में फिट बैठता है।  उन प्रकार की जानकारी एक्सेसिबिलिटी मेटाडेटा हैं।  ]  विकी पेज webschemas/एक्सेसिबिलिटी कई गुणों और उनके मूल्यों को सूचीबद्ध करता है।जबकि सूचना चाहने वालों की विभिन्न पहुंच आवश्यकताओं का वर्णन और मानकीकरण करने के प्रयास अधिक मजबूत होने लगे हैं, स्थापित मेटाडेटा स्कीमाओं में उनका गोद लेना उतना विकसित नहीं हुआ है।उदाहरण के लिए, जबकि डबलिन कोर (डीसी) के दर्शकों और मार्क 21 के रीडिंग लेवल का उपयोग डिस्लेक्सिया और डीसी के प्रारूप वाले उपयोगकर्ताओं के लिए उपयुक्त संसाधनों की पहचान करने के लिए किया जा सकता है, इसका उपयोग ब्रेल, ऑडियो या बड़े प्रिंट प्रारूपों में उपलब्ध संसाधनों की पहचान करने के लिए किया जा सकता है, वहाँ है।अधिक काम किया जाना है।

संरचनाएं
मेटाडेटा (मेटाकॉन्टेंट) या, अधिक सही ढंग से, मेटाडेटा (मेटाकॉन्टेंट) स्टेटमेंट को इकट्ठा करने के लिए उपयोग किए जाने वाले वोकैबुलरीज़ को आमतौर पर एक अच्छी तरह से परिभाषित मेटाडेटा योजना का उपयोग करके एक मानकीकृत अवधारणा के अनुसार संरचित किया जाता है, जिसमें मेटाडेटा मानकों और मेटा[[ डेटा मॉडल िंग ]] शामिल हैं। नियंत्रित शब्दावली,  वर्गीकरण (सामान्य) सामान्य),  थिसॉरस (सूचना पुनर्प्राप्ति) ,  डेटा शब्दकोश  और मेटाडेटा रजिस्ट्री जैसे उपकरणों का उपयोग मेटाडेटा में आगे मानकीकरण को लागू करने के लिए किया जा सकता है।डेटा मॉडल विकास और  डेटाबेस डिजाइन  में संरचनात्मक मेटाडेटा समानता भी सर्वोपरि है।

सिंटैक्स
मेटाडेटा (मेटाकॉन्टेंट) सिंटैक्स मेटाडेटा (मेटाएकॉन्टेंट) के क्षेत्रों या तत्वों की संरचना के लिए बनाए गए नियमों को संदर्भित करता है। एक एकल मेटाडेटा योजना कई अलग -अलग मार्कअप या प्रोग्रामिंग भाषाओं में व्यक्त की जा सकती है, जिनमें से प्रत्येक को एक अलग वाक्यविन्यास की आवश्यकता होती है।उदाहरण के लिए, डबलिन कोर को सादे पाठ, HTML,  XML  और संसाधन विवरण फ्रेमवर्क में व्यक्त किया जा सकता है। (गाइड) मेटाकॉन्टेंट का एक सामान्य उदाहरण ग्रंथ सूची वर्गीकरण, विषय, डेवी दशमलव वर्गों की सूची  है।किसी वस्तु के किसी भी वर्गीकरण में हमेशा एक निहित बयान होता है।उदाहरण के लिए, किसी ऑब्जेक्ट को वर्गीकृत करने के लिए, डेवी क्लास नंबर 514 (टोपोलॉजी) (यानी उनकी रीढ़ पर नंबर 514 वाली किताबें) निहित कथन है: <नोकी> <बुक> <विषय शीर्षक> ।यह एक विषय-पूर्व-ऑब्जेक्ट ट्रिपल है, या इससे भी महत्वपूर्ण बात, एक वर्ग-विशेषता-मूल्य ट्रिपल है।ट्रिपल (वर्ग, विशेषता) के पहले 2 तत्व कुछ संरचनात्मक मेटाडेटा के टुकड़े हैं, जो एक परिभाषित सिमेंटिक हैं।तीसरा तत्व एक मूल्य है, अधिमानतः कुछ नियंत्रित शब्दावली, कुछ संदर्भ (मास्टर) डेटा से।मेटाडेटा और मास्टर डेटा तत्वों के संयोजन से एक बयान होता है जो एक मेटाकॉन्टेंट स्टेटमेंट है यानी मेटाकॉन्टेंट = मेटाडेटा + मास्टर डेटा।इन सभी तत्वों को शब्दावली के रूप में माना जा सकता है।मेटाडेटा और मास्टर डेटा दोनों वोकैबुलरी हैं जिन्हें मेटाकॉन्टेंट स्टेटमेंट में इकट्ठा किया जा सकता है।इन वोकैबुलरीज़ के कई स्रोत हैं, दोनों मेटा और मास्टर डेटा: यूएमएल, एडिफ़ैक्ट, एक्सएसडी, डेवी/यूडीसी/एलओसी, एसकेओ, आईएसओ -25964, पैंटोन, लिनन बिनोमियल नामकरण, आदि मेटाकॉन्टेंट स्टेटमेंट के घटकों के लिए नियंत्रित शब्यूल्य का उपयोग करते हुए,अनुक्रमण या खोज के लिए,  आईएसओ 25964  द्वारा समर्थन किया जाता है: यदि इंडेक्सर और खोजकर्ता दोनों को एक ही अवधारणा के लिए एक ही शब्द चुनने के लिए निर्देशित किया जाता है, तो प्रासंगिक दस्तावेजों को पुनर्प्राप्त किया जाएगा। यह विशेष रूप से प्रासंगिक है जब इंटरनेट के खोज इंजनों पर विचार करते हैं, जैसे कि Google।प्रक्रिया पृष्ठों को अनुक्रमित करती है और फिर इसके जटिल एल्गोरिथ्म का उपयोग करके टेक्स्ट स्ट्रिंग्स से मेल खाती है;कोई बुद्धिमत्ता या अनुमान नहीं है, बस भ्रम है।

पदानुक्रमित, रैखिक, और प्लानर स्कीमाटा
मेटाडेटा स्कीमाटा प्रकृति में पदानुक्रमित हो सकता है जहां मेटाडेटा तत्वों और तत्वों के बीच संबंध मौजूद हैं, ताकि तत्वों के बीच माता-पिता के बच्चे के संबंध मौजूद हो। एक पदानुक्रमित मेटाडेटा स्कीमा का एक उदाहरण सीखने की वस्तु मेटाडेटा  स्कीमा है, जिसमें मेटाडेटा तत्व एक मूल मेटाडेटा तत्व से संबंधित हो सकते हैं। मेटाडेटा स्कीमाटा भी एक-आयामी, या रैखिक हो सकता है, जहां प्रत्येक तत्व अन्य तत्वों से पूरी तरह से असतत होता है और केवल एक आयाम के अनुसार वर्गीकृत किया जाता है। एक रैखिक मेटाडेटा स्कीमा का एक उदाहरण डबलिन कोर मेटाडेटा पहल  स्कीमा है, जो एक आयामी है। मेटाडेटा स्कीमाटा अक्सर 2 आयामी, या प्लानर होते हैं, जहां प्रत्येक तत्व अन्य तत्वों से पूरी तरह से असतत होता है, लेकिन 2 ऑर्थोगोनल आयामों के अनुसार वर्गीकृत किया जाता है।

ग्रैन्युलैरिटी
जिस डिग्री को डेटा या मेटाडेटा को संरचित किया जाता है, उसे डेटा ग्रैन्युलैरिटी के रूप में संदर्भित किया जाता हैदानेदार।ग्रैन्युलैरिटी से तात्पर्य है कि कितना विस्तार प्रदान किया गया है।एक उच्च ग्रैन्युलैरिटी के साथ मेटाडेटा गहरी, अधिक विस्तृत और अधिक संरचित जानकारी के लिए अनुमति देता है और तकनीकी हेरफेर के अधिक स्तर को सक्षम करता है।ग्रैन्युलैरिटी के निचले स्तर का मतलब है कि मेटाडेटा को काफी कम लागत के लिए बनाया जा सकता है, लेकिन विस्तृत जानकारी के रूप में प्रदान नहीं किया जाएगा।ग्रैन्युलैरिटी का प्रमुख प्रभाव न केवल सृजन और कब्जा पर है, बल्कि रखरखाव की लागत पर भी है।जैसे ही मेटाडेटा संरचनाएं पुरानी हो जाती हैं, वैसे ही संदर्भित डेटा तक भी पहुंच होती है।इसलिए मेटाडेटा बनाने के प्रयास के साथ -साथ इसे बनाए रखने के प्रयास को ध्यान में रखना चाहिए।

हाइपरमैपिंग
उन सभी मामलों में जहां मेटाडेटा स्कीमाटा प्लानर चित्रण से अधिक है, चुने हुए पहलू के अनुसार मेटाडेटा के प्रदर्शन और दृश्य को सक्षम करने और विशेष विचारों को पूरा करने के लिए कुछ प्रकार के हाइपरमैपिंग की आवश्यकता होती है।हाइपरमैपिंग अक्सर भौगोलिक और भूवैज्ञानिक सूचना ओवरले की लेयरिंग पर लागू होती है।

मानक
अंतर्राष्ट्रीय मानक मेटाडेटा पर लागू होते हैं।मेटाडेटा और रजिस्ट्रियों को मानकीकृत करने पर आम सहमति तक पहुंचने के लिए राष्ट्रीय और अंतर्राष्ट्रीय मानकों के समुदायों, विशेष रूप से ANSI  (अमेरिकन नेशनल स्टैंडर्ड्स इंस्टीट्यूट) और इंटरनेशनल ऑर्गनाइजेशन फॉर मानकीकरण (मानकीकरण के लिए अंतर्राष्ट्रीय संगठन) में बहुत काम पूरा किया जा रहा है।कोर मेटाडेटा रजिस्ट्री मानक अंतर्राष्ट्रीय मानकीकरण/अंतर्राष्ट्रीय  इंटरनेशनल इलेक्ट्रोटेक्नीकल कमीशन  मेटाडेटा रजिस्ट्रियों (एमडीआर) के लिए अंतर्राष्ट्रीय संगठन है, मानक के लिए रूपरेखा आईएसओ/आईईसी 11179-1: 2004 में वर्णित है। भाग 1 का एक नया संस्करण 2015 या 2016 की शुरुआत में प्रकाशन के लिए अपने अंतिम चरण में है। इसे भाग 3, आईएसओ/आईईसी 11179-3: 2013 के वर्तमान संस्करण के साथ संरेखित करने के लिए संशोधित किया गया है जो अवधारणा प्रणालियों के पंजीकरण का समर्थन करने के लिए एमडीआर का विस्तार करता है। (आईएसओ/आईईसी 11179 देखें)।यह मानक मनुष्यों और कंप्यूटरों द्वारा अस्पष्ट उपयोग के लिए डेटा के अर्थ और तकनीकी संरचना दोनों को रिकॉर्ड करने के लिए एक स्कीमा निर्दिष्ट करता है।आईएसओ/आईईसी 11179 मानक मेटाडेटा को संदर्भित करता है क्योंकि डेटा के बारे में सूचना ऑब्जेक्ट, या डेटा के बारे में डेटा।आईएसओ/आईईसी 11179 भाग -3 में, सूचना ऑब्जेक्ट डेटा तत्वों, मूल्य डोमेन, और अन्य पुन: प्रयोज्य अर्थ और प्रतिनिधित्वात्मक सूचना ऑब्जेक्ट के बारे में डेटा हैं जो डेटा आइटम के अर्थ और तकनीकी विवरण का वर्णन करते हैं।यह मानक एक मेटाडेटा रजिस्ट्री के लिए विवरण भी प्रस्तुत करता है, और एक मेटाडेटा रजिस्ट्री के भीतर सूचना ऑब्जेक्ट को पंजीकृत करने और प्रशासित करने के लिए।आईएसओ/आईईसी 11179 भाग 3 में भी यौगिक संरचनाओं का वर्णन करने के प्रावधान हैं जो अन्य डेटा तत्वों के व्युत्पन्न हैं, उदाहरण के लिए गणना, एक या अधिक डेटा तत्वों के संग्रह, या व्युत्पन्न डेटा के अन्य रूपों के माध्यम से।जबकि यह मानक खुद को मूल रूप से एक डेटा तत्व रजिस्ट्री के रूप में वर्णित करता है, इसका उद्देश्य किसी विशेष एप्लिकेशन से स्वतंत्र रूप से मेटाडेटा सामग्री का वर्णन और पंजीकरण करने का समर्थन करना है, नए अनुप्रयोगों, डेटाबेस या विश्लेषण के लिए मनुष्यों या कंप्यूटरों द्वारा खोजे जाने और पुन: उपयोग किए जाने के विवरण को उधार देना है।पंजीकृत मेटाडेटा सामग्री के अनुसार एकत्र किए गए डेटा की।यह मानक अन्य प्रकार के मेटाडेटा रजिस्ट्रियों के लिए सामान्य आधार बन गया है, मानक के पंजीकरण और प्रशासन हिस्से का पुन: उपयोग और विस्तारित करता है।

भू-स्थानिक समुदाय में विशेष भू-स्थानिक मेटाडेटा मानकों की परंपरा है, विशेष रूप से मानचित्र और छवि-पुस्तकालयों और कैटलॉग की परंपराओं पर निर्माण।औपचारिक मेटाडेटा आमतौर पर भू-स्थानिक डेटा के लिए आवश्यक है, क्योंकि सामान्य पाठ-प्रसंस्करण दृष्टिकोण लागू नहीं होते हैं।

डबलिन कोर मेटाडेटा शब्द शब्दावली शब्दों का एक सेट है जिसका उपयोग खोज के उद्देश्यों के लिए संसाधनों का वर्णन करने के लिए किया जा सकता है।15 क्लासिक का मूल सेट मेटाडेटा शब्द, जिसे डबलिन कोर मेटाडेटा तत्व सेट के रूप में जाना जाता है निम्नलिखित मानकों के दस्तावेजों में समर्थित हैं: W3C डेटा कैटलॉग शब्दावली (DCAT) एक आरडीएफ शब्दावली है जो डेटासेट, डेटा सेवा, कैटलॉग और कैटलॉग रिकॉर्ड के लिए कक्षाओं के साथ डबलिन कोर की खुराक देती है।DCAT FOAF, Prov-O और उल्लू-समय के तत्वों का भी उपयोग करता है।DCAT एक कैटलॉग की विशिष्ट संरचना का समर्थन करने के लिए एक RDF मॉडल प्रदान करता है जिसमें रिकॉर्ड होते हैं, प्रत्येक एक डेटासेट या सेवा का वर्णन करता है।
 * IETF RFC 5013
 * आईएसओ मानक 15836-2009
 * NISO मानक Z39.85।

हालांकि एक मानक नहीं है, माइक्रोफॉर्मैट (नीचे दिए गए इंटरनेट पर अनुभाग मेटाडेटा#में भी उल्लेख किया गया है) सिमेंटिक मार्कअप के लिए एक वेब-आधारित दृष्टिकोण है जो मेटाडेटा को व्यक्त करने के लिए मौजूदा HTML/XHTML टैग को फिर से उपयोग करना चाहता है।माइक्रोफॉर्मैट XHTML और HTML मानकों का अनुसरण करता है, लेकिन अपने आप में एक मानक नहीं है। माइक्रोफॉर्मेट ्स के एक वकील, टेंटेक çelik, वैकल्पिक दृष्टिकोणों के साथ एक समस्या की विशेषता है: Here's a new language we want you to learn, and now you need to output these additional files on your server. It's a hassle. (Microformats) lower the barrier to entry.

तस्वीरें
मेटाडेटा को एक डिजिटल फोटो  फ़ाइल में लिखा जा सकता है, जो यह पहचान लेगी कि इसका मालिक कौन है, कॉपीराइट और संपर्क जानकारी, किस ब्रांड या कैमरे के मॉडल ने फ़ाइल को एक्सपोज़र जानकारी (शटर स्पीड, एफ-स्टॉप, आदि) और वर्णनात्मक जानकारी के साथ बनाया, किसने फ़ाइल बनाई,जैसे कि फोटो के बारे में कीवर्ड, कंप्यूटर और/या इंटरनेट पर फ़ाइल या छवि को खोजने योग्य बनाते हैं।कुछ मेटाडेटा कैमरे द्वारा बनाया जाता है, जैसे कि रंग स्थान, रंग चैनल, एक्सपोज़र समय, और एपर्चर (EXIF), जबकि कुछ कंप्यूटर पर डाउनलोड करने के बाद फोटोग्राफर और/या सॉफ्टवेयर द्वारा इनपुट होता है। अधिकांश डिजिटल कैमरे मॉडल नंबर, शटर स्पीड, आदि के बारे में मेटाडेटा लिखते हैं, और कुछ आपको इसे संपादित करने में सक्षम बनाते हैं; यह कार्यक्षमता निकॉन डी 3 के बाद से अधिकांश निकॉन डीएसएलआर पर उपलब्ध है,  कैनन ईओएस 7 डी  के बाद से अधिकांश नए कैनन कैमरों पर, और पेंटाक्स के -3 के बाद से अधिकांश पेंटाक्स डीएसएलआर पर।मेटाडेटा का उपयोग की-व्रत के उपयोग के साथ पोस्ट-प्रोडक्शन में आयोजन को आसान बनाने के लिए किया जा सकता है।फ़िल्टर का उपयोग तस्वीरों के एक विशिष्ट सेट का विश्लेषण करने और रेटिंग या कैप्चर समय जैसे मानदंडों पर चयन बनाने के लिए किया जा सकता है। ग्लोबल पोजिशनिंग सिस्टम  (विशेष रूप से स्मार्टफोन) जैसी जियोलोकेशन क्षमताओं वाले उपकरणों पर, जिस स्थान से फोटो लिया गया था, उसे भी शामिल किया जा सकता है।

फोटोग्राफिक मेटाडेटा मानकों को उन संगठनों द्वारा नियंत्रित किया जाता है जो निम्नलिखित मानकों को विकसित करते हैं।वे शामिल हैं, लेकिन तक सीमित नहीं हैं:
 * IPTC सूचना इंटरचेंज मॉडल IIM ( अंतर्राष्ट्रीय प्रेस दूरसंचार परिषद )
 * XMP के लिए अंतर्राष्ट्रीय प्रेस दूरसंचार परिषद कोर स्कीमा
 * एक्स्टेंसिबल मेटाडेटा प्लेटफ़ॉर्म - एक्स्टेंसिबल मेटाडेटा प्लेटफॉर्म (एक आईएसओ मानक)
 * विनिमेय छवि फ़ाइल प्रारूप - विनिमेय छवि फ़ाइल प्रारूप, CIPA (कैमरा और इमेजिंग उत्पाद एसोसिएशन) द्वारा बनाए रखा गया और JEITA (जापान इलेक्ट्रॉनिक्स और सूचना प्रौद्योगिकी उद्योग संघ) द्वारा प्रकाशित किया गया
 * डबलिन कोर (डबलिन कोर मेटाडेटा पहल - DCMI)
 * प्लस (चित्र लाइसेंसिंग यूनिवर्सल सिस्टम)
 * vra Core (विजुअल रिसोर्स एसोसिएशन)

दूरसंचार
संदेश सामग्री के विपरीत, फोन कॉल, इलेक्ट्रॉनिक संदेशों, तत्काल संदेशों और दूरसंचार के अन्य तरीकों के समय, उत्पत्ति और गंतव्यों की जानकारी, मेटाडेटा का एक और रूप है।खुफिया एजेंसियों द्वारा इस कॉल डिटेल रिकॉर्ड  मेटाडेटा का थोक संग्रह  एड्वर्ड स्नोडेन  द्वारा इस तथ्य के खुलासे के बाद विवादास्पद साबित हुआ है कि  एनएसए  जैसी कुछ खुफिया एजेंसियां (और शायद अभी भी हैं) एक के लिए लाखों इंटरनेट उपयोगकर्ताओं पर ऑनलाइन मेटाडेटा रखते हैं।वर्ष, भले ही वे [कभी] एजेंसी के लिए रुचि के व्यक्ति थे या नहीं।

वीडियो
मेटाडेटा वीडियो में विशेष रूप से उपयोगी है, जहां इसकी सामग्री के बारे में जानकारी (जैसे कि बातचीत के टेप और इसके दृश्यों के पाठ विवरण) को कंप्यूटर द्वारा सीधे समझ में नहीं आता है, लेकिन जहां सामग्री की एक कुशल खोज वांछनीय है।यह विशेष रूप से वीडियो अनुप्रयोगों में उपयोगी है जैसे कि स्वचालित नंबर-प्लेट मान्यता और वाहन पहचान पहचान सॉफ्टवेयर, जिसमें लाइसेंस प्लेट डेटा सहेजा जाता है और रिपोर्ट और अलर्ट बनाने के लिए उपयोग किया जाता है। ऐसे 2 स्रोत हैं जिनमें वीडियो मेटाडेटा व्युत्पन्न है: (1) परिचालन एकत्रित मेटाडेटा, जो उत्पादित सामग्री के बारे में जानकारी है, जैसे कि उपकरण, सॉफ्टवेयर, तिथि और स्थान के प्रकार;(२) मानव-लेखक मेटाडेटा, खोज इंजन दृश्यता में सुधार, खोज, दर्शकों की व्यस्तता, और वीडियो प्रकाशकों को विज्ञापन के अवसर प्रदान करना। आज अधिकांश पेशेवर वीडियो संपादन सॉफ्टवेयर की मेटाडेटा तक पहुंच है।AVID के Metasync और Adobe का पुल इसके 2 प्रमुख उदाहरण हैं।

भू -स्थानिक मेटाडेटा
जियोस्पेशियल मेटाडेटा भौगोलिक सूचना प्रणाली (जीआईएस) फ़ाइलों, नक्शे, छवियों और अन्य डेटा से संबंधित है जो स्थान-आधारित है।मेटाडेटा का उपयोग जीआईएस में भौगोलिक डेटा की विशेषताओं और विशेषताओं का दस्तावेजीकरण करने के लिए किया जाता है, जैसे कि डेटाबेस फाइलें और डेटा जो जीआईएस के भीतर विकसित की जाती है।इसमें विवरण शामिल हैं जैसे कि डेटा को किसने विकसित किया था, जब इसे एकत्र किया गया था, तो इसे कैसे संसाधित किया गया था, और यह किस प्रारूप में उपलब्ध है, और फिर डेटा को प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए संदर्भ वितरित करता है।

निर्माण
मेटाडेटा या तो स्वचालित सूचना प्रसंस्करण या मैनुअल काम द्वारा बनाया जा सकता है।कंप्यूटर द्वारा कैप्चर किए गए प्राथमिक मेटाडेटा में कोई ऑब्जेक्ट कब बनाया गया था, इसके बारे में जानकारी शामिल कर सकती है, जिसने इसे बनाया था, जब यह अंतिम अपडेट किया गया था, फ़ाइल आकार और फ़ाइल एक्सटेंशन।इस संदर्भ में एक वस्तु निम्नलिखित में से किसी को भी संदर्भित करती है:


 * एक भौतिक वस्तु जैसे कि एक पुस्तक, सीडी, डीवीडी, एक पेपर मैप, चेयर, टेबल, फ्लावर पॉट, आदि।
 * एक इलेक्ट्रॉनिक फ़ाइल जैसे कि डिजिटल छवि, डिजिटल फोटो, इलेक्ट्रॉनिक डॉक्यूमेंट, प्रोग्राम फाइल, डेटाबेस टेबल, आदि।

एक मेटाडेटा इंजन  एक डोमेन के भीतर उपयोग में डेटा और मेटाडेटा (डेटा के बारे में डेटा) के बारे में जानकारी एकत्र, संग्रहीत और विश्लेषण करता है।

डेटा वर्चुअलाइजेशन
एंटरप्राइज में वर्चुअलाइजेशन स्टैक को पूरा करने के लिए 2000 के दशक में डेटा वर्चुअलाइजेशन 2000 के दशक में नई सॉफ्टवेयर तकनीक के रूप में उभरा।मेटाडेटा का उपयोग डेटा वर्चुअलाइजेशन सर्वर में किया जाता है जो डेटाबेस और एप्लिकेशन सर्वर के साथ एंटरप्राइज इंफ्रास्ट्रक्चर घटक हैं।इन सर्वरों में मेटाडेटा को लगातार भंडार के रूप में सहेजा जाता है और विभिन्न उद्यम प्रणालियों और अनुप्रयोगों में व्यावसायिक वस्तुओं का वर्णन किया जाता है।डेटा वर्चुअलाइजेशन का समर्थन करने के लिए संरचनात्मक मेटाडेटा समानता भी महत्वपूर्ण है।

सांख्यिकी और जनगणना सेवाएं
मानकीकरण और सामंजस्य के काम ने सांख्यिकीय समुदाय में मेटाडेटा सिस्टम बनाने के लिए उद्योग के प्रयासों के लिए लाभ लाया है। कई मेटाडेटा दिशानिर्देश और मानकों जैसे कि यूरोपीय सांख्यिकी कोड ऑफ प्रैक्टिस और आईएसओ 17369: 2013 ( एसडीएमएक्स  या एसडीएमएक्स) व्यवसायों, सरकारी निकायों और अन्य संस्थाओं को सांख्यिकीय डेटा और मेटाडेटा का प्रबंधन करने के लिए प्रमुख सिद्धांत प्रदान करें। यूरोस्टेट  जैसी संस्थाएं,  केंद्रीय बैंकों की यूरोपीय प्रणाली, और संयुक्त राज्य अमेरिका पर्यावरण संरक्षण एजेंसी | यू.एस.पर्यावरण संरक्षण संस्था सांख्यिकीय व्यावसायिक प्रक्रियाओं का प्रबंधन करते समय दक्षता में सुधार के लक्ष्य के साथ इन और अन्य ऐसे मानकों और दिशानिर्देशों को लागू किया है।

पुस्तकालय और सूचना विज्ञान
मेटाडेटा का उपयोग विभिन्न तरीकों से डिजिटल और एनालॉग दोनों प्रारूपों में पुस्तकालयों में वस्तुओं को सूचीबद्ध करने के साधन के रूप में किया गया है।इस तरह के डेटा को किसी विशेष पुस्तक, डीवीडी, मैगज़ीन या किसी भी ऑब्जेक्ट को लाइब्रेरी में रखने में मदद करने, एकत्र करने, पहचानने, पहचानने और उसका पता लगाने में मदद मिलती है। 1980 के दशक तक, कई लाइब्रेरी कैटलॉग ने एक पुस्तक के शीर्षक, लेखक, विषय वस्तु, और एक संक्षिप्त अक्षरांकीय  | अल्फा-न्यूमेरिक स्ट्रिंग ( कॉल नंबर ) को प्रदर्शित करने के लिए फाइल ड्रॉअर में 3x5 इंच कार्ड का उपयोग किया, जिसने पुस्तकालय की अलमारियों के भीतर पुस्तक के भौतिक स्थान का संकेत दिया,।विषय द्वारा पुस्तकालय सामग्री के वर्गीकरण के लिए पुस्तकालयों द्वारा नियोजित  डेवी दशमलव वर्गीकरण  मेटाडेटा उपयोग का एक प्रारंभिक उदाहरण है।अर्ली पेपर कैटलॉग में इस बारे में जानकारी थी कि जो भी आइटम का वर्णन किया गया था, उस पर वर्णित किया गया था: शीर्षक, लेखक, विषय, और एक नंबर के रूप में जहां कहा गया है। 1980 और 1990 के दशक की शुरुआत में, कई पुस्तकालयों ने इन पेपर फाइल कार्ड को कंप्यूटर डेटाबेस के साथ बदल दिया।ये कंप्यूटर डेटाबेस उपयोगकर्ताओं के लिए कीवर्ड खोज करने के लिए इसे बहुत आसान और तेज बनाते हैं।पुराने मेटाडेटा संग्रह का एक अन्य रूप अमेरिकी जनगणना ब्यूरो द्वारा उपयोग किया जाता है जिसे लंबे रूप के रूप में जाना जाता है।लंबा फॉर्म ऐसे प्रश्न पूछता है जो वितरण के पैटर्न को खोजने के लिए जनसांख्यिकीय डेटा बनाने के लिए उपयोग किए जाते हैं। लाइब्रेरी लाइब्रेरी कैटलॉग में मेटाडेटा को रोजगार देती है, जो आमतौर पर एक पुस्तकालय प्रबंधन प्रणाली के हिस्से के रूप में होती है।मेटाडेटा लाइब्रेरी कैटलॉगिंग#कैटलॉगिंग रूल्स रिसोर्स जैसे किताबें, आवधिक, डीवीडी, वेब पेज या डिजिटल इमेज द्वारा प्राप्त किया जाता है।यह डेटा MARC मानक मेटाडेटा मानक का उपयोग करके एकीकृत पुस्तकालय प्रबंधन प्रणाली, पुस्तकालय प्रबंधन प्रणाली में संग्रहीत किया जाता है।इसका उद्देश्य उन वस्तुओं या उन क्षेत्रों के भौतिक या इलेक्ट्रॉनिक स्थान के लिए संरक्षक को निर्देशित करना है जो वे चाहते हैं और साथ ही प्रश्न में आइटम/एस का विवरण प्रदान करते हैं।

लाइब्रेरी मेटाडेटा के अधिक हाल के और विशेष उदाहरणों में एक प्रकार का  सहित  अंकीय पुस्तकालय  की स्थापना शामिल है। ई-प्रिंट रिपॉजिटरी और डिजिटल छवि पुस्तकालय।जबकि अक्सर पुस्तकालय सिद्धांतों के आधार पर, गैर-लाइब्रेरियन उपयोग पर ध्यान केंद्रित करते हुए, विशेष रूप से मेटाडेटा प्रदान करने में, इसका मतलब है कि वे पारंपरिक या सामान्य कैटलॉगिंग दृष्टिकोणों का पालन नहीं करते हैं।शामिल सामग्रियों की कस्टम प्रकृति को देखते हुए, मेटाडेटा फ़ील्ड अक्सर विशेष रूप से बनाए जाते हैं उदा।टैक्सोनोमिक वर्गीकरण फ़ील्ड, स्थान फ़ील्ड, कीवर्ड, या कॉपीराइट स्टेटमेंट।मानक फ़ाइल जानकारी जैसे फ़ाइल आकार और प्रारूप आमतौर पर स्वचालित रूप से शामिल होते हैं। लाइब्रेरी ऑपरेशन दशकों से  अंतर्राष्ट्रीय मानकीकरण  की ओर प्रयासों में एक महत्वपूर्ण विषय रहा है।डिजिटल पुस्तकालयों में मेटाडेटा के मानकों में डबलिन कोर,  मेटाडेटा एन्कोडिंग और ट्रांसमिशन मानक,  मेटाडेटा वस्तु विवरण स्कीमा , डेटा प्रलेखन पहल,  डिजिटल ऑब्जेक्ट पहचानकर्ता ,  समान संसाधन नाम , प्रिजर्वेशन मेटाडेटा: कार्यान्वयन रणनीतियाँ स्कीमा, पारिस्थितिक मेटाडेटा  मेटाडेटा कटाई के लिए प्रोटोकॉल  के लिए प्रोटोकॉल शामिल हैं।OAI-PMH।दुनिया में अग्रणी पुस्तकालय अपने मेटाडेटा मानकों की रणनीतियों पर संकेत देते हैं।  पुस्तकालय और सूचना विज्ञान में मेटाडेटा के उपयोग और निर्माण में वैज्ञानिक प्रकाशन भी शामिल हैं:

विज्ञान में
वैज्ञानिक के लिए मेटाडेटा प्रकाशन अक्सर जर्नल पब्लिशर्स और प्रशस्ति पत्र डेटाबेस जैसे कि PubMed  और  Web of Science  द्वारा बनाए जाते हैं।पांडुलिपियों के भीतर निहित डेटा या पूरक सामग्री के रूप में उनके साथ -साथ अक्सर मेटाडेटा निर्माण के अधीन होता है,  हालांकि उन्हें उदा।प्रकाशन के बाद बायोमेडिकल डेटाबेस।मूल लेखक और डेटाबेस क्यूरेटर तब स्वचालित प्रक्रियाओं की सहायता से मेटाडेटा निर्माण के लिए जिम्मेदार हो जाते हैं।सभी प्रायोगिक डेटा के लिए व्यापक मेटाडेटा निष्पक्ष डेटा की नींव है, या अनुसंधान डेटा सुनिश्चित करने के लिए मानक खोज, पहुंच, अंतर -क्षमता और पुन: प्रयोज्य हैं। इस तरह के मेटाडेटा को उपयोग किया जा सकता है, पूरक और उपयोगी तरीकों से सुलभ बनाया जा सकता है।हमारा शोध#OpenAlex 200 मिलियन से अधिक वैज्ञानिक दस्तावेजों का एक मुफ्त ऑनलाइन सूचकांक है जो स्रोत, वैज्ञानिक उद्धरण, शैक्षणिक लेखक,  वैज्ञानिक क्षेत्र ों और अनुसंधान विषयों जैसे मेटाडेटा को एकीकृत और प्रदान करता है।इसकी  एपीआई  और ओपन सोर्स वेबसाइट का उपयोग मेटास्केंस,  वैज्ञानिक -विज्ञान  और उपन्यास टूल के लिए किया जा सकता है जो  शैक्षिक पत्र  के इस  सेमांटिक वेब  वेब को क्वेरी करते हैं।   विकास के तहत एक अन्य परियोजना,  लुसियानी , विभिन्न विज़ुअलाइज़ेशन और एकत्रीकरण सुविधाओं के लिए वैज्ञानिक प्रकाशनों के मेटाडेटा का उपयोग करती है जैसे कि  विकिदाटा  की मुख्य विषय संपत्ति का उपयोग करके SARS-COV-2 वायरस की एक विशिष्ट विशेषता के बारे में एक सरल उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस प्रदान करना।10.1186/S12915-020-00940-y>

अनुसंधान श्रम में, लेखकों के कार्यों में योगदान के बारे में पारदर्शी मेटाडेटा प्रस्तावित किया गया है - उदा।कागज के उत्पादन में निभाई गई भूमिका, योगदान का स्तर और जिम्मेदारियां। ref> इसके अलावा, वैज्ञानिक आउटपुट के बारे में विभिन्न मेटाडेटा बनाया जा सकता है या पूरक किया जा सकता है - उदाहरण के लिए, SCITE.AI अध्ययन को 'समर्थन', 'उल्लेख' या 'विपरीत' के रूप में कागजात के उद्धरणों को ट्रैक करने और लिंक करने का प्रयास करता है। अन्य उदाहरणों में AltMetrics के विकास शामिल हैं <रेफ नाम = 10.1126/विज्ञान। - जो, मूल्यांकन और खोज के लिए मदद प्रदान करने से परे, सोशल मीडिया पर एक वैज्ञानिक पेपर जैसे कि Reddit, Wikipedia पर विज्ञान की जानकारी और समाचार मीडिया में  विज्ञान संचार  के बारे में कई सार्वजनिक चर्चाओं को भी एकत्र करता है ref> - और प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्यता दिखाने के लिए एक कॉल। ref>

संग्रहालयों में
एक संग्रहालय के संदर्भ में मेटाडेटा वह जानकारी है जो प्रशिक्षित सांस्कृतिक प्रलेखन विशेषज्ञों, जैसे कि पुरालेखपाल,  पुस्तकालय अध्यक्ष , संग्रहालय  रजिस्ट्रार (संग्रहालय)  एस और  संग्रहाध्यक्ष , सूचकांक, संरचना, वर्णन, पहचान या अन्यथा कला, वास्तुकला, सांस्कृतिक वस्तुओं के कार्यों को निर्दिष्ट करती हैऔर उनकी छवियां।   वर्णनात्मक मेटाडेटा का उपयोग ऑब्जेक्ट पहचान और संसाधन वसूली उद्देश्यों के लिए संग्रहालय संदर्भों में सबसे अधिक उपयोग किया जाता है।

उपयोग
मेटाडेटा को विकसित किया जाता है और संस्थानों और संग्रहालयों को एकत्रित करने के लिए लागू किया जाता है:
 * संसाधन खोज की सुविधा और खोज प्रश्नों को निष्पादित करें। * डिजिटल अभिलेखागार बनाएं जो संग्रहालय संग्रह और सांस्कृतिक वस्तुओं के विभिन्न पहलुओं से संबंधित जानकारी संग्रहीत करते हैं, और अभिलेखीय और प्रबंधकीय उद्देश्यों की सेवा करते हैं। * डिजिटल सामग्री को ऑनलाइन प्रकाशित करने के माध्यम से सांस्कृतिक वस्तुओं तक सार्वजनिक दर्शकों की पहुंच प्रदान करें।

मानक
कई संग्रहालयों और सांस्कृतिक विरासत केंद्र मानते हैं कि कलाकृतियों और सांस्कृतिक वस्तुओं की विविधता को देखते हुए, सांस्कृतिक कार्यों का वर्णन करने और उन्हें सूचीबद्ध करने के लिए कोई एकल मॉडल या मानक पर्याप्त नहीं है।  उदाहरण के लिए, एक मूर्तिकला स्वदेशी विरूपण साक्ष्य को एक कलाकृति, एक पुरातात्विक कलाकृतियों या एक स्वदेशी विरासत आइटम के रूप में वर्गीकृत किया जा सकता है।संग्रहालय समुदाय के भीतर संग्रह, विवरण और कैटलॉग में मानकीकरण के शुरुआती चरण 1990 के दशक के अंत में कला (CDWA), स्पेक्ट्रम, CIDOC वैचारिक संदर्भ मॉडल (CRM), कैटलॉगिंग के विवरण के लिए श्रेणियों जैसे मानकों के विकास के साथ शुरू हुए।सांस्कृतिक वस्तुएं (CCO) और CDWA लाइट XML स्कीमा। ये मानक मशीन प्रसंस्करण, प्रकाशन और कार्यान्वयन के लिए HTML और XML मार्कअप भाषाओं का उपयोग करते हैं।  एंग्लो-अमेरिकन कैटलॉगिंग नियम  (AACR), जो मूल रूप से पुस्तकों की विशेषता के लिए विकसित किया गया है, को सांस्कृतिक वस्तुओं, कला और वास्तुकला के कार्यों पर भी लागू किया गया है। CCO जैसे मानकों को एक संग्रहालय के संग्रह प्रबंधन प्रणाली (CMS) के भीतर एकीकृत किया जाता है, एक डेटाबेस जिसके माध्यम से संग्रहालय अपने संग्रह, अधिग्रहण, ऋण और संरक्षण का प्रबंधन करने में सक्षम हैं। क्षेत्र में विद्वानों और पेशेवरों ने ध्यान दिया कि मानकों और प्रौद्योगिकियों के तेजी से विकसित परिदृश्य सांस्कृतिक वृत्तचित्रों, विशेष रूप से गैर-तकनीकी रूप से प्रशिक्षित पेशेवरों के लिए चुनौतियां पैदा करते हैं।  अधिकांश एकत्र करने वाले संस्थान और संग्रहालय सांस्कृतिक कार्यों और उनकी छवियों को वर्गीकृत करने के लिए एक संबंधपरक डेटाबेस का उपयोग करते हैं। संबंधपरक डेटाबेस और मेटाडेटा सांस्कृतिक वस्तुओं और कला के बहुआयामी कार्यों के साथ-साथ वस्तुओं और स्थानों, लोगों और कलात्मक आंदोलनों के बीच जटिल संबंधों का दस्तावेजीकरण और वर्णन करने के लिए काम करते हैं।  संबंधपरक डेटाबेस संरचनाएं भी संस्थानों और संग्रहालयों को इकट्ठा करने के भीतर फायदेमंद हैं क्योंकि वे आर्काइविस्ट को सांस्कृतिक वस्तुओं और उनकी छवियों के बीच एक स्पष्ट अंतर बनाने की अनुमति देते हैं;एक अस्पष्ट अंतर भ्रामक और गलत खोजों को जन्म दे सकता है।

सांस्कृतिक वस्तुएं और कलाकृतियाँ
एक वस्तु की भौतिकता, कार्य, और उद्देश्य, साथ ही आकार (जैसे, माप, जैसे ऊंचाई, चौड़ाई, वजन), भंडारण आवश्यकताओं (जैसे, जलवायु-नियंत्रित वातावरण), और संग्रहालय और संग्रह का ध्यान केंद्रित करना, अवहेलना को प्रभावित करता हैसांस्कृतिक वृत्तचित्रों द्वारा वस्तु के लिए जिम्मेदार डेटा की गहराई। स्थापित संस्थागत कैटलॉगिंग प्रथाओं, लक्ष्यों और सांस्कृतिक वृत्तचित्रों और डेटाबेस संरचना की विशेषज्ञता भी सांस्कृतिक वस्तुओं और सांस्कृतिक वस्तुओं को वर्गीकृत करने के तरीकों को प्रभावित करने वाली जानकारी को प्रभावित करती है। इसके अतिरिक्त, संग्रहालय अक्सर मानकीकृत वाणिज्यिक संग्रह प्रबंधन सॉफ्टवेयर को नियुक्त करते हैं जो उन तरीकों को निर्धारित और सीमित करता है जिसमें अभिलेखीय कलाकृतियों और सांस्कृतिक वस्तुओं का वर्णन कर सकते हैं। साथ ही, संस्थानों और संग्रहालयों को इकट्ठा करना उनके संग्रह में सांस्कृतिक वस्तुओं और कलाकृतियों का वर्णन करने के लिए नियंत्रित शब्दावली का उपयोग करता है।  गेटी वोकैबुलरीज़ और लाइब्रेरी ऑफ कांग्रेस नियंत्रित वोकैबुलरीज संग्रहालय समुदाय के भीतर प्रतिष्ठित हैं और सीसीओ मानकों द्वारा अनुशंसित हैं। संग्रहालयों को नियंत्रित वोकैबुलरीज का उपयोग करने के लिए प्रोत्साहित किया जाता है जो उनके संग्रह के लिए प्रासंगिक और प्रासंगिक हैं और उनके डिजिटल सूचना प्रणालियों की कार्यक्षमता को बढ़ाते हैं।  नियंत्रित वोकैबुलरी डेटाबेस के भीतर फायदेमंद हैं क्योंकि वे उच्च स्तर की स्थिरता प्रदान करते हैं, संसाधन पुनर्प्राप्ति में सुधार करते हैं।  मेटाडेटा संरचनाएं, जिनमें नियंत्रित वोकैबुलर शामिल हैं, उन प्रणालियों के ऑन्कोलॉजी (सूचना विज्ञान) को दर्शाते हैं, जहां से वे बनाए गए थे।अक्सर जिन प्रक्रियाओं के माध्यम से सांस्कृतिक वस्तुओं का वर्णन किया जाता है और संग्रहालयों में मेटाडेटा के माध्यम से वर्गीकृत किया जाता है, वह निर्माता समुदायों के दृष्टिकोण को प्रतिबिंबित नहीं करते हैं।

संग्रहालय और इंटरनेट
मेटाडेटा ने संग्रहालयों के भीतर डिजिटल सूचना प्रणाली और अभिलेखागार के निर्माण में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई है और इसने संग्रहालयों के लिए डिजिटल सामग्री को ऑनलाइन प्रकाशित करना आसान बना दिया है।इसने उन दर्शकों को सक्षम किया है जिनके पास भौगोलिक या आर्थिक बाधाओं के कारण सांस्कृतिक वस्तुओं तक पहुंच नहीं थी, उन तक पहुंच के लिए। 2000 के दशक में, जैसा कि अधिक संग्रहालयों ने अभिलेखीय मानकों को अपनाया है और जटिल डेटाबेस बनाए हैं, संग्रहालय डेटाबेस के बीच जुड़े डेटा के बारे में चर्चा संग्रहालय, अभिलेखीय और पुस्तकालय विज्ञान समुदायों में आई है। संग्रह प्रबंधन प्रणाली (CMS) और डिजिटल परिसंपत्ति प्रबंधन उपकरण स्थानीय या साझा सिस्टम हो सकते हैं। डिजिटल मानविकी विद्वानों ने संग्रहालय डेटाबेस और संग्रह के बीच अंतर के कई लाभों को नोट किया, जबकि इस तरह की इंटरऑपरेबिलिटी को प्राप्त करने की कठिनाइयों को भी स्वीकार किया।

संयुक्त राज्य अमेरिका
संयुक्त राज्य अमेरिका में मुकदमेबाजी में मेटाडेटा से जुड़ी समस्याएं व्यापक हो रही हैं। अदालतों ने मेटाडेटा से जुड़े विभिन्न सवालों को देखा है, जिसमें पार्टियों द्वारा मेटाडेटा की खोज (कानून) शामिल हैं।सिविल प्रक्रिया के संघीय नियमों में इलेक्ट्रॉनिक रूप से संग्रहीत जानकारी की खोज के लिए विशिष्ट नियम हैं, और बाद में उन नियमों को लागू करने के लिए कानून ने संघीय अदालत में मुकदमेबाजी करते समय मेटाडेटा का उत्पादन करने के लिए मुकदमेबाजी के कर्तव्य पर स्पष्ट किया है। अक्टूबर 2009 में, एरिज़ोना सुप्रीम कोर्ट  ने फैसला सुनाया है कि मेटाडेटा रिकॉर्ड सार्वजनिक रिकॉर्ड हैं। दस्तावेज़ मेटाडेटा ने कानूनी वातावरण में विशेष रूप से महत्वपूर्ण साबित किया है जिसमें मुकदमेबाजी ने मेटाडेटा का अनुरोध किया है, जिसमें अदालत में एक निश्चित पार्टी के लिए हानिकारक संवेदनशील जानकारी शामिल हो सकती है।दस्तावेजों को साफ करने या फिर से बनाने के लिए मेटाडेटा हटाने वाले टूल का उपयोग करना अनजाने में संवेदनशील डेटा भेजने के जोखिमों को कम कर सकता है।यह प्रक्रिया आंशिक रूप से ( आंकड़ा पुनरुत्थान  देखें) कानून फर्मों को  इलेक्ट्रॉनिक खोज  के माध्यम से संवेदनशील डेटा के संभावित हानिकारक लीक से बचाती है।

जनमत सर्वेक्षणों से पता चला है कि 45% अमेरिकी सोशल मीडिया साइटों की क्षमता में बिल्कुल भी आश्वस्त नहीं हैं ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि उनका व्यक्तिगत डेटा सुरक्षित है और 40% का कहना है कि सोशल मीडिया साइटों को व्यक्तियों पर कोई जानकारी संग्रहीत करने में सक्षम नहीं होना चाहिए।76% अमेरिकियों का कहना है कि उन्हें विश्वास नहीं है कि सूचना विज्ञापन एजेंसियां उन पर एकत्र की गई हैं और 50% का कहना है कि ऑनलाइन विज्ञापन एजेंसियों को उनकी किसी भी जानकारी को रिकॉर्ड करने की अनुमति नहीं दी जानी चाहिए।

ऑस्ट्रेलिया
ऑस्ट्रेलिया में, राष्ट्रीय सुरक्षा को मजबूत करने की आवश्यकता के परिणामस्वरूप एक नया मेटाडेटा भंडारण कानून शुरू हुआ है। इस नए कानून का मतलब है कि सुरक्षा और पुलिसिंग एजेंसियों दोनों को किसी व्यक्ति के मेटाडेटा के 2 साल तक पहुंचने की अनुमति दी जाएगी, जिसका उद्देश्य किसी भी आतंकवादी हमलों और गंभीर अपराधों को होने से रोकना आसान है।

कानून में
विधायी मेटाडेटा law.gov में कुछ चर्चा का विषय रहा है।इन मंचों के लिए प्रलेखन का शीर्षक है, कानून और नियमों के लिए मेटाडेटा प्रथाओं का सुझाव दिया गया है। इन चर्चाओं द्वारा मुट्ठी भर प्रमुख बिंदुओं को रेखांकित किया गया है, जिनमें से अनुभाग शीर्षकों को निम्नानुसार सूचीबद्ध किया गया है:


 * सामान्य विचार
 * दस्तावेज़ संरचना
 * दस्तावेज़ सामग्री
 * मेटाडेटा (के तत्व)
 * लेयरिंग
 * पॉइंट-इन-टाइम बनाम पोस्ट-हॉक

हेल्थकेयर में
ऑस्ट्रेलियाई चिकित्सा अनुसंधान ने स्वास्थ्य देखभाल में अनुप्रयोगों के लिए मेटाडेटा की परिभाषा का बीड़ा उठाया।यह दृष्टिकोण विश्व स्वास्थ्य संगठन  (डब्ल्यूएचओ) छतरी के तहत एक मालिकाना मानक को परिभाषित करने के बजाय चिकित्सा विज्ञान में अंतर्राष्ट्रीय मानकों का पालन करने का पहला मान्यता प्राप्त प्रयास प्रदान करता है।चिकित्सा समुदाय ने अभी तक इन मानकों का समर्थन करने वाले शोध के बावजूद मेटाडेटा मानकों का पालन करने की आवश्यकता को मंजूरी नहीं दी।

बायोमेडिकल रिसर्च में
बायोमेडिसिन और  आणविक जीव विज्ञान  के क्षेत्रों में शोध अध्ययन अक्सर बड़ी मात्रा में डेटा प्राप्त करते हैं, जिसमें  जीनोम  या  मेटागेनोमिक्स  के परिणाम शामिल हैं। मेटा-जीनोम  अनुक्रमण,  प्रोटिओमिक्स  डेटा, और यहां तक कि नोट या यहां तक कि अनुसंधान के दौरान बनाए गए नोट्स या योजनाएं भी। प्रत्येक डेटा प्रकार में मेटाडेटा की अपनी विविधता और इन मेटाडेटा का उत्पादन करने के लिए आवश्यक प्रक्रियाएं शामिल हैं।सामान्य मेटाडेटा मानक, जैसे कि ईसा-टैब, शोधकर्ताओं को लगातार प्रारूपों में प्रयोगात्मक मेटाडेटा बनाने और आदान -प्रदान करने की अनुमति दें।विशिष्ट प्रायोगिक दृष्टिकोण अक्सर अपने स्वयं के मेटाडेटा मानक और सिस्टम होते हैं:  मास स्पेक्ट्रोमेट्री  के लिए मेटाडेटा मानकों में  MZML  शामिल है और छप, जबकि XML- आधारित मानक जैसे कि  प्रोटीन डेटा बैंक  और SRA XML क्रमशः मैक्रोमोलेक्युलर संरचना और अनुक्रमण डेटा के लिए मानकों के रूप में सेवा करें।

बायोमेडिकल अनुसंधान के उत्पादों को आम तौर पर सहकर्मी-समीक्षा पांडुलिपियों के रूप में महसूस किया जाता है और ये प्रकाशन अभी तक डेटा का एक और स्रोत हैं ।

डेटा वेयरहाउस िंग
एक डेटा वेयरहाउस (DW) एक संगठन के इलेक्ट्रॉनिक रूप से संग्रहीत डेटा का एक भंडार है।डेटा वेयरहाउस डेटा को प्रबंधित करने और संग्रहीत करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।डेटा वेयरहाउस व्यापारिक सूचना  (बीआई) सिस्टम से भिन्न होते हैं क्योंकि बीआई सिस्टम को रिपोर्ट बनाने और जानकारी का विश्लेषण करने के लिए डेटा का उपयोग करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, ताकि प्रबंधन को रणनीतिक मार्गदर्शन प्रदान किया जा सके। मेटाडेटा एक महत्वपूर्ण उपकरण है कि डेटा वेयरहाउस में डेटा कैसे संग्रहीत किया जाता है।एक डेटा वेयरहाउस का उद्देश्य एक संगठन में विभिन्न परिचालन प्रणालियों से निकाले गए मानकीकृत, संरचित, सुसंगत, एकीकृत, सही, सही, साफ और समय पर डेटा को घर देना है।निकाले गए डेटा को एंटरप्राइज़-वाइड परिप्रेक्ष्य प्रदान करने के लिए डेटा वेयरहाउस वातावरण में एकीकृत किया जाता है।डेटा को रिपोर्टिंग और विश्लेषणात्मक आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए एक तरह से संरचित किया जाता  मॉडलिंग की दिनांक  विधि का उपयोग करके संरचनात्मक मेटाडेटा समानता का डिजाइन जैसे कि  इकाई-संबंध मॉडल  डायग्रामिंग किसी भी डेटा वेयरहाउस विकास प्रयास में महत्वपूर्ण है।वे डेटा वेयरहाउस में डेटा के प्रत्येक टुकड़े पर मेटाडेटा का विस्तार करते हैं।डेटा वेयरहाउस/बिजनेस इंटेलिजेंस सिस्टम का एक आवश्यक घटक मेटाडेटा और मेटाडेटा को प्रबंधित करने और पुनः प्राप्त करने के लिए उपकरण है।राल्फ किमबॉल मेटाडेटा का वर्णन डेटा वेयरहाउस के डीएनए के रूप में करता है क्योंकि मेटाडेटा डेटा वेयरहाउस के तत्वों को परिभाषित करता है और वे एक साथ कैसे काम करते हैं।

राल्फ किमबॉल एट अल। मेटाडेटा की 3 मुख्य श्रेणियों को संदर्भित करता है: तकनीकी मेटाडेटा, व्यावसायिक मेटाडेटा और प्रक्रिया मेटाडेटा।तकनीकी मेटाडेटा मुख्य रूप से निश्चित है, जबकि व्यापार मेटाडेटा और प्रक्रिया मेटाडेटा मुख्य रूप से विवरण  है।श्रेणियां कभी -कभी ओवरलैप होती हैं।
 * तकनीकी मेटाडेटा एक डीडब्ल्यू/बीआई सिस्टम में वस्तुओं और प्रक्रियाओं को परिभाषित करता है, जैसा कि तकनीकी दृष्टिकोण से देखा गया है।तकनीकी मेटाडेटा में सिस्टम मेटाडेटा शामिल है, जो डेटा संरचनाओं जैसे कि टेबल, फ़ील्ड, डेटा प्रकार, अनुक्रमित और संबंधपरक इंजन में विभाजन, साथ ही डेटाबेस, आयाम, उपाय और डेटा खनन मॉडल को परिभाषित करता है।तकनीकी मेटाडेटा डेटा मॉडल को परिभाषित करता है और जिस तरह से यह उपयोगकर्ताओं के लिए प्रदर्शित होता है, रिपोर्ट, शेड्यूल, वितरण सूचियों और उपयोगकर्ता सुरक्षा अधिकारों के साथ।
 * बिजनेस मेटाडेटा अधिक उपयोगकर्ता के अनुकूल शब्दों में वर्णित डेटा वेयरहाउस से सामग्री है।व्यवसाय मेटाडेटा आपको बताता है कि आपके पास क्या डेटा है, वे कहां से आते हैं, उनका क्या मतलब है और डेटा वेयरहाउस में अन्य डेटा के लिए उनका संबंध क्या है।व्यावसायिक मेटाडेटा डीडब्ल्यू/बीआई सिस्टम के लिए प्रलेखन के रूप में भी काम कर सकता है।जो उपयोगकर्ता डेटा वेयरहाउस ब्राउज़ करते हैं, वे मुख्य रूप से व्यापार मेटाडेटा को देख रहे हैं।
 * प्रक्रिया मेटाडेटा का उपयोग डेटा वेयरहाउस में विभिन्न संचालन के परिणामों का वर्णन करने के लिए किया जाता है।अर्क, ट्रांसफ़ॉर्म, लोड प्रक्रिया के भीतर, कार्यों से सभी प्रमुख डेटा निष्पादन पर लॉग इन किया जाता है।इसमें स्टार्ट टाइम, एंड टाइम, सीपीयू सेकंड का उपयोग किया जाता है, डिस्क रीड, डिस्क राइट्स और प्रोसेस किए गए पंक्तियाँ शामिल हैं।ETL या सूचना पुनर्प्राप्ति प्रक्रिया का निवारण करते समय, इस तरह का डेटा मूल्यवान हो जाता है।प्रोसेस मेटाडेटा एक डीडब्ल्यू/बीआई सिस्टम का निर्माण और उपयोग करते समय तथ्य माप है।कुछ संगठन कंपनियों को इस तरह के डेटा को इकट्ठा करने और बेचने से बाहर रहते हैं - उस स्थिति में, प्रक्रिया मेटाडेटा तथ्य और आयाम तालिकाओं के लिए व्यापार मेटाडेटा बन जाती है।मेटाडेटा एकत्र करना व्यवसाय के लोगों के हित में है जो अपने उत्पादों के उपयोगकर्ताओं की पहचान करने के लिए डेटा का उपयोग कर सकते हैं, वे कौन से उत्पादों का उपयोग कर रहे हैं, और वे किस स्तर की सेवा प्राप्त कर रहे हैं।

इंटरनेट पर
वेब पेजों को परिभाषित करने के लिए उपयोग किया जाने वाला HTML प्रारूप विभिन्न प्रकार के मेटाडेटा को शामिल करने की अनुमति देता है, बुनियादी वर्णनात्मक पाठ, दिनांक और कीवर्ड से आगे उन्नत मेटाडेटा योजनाओं जैसे कि डबलिन कोर, ई-जीएमएस  और ऑस्ट्रेलियाई सरकार लोकेटर सेवा मानकों।पेज और फाइलें  भौगोलिक समन्वय प्रणाली  के साथ  भू -भाग  भी हो सकती हैं, जो वर्गीकृत या टैग की गईं, जिनमें सहयोगी रूप से  फॉल्कॉमोमी  के साथ शामिल हैं।

जब मीडिया के पास पहचानकर्ता  सेट होते हैं या जब ऐसे उत्पन्न किए जा सकते हैं, तो फ़ाइल टैग और विवरण जैसी जानकारी को इंटरनेट से खींचा जा सकता है या  वेब स्क्रेपिंग  किया जा सकता है - उदाहरण के लिए फिल्मों के बारे में। विभिन्न ऑनलाइन डेटाबेस एकत्र किए जाते हैं और विभिन्न डेटा के लिए मेटाडेटा प्रदान करते हैं।सहयोगात्मक रूप से निर्मित विकिदाटा में न केवल मीडिया के लिए पहचानकर्ता हैं, बल्कि अमूर्त अवधारणाओं, विभिन्न वस्तुओं और अन्य संस्थाओं के लिए भी हैं, जिन्हें मनुष्यों और मशीनों द्वारा उपयोगी जानकारी प्राप्त करने और अन्य ज्ञान आधारों और डेटाबेस में ज्ञान को जोड़ने के लिए देखा जा सकता है।10.1186 /S12915-020-00940-y />

मेटाडेटा को पृष्ठ के हेडर में या एक अलग फ़ाइल में शामिल किया जा सकता है।माइक्रोफॉर्मेट्स मेटाडेटा को ऑन-पेज डेटा में इस तरह से जोड़ने की अनुमति देते हैं जो नियमित वेब उपयोगकर्ता नहीं देखते हैं, लेकिन कंप्यूटर, वेब क्रॉलर  और  खोज इंजन  आसानी से एक्सेस कर सकते हैं।कई खोज इंजन मेटाडेटा के शोषण और रैंकिंग में सुधार करने के लिए खोज इंजन अनुकूलन, खोज इंजन अनुकूलन के अभ्यास के कारण अपने रैंकिंग एल्गोरिदम में मेटाडेटा का उपयोग करने के बारे में सतर्क हैं।आगे की चर्चा के लिए  मेटा तत्व  लेख देखें।डॉक्टरो के अनुसार, इस सतर्क रवैये को लोगों के रूप में उचित ठहराया जा सकता है, अपने स्वयं के मेटाडेटा का निर्माण करते समय देखभाल और परिश्रम को निष्पादित नहीं कर रहे हैं और यह मेटाडेटा एक प्रतिस्पर्धी वातावरण का हिस्सा है जहां मेटाडेटा रचनाकारों को अपने उद्देश्यों को बढ़ावा देने के लिए मेटाडेटा का उपयोग किया जाता है।अध्ययनों से पता चलता है कि खोज इंजन मेटाडेटा कार्यान्वयन के साथ वेब पृष्ठों पर प्रतिक्रिया करते हैं, और Google ने अपनी साइट पर एक घोषणा की है जिसमें मेटा टैग दिखाते हैं जो इसका खोज इंजन समझता है। एंटरप्राइज सर्च स्टार्टअप  स्विफ्टाइप  मेटाडेटा को एक प्रासंगिकता संकेत के रूप में मान्यता देता है कि वेबमास्टर्स अपनी वेबसाइट-विशिष्ट खोज इंजन के लिए लागू कर सकते हैं, यहां तक कि अपने स्वयं के एक्सटेंशन को जारी कर सकते हैं, जिसे मेटा टैग 2 के रूप में जाना जाता है।

प्रसारण उद्योग में
प्रसारण उद्योग में, मेटाडेटा ऑडियो और वीडियो प्रसारण मीडिया  से जुड़ा हुआ है:
 * मीडिया को पहचानें: मीडिया क्लिप  या  प्लेलिस्ट  नाम, अवधि,  timecode, आदि।
 * सामग्री का वर्णन करें: वीडियो सामग्री, रेटिंग, विवरण की गुणवत्ता के बारे में नोट्स (उदाहरण के लिए, एक खेल घटना के दौरान, लक्ष्य की तरह सूचकांक शब्द, लाल कार्ड कुछ क्लिप से जुड़ा होगा)
 * मीडिया को वर्गीकृत करें: मेटाडेटा उत्पादकों को मीडिया को सॉर्ट करने या आसानी से और जल्दी से एक वीडियो सामग्री खोजने की अनुमति देता है (एक टीवी समाचार एक विषय के लिए तत्काल कुछ संग्रह  की आवश्यकता हो सकती है)।उदाहरण के लिए, बीबीसी में एक बड़ा विषय वर्गीकरण प्रणाली,  लोनक्लास, अधिक सामान्य-उद्देश्य  सार्वभौमिक दशमलव वर्गीकरण  का एक अनुकूलित संस्करण है।

इस मेटाडेटा को वीडियो सर्वर#प्रसारण स्वचालन के लिए वीडियो मीडिया से जोड़ा जा सकता है। फीफा विश्व कप या ओलंपिक खेल जैसे अधिकांश प्रमुख प्रसारण खेल कार्यक्रम इस मेटाडेटा का उपयोग करते हैं ताकि वे अपने वीडियो सामग्री को  अनुक्रमित अवधि  के माध्यम से  टीवी स्टेशन ों को वितरित कर सकें।यह अक्सर मेजबान प्रसारक होता है जो अपने अंतर्राष्ट्रीय प्रसारण केंद्र और इसके वीडियो सर्वर के माध्यम से मेटाडेटा के आयोजन के प्रभारी हैं।यह मेटाडेटा छवियों के साथ दर्ज किया गया है और मेटाडेटा ऑपरेटरों (लॉगर) द्वारा दर्ज किया गया है, जो  सॉफ्टवेयर  के माध्यम से मेटाडेटा ग्रिड में उपलब्ध लाइव मेटाडेटा में संबद्ध हैं (जैसे कि मल्टीकैम (एलएसएम) या फीफा विश्व कप या ओलंपिक खेलों के दौरान उपयोग किए जाने वाले आईपीडीएरेक्टर)।

भू -स्थानिक
मेटाडेटा जो इलेक्ट्रॉनिक स्टोरेज या फॉर्मेट में भौगोलिक वस्तुओं का वर्णन करता है (जैसे कि डेटासेट, मैप्स, फीचर्स, या एक भू -स्थानिक घटक के साथ दस्तावेज) का एक इतिहास कम से कम 1994 में वापस डेटिंग है (का संदर्भ लें।वेब/20061018013240/http: //libraries.mit.edu/guides/subjects/metadata/standards/fgdc.html mit लाइब्रेरी पेज fgdc मेटाडेटा पर)।मेटाडेटा के इस वर्ग को जियोस्पेशियल मेटाडेटा लेख पर अधिक पूरी तरह से वर्णित किया गया है।

पारिस्थितिक और पर्यावरण
पारिस्थितिक और पर्यावरणीय मेटाडेटा का उद्देश्य किसी विशेष अध्ययन के लिए डेटा संग्रह के लिए कौन, क्या, कब, कहाँ, क्यों और कैसे दस्तावेज करना है।इसका आमतौर पर मतलब है कि किस संगठन या संस्थान ने डेटा एकत्र किया, किस प्रकार का डेटा, किस दिनांक (एस) डेटा एकत्र किया गया था, डेटा संग्रह के लिए तर्क और डेटा संग्रह के लिए उपयोग की जाने वाली कार्यप्रणाली।मेटाडेटा को आमतौर पर सबसे प्रासंगिक विज्ञान समुदाय द्वारा उपयोग किए जाने वाले प्रारूप में उत्पन्न किया जाना चाहिए, जैसे कि डार्विन कोर, पारिस्थितिक मेटाडेटा भाषा, या डबलिन कोर।मेटाडेटा संपादन उपकरण मेटाडेटा पीढ़ी को सुविधाजनक बनाने के लिए मौजूद हैं (जैसे मेटाविस्ट, बुध (मेटाडेटा खोज प्रणाली), मॉर्फो )।मेटाडेटा को डेटा के डेटा सिद्धता का वर्णन करना चाहिए (जहां वे उत्पन्न हुए थे, साथ ही डेटा से गुजरने वाले किसी भी रूपांतरण) और डेटा उत्पादों के लिए क्रेडिट कैसे (CITE) देते हैं।

डिजिटल संगीत
जब पहली बार 1982 में जारी किया गया, तो कॉम्पैक्ट डिस्क में केवल डिस्क पर ट्रैक की संख्या और नमूनों में उनकी लंबाई के साथ सामग्री (TOC) की एक तालिका थी। चौदह साल बाद 1996 में, कॉम्पैक्ट डिस्क डिजिट ऑडियो  मानक के एक संशोधन ने अतिरिक्त मेटाडेटा ले जाने के लिए  सीडी-पाठ  जोड़ा। लेकिन  सीडी -टेक्स्ट को व्यापक रूप से नहीं अपनाया गया था।इसके तुरंत बाद, टीओसी पर आधारित बाहरी स्रोतों (जैसे  सीडीडीबी,  अनुग्रहा नोट ) से मेटाडेटा को पुनः प्राप्त करना व्यक्तिगत कंप्यूटरों के लिए आम हो गया।

डिजिटल ध्वनि रिकॉर्डिंग और प्रजनन  प्रारूप जैसे कि डिजिटल ऑडियो फाइलें 2000 के दशक में  कैसेट टेप  और सीडी जैसे संगीत प्रारूपों को पूरा करती हैं।डिजिटल ऑडियो फ़ाइलों को अधिक जानकारी के साथ लेबल किया जा सकता है, जो केवल फ़ाइल नाम में निहित हो सकता है।उस वर्णनात्मक जानकारी को सामान्य रूप से ऑडियो टैग या ऑडियो मेटाडेटा कहा जाता है।इस जानकारी को जोड़ने या संशोधित करने में विशेषज्ञता वाले कंप्यूटर प्रोग्राम को  टैग संपादक  कहा जाता है।मेटाडेटा का उपयोग डिजिटल ऑडियो फ़ाइल के लिए नाम, वर्णन, कैटलॉग और स्वामित्व या कॉपीराइट को इंगित करने के लिए किया जा सकता है, और इसकी उपस्थिति एक समूह के भीतर एक विशिष्ट ऑडियो फ़ाइल का पता लगाना बहुत आसान बनाती है, आमतौर पर एक खोज इंजन के उपयोग के माध्यम से जो मेटाडेटा तक पहुंचता है।जैसा कि विभिन्न डिजिटल ऑडियो प्रारूप विकसित किए गए थे, डिजिटल फ़ाइलों के भीतर एक विशिष्ट स्थान को मानकीकृत करने का प्रयास किया गया था जहां यह जानकारी संग्रहीत की जा सकती थी।

नतीजतन, लगभग सभी डिजिटल ऑडियो प्रारूप, जिनमें अकेला  3, प्रसारण WAV और  AIFF  फ़ाइलों सहित, समान मानकीकृत स्थान हैं जिन्हें मेटाडेटा के साथ आबाद किया जा सकता है।संपीड़ित और असम्पीडित डिजिटल संगीत के लिए मेटाडेटा को अक्सर  ID3  टैग में एन्कोड किया जाता है।सामान्य संपादक जैसे कि  टैगलीब  सपोर्ट एमपी 3, ओग वोरबिस, एफएलएसी, एमपीसी, स्पीक्स, वेवपैक ट्रूएडियो, डब्ल्यूएवी, एआईएफएफ, एमपी 4 और एएसएफ फाइल फॉर्मेट।

क्लाउड एप्लिकेशन
क्लाउड कंप्यूटिंग अनुप्रयोगों की उपलब्धता के साथ, जिसमें मेटाडेटा को सामग्री में जोड़ने के लिए शामिल हैं, मेटाडेटा इंटरनेट पर तेजी से उपलब्ध है।

भंडारण
मेटाडेटा को आंतरिक रूप से संग्रहीत किया जा सकता है, डेटा के रूप में एक ही फ़ाइल या संरचना में (इसे एम्बेडेड मेटाडेटा भी कहा जाता है), या बाहरी रूप से, वर्णित डेटा से एक अलग फ़ाइल या फ़ील्ड में।एक डेटा रिपॉजिटरी आमतौर पर डेटा से अलग किए गए मेटाडेटा को संग्रहीत करता है, लेकिन एम्बेडेड मेटाडेटा दृष्टिकोणों का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किया जा सकता है।प्रत्येक विकल्प के फायदे और नुकसान हैं:
 * आंतरिक भंडारण का अर्थ है मेटाडेटा हमेशा उनके द्वारा वर्णित डेटा के हिस्से के रूप में यात्रा करता है;इस प्रकार, मेटाडेटा हमेशा डेटा के साथ उपलब्ध होता है, और स्थानीय रूप से हेरफेर किया जा सकता है।यह विधि अतिरेक (सामान्यीकरण को रोकना) बनाती है, और एक स्थान पर एक सिस्टम के सभी मेटाडेटा के प्रबंधन की अनुमति नहीं देती है।यह यकीनन स्थिरता को बढ़ाता है, क्योंकि जब भी डेटा बदल जाता है तो मेटाडेटा आसानी से बदल जाता है।
 * बाहरी भंडारण सभी सामग्री के लिए मेटाडेटा को टकराने की अनुमति देता है, उदाहरण के लिए एक डेटाबेस में, अधिक कुशल खोज और प्रबंधन के लिए।मेटाडेटा के संगठन को सामान्य करके अतिरेक से बचा जा सकता है।इस दृष्टिकोण में, मेटाडेटा को सामग्री के साथ एकजुट किया जा सकता है जब जानकारी हस्तांतरित की जाती है, उदाहरण के लिए स्ट्रीमिंग मीडिया  में;या स्थानांतरित सामग्री से (उदाहरण के लिए, एक वेब लिंक के रूप में) संदर्भित किया जा सकता है।नकारात्मक पक्ष पर, डेटा सामग्री से मेटाडेटा का विभाजन, विशेष रूप से स्टैंडअलोन फाइलों में जो उनके स्रोत मेटाडेटा को संदर्भित करता है, दोनों के बीच मिसलिग्न्मेंट के अवसरों को बढ़ाता है, क्योंकि परिवर्तन या तो दूसरे में परिलक्षित नहीं हो सकता है।

मेटाडेटा को मानव-पठनीय या द्विआधारी रूप में संग्रहीत किया जा सकता है।XML जैसे मानव-पठनीय प्रारूप में मेटाडेटा को संग्रहीत करना उपयोगी हो सकता है क्योंकि उपयोगकर्ता इसे विशेष उपकरणों के बिना समझ और संपादित कर सकते हैं। हालांकि, पाठ-आधारित प्रारूप भंडारण क्षमता, संचार समय या प्रसंस्करण गति के लिए शायद ही कभी अनुकूलित होते हैं।एक बाइनरी मेटाडेटा प्रारूप इन सभी मामलों में दक्षता को सक्षम करता है, लेकिन द्विआधारी जानकारी को मानव-पठनीय सामग्री में बदलने के लिए विशेष सॉफ्टवेयर की आवश्यकता होती है।

डेटाबेस प्रबंधन
प्रत्येक रिलेशनल डेटाबेस सिस्टम में मेटाडेटा के भंडारण के लिए अपना तंत्र होता है।संबंधपरक-डेटाबेस मेटाडेटा के उदाहरणों में शामिल हैं: डेटाबेस शब्दावली में, मेटाडेटा के इस सेट को डेटाबेस सूची  के रूप में जाना जाता है। SQL  मानक कैटलॉग तक पहुंचने के लिए एक समान साधन निर्दिष्ट करता है, जिसे  सूचना स्कीमा  कहा जाता है, लेकिन सभी डेटाबेस इसे लागू नहीं करते हैं, भले ही वे SQL मानक के अन्य पहलुओं को लागू करें।डेटाबेस-विशिष्ट मेटाडेटा एक्सेस विधियों के एक उदाहरण के लिए,  ओरेकल मेटाडेटा  देखें।मेटाडेटा के लिए प्रोग्रामेटिक पहुंच एपीआई जैसे  जेडीबीसी, या स्कीमाक्रॉलर का उपयोग करके संभव है।
 * प्रत्येक तालिका में एक डेटाबेस, उनके नाम, आकार और पंक्तियों की संख्या में सभी तालिकाओं की तालिकाएँ।
 * प्रत्येक डेटाबेस में कॉलम की टेबल, वे किस टेबल में उपयोग की जाती हैं, और प्रत्येक कॉलम में संग्रहीत डेटा का प्रकार।

लोकप्रिय संस्कृति में
मेटाडेटा की अवधारणा की पहली व्यंग्यपूर्ण परीक्षाओं में से एक जैसा कि हम समझते हैं कि आज यह अमेरिकी विज्ञान कथा लेखक डर्बर है?  की लघु कहानी, एमएस एफएनडी इन ए एलबीआरवाई (1961) है। यहाँ, सभी मानव जाति के ज्ञान को एक वस्तु में एक डेस्क दराज के आकार में संघनित किया जाता है, हालांकि, मेटाडेटा की भयावहता (जैसे कि कैटलॉग की सूची ..., साथ ही अनुक्रमित और इतिहास) अंततः अभी तक हास्यपूर्ण परिणामों की ओर ले जाती हैमानव जाति के लिए। कहानी मेटाडेटा को वास्तविक डेटा की तुलना में अधिक महत्वपूर्ण बनने की अनुमति देने के आधुनिक परिणामों को पूर्वनिर्मित करती है, और यह एक सावधानी की कहानी के रूप में उस घटना में निहित जोखिम है।

यह भी देखें

 * AGRIS: कृषि विज्ञान और प्रौद्योगिकी के लिए अंतर्राष्ट्रीय सूचना प्रणाली
 * ग्रंथ सूची
 * वर्गीकरण योजना
 * क्रॉसवॉक (मेटाडेटा)
 * डेटाऑन
 * डेटा शब्दकोश (उर्फ मेटाडेटा रिपॉजिटरी)
 * डबलिन कोर
 * फोल्कसोनॉमी
 * GEOMS - जेनेरिक पृथ्वी अवलोकन मेटाडेटा मानक
 * भू -स्थानिक मेटाडेटा
 * Ipdirector
 * आईएसओ/आईईसी 11179
 * ज्ञान टैग
 * माध्यम मेस्सेज था
 * पारा: मेटाडेटा खोज  प्रणाली
 * मेटा तत्व
 * इफ् मैप
 * मेटाडेटा खोज
 * जावा के लिए मेटाडेटा सुविधा
 * V: 4-B: मेटाडेटा
 * मेटाडेटा प्रकाशन
 * मेटाडेटा रजिस्ट्री
 * मेटामेथेमाटिक्स
 * क्लाइमेट मॉडलिंग डिजिटल रिपॉजिटरी के लिए रूपक  कॉमन मेटाडेटा
 * Microcontent
 * माइक्रोफॉर्मैट
 * बहुस्तरीय (एलएसएम)
 * अवलोकन और माप
 * ऑनटोलॉजी (कंप्यूटर विज्ञान)
 * आधिकारिक आंकड़े
 * Paratext
 * संरक्षण मेटाडेटा
 * SDMX
 * सेमांटिक वेब
 * SGML
 * मेटाडेटा कंपनी
 * सार्वभौमिक डेटा तत्व ढांचा
 * शब्दावली
 * XSD

आगे की पढाई




बाहरी कड़ियाँ

 * Understanding Metadata: What is metadata, and what is it for? – NISO, 2017
 * "A Guardian guide to your metadata" – The Guardian, Wednesday 12 June 2013.
 * Metacrap: Putting the torch to 7 straw-men of the meta-utopia – Cory Doctorow's opinion on the limitations of metadata on the Internet, 2001
 * DataONE Investigator Toolkit
 * Journal of Library Metadata, Routledge, Taylor & Francis Group, ISSN 1937-5034
 * International Journal of Metadata, Semantics and Ontologies (IJMSO), Inderscience Publishers, ISSN 1744-263X
 * (PDF)
 * LPR Standards (PDF), Department of Homeland Security (October 2012)

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