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応募を検討している職務内容書を検討していますが、記載されている要件の 1 つに「メタデータの設計原則に精通している」というものがあります。

簡単な説明をしてもらえますか？私はおそらくその概念に精通していますが、その用語はこれまで聞いたことがありません。

Google で詳細情報を検索しましたが、良い結果が得られませんでした。メタデータの原則と実用性というタイトルのこのホワイト ペーパーを除きます。少し重かったので、簡単な説明を見つけたいと思っていました。

追加メモ: これまでのすべての回答に感謝します。彼らはとても良かったです。メタデータとは何かについてはよく知っていることを明確にしたかったのですが、「メタデータ設計の原則」については聞いたことがありません。メタデータにはどのような設計原則がありますか? これは、本を書くのに十分なトピックですか? パンフレット用？Robert Harvey が指摘するように、人事部の誰かが発明したあいまいな用語のように聞こえます。

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「設計原則には、メタデータによって駆動されることが含まれる」ことを意味するに違いありません。

メタデータの設計原則は多くありません。通常はツールによって指定されます。

ただし、一部の組織では、メタデータをアプリケーション ソフトウェアの仕様、構築、および運用の重要な部分として使用したいと考えています。

メタデータを多用することを設計原則に含めたい場合、「メタデータ設計原則」のようなフレーズとして出てくるかもしれません。

しかし、私が何かを言う前に、彼らにこれが何を意味していると思うかを尋ねます.

于 2009-05-27T18:16:35.173 に答える
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「メタデータの設計原則に精通している」というフレーズは、人事部門によって発明された、彼らが何について話しているのか見当がつかないあいまいなフレーズの1つに不審に聞こえます。しかし、私はそれを突き刺します。

メタデータは、他のデータのプロパティまたは特性を記述することによって他のデータを強化するデータです。

例：

次のタグで：

<a href="http://google.com">Link to Google</a>

href記述子は、リンクを「装飾」またはさらに説明するため、メタデータです。リンクのプロパティです。一般に、すべてのHTML属性はメタデータです。

AC＃属性はメタデータです。Microsoftは、属性を「宣言型情報をクラスに関連付ける方法」と呼んでいます。

[System.Serializable]
public class SampleClass
{
    // Objects of this type can be serialized.
}

データベーステーブルでは、レコードのアドレスフィールドに含まれる値は次のとおりです。

12345 Main Street

は単なるデータですが、データベースでのフィールドの定義は次のとおりです。

Type: Text
Length: 50

メタデータです。

MP3ファイルでは、オーディオは単なるデータですが、Author、Title、BitrateなどのMP3タグはメタデータです。

XMLはデータ、XSDはメタデータです。XSDを使用して、「有効」と見なされるためにXMLドキュメントが準拠する必要のある一連のルールを表現できます。

特定の期間における特定の本の販売数は、本自体をさらに説明するのではなく、その販売のみを説明するため、本のメタデータではありません。ただし、本の著者、タイトル、およびページ数は、その本のメタデータです（ISBNと同様）。

三。これで、「メタデータ設計の原則」についてすべて理解できました。

于 2009-05-27T18:57:42.517 に答える
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以下は、C. Larman による「UML とパターンの適用」からの抜粋です。

リフレクティブまたはメタレベルの設計

このアプローチの例として、 を使用してオブジェクトjava.beans.Introspectorを取得し、Bean プロパティ X BeanInfoのゲッター オブジェクトを要求して、 を呼び出します。システムは、イントロスペクションとメタ言語サービスを使用するリフレクティブ アルゴリズムによって、ロジックまたは外部コードのバリエーションの影響から保護されます。これは、データ駆動型設計の特殊なケースと見なすことができます。MethodMethod.invoke

于 2010-12-28T00:25:24.740 に答える
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基本的に、それはデータに関するデータの設計です。つまり、追加データを使用してデータを特徴付けます。メタデータはデータに関するデータです。ここで、データは特定のアイテムの注文であり、それに関するメタデータは、注文数などです。適切なメタデータの設計には、どのようなデータについて、どのような種類の情報が有用で興味深いものになる可能性があるかを理解することが含まれます。それを最も適切に追跡してキャプチャする方法を分析し、認識しています。

たとえば、特定の日の特定の書籍の販売数が役立つ場合があります。特定の 1 分間の同じ本の販売数は、必ずしもそうではありません。同様に、特定の年の販売数は、月ごとの販売数などよりも有用性が低い場合があります。この例では、それは粒度ですが、メタデータの設計には他にも多くのことが含まれる可能性があります。別の例として、おそらく販売の地理的分布が重要です。

于 2009-05-27T18:18:19.213 に答える