元数据_基础知识

GIS基础知识名词解释1、GIS是在计算机软硬件支持下，以采集、存储、管理、检索、分析和描述空间物体的定位分布及与之相关的属性数据，并回答用户问题等为主要任务的计算机系统。

2、拓扑关系拓扑关系是指网结构元素结点、弧段、面域之间的空间关系，主要表现为拓扑邻接、拓扑关联、拓扑包含等三种关系。

3、RS是指通过某种传感器装置，在不与研究对象直接接触的情况下，获得其特征信息，并对这些信息进行提取、加工、表达和应用的一门科学技术。

4、缓冲区分析就是在点、线、面实体（缓冲目标）周围建立一定宽度范围的多边形。

5、高斯—克吕格投影是一种等角横切椭圆柱投影。

这种投影的特点是：中央经线和赤道投影成垂直相交的直线；投影后没有角度变形；中央经线上没有长度变形。

6、数字高程模型（DEM）是以数字的形式按一定结构组织在一起，表示实际地形特征空间分别的模型，也是地形形状、大小和起伏的数字描述。

7、矢量数据是代表地图图形的各离散点平面坐标（x,y）的有序集合，这种数据结构主要用于表示地图图形元素几何数据之间及其与属性数据之间的相互关系。

8、TIN（不规则三角网）由不规则分布的数据点连成的三角网组成，三角面的形状和大小取决于不规则分布的观测点的密度和位置。

它能随地形起伏变化的复杂性而改变采样点的密度和决定采样的位置，因而能克服地形起伏不大的地区产生数据冗余的问题。

9、四叉树编码又称四分树编码，是一种有效压编数据的方法。

它将2n×2n像元阵列的区域，逐步分解为包含单一类型的方形区域，最小的方形区域为一栅格像元。

10、元数据（Metadata）是用于描述数据内容、定义、来源、精度、空间参照、质量及地理数据集管理的数据，即“说明数据的数据”。

11、空间索引空间索引是指根据空间要素的地理位置、形状或空间对象之间的某种空间关系，按一定的顺序排列的一种数据结构，一般包括空间要素标识，外包络矩形以及指向空间要素的指针。

12、地理信息系统（GIS）工程应用系统原理和方法，针对特定的实用目的和要求，统筹设计、优化、建设、评价、维护使用GIS的全部过程和步骤的统称。

材料化工元数据标准
材料化工元数据标准是指在材料和化工领域中，用于描述和管理材料和化工产品相关信息的一套统一的标准。

这些标准可以包括物质性质、组成成分、生产工艺、性能指标、安全属性、环境影响等方面的元数据。

材料化工元数据标准的制定有助于实现材料和化工产品信息的互通与共享，提高生产效率和产品质量，减少资源浪费和环境污染。

通过使用统一的元数据标准，不同组织和企业之间可以更好地进行数据交换和合作，促进产业链上下游的协同发展。

材料化工元数据标准的内容可以根据具体应用领域和需求进行制定，可以涵盖以下方面的信息：
1. 物质性质：包括材料的化学式、结构、晶体结构、熔点、沸点、密度、折射率等信息，用于描述材料的基本性质。

2. 组成成分：包括材料的主要成分、含量、掺杂物等信息，用于描述材料的组成情况。

3. 生产工艺：包括材料的制备方法、工艺参数、工艺流程等信息，用于描述材料的生产过程。

4. 性能指标：包括材料的力学性能、热学性能、电学性能、化学稳定性等信息，用于描述材料的性能表现。

5. 安全属性：包括材料的毒性、腐蚀性、可燃性、爆炸性等信息，用于描述材料的安全性能。

6. 环境影响：包括材料的可降解性、生物降解性、环境毒性等信息，用于描述材料对环境的影响。

材料化工元数据标准的制定需要考虑行业需求、技术发展和国际标准的参考，建立科学、合理、易于使用的标准体系。

同时，还需要与材料和化工领域的相关组织、企业和专家进行广泛的合作和讨论，确保标准的科学性和实用性。

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com信息资源管理马费成赖茂生申农：信息是用来减少不确定性的东西。

维纳：信息就是我们在适应外部世界,并把这种适应反作用于外部世界的过程中，同外部世界进行交换的内容的名称。

信息：事物存在的方式和运动状态的表现形式。

信息:语法信息：仅考虑形式因素的信息。

语义信息：考虑其中内在含义因素的信息.语用信息：考虑其中效用因素的信息。

信息资源：人类社会信息活动中积累起来的以信息为核心的各类信息活动要素（设备、人员等)的集合. 经过加工处理有序化并大量积累起来的可利用的信息的集合。

信息源：信息的来源。

文献信息源，非文献信息源。

1 一次信息源，本体论信息源。

2二次信息源，感知信息源,人大脑储藏。

3三次信息源，再生信息源。

口头、体语、文献、实物.4 四次信息源。

集约信息源，文献信息源或实物信息源的集约化。

信息势：信息源可以累积信息,在它与吸收之间形成了信息位差。

信息势的存在是信息流和信息交流活动产生的前提。

信息资源特征：一般特征：1、所为生产要素的人类需求性.2、稀缺性.3、使用方向的可选择性。

特殊性：1、共享性.2、时效性。

3、生产和使用中不可分性。

4不同一性（独特性).5、驾驭性.6、累积性和再生性。

信息资源管理(IRM）：管理者为达到预订的目标，运用现代化的管理手段和管理方法来研究信息资源在经济活动和其他活动中利用的规律，并依据这些规律对信息资源进行组织、规划、协调、配置和控制的活动。

2章信息资源管理中的内容管理信息按加工深度分:零次信息(未成为文献前的信息存在状态）、一次信息(作者根据本人研究工作和成果撰写、发布的信息)、二次信息（对一次信息进行整理、加工、提炼和压缩得到的信息.）、三次信息（对一次、二次和其他三次信息的基础上，加工而成的信息）。

一次、二次、三次，可以类同对文献进行划分联合国教科文组织，1961年规定 48页以上的出版物称之为图书信息采集原则：1、系统性原则(系统、全面、完整）2 针对性(依任务和服务对象,有针对、有重点、有选择地采集）3及时性原则(及时、迅速地提供给它的使用者)4、可靠性(真实、准确、可靠）5 方便、经济性原则 6计划性原则（当前以及未来）7预见性（着眼现实,又要有超前性）信息采集策略：定向采集：在采集计划范围内,对某一科学、某一国别、某一特定信息尽可能全面系统地采集。

第一章数据库系统基础知识一、选择题2000秋：1.根据关系模型的有关理论，下列说法中不正确的是 D 。

A．二维表中的每一列均有唯一的字段名B．二维表中不允许出现完全相同的两行C．二维表中行的顺序，列的顺序可以任意交换D．二维表中行的顺序，列的顺序不可以任意交换2001年（春）2. Visual FoxPro是一个__B____。

A. 数据库系统B. 数据库管理系统C. 数据库D. 数据库管理员3. 实体模型反映实体及实体之间的关系，是人们的头脑对现实世界中客观事物及其相互联系的认识，而_ ____是实体模型的数据化，是观念世界的实体模型在数据世界中的反映，是对对现实世界的抽象。

A. 数据模型B. 物理模型C. 逻辑模型D. 概念模型2006年（春）4. 数据库系统与文件系统的最主要区别是 DＡ．数据库系统复杂，而文件系统简单Ｂ．文件系统只能管理程序文件，而数据库系统能够管理各种类型的文件Ｃ．文件系统管理的数据量较小，而数据库系统可以管理庞大的数据量Ｄ．文件系统不能解决数据冗余和数据独立性问题，而数据库系统可以解决5. 关系模型的基本结构是___C______。

A．树形结构B．无向图C．二维表D．有向图2009秋：6. 目前数据库管理系统(DBMS)有许多不同的产品。

在下列DBMS产品中,不属于(Microsoft)公司开发的是 DA. Visual FoxProB. AccessC. SQL ServerD. Oracle2009年春7. 在下列叙述中，错误的是 C 。

A.关系型数据库中的每一个关系都是一个二维表B.在关系模型中，运算的对象和运算的结果都是二维表C.二维表中不允许出现任何数据冗余D.Visual FoxPro是一种关系型数据库管理系统产品8.关键字是关系模型中的重要概念。

当一个二维表(A表)的主关键字被包含到另一个二维表(B表)中时，它就称为B表的 C 。

A.主关键字B.候选关键字C.外部关键字D.超关键字9. 在关系模型中,关系运算分为传统集合的关系运算和专门的关系运算。

图书资料专业基础第一部分基础知识一、图书馆基础理论知识（一）图书馆学研究的对象、性质、内容1．掌握图书馆学的研究对象图书馆学的研究对象包括微观和宏观两个方面.微观环境,是指图书馆的各个组成要素、及作为其工作对象的知识、信息等；宏观对象,是指图书馆系统、图书馆事业、图书馆与环境的关系。

国外关于图书馆对象的认识:第一阶段:整理说,技术说,管理说第二阶段：社会说,知识社会说第三阶段：交流说，新技术说第四阶段:信息资源说我国图书馆界的认识:1、要诉说。

五要素：图书、读者、领导干部、建筑设备、工作方法2、矛盾说.“藏书与利用”或“管理与利用”的矛盾3、规律说.认为图书馆学是研究图书馆事业发生发展、组织形式以及它的工作规律的科学4、交流说。

文献交流说、知识交流说、文献信息交流说5、信息资源说结论：图书馆事业及其相关因素是图书馆学的研究对象2．了解图书馆学的体系结构图书馆的体系结构，大致可以如下描述:（1）普通图书馆学研究图书馆学基本问题,图书馆事业建设的基础理论，图书馆工作原理、特点及发展机制.此外，普通图书馆学还包括图书馆事业史和图书馆学发展史的研究（2）专门图书馆学专门研究图书馆的各种类型极其特点的图书馆学分支学科。

内容主要包括，研究公共图书馆、大学图书馆、科学专业图书馆等的工作原理、特点、任务极其特殊的性质、职能,以及他们的组织形式、管理制度和发展趋势等（3）比较图书馆学比较图书馆学的研究对象是世界各国的图书馆事业。

它从社会经济、文化、科技、社会政治体制、思想和历史的角度出发,对两个或两个以上国家的图书馆、图书馆体制、图书馆事业发展中的经验或问题进行比较，目的在于了解并掌握它们的共同点和差异点，并对差异进行合理的解释,从而得出发展图书馆事业的准则。

主要有3种形式：地域研究、跨国研究、实例研究（4）应用图书馆学应用图书馆学有两种含义：其一是指以图书馆具体工作为研究对象,研究图书馆工作的环节、程序、方法和技术的学科，也成为狭义应用图书馆学。

元数据管理与技术标签
元数据管理是指对数据的基本属性、结构和关系进行管理和维护的过程。

它包括对数据的描述、分类、组织、检索和更新等操作，以及对元数据的存储、访问和共享等技术支持。

技术标签是指对某个技术、产品或服务的特征和功能进行描述和标记的关键词或短语。

它可以用来标识和分类数据、文档、软件、网页等资源，方便用户进行检索、过滤和组织。

在元数据管理中，技术标签通常用于描述和标记数据的特征、属性和关系，以便于数据的组织和检索。

通过使用技术标签，可以更好地理解和利用数据，提高数据的可发现性、可访问性和可重用性。

元数据管理与技术标签的关系是，技术标签可以作为元数据的一种形式，用于描述和标记数据的特征和属性。

同时，元数据管理可以提供技术标签的存储、管理和访问等支持，确保标签的准确性、一致性和可靠性。

在实际应用中，元数据管理与技术标签可以结合使用，以实现对数据的有效管理和利用。

通过对数据进行元数据描述和标记，可以提高数据的可管理性和可发现性，同时还可以支持数据的集成、分析和挖掘等操作。

浅谈图书馆元数据的应用【摘要】图书馆元数据作为图书馆信息资源的描述信息，对于图书馆的管理和服务起着至关重要的作用。

本文将从图书馆元数据的定义和作用、图书馆元数据标准、图书馆元数据的建立和维护、图书馆元数据的应用场景以及图书馆元数据的未来发展等方面进行探讨。

通过深入分析，可以更好地理解和应用图书馆元数据，在图书馆资源的组织、检索、利用等方面发挥作用。

随着信息技术的不断发展，图书馆元数据的应用也将更加广泛和深入，为图书馆事业的发展提供更多的可能性和机遇。

对图书馆元数据的理解和研究具有重要的意义，促进图书馆事业的不断发展和提升。

【关键词】图书馆元数据、应用、定义、作用、标准、建立、维护、场景、未来发展、引言、正文、结论。

1. 引言1.1 浅谈图书馆元数据的应用图书馆元数据是图书馆信息资源管理的基础，它是描述和组织图书馆馆藏信息的关键工具。

在数字化时代，图书馆元数据的应用越来越受到重视，它不仅可以帮助图书馆更好地管理馆藏，还可以为用户提供更便捷的检索和浏览服务。

图书馆元数据的应用既包括传统的馆藏管理，也包括数字资源管理。

通过元数据，图书馆可以准确地描述每一本图书、每一个文献资源的属性，如标题、作者、出版日期、摘要等。

这些元数据可以帮助用户更快速、精准地找到所需的信息资源，提高检索效率。

图书馆元数据还可以被用于资源共享与联合开发。

通过统一的元数据标准，不同图书馆可以更方便地实现资源的共享与互联互通，提高图书馆服务的质量和效率。

图书馆元数据的应用对于提升图书馆的服务质量和用户满意度起着关键作用。

随着信息技术的不断发展，图书馆元数据的应用也将不断拓展和深化，为图书馆和用户带来更多的便利和价值。

2. 正文2.1 图书馆元数据的定义和作用图书馆元数据是指描述图书馆资源的数据，包括图书、期刊、论文、音像资料等各类文献的描述信息。

它是图书馆信息资源组织和管理的基础，具有极为重要的作用。

图书馆元数据可以帮助用户更好地找到所需的文献资源。

元数据的物元模型及其应用谢砚青 国强北方交通大学 241# 100044[摘要] 本文试用物元模型的思想对元数据理论进行分析。

例如，用物元变换的方法实现异构元数据集之间的数据交换；利用物元的可拓性质改进基于元数据的检索和搜索过程等等。

[关键词] 元数据 物元 可拓学 检索一. 元数据理论简介元数据[1]的概念是随着英特网的兴起而提出的。

网络的推广使信息的传播越来越简单，而由此产生的效应之一是信息的爆炸。

面对网络中的海量信息，人们感到无所适从。

庞大的信息量为信息的有效提取和利用提出了一个难题，传统的基于英特网站点内容的全文标引方法越来越不能满足实际应用的需要。

正是在这种情况下，元数据逐渐受到人们的重视。

1. 元数据的定义关于元数据（MetaData ），迄今为止，还没有完全统一的定义，最常规的第一就是：元数据是关于数据的数据（Data about data ）。

它是描述和限定其它数据的数据。

2. 元数据的模式以电子技术为基础的元数据模式主要有两种。

一种模式为数据库模式，在这种模式中，与数据对象相关的元数据被记录为以值来表示的属性；这些属性及其定义都被登记在一个数据词典里。

另一种模式为标记模式，涉及数据对象中元数据的嵌入，通常使用SGML 文献定义来标识数据。

3. 元数据的类型美国Getty 信息研究所的Anne J.Gilliland-Swethland 根据功能将元数据划分为管理型元数据、描述型元数据、保存型元数据、技术型元数据和使用型元数据5种类型4. 元数据的属性和特征由前所述，当采用第一种元数据模式，即数据库模式时，元数据被表示为以值来表示的属性的集合。

元数据最基本的功能是对数据的描述，其属性应该反映数据的各个方面。

二. 元数据的物元模型1. 一般表示法我们用元数据去描述一个实体数据时，是要让元数据在一定程度上代替实体数据，以便于资源的管理、检索和传播，这就要求元数据在描述实体数据时必须包含某些方面的信息。

基础教育教学资源元数据应用规范 （CELTS-41）教育信息化技术标准CELTS-42基础教育教学资源元数据规范CELTS-42 CD1.6教育部教育信息化技术标准委员会 发布目录1 概述 (2)1.1 目的 (2)1.2 范围 (2)2 规范性引用文件 (2)3 术语定义与缩略语 (3)3.1 本应用规范使用的基础术语 (3)3.2 缩略语 (5)4 元数据元素属性定义 (6)4.1 元数据元素的属性描述 (6)4.2 数据元素定义的规定 (7)5 元数据结构 (7)5.1 元数据的基本结构 (7)5.2 元数据元素及定义 (7)6 限定词汇与编目词汇表 (11)6.1 限定词汇 (11)6.2 本规范的限定词与编目方式定义 (14)6.3 受控词汇和编目方案 (22)6.4 一致性 (29)7 参考文献 (31)附录 A 供参考的部分教育学科课程分类第三级词汇表（课程内容） (33)A.1 语文课程内容分类 (33)A.2 数学课程内容分类 (34)A.3 英语课程内容分类 (37)A.4 地理课程内容分类 (38)A.5 历史课程内容分类 (39)A.6 化学课程内容分类 (40)A.7 物理课程内容分类 (43)A.8 生物课程内容分类 (48)A.9 信息技术课程内容分类 (49)A.10 音乐课程内容分类 (50)A.11 美术课程内容分类 (50)CELTS-42基础教育教学资源元数据规范1 概述1.1 目的本规范提供一个面向基础教育的教学资源数据模型。

制定本规范旨在对希望在学校、企业、其他机构和个人的教学资源中使用元数据的用户提供一套资源编目准则，以使读者能快速、有效地在国家基础教育资源库及门户网站中检索到所需的教学资源，广泛地实现资源共享。

1.2 范围本规范在《CELTS-3学习对象元数据：信息模型规范》（以下简称《学习对象元数据规范》）的基础上，结合我国基础教育的实际，定义了一组面向基础教育的教学资源元数据元素。

⼤数据：元数据（Metadata）⼀、元数据概述1、元数据定义元数据：按传统的定义，元数据就是关于数据的数据；元数据的⽤途：打通源数据、数据仓库、数据应⽤，记录数据从产⽣到消亡的全过程；主要记录：数据仓库中模型的定义、各层级间的映射关系、监控数据仓库中的数据状态、监控 ETL 的任务的运⾏状态；在数据仓库系统中，元数据可以帮助数据仓库管理员和开发⼈员，⾮常⽅便的找到他们所关系的数据，⽤于指导其进⾏数据管理和开发，提供⼯作效率；将元数据按⽤途的不同分为两类：1. 技术元数据（Technical Metadata）；2. 业务元数据（Business Metadata）；　1/1）技术元数据作⽤ / ⽤途：存储关于数据仓库系统技术细节的数据，⽤于开发和管理数据仓库；例：阿⾥常见的技术元数据：1. 分布式计算系统的存储元数据如，MaxCompute 表、列、分区等：1. 记录了表的表名、分区信息、负责⼈信息、⽂件⼤⼩、表类型，⽣命周期；2. 列的字段名、字段类型、字段备注、是否是分区字段等；2. 分布式计算系统的运⾏元数据如，MaxCompute 上所有作业运⾏等信息；类似于 Hive 的 Job ⽇志，包括作业类型、实例名称、输⼊输出、SQL、运⾏参数、执⾏时间、最细粒度的 FuxiInstance（MaxCompute 中 MR执⾏的最⼩单元）执⾏信息等；3. 数据开发平台中，数据同步、计算任务、任务调度等信息数据同步信息：数据同步的输⼊输出表和字段、同步任务本⾝的节点信息；任务调度信息：任务的依赖类型、依赖关系等，以及不同类型调度任务的运⾏⽇志等；计算任务信息：输⼊输出、任务本⾝的节点信息；4. 与数据质量和运维相关的元数据如任务监控、运维报警、数据质量、故障等信息，包括任务监控运⾏⽇志、告警配置及运⾏⽇志、故障信息等；　1/2）业务元数据作业 / ⽤途：从业务⾓度描述了数据仓库中的数据，提供了介于使⽤者和实际系统之间的语义层，使得不懂计算机技术的业务⼈员也能够 “读懂” 数据仓库中的数据；阿⾥常见的业务元数据：1. OneData 元数据如，维度及属性、业务过程、指标等的规范化定义，⽤于更好的管理和使⽤数据；2. 数据应⽤元数据如，数据报表、数据产品等的配置和运⾏元数据；2、元数据的价值元数据最重要的应⽤价值，是数据管理、数据内容、数据应⽤的基础；1. 数据管理⽅⾯为集团数据提供在计算、存储、成本、质量、安全、模型等治理领域上的数据⽀持；如，在计算上可以利⽤元数据查找超长运⾏节点，对这些节点进⾏专项治理，保障基线产出时间；2. 数据内容⽅⾯为集团数据进⾏数据域、数据主题、业务属性等的提取和分析，提供数据材料；如，可以利⽤元数据构建知识图谱，给数据打标签，清楚的知道现在有哪些数据；3. 数据应⽤⽅⾯打通了产品及应⽤链路，保障产品数据准确、及时产出；如，打通 MaxCompute 和应⽤数据，明确数据资产等级，更有效的保障产品数据；3、统⼀元数据体系建设元数据建设的⽬标：打通数据接⼊到加⼯，再到数据消费的整个链路，规范元数据体系与模型，提供统⼀的元数据服务出⼝，保障元数据产出的稳定性和质量；元数据体系建设的思路：（以阿⾥元数据体系 OneMata 为例）1. ⾸先梳理清楚元数据底层数据1. 对元数据做分类，较少数据重复建设，保障数据的唯⼀性；分类：计算元数据、存储元数据、质量元数据、模型元数据、成本管理元数据等；2. 丰富表和字段使⽤说明，⽅便使⽤和理解；2. 根据元仓底层数据构建元仓中间层1. 依据 OneData 规范，建设元数据基础宽表，也就是元数据中间层，打通从数据产⽣到消费的整个链路，不断丰富中间层数据；如，MaxCompute 元数据、调度元数据、同步元数据、产品访问元数据、服务器元数据、应⽤注册元数据等；2. 基于元数据中间层，对外提供标准统⼀的元数据服务出⼝，保障元数据产出的质量；3. 应⽤1. 丰富的元数据中间层，能够为集团数据提供在计算、存储、成本、质量、安全、模型等治理领域上的数据⽀持，形成⼀套完整的ROI 数据体系；2. 丰富的元数据中间层，还能为为集团数据进⾏数据内容、数据域、数据主题、业务属性等的提取和分析提供了数据素材；⼆、元数据应⽤数据的真正价值在于，数据驱动决策，通过数据指导运营；数据化运营：通过数据驱动的⽅法，判断趋势，从⽽展开有效⾏动，帮助发现问题，推动创新或解决⽅案的产⽣；元数据应⽤⽰例：1. 对于数据使⽤者，可以通过元数据指导其快速找到所需要的数据；2. 对于 ETL ⼯程师，可以通过元数据指导其进⾏模型设计、任务优化、任务下线等各种⽇常 ETL ⼯作；3. 对于运维⼯程师，可以通过元数据指导其进⾏整个集群的存储、计算、系统优化等运维⼯作；1、Data Profile核⼼思路：为纷繁复杂的数据，建⽴⼀个脉络清晰的⾎缘图谱；主要功能：通过图计算、标签传播算法等技术，系统化、⾃动化的对计算与存储平台上的数据，进⾏打标、整理、归档；形象的说，Data Profile 实际承担的是为元数据 “画像” 的任务；Data Profile 共有四类标签：思路：数据之间的个性化，除了应⽤场景的不同之外，实际上在数据研发流程、保障登记、数据质量要求、安全等级、运维策略、警告设置上都会有差异；作⽤：节约研发⼈员的时间成本，同时对阿⾥内部的⾮研发⼈员来说，也可以更直观的理解数据、利⽤数据，从⽽提升数据的研发效率；根据这种差异化，Data Profile 开发了四类标签：1. 基础标签：针对数据的存储情况、访问情况、安全等级等进⾏打标；2. 数仓标签：针对数据是增量还是全量、是否可再⽣、数据的⽣命周期来进⾏标签化处理；3. 业务标签：根据数据归属的主题域、产品线、业务类型，为数据打上不同的标签；4. 潜在标签：主要为了说明数据潜在的应⽤场景，如，社交、媒体、⼴告、电商、⾦融等；2、元数据门户主要功能：数据搜索和数据管理；功能模块：“前台”、“后台”；1. “前台” 产品数据地图功能：定位消费市场，实现检索数据、理解数据等 “找数据” 的需求；数据地图：服务对象：围绕数据搜索，服务于数据分析、数据开发、数据挖掘、算法⼯程师、数据运营等，数据表的使⽤者和拥有者；服务内容：提供⽅便快捷的数据搜索服务，拥有功能强⼤的⾎缘信息及影响分析，利⽤表使⽤说明、评价反馈、表收藏级精品表机制，为⽤户浮现⾼质量、⾼保障的⽬标数据；1. 如，在数据分析前，使⽤数据地图进⾏关键词搜索，帮助快速缩⼩范围，找到对应的数据；2. 如，使⽤数据地图根据表名直接查看表详情，快速查阅明细信息，掌握使⽤规则；3. 如，通过数据地图的⾎缘分析，可以查看每个数据表的来源、去向，并查看每个表及字段的加⼯逻辑；2. “后台” 产品数据管理功能：定位于⼀站式数据管理，实现成本管理、安全管理、质量管理等；数据管理平台：服务对象及内容：个⼈开发者、BU 管理者、系统管理员等⽤户，提供个⼈和 BU 全局资产管理、成本管理、质量管理等；1. 针对个⼈开发者，主要包括计算费⽤和健康分管理、存储费⽤和健康分管理，并提供优化建议和优化接⼝；2. 针对 BU 管理者和管理员，主要提供 BU、应⽤、集群等全局资产消耗概览、分析和预测；3、应⽤链路分析思路 / 功能：配置数据间的 “⾎缘关系”，⽤户可以通过元数据⾎缘，分析产品及应⽤的链路；通过⾎缘链路可以清楚的统计到某个产品所⽤到的数据在计算、存储、质量上存在哪些问题；通过治理优化保障产品数据的稳定性；实例：业务需求对于某个数据计算任务或表，其重要程度如何？是否还有下游在使⽤？是否可以下线？阿⾥的很多数据产品，都依赖哪些 MaxCompute 表？对这些 MaxCompute 表是否需要根据应⽤的重要程度进⾏资源、运维保障？解决思路：通过元数据⾎缘来分析产品及应⽤的链路，通过⾎缘链路可以清楚的统计到某个产品所⽤到的数据在计算、存储、质量上存在哪些问题，通过治理优化保障产品数据的稳定性；通过应⽤链路分析，产出 3 中⾎缘类型：表级⾎缘、字段⾎缘、表的应⽤⾎缘；表级⾎缘主要有 2 中计算⽅式：1. 通过 MaxCompute 任务⽇志进⾏解析；2. 根据任务依赖进⾏解析；表的应⽤⾎缘解析：难点最⼤；按照应⽤和物理表的配置关系，可以分为配置型和⽆配置型：1. 配置型：如，对于数据报表、集市等应⽤，其数据源直接或间接使⽤ MaxCompute 数据，且有元数据配置依赖关系，通过配置元数据，可以获取 MaxCompute 物理表、具体的报表、集市等应⽤的⾎缘关系；问题案例：对于⽣意参谋等数据产品，其数据源通过数据同步⽅式同步到 MySQL、HBase 等数据库，间接使⽤MaxCompute 数据，且⽆配置产品和 MySQL、HBase 等物流数据源的依赖关系，导致⽆法通过配置源数据解析MaxCompute 数据和数据产品的关系；解决⽅案：主要通过统⼀的应⽤⽇志打点 SDK 来解决此类问题，可以做到配置化、应⽤⽆痕化；2. ⽆配置型：常见的应⽤链路分析应⽤：主要有影响分析、重要性分析、下线分析、链路分析、寻根溯源、故障排查等；4、数据建模思路 / 业务场景：基于现有底层数据已经有下游使⽤的情况，可以通过下游使⽤的元数据指导数据参考模型；通过元数据驱动的数据仓库模型建设，提⾼了数据仓库建模的数据化指导，提升建模效率；下游使⽤情况：指查询、关联、聚合、过滤等操作；记录下游使⽤情况的数据，就是辅助建设模型的元数据；操作：设置阈值，记录下游对数据的使⽤情况，使⽤次数超过阈值的情况，将被⽤来参考建模；数据仓库建模所使⽤的元数据：其中，查询值 SQL 的 SELECT，关联指 SQL 的 JOIN，聚合指 SQL 的 GROUP BY，过滤指 SQL 的 WHERE；1. 表的基础元数据包括下游情况、查询次数、关联次数、聚合次数、产出时间等；2. 表的关联关系元数据包括关联表、关联类型、关联字段、关联次数等；3. 表的字段的基础元数据包括字段名称、字段注释、查询次数、关联次数、聚合次数、过滤次数等；在星形模型设计过程中，可能类似于如下使⽤元数据：1. 基于下游使⽤中关联次数⼤于某个阈值的表，或查询次数⼤于某个阈值的表等元数据信息，筛选⽤于数据模型建设的表；2. 基于表的字段元数据，如，字段中的时间字段、字段在下游使⽤中的过滤次数等，选择业务过程标识字段；3. 基于主从表的关联关系、关联次数，确定和主表关联的从表；4. 基于主从表的字段使⽤情况，如，字段的查询次数、过滤次数、关联次数、聚合次数等，确定哪些字段进⼊⽬标模型；5、驱动 ETL 开发思路：通过元数据，指导 ETL ⼯作，提⾼ ETL 的效率；实例场景：1. 通过 Data Profile 得到数据的下游任务依赖情况、最近被读写次数、数据是否可再⽣、每天消耗的存储计算等，通过这些信息判断数据是否可以下线；2. 如果根据⼀些规则判断数据可以下线，则会通过 OneClick 触发⼀个数据下线的⼯作任务流，数据 Owner 可能只需要点击提交按钮，删除数据、删除元数据、下线调度任务、下线 DQC 监控等⼀些列的操作就会⾃动在后台执⾏完成；。

都柏林核心（Dublin Core）元数据发展简史上海图书馆数字化工作部随着WWW的不断发展，网络上信息资源正呈不断增多的趋势。

但随之而来的问题是，人们发现在海量的信息环境中，信息的查找和检索变得越来越困难。

网络上充斥着各种各样的信息，但人们却不知道究竟该怎样才能找到自己所需要的信息。

为了有效地解决查找网络资源这一问题，元数据这一概念被提了出来。

元数据也被称为是关于数据的数据，它是专门用来描述数据的特征和属性的。

由于电子文件所具备的多种多样的格式和控制方法，它们可能不能被每个人直接使用：因为也许人们不熟悉或不了解它的格式；也许它的内容被加密了；或者它只有在交费后才能被接受；也或者这个资源太大，存取起来既困难又费时。

在这些情况下，元数据能支持用户决策过程。

它包含的数据元素集就是用来描述一个信息对象的内容和位置，以便能在网络中方便的查找和检索。

从元数据提供者的角度来看，元数据能改进文件的检索能力（特别是搜索的精确性）、以及对藏品的控制和管理问题。

而各种网络上的搜索引擎，如Lycos、Alta Vista、Open Text等，虽然对许多资源有自动索引功能，但其查准率却极低。

而一些由专业人员提供的不仅复杂并被结构化的特殊体系方案，如MARC、GILS、TEI header、IAFA模块（用来描述匿名的FTP档案和基于主题的信息网关）和FGDC，这些标准虽然能达到一定的查准率，但在数据加工标引工作上既费时又费人工，并且需要的是专业的从业人员，因此对于充斥于网上的海量信息可以说是无能为力。

这些复杂的体系方案通常都需要大量的时间，金钱和合格的职员，因此创造一个更简单的元数据模型和体系方案显得非常吸引人。

而且，随着因特网上的搜索服务的改进，从各种复杂或简单的元数据格式到各个不同的用户团体之间，也特别需要一种标准化的语言或交换格式。

所以，创立一个简单的、并且在网络中为各个用户团体所接受的标准化元数据元素集，成为了网络发展的迫切需要。

一、信息与信息治理1、信息信息〔本体论〕：信息是事物存在的方式和运动状态的表现形式。

信息〔生疏论〕：主体所感知或表述的事物存在的方式和运动状态。

全信息：我们把同时考虑到事物的存在方式和运动状态的外在形式、内在含义和效用价值的生疏论层次上的信息称为“全信息”。

而把仅仅考虑其中形式因素的信息称为“语法信息”，把考虑其中内容〔含义〕因素的信息称为“语义信息”，把其中效用因素的信息称为“语用信息”。

2、信息的特征：（1）信息存在的普遍性和客观性（2）信息产生的广延性和无限性（3）信息在时间和空间上的传递性（4）信息对物质载体的独立性（5）信息对生疏主体的相对性（6）信息对利用者的共享性（7）信息的不行变换性和不行组合性（8）信息产生和利用的时效性3、信息链、数据、信息与学问由事实-数据-信息-学问-智能五个要素构成“信息链”。

“事实”是人类思想和社会活动的客观映射；“数据”是事实的数字化、编码化、序列化、构造化；“信息”是数据在信息媒介上的映射；“学问”是对信息的加工、吸取、提取和评价的结果；“智能”则是运用学问的力量。

4、信息流当信息生产出来后〔产生〕之后，便要流向特定的利用者，于是在信息生产者和利用者之间形成源源不断的“流”，即信息流。

5、信息治理信息治理的实质就是人类承受技术的、经济的、政策的、法律的、人文的方法和手段对信息流进展掌握，以提高信息的利用效率，最大限度地实现信息效用价值为目的的一种活动。

6、信息治理的视角2 / 17（1）从技术视角，信息治理主要争论用手工方式和计算机方式对信息进展收集、加工、处理，使之有序化存储、便于快速检索并传递给特定的利用者。

这始终是信息治理争论的重点和目标。

（2）从经济视角，主要争论以信息的生产、流通和利用为根底的信息市场，包括信息产业、信息经济的形成、进展、特征和运行模式，信息资源和优化配置，信息技术的评价选择以及信息经济效益评价等方面的问题。

信息经济学是该视角下信息治理与经济学相互穿插的争论领域。

目录图书馆员应知应会知识问答第一部分专业知识一、基础知识1.什么是文献文献是记录知识的一切载体，包括纸质的图书、报刊等出版物和非纸质的录音资料、影像资料、缩微资料、计算机文档等。

文献是人类脑力劳动成果的一种表现形式，根据文献的性质和功能可分为一次文献、二次文献和三次文献。

2.什么是一次文献二次文献三次文献一次文献，即原始文献。

凡直接记录事件经过、研究成果、新知识、新技术的文献都是一次文献。

比较常见的是专着、论文、调查报告、档案材料等。

二次文献，也叫检索性文献。

指对一次文献进行加工整理（如着录其文献特征、摘录其内容要点），并按一定方法编排成系统的便于考查的文献。

主要的二次文献有书目、索引、文摘。

三次文献，可以叫做参考性文献。

是在利用二次文献的基础上依据一次文献做出系统整理并概括论述的文献。

如：动态综述、专题评述、进展报告等单篇文献，以及百科全书、词典、年鉴、手册（指南）、表谱等专书文献。

3.文献有哪几种类型按文献记录技术手段和载体形式划分可分为：印刷型文献：图书报刊特种文献非印刷型文献：缩微胶片缩微资料缩微胶卷缩微卡片听觉资料视听资料视觉资料音像资料机读文献：电子出版物软件出版物网络出版物4.什么叫古籍从图书馆古籍工作的实际来看，古籍主要是指1911年以前历朝的刻本、写本、稿本、拓本等。

5.什么是古籍版本古籍版本有侠义与广义之分。

狭义的版本，最初专指用木板雕版印刷的书；广义的版本，则指古籍图书的各种印刷、抄写的本子，包括：稿本、写本、抄本、雕印本、排印本、活字本、影印本、拓印本等等。

6.什么是善本善本的最初概念是指经过严格校勘，无文字讹误的书本。

后含义渐广，包括刻印较早、流传较少的各类古籍。

从时间判断，一般指乾隆以前刻印的古籍，以及符合1978年《全国古籍善本总目》编辑会议确定的“九条”标准的写、刻、抄的古籍。

7.什么是地方文献地方文献是指有关本地的一切资料，内容上有关本地及本地人士所着着作皆属地方文献，包括图书、杂志、报纸、图片、拓本、表格、传单、票据、文告、手稿、会议文献、照片、电影、电视、多媒体文献等。

语料库概念与语料库语言学基础知识语料库语言学是以语料库为基础的语言学研究方法。

语料库指的是大量真实语言使用情况的集合，可以包含各种类型的语言材料，例如口语、书面语和专业语言等。

语料库语言学主要涉及以下几个方面：1、语言描述和分析：通过对语料库中的语言数据进行收集、注释和分析，得到关于语言结构和功能的描述和分析。

2、语言学习和教育：通过语料库分析和应用，为语言学习者提供更真实、生动和有效的语言学习材料，同时也可以开发出更优质的语言教学软件。

3、自然语言处理：语料库作为自然语言处理技术的基础数据，能够为机器翻译、文本分类、信息检索等领域提供重要支持。

4、语言变化研究：通过比较不同时间段、地区和社会群体的语料库，可以研究语言变化的规律和特点。

在实际应用中，语料库语言学能够促进语言技术的发展，提高语言学研究的精度和可靠性，同时也给我们带来了更深入的语言理解和认知。

标题：语料库语言学研究的重要性一、语料库语言学的概念及发展历程语料库语言学，是指使用语料库进行研究的语言学分支，其研究对象是自然语言。

语料库是一个按照某种原则建立的、用于语言研究的庞大数据集合。

语料库语言学的理论基础是结构主义语言学、生成语法和实证语言学。

随着计算机技术的飞速发展，语料库规模越来越大，语料质量也越来越高，语料库语言学得以迅速发展。

二、语料库语言学的重要性1、提高语言教学效果语料库语言学可以通过收集大量语言数据来提高语音、词汇、语法和语用的教学效果。

比如，通过语料库分析来确定常见的语言错误类型，帮助学生避免这些错误；通过语料库调查来了解实际使用情况，让教学更接近实际使用。

2、推动语言研究发展语料库语言学以语料为基础，通过数据驱动的方法对语言进行分析，可以帮助我们更好地理解语言的本质和变化规律。

语料库语言学可以帮助我们更好地研究语音、词汇、句法和语用等多个方面，也能够关注不同社会群体间语言使用的差异，因此为语言研究提供了新的视角。

3、促进跨学科研究语料库语言学的方法论在不同领域都有应用。

元数据质量评估方法及模型研究近来，元数据技术作为信息系统中有效管理和提取信息的重要工具，受到了众多企业和个人的关注。

然而，元数据的质量问题仍然是难以解决的难题。

以下将根据相关研究的理论基础，介绍元数据质量评估方法及模型的研究。

在元数据管理研究中，有许多方法可以用来评估元数据的质量，如质量测量模型、数据挖掘、统计学方法和经验方法等。

元数据质量测量模型是研究元数据质量的一个很重要的方法，它是一种通过比较实际元数据和理想元数据来评估元数据质量的方法。

常用的元数据质量测量模型包括视觉质量模型、语义质量模型、信息质量模型和数据流质量模型等。

数据挖掘是利用智能算法提取隐藏在元数据中的有用信息的一种新型技术。

数据挖掘可以从元数据中抽取出大量信息，可以帮助企业更好地识别和控制元数据质量问题，提高元数据的质量。

此外，统计学方法也可用来评估元数据质量。

统计学方法包括假设检验、线性回归和相关分析等，通过检查元数据之间的关系、统计分析和多元统计等，可以帮助企业更好地了解元数据质量。

另外，经验方法也可以用来评估元数据质量。

经验方法是指利用历史经验以及专业知识来对元数据质量进行判断的方法。

基于以上理论基础，本文研究了元数据质量评估模型，通过比较实际元数据和理想元数据来评估元数据质量。

本文将研究以下元数据质量评估模型：质量测量模型、数据挖掘、统计学方法和经验方法。

首先，质量测量模型可以通过比较实际元数据和理想元数据来评估元数据质量。

常用的元数据质量测量模型包括视觉质量模型、语义质量模型、信息质量模型和数据流质量模型等。

其次，数据挖掘可以从元数据中抽取出大量信息，可以帮助企业更好地识别和控制元数据质量问题，提高元数据的质量。

继而，统计学方法可以通过检查元数据之间的关系、统计分析和多元统计等，可以帮助企业更好地了解元数据质量。

最后，经验方法是通过历史经验以及专业知识来对元数据质量进行判断的方法，可用于判断复杂的元数据质量问题。

综上所述，本文介绍了元数据质量评估方法及模型的研究，包括质量测量模型、数据挖掘、统计学方法和经验方法等。

浅谈元数据管理是指标管理 吉林经营分析系统作为面向企业运营的统一数据信息平台，它的元数据管理重要性日益凸显出来，以下就是由小编为您提供的元数据管理是指标管理。

 元数据管理贯穿经营分析系统构建、运行和维护的整个生命周期，是经营分析系统构建过程中重要的一环。

同时，在数据仓库构建的整个过程中，如数据源分析、ETL 过程、数据库结构、数据模型、业务应用主题的组织和前端展示等，均需要相应的元数据的有力支撑。

 元数据概念。

元数据，从定义上讲，是关于数据的数据，或者说是关于数据的结构化数据。

现在元数据研究的重点主要是网络环境下数据的描述与数据管理问题。

经营分析系统元数据管理包括经营分析系统表结构、程序的处理规则、指标定义等技术元数据、业务元数据、管理元数据的管理。

②集团公司试点。

集团公司制定《元数据管理规范V1.0》，鉴于吉林移动具有良好数据质量、技术和业务基础，委托吉林移动根据规范进行元数据管理试点建设，通过实际的探索，总结建设过程中的经验和教训，为其他省的元数据建设及规范发展提供有益的参考。

③省内需求。

为更好地及时分析、查找、评估和解决省级经营分析系统各环节的数据质量问题，保证数据质量的稳定可靠，需要构建一套经营分析系统内部控制的管理体系，为数据质量管理工作提供强有力的系统支撑。

 为了保证经营分析系统数据的一致性和可靠性，提高数据质量，要求构建以元数据管理为核心和基础的统一经营分析系统指标管理体系。

 元数据基础平台。

吉林移动元数据试点项目的建设目标是构建一个体系结构独立，具备良好开放性和扩展性的元数据管理基础平台，具体要求元数据管理系统的构建工作完全遵循集团公司CWM标准;提供元数据系统外部访问接口;在实施深度劈面，构建从源系统一直到OLAP分析、报表、KPI等方面的元数据管理系统，完成数据流图的构建过程。

②指标管理体系。

根据BOSS和BASS内数据指标的标准定义及处理过程描述，指标间依赖、关联辅承关系，以及这些指标的业务应用情景，建立一个完整的指标管理体系和指标库，具体要求统一定义指标的业务术语、业务口径和相应的统计逻辑等信息，使之成为指标定义的字典;建立指标的层次结构，保证指标间的关联关系;业务交流、业务学习、知识传承的平台，加强对业务指标的理解，减少歧义，增加业务人员对业务系统的信任;业务管理、业务开发和系统管理的素材库和依据;加强对报表的管理，提高统计结果的重用度，提高生产效率;提高报表数据的准确性和一致性，满足表内、表间平衡关系和校验审核关系。