När skogsorganisationer pratar om metadata handlar det ofta om ordning och reda i dataförvaltningen. Men i takt med att AI får en allt större roll i analys, planering och beslutsstöd blir det tydligt att metadata fyller olika syften beroende på vad datan ska användas till. För att bygga tillförlitliga AI-lösningar räcker det inte med ”förvaltningsmetadata”. Samtidigt är god dataförvaltning en förutsättning för att AI alls ska fungera. Skillnaden och samspelet är viktig att förstå.
Vanliga utmaningar i skogsorganisationer
När vi pratar med GIS- och geodataförvaltningar inom skogsbranschen återkommer flera utmaningar:
- det saknas tydligt utpekade dataägare
- ansvaret hamnar helt på förvaltningen
- det finns flera versioner av samma datamängd i omlopp
- det är oklart vilken data som är aktuell och gällande
Att börja arbeta mer konsekvent med metadata blir ofta ett sätt att komma tillrätta med just dessa problem. Metadata skapar transparens, tydliggör ansvar och minskar risken för felaktiga analyser.
”Vi hinner inte med metadata” – eller hinner vi inte låta bli?
En vanlig invändning är att metadata tar för mycket tid. Men sett över tid leder brist på metadata ofta till:
- onödigt dubbelarbete
- osäkerhet i beslutsunderlag
- svårigheter att använda AI på ett tillförlitligt sätt
- risk att inte leva upp till lagkrav
”Många organisationer inser till slut att de inte har tid att INTE ha metadata.”
– Anna Halvarsson, Gitter
Två perspektiv på metadata
När metadata ska stödja AI-användning bör fokus ligga på att beskriva själva informationen:
- hur datan har skapats
- vilka metoder som använts
- aktualitet och kvalitet
- lägesnoggrannhet och tillförlitlighet i attribut
- hur datan är tänkt att användas
Det är den här typen av metadata som gör att både människor och AI kan tolka analysresultat på rätt sätt.
När metadata istället används för dataförvaltning ligger tyngdpunkten på struktur och ansvar:
- när datamängden senast granskades
- när nästa granskning ska ske
- vem som är dataägare
- vem som ansvarar för den löpande förvaltningen
- hur datan får användas och delas ur ett informationssäkerhetsperspektiv
Båda perspektiven behövs men de svarar på olika frågor.
AI kan vara en del av lösningen
Ett viktigt medskick till skogsorganisationer som vill bli mer AI-redo är att AI också kan användas för att skapa och uppdatera metadata. Genom att låta AI hjälpa till med metadataarbetet kan både kvaliteten höjas och tröskeln sänkas, samtidigt som metadata sedan används av andra AI-funktioner för mer tillförlitliga analyser.
5 tips för att komma vidare
- Börja med behoven
Identifiera vilka metadata som är viktigast för verksamheten och fokusera där först. - Integrera metadata i vardagen
Koppla metadatahanteringen till befintliga roller, rutiner och arbetsflöden. - Använd standarder – men börja smått
Etablerade standarder ger struktur, men bygg ut successivt. - Håll metadata uppdaterad
Automatisera så mycket som möjligt för att säkerställa kvalitet och aktualitet. - Beskriv data så att både människor och AI förstår
Var tydlig med syfte, ursprung, kvalitet och användningsområden för varje datamängd.
Metadata är inte mossigt – det är möjliggörande!
För skogsbranschen är metadata inte längre bara en förvaltningsfråga. Det är en förutsättning för att kunna använda AI på ett säkert, effektivt och tillförlitligt sätt.
Kontakta oss gärna för att bolla vidare kring detta!