Metadata #2
Noches, meus queridos leitores.
Continuaremos falando sobre metadata.
Como os metadados devem ser coletados? Qual é o grau de padronização destes elementos? Quem deve coletar estes dados? O produtor dos dados? O usuário final? Ou alguém entre os dois?
Existem diversos debates sobre como estes procedimentos devem ocorrer, mas de forma geral, os metadados são coletados com uma relação 1:1. Um dataset, ou um conjunto de feições deve ter, obrigatoriamente um registro nos metadados. Mas como definimos o que é um conjunto?
Para responder esta pergunta, primeiramente precisamos analisar o que iremos documentar. São uma série de fotografia pertencentes à um artigo? Ou é uma série de fotografias pertencentes à diversos artigos, relacionados pelo tema? É uma imagem de satélite, um mosaico ou um conjunto de relatórios gerenciais, com mês, escopo e informações correlacionadas?
Bem, após identificarmos o objeto (ou conjunto de objetos) devemos definir uma raiz comum aos mesmos. Podemos criar metadados para diversos níveis de informações: uma imagem bruta de satélite, um mosaico de imagens, um conjunto de vetores específico e até mesmo feições específicas. Perceba, que conforme especializamos a coleta de metadados, o número de informações também aumenta, por devemos manter a relação 1:1 mencionada acima. Um objeto (seja ele um conjunto de outros objetos) deve ter seus registros de metadados, e isto deve ser aplicado à todos os registros de suas bases.
Não adianta nada documentarmos determinados objetos em um nível e outros não. Seria como (no exemplo da Biblioteca Nacional, do post anterior) ter 1000 caixas com livros diversos e apenas 100 delas descritas no conteúdo.
Este planejamento é importante, pois não queremos informação demais, nem de menos. Informação, na verdade, nunca é demais, mas o custo para a criação de metadados muito detalhados é muito mais caro. Deve existir um balanço entre o que documentar, e o que não documentar.
Na prática, a maior parte dos dados é coletado no nível de datasets, ou seja, no conjunto, e não na particularidade. Um conjunto de imagens SRTM não devem ser catalogadas individualmente (existem dados interessantes para catalogarmos, como a altitude mínima e máxima, coordenadas geográficas, entre outros), mas sim no conjunto de processamento.
Caso os dados SRTM seja processados (interpolados, por exemplo), deve se criar um novo dataset, e catalogá-lo à partir daí.
Agora, quem deve catalogar os dados? O produtor dos dados? O usuário final?
É outra briga de muitas perspectivas. O produtor dos dados, obviamente deve realizar um cadastro minucioso dos processos utilizados para gerar aquela informação. Mas o usuário final, o indivíduo que requisitou aquela informação, tem a capacidade de complementar os metadados, já que somente ele sabe como aqueles dados serão efetivamente utilizados.
Criar metadados é bem parecido com catalogar livros em uma biblioteca. Quem deve realizar este procedimento dentro de sua empresa? Uma pessoal especialmente contratada para isto? (bem, é forçar um pouco a barra, já que muito poucas empresas darão um braço à torcer para um funcionário extra, só para catalogar "mapinhas"). Em geral, os próprios analistas devem catalogar seus dados, mas a maioria dos profissionais pode chiar, alegando que:
- É muito difícil produzir metadados;
- Não veêm os benefícios dos metadados;
- Não existe tempo suficiente para a produção dos metadados;
Bem, todos os casos acima são argumentos razoavelmente válidos, mas facilmente desmantelados por um profissional com conhecimento técnico, pois:
- Produzir metadados exige cuidado e paciência. Mas não é um procedimento difícil. É trabalhoso.
- Quando sua base de dados chegar a uma centena de datasets, ele irá pedir tempo para criar os metadados. Bases de médio porte, com centenas de datasets não são incomuns.
- Um pouquinho de tempo por dia, vinte minutos, meia hora por dia é suficiente para uma pequena equipe atualizar todo o cadastro de metadados de uma base razoavelmente grande. Será que a perda de tempo de um dia inteiro na criação dos metadados para um dataset coletado ao longo de diversos meses é realmente uma perda de tempo? Com certeza não é.
Claro, coletar uma quantidade muito grande de metadados ao mesmo tempo pode ser enfadonho e moroso, portanto o ideal é coletar os metadados aos poucos, conforme os dados são produzidos/inseridos dentro do banco de dados.
Certo, certo, mas qual é a forma de criar e manter um catálogo de metadados para seus dados geográficos? Isto depende de alguns fatores: tamanho da organização, tamanho e diversidade dos dados geográficos e basicamente de gerência departamental.
Pode-se começar de forma pequena, utilizando pequenos documentos formato texto ou utilizar XML. Atualmente existem diversos padrões (falaremos deles depois) que podem ser seguidos, que auxiliam o usuário a criar seus metadados. A maioria dos programas de GIS possuem módulos específicos para a criação e manutenção dos metadados. O ArcGIS possui um módulo embutido no ArcCatalog. Para os utilizadores OpenSource, ou quem não gosta do administrador de metadados do ArcGIS/outros programas proprietários podem utilizar o GeoNetwork, um programa desenhado especificamente para este propósito.
Outros caminhos para o armazenamento dos metadados é o uso de um banco de dados ou arquivos estruturados em XML, que é a maneira mais comum atualmente. Somente grandes sistemas e organizações conseguem migrar todos os metadados para um ambiente relacional, mas não deveria ser assim. Aplicações tem de ser desenvolvidas para suprir essa deficiência. Algumas, como o GeoNetwork já existem.
Duas dicas importantes:
- Não invente seu próprio modelo de metadados (já existem vários! um deve servir para você. reiventar a roda é (na maioria dos casos) perda de tempo)
- Não confunda a apresentação dos metadados com os metadados. Como já diziam, uma coisa é uma coisa, e outra coisa é outra coisa. A capacidade de traduzir os dados brutos em informação real (como relatórios de "estoque" de dados geográficos) é vital para o sucesso dos metadados.
Esta, como disse, é uma discussão praticamente sem fim, pois através dos metadados podemos simplificar de forma exponencial o trabalho e os retrabalhos com nossos dados espaciais. Buscar dados existentes (especialmente em grandes organizações), catalogar as novas informações e publicar isto aos usuários dá agilidade, confiança e principalmente economia de recursos (humanos e capital financeiro).
Na próxima ediçao, padrões de metadados.
Abraços
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janeiro 30th, 2010 - 15:08
Muito Bom !
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