Gegevens taggen

Wat is gegevens taggen?

Gegevens taggen is het proces waarbij een label wordt toegewezen aan een deel gegevens, zoals een afbeelding, website of video. De gekoppelde tags zijn vaak metagegevens die de naam van de auteur, de aanmaakdatum, de afdeling, de bestandsindeling of een ander definiërend detail aanduiden. Deze tags onderscheiden een gegevensset van andere gegevens binnen een omgeving, zodat ze gemakkelijk terug te vinden zijn.

Waarom is gegevens taggen belangrijk?

Gegevens taggen biedt een identiteit aan uw gegevens door ze te koppelen met metagegevens. In een organisatie dient een werknemers-id om de werknemers een unieke identiteit te geven. Op dezelfde manier geeft een stoelnummer bij een voetbalmatch de locatie aan waar u in een stadium zult zitten.

Een gemeenschappelijk kenmerk van deze scenario's is dat er een object wordt getagd met een label. Dit label geeft het object een unieke identiteit en biedt:

• Probleemloze identificatie

  In het geval van de voetbalmatch geeft het stoelnummer een specifieke locatie in het stadium aan, waardoor u uw plaats niet hoeft te zoeken.

• Eenvoudig categoriseren

  Afdelingsnamen categoriseren werknemers in herkenbare groepen.

• Gegevensbeveiliging

  Een werknemers-id biedt informatie over de werknemer die kan worden gebruikt om toegang te verlenen en te beperken tot organisatorische bronnen zodat de gegevensbeveiliging wordt gegarandeerd.

Modellen gegevenstagging

"Data is the new oil" (gegevens zijn de nieuwe olie) is een zin die we het afgelopen decennium vaak hebben gehoord en die nog steeds waar is nu we zien dat organisaties grote sommen geld uitgeven aan het aanschaffen van gegevens. Met het volume gegevens dat door organisaties wordt opgeslagen, hebben ze een strategie nodig voor het efficiënt taggen en organiseren van gegevens. Hier zijn enkele modellen van gegevenstagging die door organisaties worden gevolgd:

• Hiërarchisch model

  Orden tags in een hiërarchisch model met bredere categorieën bovenaan en specifieke tags onderaan. In een toepassing zoals Spotify, zullen muziek, podcasts en audioboeken bovenaan staan, terwijl subcategorieën voor elk onderwerp, zoals genres, zelfhulp en fictie op een lager niveau zullen staan.

• Plat model

  In een plat model is elke tag even belangrijk en is er geen inherente relatie tussen tags.

• Segmentmodel

  Dit model omvat het taggen van gegevens op basis van segmenten. SUV, sedan en hatchback kunnen bijvoorbeeld verschillende segmenten zijn in de showroom van een wagenverkoper.

• Jargon-model

  Jargon dat herkenbaar is voor werknemers binnen een organisatie of afdeling, kan worden gebruikt voor tagging.

Verschillende types gegevenstagging

Gegevens taggen kan breed worden geclassificeerd in verschillende types op basis van de opmaak van de gegevens die worden getagd. Dit kan gaan tekst, beeld of video zijn. Daarnaast kan elk van deze opmaken verder worden geclassificeerd op basis van de functionaliteit. Enkele subclassificaties omvatten:

• NER (Named entity recognition = Herkenning van benoemde entiteiten)

  NER helpt bij het identificeren van entiteiten, zoals namen, plaatsen en objecten in een tekstinhoud.

• POS-tagging (Part of speech = deel van spraak)

  POS-tagging omvat het koppelen van woorden in een zin met een grammaticaal spraakgedeelte.

• Semantische segmentatie

  Het proces van het taggen van elke individuele pixel die deel uitmaakt van een afbeelding.

• 2D-begrenzingsvak

  Dit omvat het tekenen van een begrenzing rond het gewenste object om het herkenbaar te maken.

Beste praktijken voor gegevens taggen

Het primaire doel van gegevens taggen is om het leven van een eindgebruiker gemakkelijker te maken door de tijd die nodig is om de langdradige taak van het zoeken van gegevens uit te voeren, te verkorten. Het is daarom cruciaal voor uw strategie bij het taggen van gegevens om gebruiksvriendelijk te zijn. Hier zijn enkele van de beste praktijken die een naadloze ervaring kunnen mogelijk maken:

Gegevensclassificatie en tagging

Gegevenstagging en -classificatie worden vaak door elkaar gebruikt, maar er zijn twee zijden van dezelfde munt die elk een eigen betekenis hebben.

Gegevenstagging is het labelen van gegevens op basis van metagegevens, zoals projectnaam, bestandseigenaar of gegevenstype en heeft het doel de toegankelijkheid en organisatie te verbeteren. Anderzijds gebeurt gegevensclassificatie op basis van het vertrouwelijkheidsniveau van de inhoud van een bestand, met de bedoeling om vertrouwelijke gegevens te beveiligen en kan worden gebruikt voor het markeren van vertrouwelijke gegevens via de hulpprogramma’s voor preventie van gegevensverlies. Een evenwichtige gegevenstagging en classificatiestrategie kunnen zorgen voor een naadloze navigatie en netwerkbeveiliging.

Leer de essentie van gegevensclassificatie in ons on-demand webinar over gegevensclassificatie: De steunpilaar van DLP.