{"id":4829,"date":"2022-06-29T20:58:47","date_gmt":"2022-06-30T04:58:47","guid":{"rendered":"https:\/\/www.gudusoft.com\/?p=4829"},"modified":"2022-06-29T21:01:48","modified_gmt":"2022-06-30T05:01:48","slug":"business-metadata-management","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.gudusoft.com\/pt\/gerenciamento-de-metadados-de-negocios\/","title":{"rendered":"Gerenciamento de metadados de neg\u00f3cios | Gudu SQLFlow"},"content":{"rendered":"<div class=\"fusion-fullwidth fullwidth-box fusion-builder-row-1 fusion-flex-container nonhundred-percent-fullwidth non-hundred-percent-height-scrolling\" style=\"background-color: rgba(255,255,255,0);background-position: center center;background-repeat: no-repeat;border-width: 0px 0px 0px 0px;border-color:#e8eaf0;border-style:solid;\" ><div class=\"fusion-builder-row fusion-row fusion-flex-align-items-flex-start\" style=\"max-width:1310.4px;margin-left: calc(-4% \/ 2 );margin-right: calc(-4% \/ 2 );\"><div class=\"fusion-layout-column fusion_builder_column fusion-builder-column-0 fusion_builder_column_1_1 1_1 fusion-flex-column\"><div class=\"fusion-column-wrapper fusion-flex-justify-content-flex-start fusion-content-layout-column\" style=\"background-position:left top;background-repeat:no-repeat;-webkit-background-size:cover;-moz-background-size:cover;-o-background-size:cover;background-size:cover;padding: 0px 0px 0px 0px;\"><div class=\"fusion-text fusion-text-1\" style=\"line-height:26px;\"><h2>Gest\u00e3o de Metadados Empresariais<\/h2>\n<p>Atualmente, muitas empresas perceberam que \u00e9 dif\u00edcil melhorar as capacidades de inova\u00e7\u00e3o empresarial por meio de big data porque o pessoal empresarial n\u00e3o consegue entender os dados armazenados no sistema. Este artigo discutir\u00e1 a solu\u00e7\u00e3o para esse problema \u2013 <strong>neg\u00f3cios <a href=\"https:\/\/www.gudusoft.com\/pt\/o-que-e-gerenciamento-de-metadados\/\">gerenciamento de metadados<\/a><\/strong>.<\/p>\n<p>\u00cdndice:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>\u00a0Uma \u201cbarreira sem\u00e2ntica\u201d surge entre computadores e humanos;<\/strong><\/li>\n<li><strong>\u00a0Metadados de neg\u00f3cios \u2013 o contexto de neg\u00f3cios por tr\u00e1s dos dados;<\/strong><\/li>\n<li><strong>Pr\u00e1tica de gerenciamento de metadados de neg\u00f3cios baseada em ontologia;<\/strong><\/li>\n<li><strong>Resumo e Perspectiva.<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<div id=\"attachment_4849\" style=\"width: 919px\" class=\"wp-caption alignnone\"><img aria-describedby=\"caption-attachment-4849\" decoding=\"async\" class=\"size-full wp-image-4849\" src=\"https:\/\/www.gudusoft.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/Business_Metadata_Management.png\" alt=\"Gest\u00e3o de Metadados Empresariais\" width=\"909\" height=\"532\" srcset=\"https:\/\/www.gudusoft.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/Business_Metadata_Management-200x117.png 200w, https:\/\/www.gudusoft.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/Business_Metadata_Management-300x176.png 300w, https:\/\/www.gudusoft.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/Business_Metadata_Management-400x234.png 400w, https:\/\/www.gudusoft.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/Business_Metadata_Management-600x351.png 600w, https:\/\/www.gudusoft.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/Business_Metadata_Management-768x449.png 768w, https:\/\/www.gudusoft.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/Business_Metadata_Management-800x468.png 800w, https:\/\/www.gudusoft.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/Business_Metadata_Management.png 909w\" sizes=\"(max-width: 909px) 100vw, 909px\" \/><p id=\"caption-attachment-4849\" class=\"wp-caption-text\">Gest\u00e3o de Metadados Empresariais<\/p><\/div>\n<h3>1. Uma \u201cbarreira sem\u00e2ntica\u201d aparece entre computadores e humanos.<\/h3>\n<p>Cerca de 70 anos atr\u00e1s, no Dia dos Namorados, o ENIAC nasceu na Universidade da Pensilv\u00e2nia. Desde ent\u00e3o, a humanidade come\u00e7ou a explorar a \u201cintelig\u00eancia\u201d dos computadores. V\u00e1rias tecnologias como \u201creconhecimento de linguagem\u201d, \u201creconhecimento de imagem\u201d e \u201cprocessamento de linguagem natural\u201d est\u00e3o cada vez mais maduras, podemos inserir quase qualquer informa\u00e7\u00e3o que quisermos no sistema de computador, mas, por sua vez, podemos entender corretamente os dados de sa\u00edda do computador?<\/p>\n<p>\u00c0 medida que os dados cresceram, achamos dif\u00edcil descobrir o significado espec\u00edfico por tr\u00e1s dos dados \u2013 uma barreira sem\u00e2ntica foi criada entre n\u00f3s e os sistemas de computador. A exist\u00eancia de barreiras sem\u00e2nticas traz uma s\u00e9rie de problemas para as empresas:<\/p>\n<ul>\n<li>Compreens\u00e3o inconsistente do neg\u00f3cio: A compreens\u00e3o inconsistente dos funcion\u00e1rios sobre o neg\u00f3cio \u00e9 muito comum em empresas. A compreens\u00e3o inconsistente dos termos de neg\u00f3cios torna os funcion\u00e1rios incapazes de se comunicar, causando mal-entendidos e reduzindo a efici\u00eancia da comunica\u00e7\u00e3o; na tomada de decis\u00f5es de reuni\u00e3o, a compreens\u00e3o inconsistente dos l\u00edderes sobre o neg\u00f3cio pode levar a decis\u00f5es erradas; nas estat\u00edsticas do departamento, a compreens\u00e3o inconsistente das defini\u00e7\u00f5es de neg\u00f3cios levar\u00e1 a m\u00e9todos estat\u00edsticos. A inconsist\u00eancia resulta em estat\u00edsticas imprecisas e at\u00e9 afeta os resultados estat\u00edsticos de v\u00e1rios indicadores e KPIs da empresa.<\/li>\n<li>Encontrar informa\u00e7\u00f5es \u00e9 dif\u00edcil: Na era do big data, a quantidade de dados corporativos est\u00e1 crescendo explosivamente, e encontrar informa\u00e7\u00f5es para os funcion\u00e1rios \u00e9 cada vez mais como &quot;encontrar uma agulha no palheiro&quot;. De acordo com as estat\u00edsticas, os funcion\u00e1rios corporativos gastam de 15% a 35% do seu tempo procurando os dados de que precisam em uma grande quantidade de informa\u00e7\u00f5es todos os dias, e apenas menos de 50% dos resultados da pesquisa atendem \u00e0s suas necessidades. Na maioria dos casos, os resultados da pesquisa s\u00e3o insatisfat\u00f3rios; Como as informa\u00e7\u00f5es armazenadas n\u00e3o podem ser encontradas, as empresas geralmente fazem duplica\u00e7\u00e3o desnecess\u00e1ria do trabalho.<\/li>\n<li>Grande perda de pessoal: De acordo com estat\u00edsticas, a taxa m\u00e9dia anual de rotatividade de funcion\u00e1rios em empresas \u00e9 de cerca de 12%. Como n\u00e3o h\u00e1 um conjunto de m\u00e9todos de gest\u00e3o empresarial, as empresas geralmente gastam muito tempo e custo treinando novos funcion\u00e1rios ap\u00f3s funcion\u00e1rios que conhecem muito bem &quot;computadores&quot;, causando s\u00e9ria perda de conhecimento e consumo de dinheiro.<\/li>\n<\/ul>\n<p>O surgimento da s\u00e9rie de problemas acima, na an\u00e1lise final, \u00e9 porque os funcion\u00e1rios da empresa \u201cn\u00e3o conseguem ler\u201d os dados no computador. As empresas precisam quebrar a barreira sem\u00e2ntica entre computadores e pessoas, e transformar a sa\u00edda do computador em uma linguagem empresarial que possa ser entendida pelo pessoal empresarial para evitar esses problemas. <strong>Metadados comerciais<\/strong> \u00e9 a chave para resolver o problema.<\/p>\n<h3>2. Metadados comerciais \u2013 o contexto comercial por tr\u00e1s dos dados.<\/h3>\n<p>Para esclarecer o que s\u00e3o metadados de neg\u00f3cios, precisamos come\u00e7ar com a classifica\u00e7\u00e3o de metadados. Atualmente, um m\u00e9todo de classifica\u00e7\u00e3o reconhecido pela ind\u00fastria \u00e9 dividir metadados em dois tipos: metadados t\u00e9cnicos e metadados de neg\u00f3cios.<\/p>\n<p>O<strong> metadados t\u00e9cnicos<\/strong> inclui: nome do campo, comprimento do campo, estrutura da tabela do banco de dados, etc.<\/p>\n<p>O <strong>metadados de neg\u00f3cios<\/strong> inclui: nome comercial, defini\u00e7\u00e3o comercial, descri\u00e7\u00e3o comercial, etc.<\/p>\n<p>Os empres\u00e1rios prestam mais aten\u00e7\u00e3o ao conte\u00fado relacionado a \u201ccliente\u201d, \u201cdata de liquida\u00e7\u00e3o\u201d, \u201cvalor da venda\u201d, etc., que s\u00e3o dif\u00edceis de refletir a partir de metadados t\u00e9cnicos.<\/p>\n<p>Metadados de neg\u00f3cios usam nome comercial, defini\u00e7\u00e3o, descri\u00e7\u00e3o e outras informa\u00e7\u00f5es para representar v\u00e1rios atributos e conceitos no ambiente empresarial. At\u00e9 certo ponto, o contexto comercial por tr\u00e1s de todos os dados pode ser considerado metadados comerciais. Comparados com metadados t\u00e9cnicos, metadados comerciais permitem que os usu\u00e1rios entendam e usem melhor os dados no ambiente empresarial. Por exemplo, os usu\u00e1rios podem entender claramente o significado de cada indicador e o m\u00e9todo de c\u00e1lculo dos indicadores visualizando os metadados comerciais.<\/p>\n<p>Metadados de neg\u00f3cios existem amplamente no ambiente empresarial. As principais fontes de metadados de neg\u00f3cios s\u00e3o:<\/p>\n<ul>\n<li>ERP: O sistema ERP empresarial armazena uma grande quantidade de metadados comerciais, como f\u00f3rmulas de c\u00e1lculos financeiros, l\u00f3gica de processos, regras de neg\u00f3cios, etc.<\/li>\n<li>Relat\u00f3rio: O cabe\u00e7alho do relat\u00f3rio tamb\u00e9m \u00e9 um tipo de metadado comercial, especialmente aquelas colunas com propriedades de resumo, como totais e m\u00e9dias, e algumas f\u00f3rmulas de c\u00e1lculo no relat\u00f3rio.<\/li>\n<li>Tabela: Similar aos relat\u00f3rios, os cabe\u00e7alhos e f\u00f3rmulas do EXCEL tamb\u00e9m s\u00e3o metadados comerciais importantes. Diferentemente dos relat\u00f3rios, a maioria das tabelas ter\u00e1 uma \u00fanica coluna para \u201cDescri\u00e7\u00e3o\u201d, e algumas tabelas tamb\u00e9m ter\u00e3o uma coluna para C\u00f3digo e Descri\u00e7\u00e3o do C\u00f3digo, que s\u00e3o metadados comerciais \u00fateis.<\/li>\n<li>Arquivo: H\u00e1 metadados comerciais em todos os lugares do arquivo, como t\u00edtulo, autor, hora da modifica\u00e7\u00e3o, etc. \u00c9 relativamente dif\u00edcil obter metadados comerciais no conte\u00fado do arquivo, envolvendo tecnologias como aprendizado de m\u00e1quina.<\/li>\n<li>Ferramentas de BI: A opera\u00e7\u00e3o frequentemente usada em BI \u00e9 a opera\u00e7\u00e3o de \u201cperfura\u00e7\u00e3o\u201d. Perfurar para cima e para baixo geralmente define v\u00e1rias estruturas de classifica\u00e7\u00e3o da empresa, como n\u00edvel de produto e n\u00edvel de estrutura organizacional, que s\u00e3o metadados de neg\u00f3cios muito importantes.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.gudusoft.com\/pt\/o-que-e-um-data-warehouse\/\"><strong>Armaz\u00e9m de dados<\/strong><\/a>: Metadados de neg\u00f3cios tamb\u00e9m existem em data warehouses. Por exemplo, construir um data warehouse geralmente requer muita pesquisa sobre como integrar v\u00e1rias fontes de dados, e h\u00e1 muitos metadados de neg\u00f3cios nos arquivos relacionados ao processo de constru\u00e7\u00e3o do data warehouse.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Atualmente, a maioria das empresas s\u00f3 presta aten\u00e7\u00e3o aos metadados t\u00e9cnicos, ignorando o gerenciamento de metadados comerciais. Os metadados t\u00e9cnicos n\u00e3o t\u00eam significado comercial e s\u00e3o dif\u00edceis de serem compreendidos por outras pessoas al\u00e9m dos t\u00e9cnicos. Por exemplo, pode usar \u201crec_temp_fld_a\u201d para representar um campo e \u201c236IN_TAB\u201d para representar uma tabela no banco de dados. Dif\u00edcil trazer benef\u00edcios para o neg\u00f3cio. Os metadados comerciais podem representar o significado comercial por tr\u00e1s dos dados. As empresas precisam prestar aten\u00e7\u00e3o ao gerenciamento de metadados comerciais ao gerenciar metadados t\u00e9cnicos.<\/p>\n<p>Comparado com metadados t\u00e9cnicos, a fonte de metadados de neg\u00f3cios \u00e9 mais complexa e dispersa em todos os aspectos do ambiente empresarial. Para realizar o gerenciamento de metadados de neg\u00f3cios, as empresas precisam de m\u00e9todos e meios eficazes.<\/p>\n<h3>3. Pr\u00e1tica de gerenciamento de metadados empresariais baseada em ontologia.<\/h3>\n<p>A defini\u00e7\u00e3o de ontologia que \u00e9 relativamente reconhecida pela ind\u00fastria \u00e9: uma especifica\u00e7\u00e3o formal clara de um modelo conceitual compartilhado. Entre eles, o modelo conceitual \u00e9 um modelo obtido pela abstra\u00e7\u00e3o de alguns fen\u00f4menos no mundo objetivo, que \u00e9 a abstra\u00e7\u00e3o e simplifica\u00e7\u00e3o do mundo objetivo; compartilhamento significa que o conhecimento descrito na ontologia n\u00e3o \u00e9 exclusivo para indiv\u00edduos, mas reconhecido no campo; explicitamente significa que os tipos de conceitos usados e as restri\u00e7\u00f5es no uso do conceito s\u00e3o claramente definidos; formal significa que a ontologia \u00e9 leg\u00edvel por m\u00e1quina e compreens\u00edvel por humanos.<\/p>\n<p>Resumindo, a ontologia pode analisar os objetos no campo e descobrir o relacionamento entre esses objetos, de modo a descrever o neg\u00f3cio nesse campo de forma clara e formal.<\/p>\n<p>Para <strong>gerenciar metadados de neg\u00f3cios<\/strong> por meio da ontologia requer aten\u00e7\u00e3o a tr\u00eas pontos principais: a constru\u00e7\u00e3o da ontologia, o armazenamento da ontologia e o uso da ontologia.<\/p>\n<p><strong>1. Constru\u00e7\u00e3o<\/strong> \u2013 Construir ontologia automaticamente usando gerenciamento de metadados.<\/p>\n<p>A maneira tradicional de construir uma ontologia \u00e9 classificar manualmente a ontologia do dom\u00ednio de neg\u00f3cios de acordo com as sugest\u00f5es de especialistas em neg\u00f3cios. H\u00e1 uma s\u00e9rie de problemas nesse m\u00e9todo de classifica\u00e7\u00e3o manual:<\/p>\n<ul>\n<li>Problema de efici\u00eancia: No ambiente de big data, os dados s\u00e3o complexos, as fontes s\u00e3o diversas e os campos de neg\u00f3cios continuam a aumentar. A velocidade da classifica\u00e7\u00e3o manual n\u00e3o pode mais atender \u00e0s necessidades das empresas.<\/li>\n<li>Tool problem: Business experts lack tools with automation capabilities, resulting in the construction of complex ontologies that consume a lot of time and resources.<\/li>\n<li>Dados de terceiros: especialistas corporativos n\u00e3o entendem os neg\u00f3cios relacionados a dados de terceiros, por isso \u00e9 dif\u00edcil concluir a constru\u00e7\u00e3o da ontologia relacionada.<\/li>\n<\/ul>\n<p>No ambiente de big data, as empresas precisam de uma nova maneira de construir ontologia. As empresas podem extrair metadados automaticamente de sistemas de aplicativos empresariais e v\u00e1rios documentos por meio de ferramentas de gerenciamento de metadados e, depois que a ontologia \u00e9 inicialmente formada, ela \u00e9 ent\u00e3o entregue a especialistas de neg\u00f3cios para revis\u00e3o secund\u00e1ria e, finalmente, a constru\u00e7\u00e3o da ontologia empresarial \u00e9 conclu\u00edda.<\/p>\n<p><strong>2. Armazenamento<\/strong> \u2013 baseado em MOF para implementar a ontologia de armazenamento de especifica\u00e7\u00e3o OWL.<\/p>\n<p>O armazenamento da ontologia precisa ser baseado em certos padr\u00f5es, e o m\u00e9todo de armazenamento precisa ser flex\u00edvel e extens\u00edvel. A especifica\u00e7\u00e3o OWL \u00e9 uma especifica\u00e7\u00e3o recomendada pelo W3C e \u00e9 atualmente uma especifica\u00e7\u00e3o de armazenamento e troca de ontologia amplamente reconhecida. Como nossos metadados s\u00e3o baseados em MOF, o metamodelo OWL pode ser estabelecido no metamodelo, de modo que o armazenamento e o gerenciamento da ontologia no banco de dados de metadados podem ser realizados.<\/p>\n<p>Como tanto os metadados t\u00e9cnicos quanto a ontologia foram armazenados no banco de dados de metadados, a ontologia foi originalmente extra\u00edda dos metadados t\u00e9cnicos. Dessa forma, \u00e9 f\u00e1cil obter o relacionamento entre a ontologia e os metadados t\u00e9cnicos, para que o pessoal de neg\u00f3cios possa entender claramente o significado comercial por tr\u00e1s dos dados.<\/p>\n<p><strong>3. Usar<\/strong> \u2013 obter contexto de neg\u00f3cios por meio de servi\u00e7os de metadados de neg\u00f3cios.<\/p>\n<p>Por fim, o servi\u00e7o de metadados empresariais precisa ser fornecido a todo o pessoal empresarial, incorporado ao ambiente de trabalho do pessoal empresarial, para que o pessoal empresarial possa entender rapidamente os dados de uma perspectiva empresarial, ajudando assim o pessoal empresarial a usar melhor os dados.<\/p>\n<h3>4. Resumo e Perspectiva<\/h3>\n<p>Por fim, vou resumir em uma frase. Metadados de neg\u00f3cios s\u00e3o a chave para o futuro gerenciamento de metadados. Na era do big data, as empresas precisam fortalecer o gerenciamento de metadados de neg\u00f3cios. As empresas podem usar meios automatizados para gerenciar metadados de neg\u00f3cios com base em ontologia e integrar metadados de neg\u00f3cios. Os dados s\u00e3o fornecidos ao pessoal de neg\u00f3cios na forma de servi\u00e7os para ajudar o pessoal de neg\u00f3cios a fazer melhor uso dos dados.<\/p>\n<h3>Conclus\u00e3o<\/h3>\n<p>Obrigado por ler nosso artigo e esperamos que ele possa ajud\u00e1-lo a ter uma melhor compreens\u00e3o do gerenciamento de metadados de neg\u00f3cios. Se voc\u00ea quiser aprender mais sobre gerenciamento de metadados, gostar\u00edamos de aconselh\u00e1-lo a visitar <a href=\"https:\/\/www.gudusoft.com\/pt\/\"><strong>Gudu SQLFlow<\/strong><\/a> para maiores informa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n<p>Como um dos\u00a0<strong><a href=\"https:\/\/www.dpriver.com\/blog\/2022\/05\/11\/best-data-lineage-tools\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">melhores ferramentas de linhagem de dados<\/a><\/strong>\u00a0dispon\u00edvel no mercado hoje, o Gudu SQLFlow pode n\u00e3o apenas analisar arquivos de script SQL, obter linhagem de dados e executar exibi\u00e7\u00e3o visual, mas tamb\u00e9m permitir que os usu\u00e1rios forne\u00e7am\u00a0<a href=\"https:\/\/www.gudusoft.com\/pt\/whats-data-lineage-why-important\/\"><strong>linhagem de dados<\/strong><\/a>\u00a0no formato CSV e executar exibi\u00e7\u00e3o visual.\u00a0<strong>(Publicado por Ryan em 30 de junho de 2022)<\/strong><\/p>\n<\/div><\/div><\/div><style type=\"text\/css\">.fusion-body .fusion-builder-column-0{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-0 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-0{width:100% !important;}.fusion-builder-column-0 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-0{width:100% !important;}.fusion-builder-column-0 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}<\/style><\/div><style type=\"text\/css\">.fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-1{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;}<\/style><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":27,"featured_media":4865,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[178],"tags":[205,238,157,152,151,204],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4829"}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/users\/27"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=4829"}],"version-history":[{"count":35,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4829\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":4866,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4829\/revisions\/4866"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media\/4865"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=4829"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=4829"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=4829"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}