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Garantir que os dados espaciais fluam perfeitamente da fonte até os usuários finais pode ser uma tarefa desafiadora. Isso é especialmente verdadeiro para grandes organizações com centenas de camadas de dados e muitas formas para os usuários acessarem esses dados. Vamos mostrar como a equipe do Montana Fish, Wildlife & Parks usa ferramentas python para gerar metadados precisos e padronizados com tags personalizadas que direcionam a automação de várias necessidades de gerenciamento de dados. Essa abordagem nos permite controlar os requisitos específicos do fluxo de trabalho por camada, incluindo dependências a jusante e destinos de migração pretendidos, que vão desde unidades de rede regionais até nosso portal ArcGIS Online Open Data. Além de reduzir a carga de trabalho da equipe GIS, nossa equipe interna e usuários públicos estão obtendo acesso rápido a camadas de dados bem documentadas e atualizadas em tempo hábil.<\/SPAN><\/P><\/BODY><\/HTML>
