Читаю хороший текст Metadata as a Data Model о восприятии метаданных как основы архитектуры данных и дата модели. Автор не из мира технологий, а консультант по онтологиям, что чувствуется в примерах из библиотечного мира и других предметных областей где проектирование моделей данных первично их технической реализации.

Что важно понимать про метаданные и стандарты, то что их существование это результат совместных размышлений, а то есть кто-то совместно хорошо подумал чтобы они появились и даже если эти стандарты неидеальны, они покрывают если не полностью то существенно сценарии применения данных в отношении которых они написаны. Через призму опыта их написавших, несомненно. Поэтому если Вы придумали какую-то спецификацию или стандарт в одиночку, то, скорее всего, это плохая спецификация. За очень редким исключением непревзойдённого опыта, но люди с таким опытом обычно понимают как спецификации разрабатываются и в одиночку их тоже не пишут.

Стандарты метаданных - это одновременно, фундамент и ограничитель. Шаблон мышления и практического воплощения и базовые знания для входа во многие профессии. Например, стандарт Dublin Core в какой-то момент вырос из AACR и MARC, стал основой для описания большей части онлайн контента даже если формально он в их описании не упомянут. Большая часть разработчиков, де-факто, описывают существующие или новые типы объектов аналогично, используя базовые шаблоны, в первую очередь естественности восприятия наличия определённых характеристик и параметров у этих объектов.

Это ведь кажется очевидным что у каждого объекта есть название, описание, дата когда он создан, дата когда он изменён и тд. Готовые стандарты и спецификации упрощают работу с любыми стандартизированными данными.
...

#metadata #dataannotations #dataarchitecture