論文の概要: Impact and influence of modern AI in metadata management
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16605v1
- Date: Tue, 28 Jan 2025 00:44:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-29 16:40:48.978973
- Title: Impact and influence of modern AI in metadata management
- Title（参考訳）: メタデータ管理における現代AIの影響と影響
- Authors: Wenli Yang, Rui Fu, Muhammad Bilal Amin, Byeong Kang,
- Abstract要約: メタデータは、データガバナンス、リソース発見、データ駆動時代における意思決定において重要な役割を担います。
本稿では、オープンソースソリューション、商用ツール、研究イニシアチブを調べることによって、従来型およびAI駆動のメタデータアプローチについて検討する。
従来のAI駆動メタデータ管理手法の比較分析が提供され、既存の課題と、その次世代データセットへの影響を強調している。
また,これらの課題に対処するために設計された,革新的なAI支援メタデータ管理フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.734679079886131
- License:
- Abstract: Metadata management plays a critical role in data governance, resource discovery, and decision-making in the data-driven era. While traditional metadata approaches have primarily focused on organization, classification, and resource reuse, the integration of modern artificial intelligence (AI) technologies has significantly transformed these processes. This paper investigates both traditional and AI-driven metadata approaches by examining open-source solutions, commercial tools, and research initiatives. A comparative analysis of traditional and AI-driven metadata management methods is provided, highlighting existing challenges and their impact on next-generation datasets. The paper also presents an innovative AI-assisted metadata management framework designed to address these challenges. This framework leverages more advanced modern AI technologies to automate metadata generation, enhance governance, and improve the accessibility and usability of modern datasets. Finally, the paper outlines future directions for research and development, proposing opportunities to further advance metadata management in the context of AI-driven innovation and complex datasets.
- Abstract（参考訳）: メタデータ管理は、データガバナンス、リソース発見、データ駆動時代における意思決定において重要な役割を果たす。
従来のメタデータアプローチは主に組織、分類、資源再利用に重点を置いてきたが、現代の人工知能(AI)技術の統合はこれらのプロセスを大きく変えた。
本稿では、オープンソースソリューション、商用ツール、研究イニシアチブを調べることによって、従来型およびAI駆動のメタデータアプローチについて検討する。
従来のAI駆動メタデータ管理手法の比較分析が提供され、既存の課題と、その次世代データセットへの影響を強調している。
また,これらの課題に対処するために設計された,革新的なAI支援メタデータ管理フレームワークを提案する。
このフレームワークは、より高度な現代AI技術を活用して、メタデータ生成の自動化、ガバナンスの強化、モダンデータセットのアクセシビリティとユーザビリティの向上を実現している。
最後に、AI駆動のイノベーションと複雑なデータセットの文脈において、メタデータ管理をさらに前進させる機会を提案し、研究と開発の今後の方向性を概説する。
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