Tagowanie danych

Czym jest tagowanie danych?

Tagowanie danych to proces przypisywania etykiety do fragmentu danych, takiego jak obraz, strona internetowa lub wideo. Powiązane tagi to często metadane, które wskazują nazwisko autora, datę utworzenia, dział, format pliku lub inne istotne szczegóły. Tagi te odróżniają zestaw danych od innych danych w środowisku, ułatwiając ich wyszukiwanie.

Dlaczego tagowanie danych jest ważne?

Tagowanie danych zapewnia tożsamość danych poprzez powiązanie ich z metadanymi. W organizacji identyfikator pracownika służy do określenia unikalnej tożsamości pracowników. Podobnie na meczu piłki nożnej numer miejsca wskazuje lokalizację miejsca siedzącego na stadionie.

Wspólną cechą tych przykładów jest to, że obiekt jest oznaczany pewną etykietą. Ta etykieta nadaje obiektowi unikalną tożsamość i zapewnia następujące korzyści:

• Łatwa identyfikacja

  W przypadku meczu piłki nożnej numer miejsca wskazuje konkretną lokalizację na stadionie, eliminując konieczność szukania swojego miejsca.

• Łatwa kategoryzacja

  Nazwy działów pozwalają na skategoryzowanie pracowników w rozpoznawalne grupy.

• Bezpieczeństwo danych

  Identyfikator pracownika dostarcza informacji o pracowniku, które można wykorzystać do zapewnienia i ograniczenia dostępu do zasobów organizacji, zapewniając bezpieczeństwo danych.

Modele tagowania danych

„Dane to nowa ropa” — to stwierdzenie, które często słyszeliśmy w ciągu ostatniej dekady. Jest ono prawdziwe, ponieważ jesteśmy świadkami, jak organizacje wydają ogromne sumy na zakup danych. Ze względu na ilość danych przechowywanych przez organizacje, potrzebują one strategii efektywnego tagowania i organizowania danych. Oto kilka modeli tagowania danych stosowanych przez organizacje:

• Model hierarchiczny

  Organizowanie tagów w modelu hierarchicznym, z szerszymi kategoriami na górze i konkretnymi tagami na dole. Na przykład w aplikacji takiej jak Spotify, muzyka, podcasty i audiobooki będą na górze, podczas gdy podkategorie każdej z tych kategorii, czyli na przykład gatunki, samopomoc i beletrystyka, będą na niższym poziomie.

• Model płaski

  W modelu płaskim każdy tag jest równie ważny i nie ma nieodłącznych relacji między tagami.

• Model segmentowy

  Model ten obejmuje tagowanie danych na podstawie segmentów. Na przykład SUV, sedan i hatchback mogą być różnymi segmentami w salonie samochodowym.

• Model oparty na żargonie

  Do tagowania można wykorzystać żargon rozpoznawalny przez pracowników organizacji lub działu.

Różne rodzaje tagowania danych

Tagowanie danych można ogólnie podzielić na różne rodzaje w zależności od formatu oznaczanych danych. Może to być tekst, obraz lub wideo. Ponadto każdy z tych formatów można dalej sklasyfikować w oparciu o funkcjonalność. Do podklas należą na przykład:

• Nazwane rozpoznawanie jednostek (NER)

  NER pomaga w identyfikacji jednostek, takich jak nazwy, miejsca i obiekty, w tekście.

• Oznaczanie części mowy (POS)

  Tagowanie POS polega na kojarzeniu słów w zdaniu z gramatyczną częścią mowy.

• Segmentacja semantyczna

  Proces tagowania każdego pojedynczego piksela, który jest częścią obrazu.

• Prostokąt ograniczający 2D

  Polega to na narysowaniu granicy wokół pożądanego obiektu, aby był on rozpoznawalny.

Najlepsze praktyki w zakresie tagowania danych

Podstawowym celem tagowania danych jest ułatwienie życia użytkownikowi końcowemu poprzez skrócenie czasu potrzebnego na żmudne zadanie wyszukiwania danych. Dlatego też strategia tagowania danych musi być przyjazna dla użytkownika. Oto kilka najlepszych praktyk, które mogą ułatwić sprawne działanie:

Klasyfikacja i tagowanie danych

Tagowanie i klasyfikacja danych są często używane zamiennie, ale są to dwie strony tego samego medalu, z których każda niesie ze sobą inne znaczenie.

Tagowanie danych to etykietowanie danych na podstawie metaszczegółów, takich jak nazwa projektu, właściciel pliku lub typ danych, i ma na celu poprawę dostępności i organizacji. Z drugiej strony klasyfikacja danych odbywa się w oparciu o poziom wrażliwości zawartości pliku, ma na celu zabezpieczenie wrażliwych danych i może być używana do oznaczania wrażliwych danych przez narzędzia do ochrony przed utratą danych. Dobrze wyważona strategia tagowania i klasyfikacji danych może zapewnić płynną nawigację i bezpieczeństwo sieci.

Poznaj tajniki klasyfikacji danych podczas naszego webinaru na żądanie pt. Klasyfikacja danych: kamień węgielny DLP.