Effektiv metadatahantering i ArcGIS – automatisera med Data Interoperability

Tips och tricks

Effektiv metadatahantering med Data Interoperability

24 juni 2025Skrivet av: Fanny Igergård

I dagens datadrivna värld är det inte längre tillräckligt att bara ha tillgång till data – vi måste också förstå den. Här spelar metadata, information om data, en avgörande roll. Metadata ger struktur och sammanhang, och gör det möjligt att spåra ursprung och kvalitet för vår data. Den gör också din data mer användbar, sökbar och återanvändbar.

Trots detta hamnar metadata ofta i skymundan när fokus ligger på att integrera och transformera data. Med ArcGIS Data Interoperability kan du skapa och underhålla metadata automatiskt direkt i dina ETL-flöden, vilket förenklar både arbetsprocessen och slutresultatet.

Exempel: Automatiserad metadata i ArcGIS Pro

I exemplet nedan importeras bygglovsdata från Vancouvers webbsida för öppna data till en geodatabas i ArcGIS Pro. Importen sker med ett ETL-verktyg skapat i ArcGIS Data Interoperability. Verktyget skapar inte bara en geoobjektklass – BuildingPermits – utan genererar också metadata i samma steg.

BuildingPermits-lagret i ArcGIS Pro – både data och metadata skapas automatiskt via ETL-verktyget.

BuildingPermits-lagret i ArcGIS Pro – både data och metadata skapas automatiskt via ETL-verktyget.

Normalt sett saknas stöd för metadatahantering i de skrivare som används i de ETL-verktyg som kan byggas via ArcGIS Interoperability. Däremot kan vi dra nytta av Python och ArcPy:s metadatafunktioner! I Workbench-applikationen som ingår i ArcGIS Interoperability-tillägget finns en parameter där användaren, för respektive skapat ETL-verktyg, kan ange pythonkod som exekveras efter att varje verktyg körts klart – ett så kallat shutdown-skript. I vårt exempel har shutdown-skriptet använts för att:

Skapa relationsklasser mellan geoobjektklasser och tabeller, i det här fallet BuildingPermits, PropertyUse och SpecificUseCategory.
Generera metadata för varje geoobjektklass och tabell, inklusive titel, taggar, sammanfattning, beskrivning, källhänvisning och användningsvillkor.

Ta del av scriptet här.

#  Create relationship classes between BuildingPermits and child tables PropertyUse and SpecificUseCategory
import arcpy
from datetime import datetime
import fme
import os
import pytz
arcpy.env.overwriteOutput = True
gdb = fme.macroValues['OutputGDB']
arcpy.env.workspace = gdb
origin = "BuildingPermits"
for destination in ["PropertyUse","SpecificUseCategory"]:
    arcpy.management.CreateRelationshipClass(
            origin_table=origin,
            destination_table=destination,
            out_relationship_class=origin + '_' + destination,
            relationship_type="SIMPLE",
            forward_label=destination,
            backward_label=origin,
            message_direction="NONE",
            cardinality="ONE_TO_MANY",
            attributed="NONE",
            origin_primary_key="PermitNumber",
            origin_foreign_key="PermitNumber")
# Create layer level metadata
current_time_utc = datetime.now(pytz.utc)
pst = pytz.timezone('Canada/Pacific')
current_time_pst = current_time_utc.astimezone(pst)
current_time_pst_formatted = current_time_pst.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
descriptions = {"BuildingPermits":"Construction projects and any change of land use or occupancy on private property requiring a building permit",
                "PropertyUse":"General use of property; multiple uses will be accessible in a 1:M lookup",
                "SpecificUseCategory":"Category of property use; multiple categories will be accessible in a 1:M lookup"}
for obj in ["BuildingPermits","PropertyUse","SpecificUseCategory"]:
    new_md = arcpy.metadata.Metadata()
    name = obj.replace("gP","g P").replace("yU","y U").replace("cU","c U").replace("eC","e C")
    new_md.title = f"{name} of Vancouver, Canada 2024."
    new_md.tags = f"Demo,Esri,City of Vancouver,Canada,applications,{obj},{name}"
    new_md.summary = f"Layer includes information of all {name} issued to date by the City of Vancouver in 2024"
    new_md.description = descriptions[obj]
    new_md.credits = f"City of Vancouver, {current_time_pst_formatted} Pacific."
    new_md.accessConstraints = "https://opendata.vancouver.ca/pages/licence/"
    tgt_item_md = arcpy.metadata.Metadata(obj)
    tgt_item_md.copy(new_md)
    tgt_item_md.save()

Vid senare publicering till ArcGIS Online eller en ArcGIS Enterprise-portal kommer respektive lagers metadata hänga med vilket gör att du slipper hantera det manuellt i efterhand.

Metadata för BuildingPermits-lagret efter publicering.

Därför ska metadata hanteras i ETL-flödet

Att skapa metadata som en integrerad del av dina ETL-flöden ger tydliga fördelar:

Viktig information dokumenteras och följer med din data.

Användare får bättre förståelse för hur data ska tolkas och användas i analyser och visualiseringar.

Metadata följer med till publicerade geoobjektlager vilket sparar tid och säkerställer enhetlighet.

Genom att arbeta så här får du ett mer användbart och sökbart datalager. Lycka till!

WhereNext_Mag_Produce_Supply_Chain_Wide-2560X1440

Om skribenten: Fanny Igergård - GIS-konsult

För Fanny är det framförallt all bakomliggande data i kartan som är det intressanta! Hon stöttar gärna sina kunder med att ta fram automatiserade lösningar för att integrera, bearbeta och analysera data, till exempel med hjälp av FME. Fanny drivs av att hitta smarta lösningar på komplexa problem och tycker att det är som roligast när hon får grotta ner sig i detaljer.