Metadaten sind Angaben über ein Dokument, die nicht oder nicht eindeutig in seinem Text stehen. Dazu gehören Dokumentart, Datum, Verfasser, Status, Version und vor allem der fachliche Zusammenhang, also Kunde, Vorgang, Vertrag oder Akte. Klassifikation ordnet ein Dokument nach festen Regeln einer Kategorie zu, etwa „Eingangsrechnung“ oder „Nachtrag zum Rahmenvertrag“. Beides zusammen macht aus einer Datei eine Information, mit der man arbeiten kann.
Wofür sie gebraucht werden
Über Metadaten lassen sich Dokumente in großen Beständen gezielt finden. Die Klassifikation stößt Workflows an, etwa die Freigabe einer Rechnung. Aufbewahrungsfristen, Löschregeln und Berechtigungen hängen an diesen Angaben, und Teams arbeiten leichter zusammen, wenn alle dieselbe Ordnung vorfinden.
Entwicklung
In den Archivprojekten der 1990er hieß die Aufgabe Indexierung. Erfasst wurde von Hand, beim Scannen oder in Eingabemasken, und die Qualität der Suche hing an der Disziplin bei der Ablage. Später kamen Regelwerke und erste lernende Verfahren für die Klassifikation dazu. Heute schlägt KI Dokumentart, Kunde und Vorgang vor, und Schnittstellen übernehmen Nummern aus ERP und CRM. Der Aufwand für die Erfassung sinkt deutlich. Die Entscheidung, welche Angaben nötig sind und wer bei Unsicherheit entscheidet, bleibt eine fachliche Aufgabe.
Bedeutung für KI
Mit KI werden Metadaten wichtiger. Eine KI-Suche oder ein Agent kann nur dann die gültige Fassung von einer überholten unterscheiden, wenn Status und Version gepflegt sind. Retrieval braucht den Aktenbezug, um Zusammenhänge herzustellen. Und Berechtigungen setzen voraus, dass bekannt ist, wem ein Dokument gehört und wer es sehen darf.
Was in der Praxis hilft
- ein klarer Rahmen mit Kriterien und Regeln, bevor klassifiziert wird
- so wenige Pflichtangaben wie möglich, so viele automatisch übernommene wie möglich
- Schulung der Anwender, damit sie den Sinn der Angaben verstehen
- regelmäßige Überprüfung, weil sich Anforderungen ändern
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