4. Datenqualität messen: Metadata Quality Assessment#
In diesem Kapitel widmen wir uns der Qualität von Metadaten und deren Bedeutung für die Nachnutzung offener Daten. Metadaten sind der Schlüssel, um große Datenmengen auffindbar, zugänglich, interoperabel und wiederverwendbar zu machen – Eigenschaften, die durch die FAIR-Prinzipien definiert werden. Die Orientierung an diesen Prinzipien ist essenziell für den Erfolg offener Datenportale, da eine reibungslose Datennachnutzung besser gewährleistet werden kann, je höher die Qualität der Metadaten ist.
Lernziel: Metadatenqualität
Die Funktionen des Metadata Quality Assessment (MQA) können beschrieben werden.
Im dritten Teil dieser Fallstudie steht die Qualitätsprüfung von Metadaten im Fokus.
Wir befinden uns hier:
Fig. 4.1 Visualisierung der 4 Schritte dieser Fallstudie.#
Der Fokus dieses Kapitels liegt auf der Beschreibung und Auswertung des Metadata Quality Assessment (MQA), einem Tool des europäischen Datenportals data.europa.eu, das die Einhaltung von Metadatenstandards wie DCAT-AP bewertet. Dieses Werkzeug identifiziert typische Probleme in der Metadatenqualität, beispielsweise in Bezug auf Zugangsprobleme oder die maschinelle Lesbarkeit.
In diesem Kapitel finden Sie folgende Abschnitte:
Bearbeitungszeit
Die geschätzte Bearbeitungszeit dieser Lerneinheit beträgt ca. … Dies schließt die gekennzeichneten Übungsaufgaben, deren Bearbeitungsdauer individuell variiert, aus.
Die geschätzte Bearbeitungsdauer inklusive der einzelnen Übungsaufgaben beträgt ca. …
Bitte beachten Sie: Die tatsächliche Bearbeitungsdauer kann je nach Ihren Vorkenntnissen unterschiedlich ausfallen. Die angegebene Zeitangabe dient lediglich als Orientierungshilfe.