متادیتا چه اهمیتی دارد؟

4. متادیتا و اهمیت آنها در فناوری اطلاعات

متاداده حاوی اطلاعات مورد نیاز برای درک و استفاده موثر از داده ها است. این شامل اسناد محتویات مجموعه داده، متن، کیفیت، ساختار و قابلیت دسترسی است.

متادیتا توجه بیشتری را از جامعه علمی دریافت می کند. اکولوژیست ها، جوامع علمی و ادارات دولتی و فدرال اهمیت داده های با کیفیت بالا، به خوبی مستند شده و ایمن بایگانی را برای رسیدگی به پرسش های زیست محیطی درازمدت و گسترده درک می کنند. داده های زیست محیطی و محیط زیست (به عنوان مثال در ایستگاه های محلی، آزمایشگاه های دریایی، پارک های ملی و ذخایر طبیعی جمع آوری شده)، نشان دهنده منابع مهم نهادی، منطقه ای، ملی و بین المللی است. این داده ها برای درک و نظارت بر سلامت محیط دینامیک ضروری است ابرداده جامع کلید کلید باز کردن این منابع است، در نتیجه اجازه استفاده گسترده و طولانی مدت از این داده ها را می دهد.

4.1 مزایا و هزینه های مرتبط با متادیتا

ردیف ها و ستون های مشاهدات عددی و متنی که در یک مجموعه داده قرار دارند اغلب به عنوان داده های خام مورد استفاده قرار می گیرند. داده های خام معمولا ارزشمند هستند اگر بتوان آنها را در چارچوب علمی مطالعه مورد استفاده قرار داد که داده ها را تولید می کنند. تفسیر و استفاده از داده های خام برای بررسی یک مدل نظری یا مفهومی پایه مطالعه نیاز به درک نوع متغیرهای اندازه گیری شده دارد. واحدهای اندازه گیری، کیفیت داده ها، شرایطی که متغیرها اندازه گیری می شوند و سایر حقایق مربوطه مورد نیاز هستند و در متادیتا ارائه می شوند. سپس اطلاعات از ترکیبی از داده های خام و ابرداده تولید می شود.

محتوای اطلاعات می تواند از طریق تخریب داده های خام یا فراداده ها از بین رفته باشد. چنین تلفاتی اجتنابناپذیر است و به عنوان انتروپی اطلاعات شناخته شده است.

اگرچه در طی دوره جمع آوری داده ها و تجزیه و تحلیل داده ها از دست دادن و تخریب فراوانی می تواند رخ دهد، پس از نتایج پروژه ها منتشر شده یا مطالعه پایان یافته، میزان تلفات اغلب افزایش می یابد.

فواید

حداقل سه مزیت عمده را می توان از سرمایه گذاری زمان و پول کافی برای توسعه فراداده ها بدست آورد.

من. آنتروپی داده ها به تأخیر می افتد و به طور کلی طول عمر داده ها افزایش می یابد

به عنوان یک نتیجه از پیچیدگی داده ها، محدودیت های زمان و بودجه و اطلاعات آنتروپی، طول عمر یک مجموعه داده های اکولوژیکی معمول ممکن است بسیار کوتاه باشد، احتمالا فقط از مفهوم مجموعه داده ها تا انتشار. حتی داده هایی که به طور صحیح بایگانی شده و نگهداری می شوند اغلب بی فایده می شوند زیرا متادیت های مربوطه از دست رفته یا در دسترس نیستند. توسعه و نگهداری ابرداده جامع می تواند این گرایش طبیعی داده ها را از بین ببرد تا اطلاعات را از طریق زمان محو کند.

دوم استفاده مجدد از داده توسط مجله و به اشتراک گذاری داده ها با دیگران تسهیل می شود

با استثناء نادرست از مجموعه داده های بسیار ساده که بلافاصله بعد از جمع آوری تجزیه و تحلیل می شوند، حتی جمع آوری داده ها به نوعی از فراداده برای تجزیه و تحلیل و پردازش بعدی نیاز دارند. علاوه بر این، دانشمندان نیازمند دستورالعملها یا مدارک بسیار دقیق هستند تا تفسیر و تجزیه و تحلیل داده های تحقیقاتی ناخوشایند و طرح های تجربی پیچیده را تفسیر کنند.

داده های مستند شده ممکن است برای گسترش مقیاس مطالعات زیست محیطی و پشتیبانی از مقایسه معتبر در فضا و زمان استفاده شود

به عنوان مثال، تحقیقات کوتاه مدت ممکن است تکامل یافته یا در مطالعات طولانی مدت ادغام شوند. سپس متادیتا برای حفظ سوابق تاریخی چنین مجموعه داده های طولانی مدت ضروری است. این به این دلیل است که ناسازگاری در مستند سازی داده ها و تغییرات در پرسنل، روش ها و ابزار دقیق در طول پروژه های طولانی مدت انجام می شود. علاوه بر این، ابرداده ها برای ترکیب داده های فیزیکی، شیمیایی و بیولوژیکی حاوی پارامترهای مختلف، اما به اشتراک گذاری دامنه های فضایی یا زمانی رایج هستند. بنابراین، ابرداده جامع می تواند مجموعه داده ها (که برای یک هدف واحد طراحی شده است) را فعال کند تا بارها و بارها برای اهداف دیگر و دوره های طولانی استفاده شود.

هزینه ها

هزینه های بالا، عمدتا از لحاظ زمان کارکنان، می توانند با توسعه و حفظ ابرداده ارتباط داشته باشند. برای آزمایشهای نسبتا ساده و کوتاه مدت، اندازه و تلاش برای ایجاد ابردادها ممکن است از اندازه و تلاش لازم برای ایجاد فایل داده تجاوز کند. این در رشته هایی مانند شیمی و فیزیک غیر معمول نیست که درک شرایط آزمایشی برای تکثیر داده ها ضروری است. در چنین مواردی، ابردادها ممکن است به میزان مشابه یا حتی بیشتر از داده های خود مورد بررسی قرار گیرند. هزینه های بالا با ویرایش و انتشار (در کاغذ یا فرمت های الکترونیکی) داده ها و فراداده ها مرتبط است. علاوه بر این، هزینه های مرتبط با توسعه و توزیع متادیتا به ندرت در بودجه های پروژه گنجانده شده است. نظارت و نگهداری طولانی مدت داده ها و ابرداده ها نشان دهنده هزینه واقعی هزینه است که به ندرت محاسبه می شود. این نیز دشوار است پیش بینی بی حسممکن است به یک ابرداده جامع برای یک جنبه خاص مجموعه داده نیاز داشته باشد.

4.2 استانداردهای محتوای متاداده مربوط به محیط زیست

تمام داده های زیست محیطی جزء فضایی یا جغرافیایی است. جزء فضایی داده ها ممکن است از اینکه به موفقیت یک پروژه نسبتا بی اهمیت است، متمرکز باشد. برای مثال، داده های جغرافیایی به صراحت با مکان های مختلف جغرافیایی مرتبط هستند. در چنین مواردی، هر دو ویژگی زیست محیطی مربوط به هر نقطه نمونه برداری و موقعیت خاص نقاط از نظر علمی است. تا کنون اکثر تلاش های استاندارد سازی ابرداده بر روی داده ها با یک جزء جغرافیایی قوی متمرکز شده است. در مقابل، داده های غیر جغرافیایی ممکن است شامل داده هایی از آزمایشات آزمایشگاهی یا سایر داده های زیست محیطی جمع آوری شده در تعداد محدودی از مکان ها باشد.

ابرداده جغرافیایی

تلاش های زیادی در زمینه توسعه استانداردهای ابرداده جغرافیایی در دهه گذشته صورت گرفته است. اخیرا کمیته داده های جغرافیایی فدرال (1994، 1998) استانداردهای محتوا برای متادیتای جغرافیایی دیجیتال را تکمیل کرد. استانداردهای محتوا حاوی بیش از 200 فیلد فراداده است که به هفت طبقه توضیحات فراداده طبقه بندی شده اند. در حال تلاش برای اضافه کردن افزونه ها به استانداردهای محتوا، ایجاد فوق اطلاعات فرابورسی مناسب برای بیولوژیکی، فرهنگی، جمعیت شناسی و سایر انواع داده ها است. برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد استانداردهای ابداعات نوظهور در اروپا با MEGRIN تماس بگیرید (www.megrin.org/.(MEGRIN یک سازمان است که نمایندگی و متعلق به تعدادی از سازمان های نقشه برداری ملی اروپا است. MEGRIN همچنین فهرست دایرکتوری اطلاعات جغرافیایی را بر روی کلمه وب گسترده ای که اطلاعات مربوط به نقشه های دیجیتال کشورهای اروپایی را در اختیار دارد، حفظ می کند.

ابرداده زیست محیطی غیر جغرافیایی

استانداردهای متادیتا برای داده های اکولوژیکی غیر جغرافیایی در حال حاضر در فرمت پذیرفته شده فراتر از آنچه که برای مطالعات، پروژه ها و سازمان های خاص استفاده می شود وجود ندارد. مطالعات اکولوژیک اغلب به مقادیر زیادی از داده های متغیر مربوط به خصوصیات شیمیایی و فیزیکی محیط زیست و همچنین اطلاعات مربوط به ارگانیسم های فردی، جمعیت ها، جوامع و اکوسیستم هایی که بخش زیستی بخش محیط را تشکیل می دهند، نیاز دارد. بعید است که استاندارد متادیتا، بدون توجه به چگونگی جامع بودن آن، بتواند برای پوشش انواع داده های زیست محیطی توسعه یابد. در نتیجه، یک مجموعه عمومی از توصیفگرهای ابرداده غیر جغرافیایی اخیرا برای علوم زیست شناسی معرفی شده است. این فهرست توصیفگرهای ابرداده به عنوان یک الگو برای فرآیندهای فراداده متمرکز شده بیشتر پروژه مورد بررسی قرار گرفت. پنج کلاس توصیفگرهای فراداده تعریف شد.

من. توصیفگرهای داده ها: اطلاعات اصلی مجموعه داده (به عنوان مثال عنوان مجموعه داده، دانشمندان مرتبط، انتزاعی و کلمات کلیدی).

دوم توصیفگرهای مبدأ تحقیق: تمام متادیتای مربوطه که تحقیقاتی را که مجموعه داده ها را تولید کرده اند (یعنی فرضیه ها، ویژگی های سایت، طراحی تجربی و روش ها) را توصیف می کند.

i وضعیت داده ها و خصوصیات دسترسی: وضعیت مجموعه داده ها و فراداده های مرتبط، و همچنین اطلاعات مربوط به دسترسی به مجموعه داده ها.

iv Descriptors ساختار داده: تمام صفات مرتبط با ساختار فیزیکی فایل داده.

v. توصیف کننده های اضافی: تمام اطلاعات مرتبط دیگر که ممکن است استفاده ثانوی، انتشار و حسابرسی مجموعه داده ها را تسهیل کند.

این توصیفگرهای ابرداده برای پاسخ به پنج پرسش اساسی که ممکن است بوجود می آیند زمانی که یک اکولوژیست تلاش برای شناسایی و استفاده از مجموعه داده های خاص را تشکیل می دهد فرموله شد:

من. چه اطلاعات مربوطه وجود دارد؟

دوم چرا داده ها جمع آوری شده و مناسب برای استفاده خاص است؟

iii چگونه داده ها به دست می آیند؟

iv داده ها چگونه سازمان یافته و سازمان یافته بودند؟

v. چه اطلاعات اضافی در دسترس است که می تواند استفاده و تفسیر داده ها را تسهیل کند؟

این می تواند بسیار دشوار است برای شناسایی و مستند سازی تمام اطلاعات مکمل که ممکن است برای استفاده از داده های خاص مورد نیاز باشد. به همین علت، ممکن است سودمند برای طراحی ابرداده ها باشد که همچنین می تواند به عنوان یک وسیله نقلیه برای بازخورد کاربر و گزارش ناهنجاری داده استفاده شود. برای مثال، «تاریخچه استفاده از تاریخچه مجموعه داده ها» ممکن است ارزش مجموعه ای داده ها را اضافه کند و کاربرد طولانی مدت آنها را تسهیل کند.

استانداردهای متادیتا

دانشمندان اطلاعات چندین استانداردهای ابرداده عمومی را برای تسهیل فهرست بندی و کشف منابع الکترونیکی توسعه داده اند. بعضی از نمونه ها عبارتند از: Dublin Core، Format Format Directory Format و Information Locator Service Information Locator.

4.3 نرم افزار و منابع

دستورالعمل برای ساختار فراداده و تکنولوژی پشتیبانی (یعنی نرم افزار کاربر پسند برای تولید و مدیریت فراداده) توسط سازمان های متعدد مورد بحث و بررسی قرار می گیرد. یکی از رویکردهای خاص در مورد مدیریت ابرداده، در سیستم های جستجو و داده های جستجوی داده های مبتنی بر وب گنجانده شده است. جیوه، که در مرکز ملی آرشیو توزیع شده مرکز آزمایشگاه Oak Ridge توسعه یافته است، نمونه ای از چنین سیستم مبتنی بر وب است. جیوه از جستجوی ابرداده ها برای شناسایی داده های مورد علاقه و سپس د پشتیبانی می کند

داده ها را به کاربر انتقال می دهد. برای ایجاد داده ها و ابرداده در دسترس، ارائه دهندگان داده ها آنها را در یک ناحیه در کامپیوتر خود می بینند و جیوه به طور مرتب متادیتا را برداشت می کند و به طور خودکار یک شاخص و یک پایگاه داده ارتباطی را ایجاد می کند که متعاقبا در یک مرکز مرکزی قرار می گیرد. برنامه های مدیریت فراداده مبتنی بر وب مانند جیوه چندین مزیت دارد، از جمله کنترل دیدگاه داده توسط دانشمند، سطح بالایی از اتوماسیون ذاتی و استقلال پلتفرم کامپیوتر.

ابزارهای تولید متاداده

هنگام انتخاب ابزار تولید ابرداده، مهم است که در نظر بگیرید که آیا نرم افزار با اهداف مشخص (به ویژه تکمیل فراداده) مطابقت دارد یا اینکه مطابق با دستورالعمل های خاص صنعت یا رشته های خاص است. در برخی موارد ممکن است از بیش از یک ابزار نسل ابداعی استفاده شود.

به عنوان مثال، داده های فضایی موسسه ممکن است در یک برنامه متادیتا ارائه شده توسط فروشنده GIS که با استانداردهای کمیته داده های فدرال جغرافیایی (1994، 1998) مطابقت دارد و به محیط زیست GIS یکپارچه شود، وارد شده است. در مقابل، داده های کیفیت آب آنها ممکن است در یک برنامه متادیتای خاص که مطابق با الزامات دیگری که بوسیله یک موسسه تامین مالی دولتی یا فدرال ایجاد شده است، وارد شوند.

بعضی از ویژگی های مهم فراداده (به عنوان مثال مشاهدات طبیعی) اغلب در فرمت های غیر ساختاری (اغلب به صورت یادداشت های کاغذی) ثبت می شوند و نگهداری می شوند. این ویژگی ها ممکن است برای تفسیر و تجزیه و تحلیل اطلاعات درست باشد. یادداشتهای فیلد و سایر فراداده های غیر ساختاری می توانند یا در فایل های کاغذی بایگانی شوند یا به فرمت دیجیتال (به عنوان مثال اسکن، رونویسی به متن یا پرونده های پردازش متن) تبدیل شوند. این نوع فرادادهای بدون ساختار ممکن است برای مبادله با همکاران متخصص مناسب باشد اما برای انتشار مجموعه داده الکترونیکی و به اشتراک گذاشتن با جامعه علمی گسترده تر ناکافی است. اگرچه ابزارهای تولید ابداعی موجود یا پیشنهاد شده ممکن است بسیاری از نیازهای ابرداده پروژه را پر کنند، باید توجه داشت که چگونه نقشه ها، یادداشت های میدانی و سایر داده های بدون ساختار بایگانی و مدیریت می شوند و همچنین در ابردادها اشاره شده است.

ساختار متاداده

مقدار مکالمات اضافی اضافه شده برای پاسخگویی به خواسته های کاربران ثانویه داده اضافه می شود. ابزار این داده ها را می توان با افزودن یک ساختار به فراداده بهبود داد. رکورد فراداده بسیار سازمان یافته و کاملا قابل جستجو شامل یک سیستم مدیریت پایگاه داده پیچیده (DBMS) است. حداقل ساختار ابرداده نباید با محتوای کم اشتباه شود.

ساختار ابرداده افزایش می تواند به دلایل مختلف سودمند باشد. چک لیست شخصیت های متادیت ساختار یافته اغلب اطلاعات حافظه ای را برای اطلاعات مورد نیاز برای تسهیل پردازش و تفسیر داده های بعدی فراهم می کند. ساختار افزایش یافته، توسعه کاتالوگ های جستجو و رابط های پایگاه داده را تسهیل می کند. این به طور بالقوه اجازه می دهد داده ها به تعداد بیشتری از کاربران و نرم افزار پردازش در دسترس باشند. سطح بالایی از ساختار ممکن است یک عمل خوب باشد یا در برخی موارد ممکن است برای پروژه های خاص مورد نیاز باشد (به عنوان مثال کسانی که نیاز به ممیزی دوره ای داده اند). با این حال، ابرداده بسیار ساختار یافته ممکن است بیش از حد باشد که در آن سطوح پایین مصرف ثانویه پیش بینی شده است. بنابراین، مزایای استفاده از متادیتا در فرمت DBMS بسیار structured بایستی در رابطه با هزینه های نرم افزاری، برنامه نویسی، توسعه و نگهداری در نظر گرفته شود.

انتخاب رسانه و ساختار فراداده اغلب با در دسترس بودن ابزارهای تولید ابرداده، پرسنل آموزش دیده موجود، محدودیت زمان و هزینه و میزان پیش بینی شده استفاده از فراداده ها انجام می شود. هنگامی که ابزارهای ابرداده خاص ناکافی هستند یا در دسترس نیستند، ممکن است ابردادها به فایلهای پردازش کلمه (یا متن آزاد ASCII)، برنامههای تحلیلی (مانند برنامههای سیستمهای تحلیل آماری) یا برنامههای ساختار یافته DBMS متصل شوند. رضایت بالای سطوح تقاضا برای متادیتا ممکن است نیاز به ساختن پایگاه داده های فراداده را از طریق کلمه وب گسترده ای در دسترس داشته باشد.

در اواسط دهه 1990، تعدادی از سازمان های با داده های متوسط ​​تا بزرگ داده ها، طرح های ابرداده را آغاز کردند. توصیف فرمت یا نرم افزاری پیشرفته DBMS که باعث افزایش ساختار فراداده و اغلب داده ها و فراداده های مرتبط به طور مستقیم شد، معرفی شد. هدف اصلی این تلاش ها ابتدا استاندارد سازی محتویات داده ها و ساختار را آغاز کرد تا بتواند جستجو و بازیابی را تسهیل کند.

ابزارهای مختلف برای کاربرد واژه های گسترده وب مبتنی بر وب، از جمله زبان نشانه گذاری Hypertext Markup Language (HTML) و زبان Markup Language Extensible (XML) در دسترس هستند. XML یک فرمت متداول متنی است که یک زیر مجموعه از استاندارد نشانه گذاری استاندارد (SGML؛ استاندارد ISO 8879) را نشان می دهد. XML در حال حاضر بهترین زبان نمایه برای مستند سازی محتوای و معناشناسی منابع مبتنی بر وب است. این به طور خاص برای انتقال داده های ساخت یافته به برنامه های کاربردی وب طراحی شده است و کاربرد آن با سهولت نسبت نسبی آن توسط havi افزایش می یابدیک ساختار انعطاف پذیر که از تخصیص دلخواه پشتیبانی می کند و پتانسیل اعتبار خودکار.

پیاده سازی متادیتا 

اهداف اجرای ابرداده عبارتند از تسهیل شناسایی و به دست آوردن داده ها برای یک موضوع خاص، دوره زمانی و  یا موقعیت جغرافیایی. همچنین برای کمک به تعیین مناسب بودن داده ها برای اهداف مشخص، تجزیه و تحلیل، مدل سازی و پردازش لازم است. سه مسئله مهم در برنامه ریزی و اجرای فراداده ها مورد توجه قرار می گیرد: طول عمر مورد نظر، میزان استفاده پیش بینی شده و به اشتراک گذاری مسئولیت.

تمام داده ها باید با نوعی از متادیتا (حتی حداقل) همراه شوند. سطح ابرداده ارائه شده تعیین خواهد شد که زمان و زمان استفاده از داده ها توسط محققان اصلی، دانشمندان، مدیران منابع، تصمیم گیرندگان و سایر کاربران بالقوه قابل استفاده مجدد است. توسعه و نگهداری متادیتا می تواند یک سرمایه گذاری پر هزینه باشد. بنابراین ممکن است ارزشمند تلاش برای مطابقت محتوای و ساختار ابرداده با نیازهای کاربران پیش بینی شده باشد. اختصاص منابع پروژه به طراحی ابرداده و پیاده سازی هزینه ها و تلاش های پرسنل و می تواند در نشریات کمتر در کوتاه مدت منجر شود. پاداش ها تولید داده های با کیفیت بالا و ابرداده هایی است که می توان آنها را برای سال ها یا حتی دهه های مختلف استخراج کرد. تعادل هزینه های کوتاه مدت در برابر مزایای بالقوه درازمدت، مسئله ای است که تفکر و بحث های قابل توجه توسط جمع آوری داده ها، کاربران داده ها، موسسات و سازمان های تأمین مالی را تأمین می کند.

گام کلیدی اجرای فراداده ها ارزیابی نیازهای سایت یا پروژه است. اهداف داده ها باید شناسایی شوند (مثلا طول عمر مطلوب پروژه یا داده ها یا نیازهای احتمالی استفاده مجدد از داده ها). دستورالعمل ها و رویه ها برای به اشتراک گذاری داده ها و مالکیت داده ها باید ایجاد شود. زیرساخت موجود (به عنوان مثال سخت افزار، پرسنل، وجوه و ...) باید مورد ارزیابی قرار گیرد و در نهایت باید فعالیت های فراداده را اولویت بندی و دسته بندی کرد.

پس از دسته بندی های اولویت بندی شده، لازم است استانداردهای متادیتی موجود (مثلا استاندارد ابرداده جغرافیایی، FGDC 1994،1998) را اتخاذ کنیم یا مجموعه ای از توصیفگرهای فراداده حداقل یا مطلوب را شناسایی کنیم که نیازهای درک شده را شناسایی کنند. همچنین توصیه می شود که یک پروژه آزمایشی با استفاده از یک یا چند مجموعه داده های نسبتا "ساده" انجام شود. موفقیت پروژه ها و مشکلات باید مورد استفاده مجدد برای ارزیابی نیازها و اهداف سایت قرار گیرد. استانداردهای فراداده رسمی و نرم افزار پشتیبانی می تواند پس از آن توسعه یابد. در حالیکه این استانداردها توصیفگرهای ابرداده ایجاد شده می توانند برای توسعه متادیتا برای دانشمندان، آزمایشگاه ها و پروژه های فردی استفاده شوند. گروه های کوچکی از دانشمندان بر روی یک هدف تحقیق خاص متمرکز شده اند، مانند ترکیب اطلاعات در مورد یک موضوع خاص، به طور قابل توجهی می تواند از تلاش برای تحقق بخشیدن به ابرداده بهره مند شود.

پیاده سازی متاداده "کلید موفقیت".

آن را ساده نگه دارید! شروع کوچک و بر اساس موفقیت انجام دهید. به عنوان مثال، زمان و تلاش برای صرف یک پروژه آزمایشی معمولا در چند سال گذشته چندین برابر می شود.

ایجاد همدستی بین دانشمندان و مدیران داده از ابتدا. ابتکارات مدیریت داده ها، صرف نظر از مزایای بالقوه آنها، اغلب ناموفق هستند وقتی که "جامعه کاربر" از روند حذف می شود.

طول عمر داده تقریبا متناسب با جامعیت ابرداده است. با این حال، ایجاد یک هدف از ابرداده کامل که می تواند تمام نیازهای آینده را برآورده کند، ممکن است غالبا گران باشد و در نهایت غیر قابل دستیابی است.

داده ها و ابرداده ها باید به صورت مستقل باشند. سخت افزار و نرم افزار اغلب تغییر می کند. امروز "استاندارد" ممکن است فردا رفته باشد. به این ترتیب، هر زمان که بخواهد، فرمت های ذخیره سازی اداری را می پردازد.

نظارت بر داده های اکتشافی امن و قابل دسترس برای تحقیقات آینده بستگی به شیوه ارتقا و پاداش آن دارد.

هر دو تحقیق بنیادی و کاربردی در زمینه اکولوژیک بستگی به دسترسی داده ها از جمله توانایی تعیین محل و استفاده از داده ها دارد. اگر تلاش بیشتری برای ایجاد مجموعه داده های با کیفیت بالا و همراه با فراداده ها صورت گیرد، دانشمندان و سازمان های خاص می توانند وقت ارزشمند خود را بر تحلیل ها تمرکز کنند. ابرداده جامع نیز به دانشمندان و سازمان های خاص اجازه می دهد تا داده های مورد استفاده برای برنامه های دیگر را دوباره استفاده کنند. ابزارهای تولید و مدیریت ابرداده انعطاف پذیر که از ورود، جستجو و بازیابی پشتیبانی می کنند برای تسهیل اجرای ابرداده ضروری هستند. نیاز به تحقیق و توسعه در این حوزه ضروری است.