Das Erstellen von Metadaten ist häufig ein aufwendiges, langwieriges und fehleranfälliges Unterfangen. Die hale»connect Plattform kann so konfiguriert werden, dass automatisch ISO-, INSPIRE-, und GDI-DE-konforme Metadaten für Datensätze sowie Darstellungs- und Download-Dienste generiert werden. hale»connect sammelt dazu Informationen aus Datensätzen, aus Umgebungsvariablen wie beispielsweise den Nutzerprofildaten und aus nutzerdefinierten eigenen Metadaten-Feldern, um automatisch Metadaten zu generieren, die zu diversen Metadaten-Standards konform sind. Die Standard-Metadaten, die von hale»connect generiert werden, können durch Nutzende mit der Rolle «Themenmanager» oder «Supernutzer» im Metadaten-Bereich eines Themas konfiguriert werden. Diese Metadaten-Konfiguration muss lediglich ein Mal durchgeführt werden. Das Thema, das die Metadaten-Konfiguration enthält kann von allen Nutzenden der Organisation für jeden Datensatz innerhalb der Organisation wiederverwendet werden.
Dieses Tutorial führt durch die Schritte, die notwendig sind um Metadaten mit dem Metadaten-Editor-Werkzeug von hale»connect zu konfigurieren. Außerdem wird auf die Validierungen, die hale»connect ausführt, um die Konformität der Metadaten zu ISO, INSPIRE und der GDI-DE zu gewährleisten, eingegangen. Bevor wir beginnen, ein kurzer Überblick über die für das Tutorial benötigten hale»connect-Ressourcen:
WICHTIG: Standard-Metadaten für Datensätze und Web-Dienste werden von hale»connect automatisch angelegt. Die Konfiguration von Metadaten ist optional.
Für dieses Tutorial nutzen wir:
Schritt 1: Eigene Metadaten-Felder hinzufügen
hale»connect ermöglicht es Nutzenden, eigene Metadaten-Felder im «Organisation»-Bereich der Einstellungen oder im Nutzerprofil hinzuzufügen. Eigene Metadaten-Felder enthalten Werte, die genutzt werden können, um Metadaten-Elemente zu befüllen. Um Metadaten automatisch erzeugen zu können, sammelt hale»connect Informationen von verschiedenen Stellen der Plattform, inklusive der von Nutzenden angegebenen Werte in den Nutzerprofilen und im «Organisation»-Bereich. In manchen Fällen ordnet hale»connect die dabei gesammelten Werten automatisch bestimmten Metadaten-Feldern zu.
Wenn sie ein eigenes Metadaten-Feld anlegen, fügt hale»connect das dabei entstandene Schlüssel-Wert-Paar dem Autofill-Assistenten im Metadaten-Editor hinzu. Der Autofill-Assistent wird an späterer Stelle genauer betrachtet. Zunächst fügen wir ein eigenes Metadaten-Feld hinzu.
Um im Profil ihrer Organisation ein neues eigenes Metadaten-Feld hinzuzufügen, folgen sie mit der Rolle «Themenmanager» oder «Supernutzer» diesem Ablauf:
Um ihrem Nutzerprofil ein eigenes Metadaten-Feld hinzuzufügen, folgen Sie mit der Rolle «Datenmanager», «Themenmanager» oder «Supernutzer» diesem Ablauf:
WICHTIG: Eigene Metadaten-Felder sind optional.
Schritt 2: Ein Schema und ein Thema für ihren Datensatz anlegen
Der nächste Schritt im Metadaten-Konfigurations-Ablauf ist, ein Schema und ein Thema für ihren Datensatz anzulegen. Ihr Datensatz besteht aus den Daten, für die sie Metadaten erzeugen möchten. hale»connect bietet verschiedene Möglichkeiten, ein Schema anzulegen. Mehr Informationen zu diesen finden sie in den folgenden Abschnitten der Dokumentation:
In diesem Tutorial werden wir die Option nutzen, ein neues Schema über das Hochladen einer Schema-Datei zu erstellen. Ihre Quell-Daten sind in Shape-Format und hale»connect ermöglicht das Erstellen eines Schemas aus einer vorliegenden Shape-Datei. Hale»connect liest diese Shape-Datei automatisch und generiert ihr Schema.
Um auf Basis einer Shape-Datei ein neues Schema anzulegen, folgen sie in der Rolle «Themenmanager» oder «Superanwender» folgendem Ablauf:
Erstellungsmethode wählen. Wählen sie im ersten Schritt «Schemadateien hochladen». Klicken sie auf «Weiter».
Schema definieren. Definieren sie als nächstes das Schema, das sie nutzen wollen. Die Schemadefinition hängt von der Erstellungsmethode ab, die sie im vorherigen Schritt ausgewählt haben.
*Klicken sie auf «Datei(en) auswählen» und navigieren sie zu den Shape-Dateien, die sich im Ordner mit den Daten zu diesem Tutorial befinden. Fügen sie die Shape-Dateie «WatercourseLink» hinzu. Sie können auch den Ordner, der die Shape-Dateien enthält, im zip-Format hochladen. Wenn sie fertig sind, klicken sie auf «Weiter».
Informationen ergänzen. Geben sie den Namen der Autorin oder des Autors, den Typ und die Version ihres Schemas an. Wenn sie fertig sind, klicken sie auf «Weiter».
Anlegen bestätigen. Überprüfen sie in einem abschließenden Schritt ihr Schema. Sie haben die Option, ihrem Schema ein Thema hinzuzufügen oder ein solches für ihr Schema zu erstellen. Aktivieren sie den Schalter um das Anlegen eines Themas zu ermöglichen. Wenn sie fertig sind, klicken sie auf «Anlegen» um ihr Schema zu speichern und ein zugehöriges Thema anzulegen.
Schritt 3: Metadaten in ihrem Thema konfigurieren
Ein Thema ist ein wiederverwendbares Konfigurationsobjekt, das verwendet wird, um allgemeine Einstellungen für Datensatz-Metadaten, Dienste-Bereitstellung und Transformationen zu definieren. Ein Thema besteht aus mehreren Elementen:
Das Metadaten-Editor-Werkzeug befindet sich im «Metadaten»-Bereich ihres Themas. In diesem Schritt nutzen wir den Metadaten-Editor um eine wiederverwendbare Metadaten-Konfiguration zu erstellen, die eigene Metadaten-Felder, Autofill-Regeln und Enumerationen verwendet. Die Metadaten-Konfiguration wird für alle Datensätze verwendet, die ihr Thema nutzen. Wenn sie Metadaten haben, die sie wiederverwenden wollen, finden sie Informationen dazu im Metadatenkonfiguration bearbeiten-Bereich unserer Hilfe.
Navigieren sie zunächst zu dem Thema, das sie während des Anlegen des Schemas in Schritt 2 angelegt haben.
Der «Metadaten»-Bereich enthält Konfigurations-Optionen und einen editierbaren JSON Text-Editor, der es Nutzenden mit den Rollen «Themenmanager» oder «Superanwender» ermöglicht, die Standard-Metadaten-Vorlage anzupassen. Die Standard-Metadaten-Vorlage ist eine Liste von Kategorie-Objekten, mit deren Hilfe valide ISO-, INSPIRE- und GDI-DE-Metadaten-Dateien erzeugt werden. Jedes Kategorie-Objekt in Verbindung mit den darin enthaltenen Feldern liefert die Informationen, die benötigt werden, um Metadaten-Attribute in den unterstützten Metadaten-Profilen zu füllen. Die Metadaten-Vorlage wird intern genutzt um von Nutzenden bereitgestellte Metadaten auf die Metadaten-Profile abzubilden. Das «comment»-Feld in jedem Kategorie-Objekt gibt das dafür relevante Metadaten-Profil an. Beispielsweise "comment": "ISO 3.2.1 #360"
gibt an, dass das Objekt die Anforderung der ISO 19115 Geographic information – Metadata profile, Abschnitt B.3.2.1 Eintrag #360 erfüllt.
Werfen wir einen Blick auf die Liste von Feldern in einem Kategorie-Objekt, denn diese wird für die Metadaten-Konfiguration benötigt.
{
"name": "md-dataset.citation.title",
"required": true,
"minOccurs": 1,
"maxOccurs": 1,
"comment": "ISO 3.2.1 #360",
"label": "Title",
"description": "name by which the cited resource is known",
"type": "string",
"schema": null,
"defaultValue": null,
"autofillRule": "",
"visibility": true,
"editable": true,
"targets": {
"bsp": "md-dataset.citation.title"
}
Es können nur die folgenden Werte in das name
-Feld eingegeben werden:
Die required
-, minOccurs
- und maxOccurs
-Felder geben die Kardinalität eines Metadaten-Wertes an und sollten nicht verändert werden. Die weiteren Felder beschreiben, wie Einträge in der Nutzeroberfläche aussehen und sich verhalten sollen, welcher Inhalt erlaubt ist und ob sie mit Standard-Werten oder abgeleiteten Werten befüllt werden sollen.
autofillRule
-Eigenschaften-Schlüssel klicken, erscheint ein Assistent zur Auswahl eines Wertes in der operen rechten Ecke des Editors.true
gesetzt, wenn Nutzende mit der Rolle «Datenmanager» in der Lage sein sollen, den Wert in diesem Feld zu verändern.bsp
-Ziel definiert werden. bsp
ist die Angabe, die hale»connect für die Veröffentlichung der Dienste benötigt.In diesem Tutorial werden wir uns auf die folgenden Felder konzentrieren, die alle von Nutzenden konfiguriert werden können, um die automatische Erstellung von Metadaten in hale»connect zu unterstützen:
type
defaultValue
autofillRule
visibility
editable
enumValues
Das erste Kategorie-Objekt im Metadaten-Editor enthält den Namen des Datensatzes: "name": "md-dataset.citation.title"
. Im diesem ersten Beispiel setzen wir das editable
-Feld auf false
. Platzieren sie ihren Mauszeiger neben dem editable
-feld und geben sie «false» ein. Diese Option hindert andere Nutzende in ihrer Organisation daran, den automatisch eingefüllten Wert zu editieren.
Das zweite Kategorie-Objekt enthält eine kutze Zusammenfassung des Datensatzes: "name": "md-dataset.identification.abstract"
. In diesem Beispiel setzen wir das visibility
-Feld auf false
. Platzieren sie ihren Mauszeuger neben dem visibility
-Feld und geben sie «false» ein. Diese Option bestimmt die Anzahl der Felder, die Nutzende während der Datensatz-Erstellung betrachten müssen.
Das dritte Kategorie-Objekt enhält ein Beispiel für eine Enumeration: "name": "md-dataset.identification.keyword_inspire"
. Enumerationen-Felder ermöglichen es ihnen, Aufklappmenüs in der Nutzeroberfläche zur Metadaten-Erzeugung zu erzeugen. Die Label-Wert-Paare definieren die Kennzeichnung, die in der Nutzeroberfläche angezeigt werden und die Abbildungs-Werte, die intern verwendet werden. Sie können die Kennzeichnungen innerhalb einer Enumeration editieren, um die Bezeichner in der Nutzeroberfläche in einer anderen Sprache anzeigen zu lassen. Die zugeordneten Werte können sie nicht editieren, da diese in einer internen Abbildung verwendet werden.
Das vierte Kategorie-Objekt enthält einfache Schlüsselwörter: "name": "md-dataset.identification.keyword_simple"
. In diesem Beipsiel setzen wir das defaultValue
-Feld auf ‘INSPIRE’, was dazu führt, dass das Feld immer mit diesem Wert belegt wird. Platzieren sie ihren Mauszeiger neben dem defaultValue
-Feld und geben sie «INSPIRE» ein. Das Feld bleibt editierbar, so dass Nutzende den Wert anpassen können, wenn nötig.
Im letzten Beispiel nutzen wir eigene Metadaten-Felder um Autofill-Regeln anzulegen. In diesem Beispiel arbeiten wir mit dem Kategorie-Objekt: "name": "md-dataset.contactForMetadata.positionName"
. Platzieren sie ihren Mauszeiger neben dem autofillRule:
-Feld. Der Autofill-Assistent erscheint in der oberen rechten Ecke des Editors. Klicken sie im Autofill-Assistenten auf «Organisation» und scrollen sie zu «Eigene Felder». Klicken sie im Autofill-Assistenten auf «Eigene Felder» und klicken sie auf den Schlüssel-Wert, den sie in Schritt 1 des Tutorials festgesetzt haben. Die Metadaten werden nun automatisch mit dem Wert befüllt, den sie für ihr neu angeleges eigenes Feld angegeben haben.
Wenn sie die Vorlage im Editor konfiguriert haben, klicken sie auf den «Speichern»-Knopf am Ende der Seite.
Schritt 4: Datensatz und Metadaten veröffentlichen und validieren
Im letzten Schritt legen wir einen Datensatz an und prüfen die Metadaten, die wir im Laufe des Tutorials konfiguriert haben. Unter Nutzung des von und konfigurierten Themas können wir in wenigen einfachen Schritten Daten hochladen und Metadaten anlegen.
hale»connect beginnt sofort, ihre Metadaten zu testen und zu validieren.
Die Konfiguration von Metadaten hilft Nutzenden Metadaten schnell und effizient zu erzeugen, während das Fehlerpotential deutlich reduziert wird. hale»connect sammelt Informationen von verschiedenen Stellen der PLattform um den Metadaten-Generierungs-Prozess zu automatisieren und valide sowie konforme Datensatz- und Dienste-Metadaten zu produzieren. In diesem Tutorial haben wir Metadaten in einem Thema konfiguriert, dass von verschiedenen Nutzern mit allen möglichen Rollen so oft wir nötig wiederverwendet werden kann, wodurch die Belastung durch Vorgaben zu Metadaten deutlich vermindert werden kann.