数据管理-元数据管理&建设&案例&标准.pdf
这份文档主要介绍了元数据管理的概念、重要性、方法、应用和标准，核心内容如下：
**1. 元数据概述**
元数据是“关于数据的数据”，描述了数据本身（如数据库、数据元素、数据模型），数据表示的概念（如业务流程、应用系统、软件代码、技术基础设施）及联系。其作用是帮助组织理解自身数据、评估数据质量、管理数据库，并确保数据质量与安全。
**2. 元数据管理目标与原则**
* **目标：**确保数据内容一致性、理解数据间的相似与差异、保证质量、提供访问途径、实现数据交换。
* **原则：**组织承诺、制定战略、企业视角、潜移默化、开放访问、重视质量、规范审计和持续改进。
**3. 元数据类型**
包括业务元数据、技术元数据和操作元数据。业务元数据侧重业务内容，技术元数据涉及技术细节，操作元数据描述处理和访问细节。
**4. 元数据注册标准**
ISO/IEC 11179标准提供了用于定义元数据注册的框架，以实现元数据驱动的数据交换。
**5. 元数据基本概念**
包括元数据与数据、元数据类型、非结构化数据的元数据、元数据来源、元数据架构类型。
**6. 非结构化数据的元数据管理**
对非结构化数据（文档或其他介质）的元数据管理是重要的，涉及描述性元数据、结构性元数据、管理元数据、书目元数据和保存元数据，在大数据背景下，收集元数据作为数据采集流程的一部分，生成数据湖内容的目录。
**7. 元数据来源**
元数据来源广泛，包括应用程序、业务术语表、商务智能工具、配置管理工具、数据字典、数据集成工具、数据库管理、数据映射管理工具、数据质量工具等，需根据实际应用场景选择。
**8. 元数据架构类型**
包括集中式、分布式和混合式架构。其中，集中式架构适用于 IT 资源有限或追求一致性的组织；分布式架构检索通过实时从源系统检索数据，分布式元数据架构没有持久的存储库；混合式架构则结合了集中式和分布式架构的特性。
**9. 元数据管理活动**
包括定义战略、理解需求、定义架构、创建维护、查询报告和分析。
**10. 元数据管理方法**
* **数据血缘分析：** 跟踪数据来源、加工处理过程、最终销毁过程，从而快速定位问题。
* **影响分析：**描述数据间的依赖性细节，分析一个数据源发生变化的影响。
* **大数据采集的元数据：** 在大数据场景下，需要结合新技术和流程，以实现元数据的管理。
* **实施指南：**包括渐进的步骤建设受控的元数据管理环境，并学习管理元数据环境的试点项目。
**11. 元数据应用**
元数据可应用于企业数据资产管理、数据血缘分析、冷热度分析和运营驾驶舱，帮助企业实现数据资产的全面、高效利用。
**12. 元数据管理工具**
元数据管理的主要工具是元数据存储库。
**13. 企业级元数据管理能力**
强调在数据被加载时补充元数据；通过各行业专家定义众包元数据；提供端到端的数据血缘分析能力；将语义建模与非模型化的灵活性相结合；使用图形化的表示方法。
**14. CWM标准**
CWM是数据仓库和商业智能（BI）工具之间共享元数据，制定了一整套关于语法和语义的规范。
**15. 元数据管理流程**
元数据管理流程包含数据开发、采集、存储、编辑、发布、应用、检索、维护等环节。
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