元数据管理-实用

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。

元数据管理办法1 总则为了规范和加强集团的元数据管理，提升数据标准化与数据管控能力，持续改善数据质量，配合《集团BIM运营管控数据治理办法》，制定本办法。

本办法所称元数据，是数据的数据，是数据的业务涵义、技术涵义和加工处理过程的定义，是数据管控的基本手段。

元数据可将其按用途的不同分为业务元数据、技术元数据和操作元数据：1.1 业务元数据主要描述数据业务涵义及应用场景，包括业务及业务延伸定义、业务规则定义，以及数据之间关系、数据所属部门等业务相关信息；1.2 技术元数据主要描述数据的技术涵义，包括数据库的结构、字段长度、汇总算法、数据库操作系统及服务器名称、版本等技术相关信息；1.3 操作元数据主要描述数据的加工处理过程，包括源系统名称、源系统类型、目标系统名称、目标系统类型、抽取转换频率、转换规则等操作相关信息。

本办法所称元数据管理，是指元数据的定义、收集、管理和发布的方法、工具及流程的集合。

元数据管理旨在针对数据全生命周期的各个环节，清晰、完整地勾勒出数据资产的血缘关系视图。

2元数据管理的组织与职责2.1决策机构集团数据治理委员会负责元数据管理的决策，具体职责包括：2.1.1 审批元数据管理相关办法；2.1.2 对元数据管理工作的重大事项和争议事项进行决策；2.1.3 定期听取集团数据治理办公室对元数据管理工作的汇报。

2.2 集团数据治理办公室是元数据管理的责任单位，负责元数据管理工作，具体职责包括：2.2.1 元数据管理办法的制定、解释和监督；2.2.2 负责组织、推动和协调元数据管理相关工作，包括元数据采集与检核、元数据发布与维护、元数据使用、元数据变更；2.2.3 及时采集和维护业务元数据和各信息系统的技术和操作元数据；2.2.4检核和监控元数据落地和变更情况；2.2.5 制定元数据管理整改方案，推动元数据管理问题解决；2.2.6 总结元数据管理工作，并定期向集团数据治理委员会汇报。

2.3集团各职能部门或由产业、成员企业代行相关职能的单位作为数据的业务主管部门和使用部门，应对其所拥有的业务元数据进行定义与维护，具体职责包括：2.3.1 协助集团数据治理办公室采集业务元数据；2.3.2 明确业务规则，制定数据标准，定义业务元数据；2.3.3 负责本部门业务元数据的日常维护，确保相关信息系统的业务元数据完整和有效；2.3.4 提出业务元数据变更申请并配合变更工作。

数字图书馆建设中的元数据标准与管理数字图书馆是一种通过数字化技术将图书馆资源进行整合、保存和管理的新型图书馆形态。

在数字图书馆的建设中，元数据的标准与管理起着至关重要的作用。

本文将探讨数字图书馆建设中元数据标准与管理的相关内容，包括元数据的定义、分类、标准制定、管理方法等。

首先，我们来阐述元数据的定义。

元数据是描述数据的数据，它是对数字资源进行描述、组织和管理的重要手段。

元数据可以包括资源的基本信息（如标题、作者、出版日期等）、内容信息（如主题、摘要等）、结构信息（如文件格式、文件大小等）以及使用信息（如版权信息、访问权限等）。

通过对数字资源添加元数据，可以方便用户在数字图书馆中进行检索、浏览和利用资源。

其次，我们来探讨元数据的分类。

根据元数据的属性和用途，可以将元数据分为描述性元数据、技术性元数据和管理性元数据三种类型。

描述性元数据用于描述资源的内容，如作者、标题、关键词等；技术性元数据用于描述资源的特征和属性，如文件格式、文件大小等；管理性元数据用于管理资源的访问权限、版权信息等。

不同类型的元数据在数字图书馆建设中发挥着不同的作用，合理分类和管理元数据有助于提高数字图书馆的资源利用效率。

第三，我们来讨论元数据标准的制定与应用。

元数据标准是对元数据进行描述、存储和交流的规范。

通常采用的元数据标准有Dublin Core、MARC、MODS等。

其中，Dublin Core是最为广泛应用的元数据标准之一，它定义了15个元素，用于描述资源的基本属性。

MARC（机器可读目录）是图书馆界常用的元数据标准，适用于对图书和其他资源的描述。

MODS（元数据对象描述语言）是一种XML-based的元数据标准，它融合了Dublin Core和MARC的特点，适用于描述各类数字资源。

选择合适的元数据标准并合理应用于数字图书馆建设中，有助于提高数字资源的描述和检索效率。

此外，元数据管理也是数字图书馆建设中的重要环节。

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。

第12章元数据管理-DAMA-DMBOK：数据管理知识体系（第⼆版）第⼗⼆章元数据管理1.简介元数据的最常见定义，“关于数据的数据”，很容易引起误解。

可以归类为元数据的信息种类繁多。

元数据包括有关技术和业务流程，数据规则和约束以及逻辑和物理数据结构的信息。

它描述了数据本⾝（例如，数据库，数据元素，数据模型），数据表⽰的概念（例如，业务流程，应⽤程序系统，软件代码，技术基础结构）以及数据和概念之间的连接（关系）。

元数据可帮助组织了解其数据，系统和⼯作流程。

它可以进⾏数据质量评估，并且是数据库和其他应⽤程序管理的组成部分。

它有助于处理，维护，集成，保护，审核和管理其他数据。

要了解元数据在数据管理中的重要作⽤，请想象⼀个⼤型图书馆，其中有成千上万的书籍和杂志，但没有卡⽚⽬录。

没有卡⽚⽬录，读者甚⾄可能不知道如何开始寻找特定的书甚⾄特定的主题。

卡⽚⽬录不仅提供必要的信息（图书馆拥有的书籍和材料以及在何处被搁置），还使读者可以使⽤不同的起点（主题区域，作者或标题）来查找材料。

没有⽬录，很难甚⾄不可能找到⼀本书。

没有元数据的组织就像没有卡⽚⽬录的图书馆。

元数据对于数据管理和数据使⽤都是必不可少的（请参阅DAMA-DMBOK中对元数据的多个引⽤）。

所有⼤型组织都会产⽣和使⽤⼤量数据。

在整个组织中，不同的个⼈将具有不同级别的数据知识，但是没有⼀个⼈会了解有关数据的所有知识。

此信息必须记录在案，否则组织可能会失去有关⾃⾝的宝贵知识。

元数据提供了捕获和管理有关数据的组织知识的主要⽅法。

但是，元数据管理不仅是知识管理⽅⾯的挑战，⽽且还存在许多挑战。

这也是风险管理的必要。

元数据对于确保组织可以识别私有数据或敏感数据以及为⾃⼰的利益管理数据⽣命周期以及满⾜合规性要求并使风险最⼩化是必不可少的。

没有可靠的元数据，组织将不知道它拥有什么数据，数据代表什么，它起源于何处，它如何在系统中移动，谁可以访问它，或者对⾼质量数据意味着什么。

元数据管理制度一、引言随着信息技术的发展和数据量的爆炸增长，元数据管理在企业中变得越来越重要。

元数据是描述数据的数据，是数据的关键资产。

合理管理元数据可以提高数据质量、管理数据资产，以及支持企业数据治理和决策。

本文将阐述元数据管理的重要性、管理原则、管理方法和操作流程，以及具体的管理制度。

二、元数据管理的重要性1.促进数据共享和集成：元数据是数据的描述，通过管理元数据可以促进数据共享和集成。

当各部门和系统都遵循同一种元数据标准时，数据的集成会更加容易，各方之间可以更好地共享数据。

2.提高数据质量：元数据管理可以帮助企业建立数据质量标准和规范，确保数据质量始终如一。

通过元数据管理，可以更好地了解数据的来源、含义、结构和关系，从而提高数据的准确性、完整性和一致性。

3.支持数据治理和决策：元数据是数据的关键抽象，通过管理元数据可以更好地了解数据资产、数据风险和数据价值。

有了清晰的元数据，企业可以更好地制定数据治理策略、做出数据决策，并支持企业的业务目标。

4.降低数据管理成本：随着数据量不断增长，数据管理的成本也在增加。

通过合理管理元数据，可以减少数据管理的成本，提高数据管理效率，降低风险。

5.促进数据分析和挖掘：元数据可以帮助用户更好地了解数据的结构和关系，为数据分析和挖掘提供支持。

通过元数据管理，可以更快、更准确地进行数据分析和挖掘，挖掘出数据背后的价值。

三、元数据管理原则1.一致性原则：元数据管理应该遵循一致性原则，即各部门和系统都应该使用同一种元数据标准，以确保元数据的一致性和准确性。

2.全面性原则：元数据管理应该是全面的，涵盖所有数据资产，包括结构化数据、非结构化数据、半结构化数据等，确保所有数据都受到管理。

3.及时性原则：元数据管理需要及时更新和维护，随着数据的不断变化，元数据也需要不断更新和调整，以保持元数据的准确性和时效性。

4.安全性原则：元数据管理需要确保元数据的安全性和机密性，防止元数据被未经授权的访问和篡改，保护数据资产的安全。

一．什么是元数据元数据是：• 数据的数据(data about data)• 结构化数据(Structured data about data)• 用于描述数据的内容（what）、覆盖范围（where, when）、质量、管理方式、数据的所有者（who）、数据的提供方式（how）等信息，是数据与数据用户之间的桥梁；• 资源的信息(Information about a resource)• 编目信息(Cataloguing information)• 管理、控制信息（Administrative information)• 是一组独立的关于资源的说明（metadata is a set of independent assertions about a resource ）data that defines and describes other data （ISO/IEC 11179-3:2003(E)）简单地说，元数据是数据仓库数据本身信息的数据（data about data）。

针对于数据仓库的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）。

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：•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；•业务系统、数据仓库和数据集市的体系结构和模式；•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；•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）。

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。

元数据管理规范首先对数据资源进行全面梳理，规划构建最优化的、具有差别化的、面向应用主题的、贵阳高新区数据资源中心，进而支持实现相应分析目标的数据挖掘、多维数据分析等，主要包含以下五大方面数据资源：（1）整合以高新区企业为维度的统计口径的数据，主要以一套表系统数据和火炬系统数据为主，建立高新区企业（被纳入统计的）全景视图；（2）整合部分其它国家级高新区的相关数据以及火炬计划年鉴的数据，建立国家级高新区数据资源库，用于横向比较等分析研究；（3）整合必要的外部宏观经济数据和区域经济等数据，形成高新区经济分析补充数据资源库，用于相关的分析应用;（4）整合省市部分相关部门的企业数据源，如：省（市）统计局、省（市）经信委、省（市）发改委、省科技厅、商务厅和市科技局及中关村贵阳科技园等处可以协商采集的相关数据，用于综合分析园区的经济发展态势；（5）基于精准招商需求，整合相关行业的全量企业数据，并在分析后形成招商对象企业数据库，服务高新区精准招商。

上述数据源将通过相关系统接口开发导入、数据格式转换等方式进行自动、半自动的定期加载，形成动态更新的贵阳高新区“经济气象”数据资源中心。

其次，高质量的数据是数据分析的基础，为此数据的产生、收集、清洗、存储、整合需要一套完整的数据管理体系来支撑。

数据管理体系按照数据类型可以分为元数据管理和数据质量管理。

（1）元数据管理是数据质量管理的基础和先行条件。

元数据可以简单理解为数据的标准。

确立统一的数据统计口径标准，构建全面、丰富的数据指标体系。

形成一系列面向应用的可更新的综合分析专题数据库。

通过元数据管理可以很大程度上从源头杜绝问题数据的产生。

（2）数据质量是数据分析的基础，为此需要结合具体数据质量问题，制定严密的数据质量校核方案。

为了保证数据的可靠性和可用性，在使用数据前必须要对每个准备应用的数据项做数据质量评估，并通过数据质量监控，进行问题数据追溯和问题数据处理。

数量质量校核是针对目前园区数据管理中存在的数据质量问题，例如完整性、一致性、准确性、规范性等问题，整合数据仓库、数据分析、数据挖掘、可视化展现以及工作流等多项信息技术，将结合客户的业务规则,设计并开发数据质量完整性模型、规范性模型、准确性模型、离群值模型、孤立点探测模型等，实现对业务数据的全面、专业、高效的数据质量校核与监控。

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。

读懂元数据管理01什么是元数据元数据（metadata）是关于数据的组织、数据域及其关系的信息，简言之，元数据就是描述数据的数据。

概念总是生涩，对于没有IT背景的人来说比较抽象，不容易理解，下面举几个例子。

示例1：歌词中的元数据有一首很多80后耳熟能详的歌曲叫《小芳》，歌词中有这么一句：“村里有个姑娘叫小芳，长得好看又善良。

”我们对这句歌词做一下分析。

姓名：小芳；性别：姑娘（女）；长相：好看；性格：善良；住址：村里。

歌词里面，“小芳”是被描述的对象，而“姓名”“性别”“长相”“性格”“住址”就是描述“小芳”的元数据。

示例2：户口本中的元数据户口本中除了有姓名、身份证号、出生日期、住址、民族等信息外，还有家庭关系，如夫妻关系、父子关系、兄弟关系等。

这些信息就是描述一个人的元数据，通过户口本中的元数据，我们不仅能够了解一个人的基本信息，还能够了解其家庭关系。

示例3：图书馆中的元数据图书馆都会用一个叫作“图书目录”的文件夹来管理藏书，图书目录包含图书名称、编号、作者、主题、简介、摆放位置等信息，用来帮助图书管理员管理和快速查找图书。

元数据就如同图书馆的图书目录一样，能够帮助数据管理员管理数据。

示例4：元数据好比字典字典包含一个字的注音、含义、组词、举例等基本信息及其字体结构、相关引用、出处等。

另外，我们可以通过拼音或偏旁部首查到这个字。

所有这些信息都是对这个字的详细描述，它们就是描述这个字的元数据。

示例5：元数据就像地图地图是按一定比例运用线条、符号、颜色、文字注记等描绘显示地球表面的自然地理、行政区域、社会经济状况的图。

通过地图，你能够找到自己所处的地理位置，了解你从哪里来，到哪里去，途中要路过哪些地方。

元数据也具备这样的特点，它能够帮助企业了解自己有哪些数据，这些数据存放在哪里，数据的来源、去向及加工路径等。

元数据与数据的不同之处在于：元数据描述的不是特定的实例或记录，IT部门和业务部门都需要高质量的元数据来理解现有数据；元数据是比一般意义上的数据范畴更加广泛的数据，不仅表示数据的类型、名称、值等信息，还提供数据的上下文描述，比如数据的所属业务域、取值范围、数据间的关系、业务规则、数据来源等。

元数据管理系统操作手册目录一、什么是元数据管理系统1.1 元数据的定义1.2 元数据管理系统的作用1.3 元数据管理系统的特点二、元数据管理系统的安装与配置2.1 硬件要求2.2 软件要求2.3 安装步骤2.4 配置步骤三、元数据导入与修改3.1 元数据导入方法3.2 元数据修改方法3.3 元数据删除方法四、元数据检索与查询4.1 元数据检索方法4.2 元数据查询方法4.3 元数据过滤方法五、元数据关联与组织5.1 元数据关联方法5.2 元数据组织方法5.3 元数据分类方法六、元数据备份与恢复6.1 元数据备份方法6.2 元数据恢复方法6.3 元数据迁移方法七、元数据管理系统的维护与优化7.1 维护方法7.2 优化方法7.3 安全策略八、常见问题解答8.1 安装与配置问题解答8.2 导入与修改问题解答8.3 检索与查询问题解答8.4 关联与组织问题解答8.5 备份与恢复问题解答8.6 维护与优化问题解答一、什么是元数据管理系统1.1 元数据的定义元数据是描述其他数据的数据，是对数据的描述性信息。

它包括数据的实体、属性、关系、约束等信息，是数据的补充和解释。

1.2 元数据管理系统的作用元数据管理系统用于存储、管理和利用元数据，帮助用户更好地理解和使用数据。

它提供元数据导入、修改、检索、查询、关联、组织、备份、恢复等功能。

1.3 元数据管理系统的特点元数据管理系统具有以下特点：- 高效性：能够快速存储和访问大量的元数据信息。

- 精确性：能够准确描述数据的实体、属性、关系和约束等信息。

- 一致性：能够保证元数据的一致性，避免冗余和不一致的信息。

- 可扩展性：能够支持对新的数据类型和属性进行扩展。

- 安全性：能够对元数据进行权限控制，保护数据的机密性和完整性。

二、元数据管理系统的安装与配置2.1 硬件要求根据元数据管理系统的规格要求，选择适当的服务器和存储设备，并确保其性能和可靠性满足系统的要求。

2.2 软件要求根据元数据管理系统的版本要求，选择适当的操作系统和数据库管理系统，并确保其兼容性和稳定性。

元数据在数据管理中的作用元数据（Metadata）是指描述数据的数据，它是数据管理中不可或缺的一部分。

在数据管理过程中，元数据起着重要的作用，它不仅可以提供关于数据的详细信息，还可以帮助数据管理者更好地理解、组织和利用数据。

本文将从不同角度探讨元数据在数据管理中的作用。

元数据在数据管理中起到了数据描述的作用。

通过元数据，数据管理者可以了解到数据的来源、格式、结构、含义等信息。

这些信息可以帮助数据管理者准确地理解数据的意义和价值，为数据的管理和使用提供了基础。

元数据在数据管理中起到了数据检索和发现的作用。

在庞大的数据集中，通过元数据的描述，可以快速定位到所需的数据。

例如，在一个企业的数据仓库中，通过元数据可以快速找到某个特定日期范围内的销售数据，或者某个特定地区的客户信息。

元数据的使用可以提高数据的检索效率，节省时间和资源。

元数据在数据管理中还起到了数据质量管理的作用。

元数据可以描述数据的准确性、完整性、一致性等质量特征，帮助数据管理者评估和监控数据的质量。

通过元数据，数据管理者可以了解数据的来源、处理过程和质量控制措施，及时发现和解决数据质量问题，确保数据的可信度和可靠性。

元数据还在数据管理中发挥了数据集成和共享的作用。

在一个组织内部，不同部门可能使用不同的数据源和数据格式，通过元数据的描述，可以将这些异构数据进行集成和共享。

元数据可以提供数据的结构和语义信息，帮助数据管理者进行数据映射和转换，实现数据的无缝集成和共享。

元数据还在数据管理中起到了数据安全和隐私保护的作用。

元数据可以描述数据的敏感性、访问权限和使用规则等信息，帮助数据管理者制定和执行数据安全策略。

通过元数据，可以限制特定用户或角色对敏感数据的访问权限，保护数据的安全性和隐私性。

元数据还在数据管理中起到了数据分析和决策支持的作用。

通过元数据的描述，可以了解到数据的历史变化和趋势，帮助数据管理者进行数据分析和挖掘。

元数据可以提供数据的统计特征、关联关系和规则，为数据分析和决策提供有力支持。

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。

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。

元数据是描述数据仓库中各种数据对象（如表、列、视图等）的数据，它包含了数据的定义、结构、关系以及数据的属性和特性等信息。

数据仓库元数据管理的目标是确保数据仓库中的元数据准确、一致、完整，并能够满足数据仓库的需求。

一、元数据的定义和分类元数据是指描述数据仓库中各种数据对象的数据，它包含了数据的定义、结构、关系以及数据的属性和特性等信息。

元数据可以分为三类：技术元数据、业务元数据和操作元数据。

1. 技术元数据：技术元数据是描述数据仓库的物理结构和技术实现的元数据，包括数据库表、列的定义、索引、分区等信息。

它主要用于数据仓库的设计、开辟和维护。

2. 业务元数据：业务元数据是描述数据仓库中业务对象的元数据，包括业务规则、业务过程、业务属性等信息。

它主要用于数据仓库的业务分析、报表生成和决策支持。

3. 操作元数据：操作元数据是描述数据仓库中的操作和操作者的元数据，包括数据仓库的操作日志、权限管理、用户信息等。

它主要用于数据仓库的操作和安全管理。

二、数据仓库元数据管理的重要性数据仓库元数据管理对于数据仓库的有效运行和管理至关重要。

以下是数据仓库元数据管理的重要性：1. 数据仓库设计和开辟：通过对技术元数据的管理，可以准确描述数据仓库的物理结构和技术实现，匡助设计和开辟人员理解和掌握数据仓库的结构和特性，提高设计和开辟的效率和质量。

2. 数据仓库维护和优化：通过对技术元数据的管理，可以及时发现和解决数据仓库中的问题，如性能问题、数据冗余等，并进行相应的优化和调整，保证数据仓库的正常运行和高效性能。

3. 业务分析和决策支持：通过对业务元数据的管理，可以准确描述数据仓库中的业务对象和业务规则，匡助业务分析人员理解和分析业务数据，提供准确、及时的决策支持。

4. 数据质量和数据一致性：通过对技术元数据和业务元数据的管理，可以确保数据仓库中的数据质量和数据一致性。

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。

数据元数据管理系统数据元数据管理系统数据元数据管理系统是一种用于管理和维护数据元数据的软件系统。

数据元数据是描述数据的数据，它包含了数据的结构、定义、格式、来源、关系等信息。

在现代信息化的环境中，数据元数据扮演着重要的角色，它可以帮助组织更好地理解和管理数据资源。

数据元数据管理系统主要用于收集、存储、查询和分析数据元数据。

首先，它可以通过各种方式收集数据元数据，包括手动输入、自动提取和数据接口等。

然后，数据元数据会被存储在系统的数据库中，以便随时查询和使用。

用户可以通过系统的界面进行数据元数据的搜索、浏览和编辑，以满足不同的需求。

此外，数据元数据管理系统还提供了数据质量评估、数据血缘跟踪等功能，帮助用户更好地理解数据的质量和来源。

数据元数据管理系统的重要性不可忽视。

首先，它可以提高数据资源的利用率。

通过清晰地描述数据的结构和定义，用户可以更好地理解和使用数据，避免了重复开发和冗余存储。

其次，数据元数据管理系统可以提高数据的可信度和可靠性。

通过跟踪数据的来源和血缘关系，用户可以更好地了解数据的真实性和准确性，减少了因为使用不准确数据而带来的风险。

最后，数据元数据管理系统可以提高数据的一致性和协作性。

通过统一管理数据的结构和定义，不同的部门和用户可以更好地协作和交流，避免了因为数据的差异而导致的沟通和理解问题。

然而，数据元数据管理系统也面临一些挑战。

首先，数据元数据的收集和维护需要投入大量的人力和时间。

尤其是对于大型组织和复杂的数据系统来说，数据元数据管理可能成为一项繁重的任务。

其次，数据元数据的准确性和一致性是一个难题。

由于数据的更新和变化，数据元数据很容易过时或不准确，这就需要系统能够及时更新和维护数据元数据。

最后，数据元数据的使用和共享也面临一些障碍。

由于不同部门和用户对数据的理解和需求不同，数据元数据的共享和使用也存在一些困难。

总的来说，数据元数据管理系统是一个重要的工具，可以帮助组织更好地管理和维护数据资源。