元数据管理解决方案-2018.3.27

元数据管理方法论摘要：一、引言1.元数据管理的重要性2.文章目的与结构二、元数据管理方法论概述1.定义与分类2.基本原则与流程三、元数据采集与存储1.数据源选择与采集方法2.数据清洗与预处理3.存储策略与数据结构四、元数据整合与分析1.数据集成技术2.数据分析方法与工具3.结果展示与解读五、元数据管理最佳实践1.标准化与规范化2.权限控制与数据安全3.持续优化与更新六、案例分析与应用1.各行业元数据管理案例2.我国相关政策与标准3.国际发展趋势七、总结与展望1.元数据管理的发展趋势2.对企业与个人的启示正文：一、引言随着大数据、云计算、人工智能等技术的飞速发展，数据已成为企业与个人核心竞争力的重要组成部分。

在这其中，元数据作为数据的描述信息，对于数据的管理、分析和应用具有至关重要的作用。

本文将从元数据管理的重要性、方法论概述、实践案例等方面展开，旨在帮助读者深入了解元数据管理，提升数据治理能力。

二、元数据管理方法论概述1.定义与分类元数据是关于数据的描述信息，包括数据源、数据结构、数据内容、数据关系等。

根据元数据的不同属性，可将其分为以下几类：结构元数据、描述性元数据、行为元数据、管理元数据等。

2.基本原则与流程元数据管理的基本原则包括：标准化、规范化、一体化、可持续优化等。

其基本流程如下：（1）元数据采集与存储：从各类数据源中采集元数据，进行数据清洗、预处理，并选择合适的存储方式与数据结构进行存储。

（2）元数据整合与分析：将采集到的元数据进行整合，运用数据分析方法与工具进行深入分析。

（3）元数据管理：根据分析结果，实施元数据管理策略，包括权限控制、数据安全、持续优化等。

（4）元数据应用：将分析结果应用于实际业务场景，以提升数据价值。

三、元数据采集与存储1.数据源选择与采集方法在元数据采集过程中，需根据需求选择合适的数据源，并采用合适的方法进行采集。

数据源可分为结构化数据、非结构化数据、实时数据等。

数据治理中的元数据管理策略随着社会信息化的不断深入，数据也成为了各个企业发展的核心。

不断收集、处理、分析数据，成为了企业信息化发展的重要环节。

然而，随着数据多样化的增加，采集和管理数据也面临着许多挑战，如何对数据进行有效的管理和治理已经成为了各个企业在信息化领域迫切需要解决的问题之一。

其中，元数据管理作为数据治理的重要组成部分，也越来越引起企业的重视。

元数据是一种描述数据的数据，例如对于某一数据表，元数据可以描述它的数据类型、数据的来源、数据的更新时间等信息。

元数据的管理不仅可以帮助企业对数据进行有效的描述和管理，还可以提高数据的质量以及数据的价值。

针对这一问题，本文在总结了目前国内外对于元数据管理的研究成果和实践经验的基础上，提出了一些元数据管理策略，以期为企业的数据治理提供一些有益的借鉴。

一、元数据管理的重要性在现代企业信息化中，元数据的管理已经成为企业信息化建设过程中必不可少的一部分。

元数据管理对于企业数据治理起到了至关重要的作用。

以下是几个方面的重要性：1、提高数据质量在数据管理过程中，元数据可以描述数据的来源、数据的格式、数据的更新时间等基本信息，同时也可以对数据的适用范围、数据生命周期进行详细描述。

这些描述可以帮助企业更好地管理与维护这些数据，从而提高数据的质量。

2、提高数据可靠性元数据可以描述数据标准和数据规范，将数据标准和数据规范对应到数据本身上，对数据进行描述和解耦，在数据分析之前，确保数据的可靠性，有效提高数据处理的准确性和可靠性。

3、加快决策的速度管理好元数据后，可以根据元数据快速查找到所需数据，提高数据使用效率。

并且，元数据可以帮助企业快速获取数据，根据数据进行决策分析。

从而加速企业决策效率，提高企业的竞争力。

二、元数据管理策略元数据管理在不同的企业中，可能会有不同的策略，但是需要注意以下几点：1、确定元数据管理团队元数据管理需要专业的技能和知识，所以需要专门组建一个元数据管理团队，负责组织、制定元数据标准以及元数据管理的流程和规范等工作。

元数据管理方案1.1元数据抽取为了简化元数据生成工作，系统提供自动生成元数据的功能，即元数据抽取。

通过元数据自动抽取，用户可以方便、快捷地获得大量的元数据信息。

1.1.1抽取的对象元数据抽取主要针对的对象有以下几种：已有目录：已建业务应用系统中现有的目录资源。

数据库：各种数据库资源，包括关系型数据库、XML数据库等。

格式化电子文件：电子文件，例如Word、PDF、XLS等文件。

1.1.2元数据抽取的流程元数据抽取的流程有4个主要步骤，分别为：数据源信息获取：解决要从哪个数据源获得元数据的问题。

内容/结构分析：解决要从数据源中获得哪些元数据的问题。

元数据提取：解决如何从数据源中获取元数据的问题。

存储入库：解决元数据存储的问题。

1.1.3电子文档的元数据抽取对于电子文档，首先各部门的文档格式不尽相同，另外它们的安全级别也各不相同，同时由于信息化建设水平的不一致，有的部门文档分散在各处，有的部门文档是集中存放的，甚至已经建立了完善的电子系统进行管理。

针对以上状况，对于电子文档的元数据抽取需要进行以下的抽取流程：整理归档对于分散在各处的电子文档(纸质文档需要先进行电子化处理)，必须由专人进行统一整理，根据公开共享的前提进行集中，这种集中可以是物理上集中的，也可以是逻辑上集中的。

但要满足以下原则，第一根据安全级别，便于外界访问；第二便于文档的增量发布；第三便于采集工具的自动化采集编目。

各部门只有在文档完全整理归档的情况下，进行自动化采集才是切实可行的。

在整理归档的时候，各部门根据各自情况进行归档，没有必要千篇一律，也没有必要制定繁琐和呆板的规则，只要能够满足以上的原则即可。

●根据安全级别，建立相应的访问机制由于受到安全级别的限制，所以对于需要共享的数据要进行安全方面的限制，限制的手段可以有：用户名/密码、数字证书、物理隔断等等，根据实际情况建立安全访问机制，做到重要信息不泄露，不丢失。

●编目处理现阶段，主流格式的电子文档，主要包含：word、excel、ppt、pdf等。

元数据的数据结构及该元数据的处理方法一、引言元数据是指描述数据的数据，它包含了数据的属性、特征和关系等信息。

元数据的有效管理和处理对于数据的组织、检索和分析具有重要意义。

本文将介绍元数据的数据结构以及处理方法，以匡助读者更好地理解和应用元数据。

二、元数据的数据结构元数据的数据结构是指元数据的组织方式和存储格式。

常见的元数据数据结构包括层次结构、关系模型和面向对象模型等。

下面将分别介绍这几种常见的元数据数据结构。

1. 层次结构层次结构是一种树状结构，其中每一个节点代表一个元数据对象，节点之间通过父子关系相连。

层次结构的优点是结构清晰、易于理解和维护，适合于描述具有明确层次关系的元数据。

例如，一个文件系统的目录结构可以用层次结构来表示。

2. 关系模型关系模型是一种基于表格的结构，其中每一个表格代表一个元数据对象，表格之间通过关系进行连接。

关系模型的优点是灵便性高、适合于描述复杂的元数据关系。

例如，一个数据库的表格结构可以用关系模型来表示。

3. 面向对象模型面向对象模型是一种基于对象的结构，其中每一个对象代表一个元数据对象，对象之间通过继承、关联等方式进行连接。

面向对象模型的优点是可扩展性高、适合于描述具有复杂关系和行为的元数据。

例如，一个面向对象的软件系统可以用面向对象模型来表示。

三、元数据的处理方法元数据的处理方法是指对元数据进行管理、分析和应用的方法。

常见的元数据处理方法包括元数据采集、元数据存储、元数据分析和元数据应用等。

下面将分别介绍这几种常见的元数据处理方法。

1. 元数据采集元数据采集是指从数据源中采集元数据的过程。

元数据采集可以通过手工录入、自动扫描和数据抽取等方式进行。

采集到的元数据可以包括数据的结构、属性、关系和使用方式等信息。

元数据采集的目的是为了建立完整准确的元数据库，以支持后续的元数据处理和应用。

2. 元数据存储元数据存储是指将采集到的元数据进行存储和管理的过程。

元数据存储可以采用关系数据库、XML文档、文件系统等方式进行。

引言元数据是指描述数据的数据，是数据的属性和特征，包含了数据的定义、结构、关系、格式以及数据的产生和消费过程等信息。

元数据管理是数据管理的重要组成部分，它通过统一管理数据的元数据信息，提供了对数据更好的理解、组织、共享和利用的基础。

本文将介绍一个完整的元数据管理解决方案，该解决方案为企业和组织提供了一套全面而高效的元数据管理工具和策略，帮助用户更好地理解和管理数据，提高数据质量和业务价值。

1. 元数据搜集与导入元数据管理的第一步是搜集和导入数据源的元数据信息。

该元数据管理解决方案支持多种方式的元数据搜集和导入，包括扫描文件系统、连接数据库、API接口等方式。

用户可以根据自身需求选择适合的方法来获取数据源的元数据信息。

通过扫描文件系统，用户可以将文件夹中的文件和文件夹结构作为元数据导入，并提取文件的名称、大小、创建时间等属性信息。

连接数据库可以获得数据库表、字段、索引等元数据信息。

通过API接口，用户可以获取各种应用程序的元数据信息，例如CRM系统、ERP系统等。

2. 元数据管理与分类元数据管理解决方案提供了强大的元数据管理和分类功能，用户可以根据自身需要进行元数据的组织和分类。

用户可以自定义元数据的属性和标签，根据自身需要添加和修改属性信息。

用户可以创建分类目录和分类标签，方便对元数据进行分类管理。

通过元数据管理与分类功能，用户可以对元数据进行全文搜索和高级搜索。

用户可以根据元数据的属性进行筛选和排序，快速定位所需数据。

此外，用户还可以将元数据导出为各种格式，方便共享和使用。

3. 元数据血缘分析元数据血缘分析是元数据管理解决方案的重要功能之一。

通过血缘分析，用户可以了解数据的来源和流程，追溯数据的变化和转换过程。

用户可以通过图形化界面查看数据的血缘关系，包括数据的输入、输出、转换和目标位置等信息。

元数据血缘分析功能还可以帮助用户发现数据质量问题，检测和修复数据偏差、重复和错误等。

用户可以根据元数据的血缘关系，分析数据变化的原因，及时纠正和优化数据处理过程。

元数据管理方案1.1元数据抽取为了简化元数据生成工作，系统提供自动生成元数据的功能，即元数据抽取。

通过元数据自动抽取，用户可以方便、快捷地获得大量的元数据信息。

1.1.1抽取的对象元数据抽取主要针对的对象有以下几种：已有目录：已建业务应用系统中现有的目录资源。

数据库：各种数据库资源，包括关系型数据库、XML数据库等。

格式化电子文件：电子文件，例如Word、PDF、XLS等文件。

1.1.2元数据抽取的流程元数据抽取的流程有4个主要步骤，分别为：数据源信息获取：解决要从哪个数据源获得元数据的问题。

内容/结构分析：解决要从数据源中获得哪些元数据的问题。

元数据提取：解决如何从数据源中获取元数据的问题。

存储入库：解决元数据存储的问题。

1.1.3电子文档的元数据抽取对于电子文档，首先各部门的文档格式不尽相同，另外它们的安全级别也各不相同，同时由于信息化建设水平的不一致，有的部门文档分散在各处，有的部门文档是集中存放的，甚至已经建立了完善的电子系统进行管理。

针对以上状况，对于电子文档的元数据抽取需要进行以下的抽取流程：整理归档对于分散在各处的电子文档(纸质文档需要先进行电子化处理)，必须由专人进行统一整理，根据公开共享的前提进行集中，这种集中可以是物理上集中的，也可以是逻辑上集中的。

但要满足以下原则，第一根据安全级别，便于外界访问；第二便于文档的增量发布；第三便于采集工具的自动化采集编目。

各部门只有在文档完全整理归档的情况下，进行自动化采集才是切实可行的。

在整理归档的时候，各部门根据各自情况进行归档，没有必要千篇一律，也没有必要制定繁琐和呆板的规则，只要能够满足以上的原则即可。

●根据安全级别，建立相应的访问机制由于受到安全级别的限制，所以对于需要共享的数据要进行安全方面的限制，限制的手段可以有：用户名/密码、数字证书、物理隔断等等，根据实际情况建立安全访问机制，做到重要信息不泄露，不丢失。

●编目处理现阶段，主流格式的电子文档，主要包含：word、excel、ppt、pdf等。

数据仓库元数据管理数据仓库元数据管理是指对数据仓库中的元数据进行有效管理和维护的过程。

元数据是描述数据的数据，它包含了数据的定义、结构、属性、关系以及数据之间的联系等信息。

通过对数据仓库元数据的管理，可以提高数据仓库的可维护性、可扩展性和可重用性，同时也能够提高数据仓库的查询效率和数据质量。

一、元数据管理的重要性1. 提高数据仓库的可维护性：通过对元数据的管理，可以清晰地了解数据仓库中各个数据表的含义、结构和关系，从而更好地进行数据仓库的维护和更新工作。

2. 提高数据仓库的可扩展性：元数据管理可以帮助我们了解数据仓库中的数据模型和数据结构，从而更好地进行数据仓库的扩展和升级。

3. 提高数据仓库的可重用性：通过对元数据的管理，可以清晰地了解数据仓库中的数据定义和数据结构，从而更好地进行数据仓库的重用和共享。

4. 提高数据仓库的查询效率：通过对元数据的管理，可以清晰地了解数据仓库中的数据模型和数据结构，从而更好地进行查询优化和索引设计，提高数据仓库的查询效率。

5. 提高数据仓库的数据质量：通过对元数据的管理，可以清晰地了解数据仓库中的数据定义和数据结构，从而更好地进行数据质量的监控和管理，提高数据仓库的数据质量。

二、元数据管理的主要内容1. 元数据定义和分类：对数据仓库中的元数据进行定义和分类，建立元数据的标准和规范，确保元数据的一致性和准确性。

2. 元数据采集和录入：通过采集工具和手工录入的方式，将数据仓库中的元数据进行采集和录入，包括数据表的定义、字段的定义、数据类型、数据长度、数据格式等信息。

3. 元数据存储和管理：将采集和录入的元数据存储到元数据仓库中，并进行管理和维护，包括元数据的更新、删除、备份和恢复等操作。

4. 元数据查询和检索：通过元数据查询和检索工具，可以根据需要查询和检索数据仓库中的元数据，包括数据表的定义、字段的定义、数据类型、数据长度、数据格式等信息。

5. 元数据共享和发布：将元数据共享给数据仓库的用户和开发人员，使其能够更好地了解数据仓库中的数据定义和数据结构，从而更好地进行数据仓库的开发和使用工作。

元数据管理解决方案
《元数据管理解决方案：提升数据管理效率和质量》
随着数据量的快速增长，企业面临着越来越多的数据管理挑战。

元数据管理作为数据管理的重要组成部分，对于企业来说变得愈发重要。

因为只有对数据进行有效的管理和分析，企业才能做出明智的决策并保持竞争力。

元数据管理是指对数据的描述和定义，可以帮助企业了解其数据资源、管理数据质量、进行数据分析等。

然而，随着数据来源的增加和规模的扩大，单靠传统的手工管理已经无法满足企业的需求。

因此，越来越多的企业开始寻找元数据管理解决方案，以提升数据管理的效率和质量。

一种有效的元数据管理解决方案应该包括以下几个方面：首先是数据采集和分类，即对各种数据源进行统一的采集和分类，确保数据的完整性和一致性。

其次是元数据的存储和管理，包括对元数据的统一管理和存储，以便于快速检索和使用。

再次是数据质量管理，对数据进行质量评估和监控，确保数据的准确性和可靠性。

最后是元数据的分析和应用，通过对元数据进行分析，帮助企业更好地理解数据，挖掘数据的潜在价值。

目前市场上已经出现了许多元数据管理解决方案，包括各种软件工具和平台。

这些解决方案集成了数据采集、存储、管理和分析的功能，可以帮助企业全面管理其数据资源。

通过使用这些解决方案，企业可以更加高效地管理自己的数据，提升数据质量和可信度，为企业的发展提供更加可靠的决策支持。

总之，元数据管理解决方案的出现为企业提供了更加有效的数据管理方式，可以帮助企业提升数据管理的效率和质量。

随着技术的不断发展，相信元数据管理解决方案将会在未来发挥越来越重要的作用，成为企业数据管理的重要工具。

元数据管理实施方案————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：元数据管理方案1.1元数据抽取为了简化元数据生成工作，系统提供自动生成元数据的功能，即元数据抽取。

通过元数据自动抽取，用户可以方便、快捷地获得大量的元数据信息。

1.1.1抽取的对象元数据抽取主要针对的对象有以下几种：已有目录：已建业务应用系统中现有的目录资源。

数据库：各种数据库资源，包括关系型数据库、XML数据库等。

格式化电子文件：电子文件，例如Word、PDF、XLS等文件。

1.1.2元数据抽取的流程元数据抽取的流程有4个主要步骤，分别为：数据源信息获取：解决要从哪个数据源获得元数据的问题。

内容/结构分析：解决要从数据源中获得哪些元数据的问题。

元数据提取：解决如何从数据源中获取元数据的问题。

存储入库：解决元数据存储的问题。

1.1.3电子文档的元数据抽取对于电子文档，首先各部门的文档格式不尽相同，另外它们的安全级别也各不相同，同时由于信息化建设水平的不一致，有的部门文档分散在各处，有的部门文档是集中存放的，甚至已经建立了完善的电子系统进行管理。

针对以上状况，对于电子文档的元数据抽取需要进行以下的抽取流程：整理归档对于分散在各处的电子文档(纸质文档需要先进行电子化处理)，必须由专人进行统一整理，根据公开共享的前提进行集中，这种集中可以是物理上集中的，也可以是逻辑上集中的。

但要满足以下原则，第一根据安全级别，便于外界访问；第二便于文档的增量发布；第三便于采集工具的自动化采集编目。

各部门只有在文档完全整理归档的情况下，进行自动化采集才是切实可行的。

在整理归档的时候，各部门根据各自情况进行归档，没有必要千篇一律，也没有必要制定繁琐和呆板的规则，只要能够满足以上的原则即可。

●根据安全级别，建立相应的访问机制由于受到安全级别的限制，所以对于需要共享的数据要进行安全方面的限制，限制的手段可以有：用户名/密码、数字证书、物理隔断等等，根据实际情况建立安全访问机制，做到重要信息不泄露，不丢失。

元数据管理系统设计与实现随着互联网的飞速发展，海量数据的生成和处理成为了当前技术发展的重点，数据资源的利用率和价值也成为数据处理的核心问题。

而元数据的管理则成为一项关键的工作，为保证数据资源的正常使用和数据价值的最大化提供了可靠的技术保障。

本文将从数据资源管理的角度，介绍一个元数据管理系统的设计和实现过程。

一、需求分析在进行元数据管理系统的设计和实现前，首先需要对其需求进行明确和分析。

通常包括以下几个方面：1. 数据规范统一元数据作为数据资源的描述信息，需要在采集和存储时保证其规范和统一，避免数据冗余和信息重复。

2. 数据管理和控制元数据管理系统需要对数据资源的访问和控制进行管理，确保敏感数据不被非授权人员访问或修改。

3. 归档和备份元数据管理系统需要对数据资源进行归档和备份，以保证数据的安全性和可靠性。

4. 数据分析和应用元数据管理系统需要支持数据的分析和应用，为用户提供丰富的数据查询和可视化展示方式，帮助用户快速准确地获取需要的信息。

二、系统设计1. 数据结构设计元数据管理系统的数据结构应该符合标准化，以保证数据的规范和统一。

常用的数据结构包括树形结构、表格结构和图形结构等。

在设计时需要考虑系统的扩展性和兼容性。

2. 系统架构设计元数据管理系统的架构设计涉及到前端和后端的结构。

前端可以采用Web或移动端的方式进行设计和实现，后端可以采用传统的数据库架构或分布式架构。

3. 服务层设计元数据管理系统的服务层应该支持多种服务类型，如API服务、文件服务和流服务等。

同时还需支持数据异步化处理，以提高系统的性能和响应速度。

三、系统实现1. 数据库设计与实现在数据库的设计和实现上，可以采用主流的关系型数据库或NoSQL数据库等，以保证数据的可靠性和可扩展性。

同时还需要考虑数据粒度和数据安全性等方面。

2. 界面设计和实现系统的界面设计应该符合用户体验和界面美感的要求，同时也需要考虑页面的布局和逻辑交互。

通常可以采用前端框架进行实现，如Bootstrap和AngularJS等。

元数据梳理的方案1.引言1.1 概述概述部分的内容：引言是一篇文章的开端，它提供了一个总体概述，引发读者对文章主题的兴趣。

在本文中，我们将探讨元数据梳理的方案。

元数据是指描述数据的数据，它包含了对数据内容、结构、性质和用途等方面的描述信息。

随着数据量的快速增长和数据应用的多样化，元数据的梳理变得尤为重要。

在本文中，我们将首先给出元数据的定义和重要性，进一步探讨为什么元数据梳理对于组织和管理数据至关重要。

随后，我们将介绍元数据梳理的意义和挑战，包括不同来源的元数据的整合、数据一致性和完整性的确保、元数据的分类和标准化等方面的挑战。

最后，我们将总结全文，给出一些建议和展望，以帮助读者更好地理解和应用元数据梳理的方案。

通过对元数据梳理的深入研究，我们可以更好地了解和管理数据，在数据治理和数据应用方面取得更好的效果。

本文旨在为读者提供一个综合性的元数据梳理方案，帮助他们在数据管理和分析过程中更好地利用元数据。

接下来的章节将详细介绍元数据的定义和重要性，以及元数据梳理的意义和挑战。

请随我一起探索这一有趣的主题。

文章结构部分的内容如下：1.2 文章结构本文主要包括三个部分：引言、正文和结论。

引言部分概述了本文的主题，并介绍了元数据梳理的背景和意义。

同时，引言还将对本文的结构进行概括性的介绍，让读者对后文的内容有一个整体的了解。

正文部分是本文的核心部分，主要围绕元数据梳理展开。

在2.1节中，本文将给出对元数据的定义，并阐述元数据的重要性。

通过对元数据的深入解析，读者可以对元数据的概念有更加清晰的认识，并了解元数据在数据管理和数据分析中的作用。

在2.2节中，本文将探讨进行元数据梳理的意义和挑战。

元数据梳理是一个系统性的工作，通过对元数据进行梳理和整理，可以提高数据管理的效率和准确性。

然而，元数据梳理也存在一定的挑战，比如数据量庞大、数据来源多样、数据格式复杂等。

本文将从不同角度分析这些挑战，并提供相应的解决方案和建议。

朋友老朱在最近惊喜地发现，在营业部的每周例会上，原先各部门针对每日用户数的争执声，现在逐渐销声匿迹了。

原来，老朱所在的这家电信运营商，最近刚刚验收并启用了一个元数据管理平台工具。

通过这一平台，IT 部门可以在那些曾经引起激烈争执的数字后面加之详细的注解。

这样，即便各部门得出的当日用户数数值不一样，也能在注解中清晰地看到具体的差异在哪里。

如此，自然再没有了吵来吵去的必要。

元数据，最常见的定义是：“关于数据的数据”。

更准确一点说：元数据是描述流程、信息和对象的数据。

这些描述涉及像技术属性(例如，结构和行为)这样的特征、业务定义(包括字典和分类法)以及操作特征(如活动指标和使用历史)。

早在上世纪末，元数据的概念和相关工具就已经浮现，但限于当时的数据量还不够大，而元数据本身又包含太多的内容，以至于它并未得到充分利用。

而在今天看来，元数据正在成为解决诸多数据问题时必须要抓住的一个“精髓”要素。

消弭争执在此前一年中，老朱所在的那家电信运营商，各部门之间时常就每日用户数这种问题的指标数值不一致而吵得面红耳赤。

其实，在其他电信公司或者其他行业中也都存在着类似问题。

简单来讲，这些公司通过各个时期的IT 建设，形成为了不少个独立分开的系统。

以电信运营商为例，就有计费系统、网络系统、OA 系统、财会系统和客服系统等等。

在这些系统中，存有不同的客户信息，具体体现就是不同格式的表。

两年前，公司的数据仓库项目建设完成，本以为这会大步提升IT 系统的“智能性”，没想到，基层的反映却是根本没法用。

而其中的原因就在于，数据质量没法保证，也即：在业务逻辑上并不许确，各部门对于指标的定义不能统一。

以当日用户数为例。

对于这一指标,市场部、网络部、计费部等部门给出的定义并不一样。

按照元数据技术的术语来讲，就是在业务元数据上，大家对于业务的认识并不统一。

比如：计费部门认为，一个用户当天曾经拨打电话，就可以计入到当日用户数；而财务部门则认定，惟独在发生费用之后才干计入；至于网络部，则认为当天开机的用户就可以算作当日用户。

目录1 总体解决方案 ........................................................................................................................................1.1产品架构图.....................................................................................................................................2 重点批次时效提升 ................................................................................................................................2.1总体方案.........................................................................................................................................2.2计算资源独立.................................................................................................................................2.3依赖调整.........................................................................................................................................2.4脚本优化.........................................................................................................................................2.5应用示例.........................................................................................................................................2.5.1 工作流.....................................................................................................................................2.5.2 配置调度.................................................................................................................................2.5.3 基线管理.................................................................................................................................2.5.4 告警.........................................................................................................................................3 非重点批次灵活调度 ............................................................................................................................3.1总体分析.........................................................................................................................................3.2任务重跑.........................................................................................................................................3.3任务地图.........................................................................................................................................3.4非重点批次跑批.............................................................................................................................4 跑批集群同城双活 ................................................................................................................................4.1跑批双活.........................................................................................................................................4.1.1 方案一手工切换双活.............................................................................................................4.1.2 方案二异步自动双活.............................................................................................................4.1.3 方案三同步自动双活.............................................................................................................4.2HDP双向数据同步........................................................................................................................4.3ETL客户端集成.............................................................................................................................4.4脚本版本管理.................................................................................................................................4.4.1 技术方案.................................................................................................................................4.4.1.1 总体方案....................................................................................................4.4.1.2 脚本初始发布.............................................................................................4.4.1.3 脚本增量发布.............................................................................................4.4.1.4 脚本跑批....................................................................................................4.4.1.5 其他异常处理.............................................................................................4.4.2 公司相关产品功能介绍.........................................................................................................4.4.2.1 脚本发布....................................................................................................4.4.2.2 创建发布包 ................................................................................................4.4.2.3 发布包申请 ................................................................................................4.4.2.4 发布包审核 ................................................................................................4.5数据质量.........................................................................................................................................4.5.1.1 全量数据比对.............................................................................................4.5.1.2 表字段灵活比对.........................................................................................4.5.2 数据质量监控配置.................................................................................................................4.5.3 告警配置.................................................................................................................................4.5.4 稽核结果展示.........................................................................................................................5 卡中心级统一指标体系 ........................................................................................................................5.1.1 发布卡中心统一指标体系.....................................................................................................5.1.2 需求.........................................................................................................................................5.1.3 技术方案.................................................................................................................................5.1.3.1 定义 ...........................................................................................................5.1.3.2 设计原则....................................................................................................5.1.3.3 指标体系建设步骤 .....................................................................................5.1.3.4 案例分享....................................................................................................5.2仓库底层模型重构.........................................................................................................................5.2.1 需求.........................................................................................................................................5.2.2 数据仓库建模基本理论.........................................................................................................5.2.3 大数据平台下数据仓库设计思路.........................................................................................5.2.3.1 总体概述....................................................................................................5.2.3.2 设计范围....................................................................................................5.2.3.3 设计目标....................................................................................................5.2.3.4 总体设计原则.............................................................................................5.2.3.5 新核心模型重构设计思路 ..........................................................................5.2.3.6 整合层主题说明.........................................................................................5.2.3.7 整合层主题模型设计关注点.......................................................................5.2.3.8 整合层主题模型算法选择 ..........................................................................5.2.4 整合层数据处理思路.............................................................................................................5.2.5 核心模型改造方案.................................................................................................................5.2.5.1 新核心模型设计.........................................................................................5.2.5.2 老核心模型中历史数据迁移.......................................................................5.2.5.3 新老核心模型同步运行..............................................................................5.2.5.4 下游应用切换到新核心模型.......................................................................5.2.5.5 老核心模型归档下线..................................................................................5.2.6 共性加工层重构方案.............................................................................................................5.2.6.1 方案概述....................................................................................................5.2.6.2 分层设计方案.............................................................................................5.2.6.3 数据保留规则.............................................................................................6 集群使用账单 ........................................................................................................................................6.1计费模型.........................................................................................................................................6.2外部任务接入资源量化 .................................................................................................................6.3后台集群资源采集接口 .................................................................................................................7 元数据管理 ............................................................................................................................................7.1总体概述.........................................................................................................................................7.2BYIT.DATAMASTER（D OCUMENTS）........................................................................................7.2.1 元数据管理设计.....................................................................................................................7.2.2 元数据管理的目标.................................................................................................................7.2.3 元数据管理的内容.................................................................................................................7.2.4 元数据管理平台逻辑架构.....................................................................................................7.2.5 元数据管理平台功能.............................................................................................................7.2.5.1 数据需求....................................................................................................7.2.5.2 代码管理....................................................................................................7.2.6 元数据管理.............................................................................................................................7.2.6.1 数据字典....................................................................................................7.2.6.2 权限管理....................................................................................................7.2.6.3 指标服务....................................................................................................7.2.6.4 元数据分析 ................................................................................................7.2.6.5 模型管理....................................................................................................7.2.6.6 业务规范....................................................................................................7.2.7 应用案例.................................................................................................................................7.3BYIT.DATAMASTER（C ODES） .................................................................................................7.3.1 元数据管理.............................................................................................................................7.3.1.1 元数据信息展示.........................................................................................7.3.1.2 数据变化产出信息 .....................................................................................7.3.1.3 数据样本....................................................................................................7.3.1.4 生命周期设置.............................................................................................7.3.2 元数据应用.............................................................................................................................7.3.2.1 数据血缘....................................................................................................7.3.3 元数据推送.............................................................................................................................7.3.3.1 数据服务创建流程 .....................................................................................7.3.3.2 接口测试....................................................................................................7.3.3.3 接口权限配置.............................................................................................7.3.3.4 接口发布....................................................................................................7.3.3.5 服务审核....................................................................................................7.3.3.6 接口列表....................................................................................................7.4BYIT.DATAMASTER（S YSTEMS）..............................................................................................1 元数据管理元数据获取：1.源系统元数据获取：对新数仓来源系统的元数据信息进行采集，采集UAT环境、生产环境的元数据信息，获取表结构信息、数据字典信息；2.大数据平台元数据获取a)对新核心改造后大数据平台元数据信息进行采集，获取相应的表结构信息、数据字典信息；b)对新数仓大数据平台上所涉及的所有数据ETL程序进行采集，并对其中的语法进行解析，获取表与表、字段与字段间、FDM表分组与表、FDM表分组字段与字段的关系。

数据仓库元数据管理数据仓库元数据管理是指对数据仓库中的元数据进行有效管理和维护的过程。

元数据是描述数据的数据，它提供了关于数据的定义、结构、关系和属性等重要信息。

数据仓库的元数据管理对于数据仓库的建立、维护和使用都具有重要的意义。

下面将详细介绍数据仓库元数据管理的标准格式文本。

一、数据仓库元数据管理的概述数据仓库元数据管理是指对数据仓库中的元数据进行有效管理和维护的过程。

元数据是描述数据的数据，它提供了关于数据的定义、结构、关系和属性等重要信息。

数据仓库的元数据管理对于数据仓库的建立、维护和使用都具有重要的意义。

数据仓库元数据管理包括元数据的采集、存储、维护和使用等环节。

采集阶段主要是通过各种手段获取数据仓库中的元数据信息，包括数据表的结构、字段的定义、数据间的关系等。

存储阶段是将采集到的元数据信息进行组织和存储，以便后续的管理和使用。

维护阶段是对元数据进行更新、修正和删除等操作，以确保元数据的准确性和完整性。

使用阶段是将元数据应用于数据仓库的各个环节，包括数据的查询、分析和报表等。

二、数据仓库元数据管理的重要性1. 数据仓库元数据管理可以提高数据仓库的建设效率。

通过对元数据的管理，可以准确了解数据仓库中的数据结构和关系，从而更好地进行数据仓库的设计和建设。

2. 数据仓库元数据管理可以提高数据仓库的维护效率。

通过对元数据的管理，可以及时了解数据仓库中的数据变化和更新情况，从而更好地进行数据仓库的维护和更新。

3. 数据仓库元数据管理可以提高数据仓库的使用效率。

通过对元数据的管理，可以方便用户对数据仓库中的数据进行查询、分析和报表等操作，从而更好地满足用户的需求。

三、数据仓库元数据管理的具体内容1. 元数据采集元数据采集是指通过各种手段获取数据仓库中的元数据信息。

可以通过直接访问数据仓库的系统表或视图来获取元数据信息，也可以通过使用专门的元数据管理工具来采集元数据信息。

2. 元数据存储元数据存储是指将采集到的元数据信息进行组织和存储，以便后续的管理和使用。

元数据管理流程元数据是一种有用的资源，它可以用来更好地了解计算机系统的结构和功能。

原始数据是从某种数据源中收集的未经加工的、可由计算机处理的数据，而元数据就是能够提供原始数据的信息描述，可以理解为数据元素的描述性文字。

元数据管理是指对原始数据进行收集、编辑、存储和处理的一系列流程。

元数据管理流程一般包括数据搜集、数据整理、数据元素编码、数据分类索引、数据确定标准、数据定期备份、数据安全管理等步骤。

首先，要对所收集的数据进行清理整理，确保数据的一致性和完整性。

其次，需要根据实际需要，为所收集的数据设计适当的编码，以便文件存储，而且编码也要易于理解。

此外，还要为数据设计分类索引，为元数据提供清晰的分类概念，从而获得更直观的检索结果。

另外，对于元数据的确定标准也非常重要，要在确定标准的基础上管理数据，使能够准确地反映出原始数据的信息形态。

此外，还要定期备份数据，以防丢失重要信息，同时避免因未及时备份而导致的损失。

最后，要设置合理的数据安全管理体系，主要是指对元数据进行系统管理，以确保企业所拥有的数据能够安全、高效地运行。

数据安全管理体系需要考虑安全技术、日常安全操作、安全政策和安全体系等多方面内容，以保障企业的数据安全。

回顾上述内容，元数据管理流程包括：数据搜集、数据整理、数据元素编码、数据分类索引、数据确定标准、数据定期备份和数据安全管理等步骤，这些步骤都是实现企业数据的安全管理的必要组成部分。

此外，建立元数据管理流程，还需要建立一套综合的信息管理体系，定期对信息系统进行审计检查，以确保信息系统的安全性。

总之，元数据管理流程是一个非常重要的环节，为企业的数据安全提供了有力的保障，从而更好地管理企业的信息资源。

希望企业能够重视元数据管理的重要性，建立完善的数据管理流程和信息安全管理体系，确保企业数据的安全、有效管理。

元数据管理解决方案元数据解决方案随着报价系统每年收集和使用的数据飞速增长，数据体量日趋增长，数据形态多样化且不统一，多种数据源之间的采集、传播和共享遇到困难。

元数据管理作为大数据治理的核心，是有效管理这些数据的基础和前提，在信息化建设中发挥着重要的作用。

如何理解、管理并发挥出元数据的价值，成为迫切的任务。

一、什么是元数据元数据（Metadata）是关于数据的数据。

元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据。

可将其按用途的不同分为两类：技术元数据（Technical Metadata）和业务元数据（Business Metadata）。

1.技术元数据技术元数据是存储关于数据仓库系统技术细节的数据，是用于开发和管理数据仓库使用的数据，它主要包括以下信息：1)数据仓库结构的描述，包括仓库模式、视图、维、层次结构和导出数据的定义，以及数据集市的位置和内容。

2)业务系统、数据仓库和数据集市的体系结构和模式。

3)汇总用的算法，包括度量和维定义算法，数据粒度、主题领域、聚集、汇总、预定义的查询与报告。

4)由操作环境到数据仓库环境的映射，包括源数据和它们的内容、数据分割、数据提取、清理、转换规则和数据刷新规则、安全（用户授权和存取控制）。

2.业务元数据业务元数据从业务角度描述了数据仓库中的数据，它提供了介于使用者和实际系统之间的语义层，使业务人员也能够“读懂”数据仓库中的数据。

业务元数据主要包括以下信息：1)使用者的业务术语所表达的数据模型、对象名和属性名。

2)访问数据的原则和数据的来源。

3)系统所提供的分析方法以及公式和报表的信息。

4)企业概念模型、多维数据模型，业务概念模型与物理数据的依赖，二、元数据的作用元数据可以实现业务模型与数据模型的映射，帮助用户理解数据仓库中的数据；元数据清晰的描述了数据的来龙去脉，描述了数据抽取转换规则，是保证数据质量的关键；元数据管理系统可以把整个业务的工作流、数据流和信息流有效的管理，可以支持需求变化，从而提高系统的可扩展性；打通数据孤岛，统一数据定义，形成企业级知识传承平台，元数据管理使得数据变的更有价值。

目录1. 现状分析 (2)1.1 目前的困境 (3)1.2 什么是元数据管理 (3)2. 目标分析 (4)2.1 建立完善的指标解释体系 (4)2.2 建立规范的元数据管理体系 (4)2.3 建立有效的数据稽核体系 (5)3. 功能概述 (5)3.1 元数据管理 (5)3.1.1 业务元数据 (6)3.2.2 技术元数据 (7)3.3元数据分析 (11)3.3.1 血统分析 (11)3.3.2 影响分析 (12)3.3.3 重要性分析 (13)3.3.4 无关性分析 (14)3.4数据稽核 (14)3.4.1 稽核规则管理 (15)3.4.2 稽核任务调度 (16)3.4.3 稽核结果分析 (16)3.4.4 数据质量评估 (16)3.4.5 数据问题管理 (16)元数据管理系统概述1. 现状分析随着经营分析系统规模不断扩大，系统所积累数据量也越来越大，收集到的海量数据背后隐藏着大量珍贵重要的信息，但也同时提高了系统的数据管理难度：一方面难以对这些数据进行有效解释，缺乏对业务流程执行的实时监控和管理；另一方面各部门数据与数据整合的难度也不断加大，影响到了经营分析系统中的数据质量。

如何对现有数据进行深层发掘，并揭示出埋藏在元数据中的趋势、因果关系、关联模式等核心信息？这是下一步深化经营分析系统应用的电信运营商需要解决的头等大事。

构建BI，首先要保证的是数据质量。

元数据管理解决的问题就是如何把业务系统中的数据分门别类地进行管理，并建立数据与数据之间的关系，为数据仓库的数据质量监控提供基础素材。

1.1 目前的困境使用者(决策层、业务分析人员)：1) 经营分析系统中存在有很多报表，不同报表中存在一些相同的指标，这些指标往往不一致，给业务分析和决策工作造成很多困惑，必须花费很大的精力去检查核实。

2) 对于很多指标，不清楚其具体含义，不清楚其反映的问题，不清楚其具体算法和来龙去脉。

数据仓库项目开发维护者：1) 不同报表中的同一指标不一致，必须花费很大的精力去检查，目前基本上是通过手工检查表和存储过程的方式，效率较低。

元数据管理平台元数据管理平台是指对数据的元数据（metadata）进行统一管理和维护的工具或系统。

元数据是描述数据的数据，它包含字段、表、主键、外键、索引、数据类型等信息。

元数据管理平台的主要功能是收集、存储、管理和使用元数据，使企业能够更好地理解和利用数据资源。

元数据管理平台的主要优势是可以帮助企业实现数据质量管理、数据集成、数据治理等目标。

首先，通过对数据的元数据进行收集和分析，可以发现数据质量问题，如冗余数据、不一致数据等，并提供相关的数据清洗和校验功能，帮助企业提升数据质量。

其次，元数据管理平台可以帮助企业实现不同数据源的集成，将分散的数据整合在一起，形成一张全面、完整的数据地图，方便用户进行查找和分析。

另外，元数据管理平台还可以帮助企业进行数据治理，通过对元数据进行分类、权限管理和监控，确保数据的安全性和合规性。

元数据管理平台的核心功能包括元数据的收集、存储、检索和分析。

收集功能主要通过抽取工具、数据抓取接口等方式，将数据源中的元数据抽取出来，存储在统一的元数据仓库中。

存储功能主要是将元数据按照一定的数据模型进行存储，以便于后续的查询和分析。

检索功能主要是为用户提供便捷的元数据查找和查询功能，可以根据关键字、属性、分类等条件进行查找。

分析功能主要是对元数据进行统计和分析，可以生成元数据质量报告、数据流程图等辅助分析工具，帮助用户更好地理解和使用数据。

在选择元数据管理平台时，需要考虑以下几个因素。

首先，平台的易用性和用户界面是否友好，是否能够方便地进行元数据的管理和维护。

其次，平台的兼容性和扩展性，是否能够支持不同的数据源和数据模型，并能够进行业务的定制和扩展。

另外，平台的性能和稳定性也是重要的考虑因素，需要保证平台能够高效地处理大规模的元数据，并确保数据的安全性和可靠性。

总结而言，元数据管理平台是企业进行数据管理和维护的重要工具，它可以帮助企业实现数据质量管理、数据集成和数据治理等目标，提升数据的价值和利用率。