元数据通过提供关键字、标签和描述来促进搜索和发现，帮助用户找到相关的数据集、文档或资源。
2. 数据理解：
o 元数据可帮助用户了解数据的内容、背景和结构，从而做出明智的决策和分析。
3. 数据集成：
o 元数据标准化和协调通过确保不同系统和来源之间的一致性和兼容性来促进数据集成。
4. 数据治理与合规性：
o 元数据通过记录数据沿袭、所有权和使用政策来支持数据治理计划，确保遵守法规和标准。
5. 数据质量管理：
o 元数据通过提供有关数据源、转换和验证规则的信息来帮助评估和提高数据质量。
6. 数据保存和寿命：
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o 、格式和来源来确保数字资产的长期可访问性和完整性。
元数据标准和框架
1. 都柏林核心元数据计划 (DCMI)：
o 一种广泛使用的描述数字资源的标准，注重跨领域的简单性和互操作性。
2. 元数据对象描述模式 (MODS)：
o 美国国会图书馆制定的书目元数据标准，用于描述图书馆和档案馆藏中的资源。
3. 联邦地理数据委员会 (FGDC) 元数据标准：
o 美国联邦政府开发的地理空间元数据标准，用于记录地理数据集和空间信息。
4. 元数据编码和传输标准 (METS)：
o 用于对数字对象（特别是文化遗产机构）的描述性、管理和结构元数据进行编码的标准。
元数据管理中的挑战
1. 元数据质量：
o 确保元数据的准确性、完整 波兰电话号码 性和一致性可能具有挑战性，特别是在分散或异构环境中。
2. 元数据互操作性：
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o 实现不同元数据标准和词汇之间 印度 WhatsApp 数据 的互操作性需要映射、转换和协调工作。
3. 元数据治理：
o 制定元数据创建、维护和管理的治理政策和程序需要利益相关者之间的协调与合作。
4. 元数据可扩展性：
o 管理大型多样化数据集合的元数据需要能够处理元数据的数量和复杂性的可扩展系统、工具和实践。
结论
元数据对于管理
