20. Mai
2021
Geschrieben von
Sara Jabbari
Dauer
x
min
Metadaten sind eine Reihe von Daten, die andere Daten beschreiben und Informationen über sie bereitstellen; im Fall von DAM sind es beschreibende Daten, die Informationen über ein Bild oder einen Rich-Media-Inhalt (Video, Audio, 3D, 360°-Foto usw.) liefern. Der Hauptzweck von Metadaten besteht darin, den Handlungsspielraum für digitale Inhalte zu erweitern, indem sie einen Kontext und eine Reihe von zusammenhängenden Informationen bereitstellen. Diese Informationen werden verwendet, um eine Ressource zu identifizieren und zu beschreiben, ihre Herkunft und ihren Zweck zu erklären und sogar die Empfänger anzugeben. In einer DAM-Lösung erleichtern Metadaten die Suche und gemeinsame Nutzung von Marketing-Inhalten, die Verwaltung von Sammlungen, die Bewahrung visueller Ressourcen und die Zentralisierung der Rechteverwaltung. Sie dienen als ID für digitale Inhalte.
Metadaten helfen bei der Zuordnung und Kontextualisierung von Inhalten.
Sie hat viele Vorteile:
Für Bilder (der häufigste Inhalt in DAM) gibt es drei Hauptarten von Metadaten:
Austauschbares Bilddateiformat
Dieses Format enthält technische Informationen zu Bild- oder Tondateien, die mit einer Digitalkamera aufgenommen wurden (Blende, Verschlusszeit).
Internationaler Rat für Presse und Telekommunikation - Modell für den Informationsaustausch
Hier finden Sie Informationen über den Urheber eines Bildes (Kontaktinformationen usw.).
Erweiterbare Metadaten-Plattform
Dies ist der neueste Metadatenstandard, der IPTC ablöst und die Speicherung einer Vielzahl von Informationen ermöglicht, da dieses XML-Format erweiterbar ist.
Diese Daten dienen der Beschreibung und Identifizierung von Marketinginhalten, sei es in einem Betriebssystem oder auf einer Website. Die Metadaten werden verwendet, um eindeutige Identifikatoren, physische Merkmale (Art des Mediums, Größe, allgemeiner Zustand) und bibliografische Informationen (Titel, Autor, Ersteller, Sprache, Schlüsselwörter) zuzuweisen.
Der Dublin Core zum Beispiel ist ein einfaches und allgemeines Metadatenschema. Ursprünglich basierte es auf 15 Kerneigenschaften für die Beschreibung von Ressourcen, darunter formale (Titel, Autor, Herausgeber), intellektuelle (Thema, Beschreibung, Sprache usw.) und solche, die sich auf geistiges Eigentum beziehen. Inzwischen wurde es um zusätzliche Elemente erweitert: Beziehungen (isPartOf, isVersionOf, isFormatOf usw.) und zusätzliche Repositories, darunter eine Liste von Ressourcentypen, die zur genaueren Charakterisierung der Syntax verwendet werden (DC: type).
Dies erleichtert die Navigation und Präsentation digitaler Medien, indem es Informationen über die interne Struktur von Ressourcen liefert. Sie beschreibt die Beziehungen zwischen Komponenten (z. B. Datei A ist das jpeg-Format von Archivdatei B) in zusammengesetzten Objekten. Sie kann als die Tags definiert werden, die den Inhalt strukturieren und es den Nutzern ermöglichen, die Klassifizierung und die strukturelle Ebene des besagten Inhalts herauszufinden (z. B. Foto B wurde in Manuskript A eingefügt).
Dies sind die Informationen, die die kurz- und langfristige Verwaltung und Verarbeitung von Inhalten erleichtern. Sie umfassen technische Daten zur Erstellung und Qualitätskontrolle, Rechteverwaltung, Zugangskontrolle und Nutzeranforderungen. Diese Rechteverwaltung kann je nach den Anforderungen der Gruppe personalisiert werden (zeitliche Begrenzung, geografischer Standort usw.) und ermöglicht es, Informationen wie Veröffentlichungsdatum, Auflösung, Farbraum, Dateiformat, Eigentümer, Urheberrechtsdatum usw. zu finden.
Metadaten können auch automatisch vom Aufnahmegerät (z. B. Mobiltelefon, Digitalkamera, Videokamera) oder von der Bearbeitungssoftware (z. B. Photoshop) erstellt werden. Eine Kamera kann beispielsweise Informationen wie geografische Koordinaten oder das Aufnahmedatum des Fotos speichern.
Maschinelles Lernen (KI) ist eine Methode, bei der Programme anhand von strukturierten Datensätzen aus Erfahrungen lernen. Je strukturierter und zahlreicher die Daten sind, desto mehr lernt es und desto genauer sind die Ergebnisse. Eine DAM-Lösung kann also dank ihres Dienstes der künstlichen Intelligenz die Tags eines Videos oder Fotos generieren.
Das maschinelle Lernen ist kein Ersatz für Datenanalysten oder andere Arten von Nutzern. Aber es steigert die Produktivität und ermöglicht eine bessere Nutzung der Zeit derjenigen, die für die Verwaltung der Marketing- und Kommunikationsinhalte des Unternehmens zuständig sind.
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Die ordnungsgemäße Verwaltung von Metadaten ist der Schlüssel zur Senkung Ihrer Produktionskosten, zur Rationalisierung der kreativen Zusammenarbeit und zur besseren Verteilung von Marketinginhalten.
Die Einrichtung einer DAM-Lösung, die Ihre Marketinginhalte automatisch anreichert, spart den Marketingteams Zeit, da sie wissen, dass sie den präsentierten Inhalten vertrauen können.