信息整合-元数据管理
元数据管理模块
元数据管理模块
元数据管理模块是一个用于管理和维护数据元数据的工具或组件。
元数据是关于数据的描述信息，它可以包括数据的结构、定义、属性、关系和用途等。
元数据管理模块的主要功能包括以下几个方面：
1. 数据字典管理：用于收集、存储和维护数据字典，包括数据表、字段、约束、数据类型等的定义和描述信息。
2. 数据血缘分析：追踪和记录数据的来源、流转和使用情况，以帮助理解数据的产生和变化过程。
3. 元数据搜索和查询：提供快速搜索和查询元数据的功能，以便用户能够方便地找到所需的数据定义和描述信息。
4. 元数据版本管理：跟踪和管理元数据的变更历史，包括新增、修改和删除操作，以便恢复、对比和审计数据定义的变更。
5. 元数据访问权限管理：控制和管理用户对元数据的访问权限，确保只有授权用户能够查看和修改元数据。
6. 元数据导入和导出：支持将元数据从外部系统导入到元数据管理模块中，或将元数据导出为其他格式，以实现与其他系统的集成和交互。
通过元数据管理模块，组织可以更好地理解和管理自己的数据资产，提高数据的可信度、可用性和可管理性。
数据治理中的元数据管理策略
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。
企业元数据管理_元数据梳理方法与实践
企业元数据管理_元数据梳理方法与实践企业元数据管理是一种管理企业信息资源的方法，通过对企业信息资源进行整理、分类和描述，方便企业管理和利用这些信息资源。
元数据是对数据的描述，包括数据的定义、结构、属性、关系等信息。
元数据梳理是指对企业的元数据进行整理和分类。
元数据梳理的方法与实践主要包括以下几个步骤：第二步，收集元数据。
收集元数据是梳理的基础，可以通过各种手段进行元数据的收集，如查阅文档、采访相关人员、分析系统日志等。
收集到的元数据可以分为结构化和非结构化两种类型，结构化的元数据可以通过数据库或电子表格进行整理，非结构化的元数据可以通过文档或笔记进行整理。
第四步，建立元数据仓库。
元数据仓库是存储和管理元数据的系统，可以通过元数据仓库对元数据进行管理、和浏览。
建立元数据仓库时，需要选择合适的工具和技术，如数据模型设计工具、数据字典工具等。
元数据梳理的实践中还需要注意一些问题：首先，明确梳理的目标和需求。
企业元数据往往非常庞大复杂，梳理所有的元数据是不现实的，需要明确梳理的目标和需求，集中资源进行梳理。
其次，合理利用现有资源。
企业往往已经有一些已经存在的元数据，如数据库、数据字典等，可以在梳理过程中合理利用这些资源，减少工作量和成本。
再次，建立合适的元数据管理制度。
在进行元数据梳理时，需要建立合适的管理制度，明确责任人和流程，确保元数据的质量和准确性。
最后，持续改进和优化。
元数据梳理是一个持续的过程，需要不断改进和优化，及时修正错误和不足，保证元数据的有效性和适用性。
总之，企业元数据管理是企业信息管理和利用的重要手段，元数据梳理是实施元数据管理的基础工作。
通过明确目标和范围、收集和整理元数据、建立元数据仓库、维护元数据等步骤，可以实现对企业元数据的有效管理。
元数据管理
元数据管理1. 什么是元数据管理元数据管理是对数据的描述、定义和管理，包括数据的属性、格式、来源、质量、关系等信息。
元数据通常被用于数据集成、数据分析、数据挖掘、数据治理、数据质量管理和数据安全等方面。
元数据可以提高数据资源的使用效率，促进应用系统的互操作性，提高数据的可信度和可重复性，降低数据管理成本，提高数据价值。
元数据管理可以分为三个层次：(1) 概念层元数据：描述数据的业务名义、业务规则、数据类别、数据的主体及其关系等。
(2) 逻辑层元数据：描述数据的逻辑模型、数据结构、数据和业务的关系等。
(3) 物理层元数据：描述数据的物理组织结构、存储方式、数据格式、访问方法等。
2. 元数据管理的价值元数据管理有助于提高数据资源的使用效率和数据管理的质量，其价值主要表现在以下几个方面：(1) 提高数据的可重复性和可信度元数据可以提供数据质量和数据来源的相关信息，使得数据的使用和转换能够更加准确地反映现实世界，提高数据的可信性和可重复性。
(2) 促进系统的互操作性元数据提供了关于数据之间相互关系的描述，可以促进不同系统之间的信息交流和协作，使系统更加互操作，便于数据资源的共享和利用。
(3) 降低数据管理的成本元数据可以提供数据的相关信息，使得数据的使用和管理更加高效，减少了重复性的工作量，降低了数据管理的成本，提高了数据资源的利用价值。
(4) 提供更加全面的数据支持元数据可以描述数据的特征、属性和约束条件等信息，涵盖了对数据的所有方面的考虑，使得数据资源对于业务的支持更加全面。
3. 元数据管理的应用场景元数据管理可以应用于以下几个方面：(1) 数据集成：元数据管理可以用于数据的集成，通过描述数据的属性和关系等信息使得数据能够在不同的系统之间交换和共享，促进数据的一体化管理。
(2) 数据分析：元数据管理可以提供数据质量、数据结构等信息，帮助用户对数据进行分析和挖掘，提高数据的分析效率。
(3) 数据治理：元数据管理可以用于数据的规范化和管理，描述数据的源头、质量等信息，保证数据的合法性和一致性。
元数据管理解决方案
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。
信息资源管理的信息标准与元数据管理
信息资源管理的信息标准与元数据管理随着信息技术的迅猛发展，信息资源管理成为了企业和组织中不可或缺的一环。
信息资源管理的目标是有效地获取、组织、存储和利用信息资源，以满足组织的需求。
而信息标准与元数据管理则是信息资源管理中的重要组成部分，它们在信息资源的整合、共享和利用过程中起到了关键的作用。
一、信息标准的重要性信息标准是指为了确保信息的准确性、一致性和可靠性而制定的规范和规则。
信息标准的制定可以帮助组织建立统一的信息处理流程和规范，提高信息的质量和可靠性。
同时，信息标准也可以促进不同部门和系统之间的信息交流和共享，提高工作效率和协同能力。
在信息资源管理中，信息标准的制定应该考虑到以下几个方面：1. 数据规范：数据规范是信息标准中最基本的要素之一。
它定义了数据的格式、结构、编码方式等，确保数据在不同系统和平台之间的互操作性和兼容性。
2. 数据质量：信息标准应该包含数据质量的要求和标准，以确保数据的准确性、完整性和一致性。
数据质量的管理包括数据清洗、数据验证和数据校验等环节，可以提高数据的可信度和可用性。
3. 数据安全：信息标准应该考虑到数据的安全性和隐私保护，制定相应的安全策略和措施，防止信息泄露和非法访问。
4. 数据共享：信息标准应该鼓励和促进数据的共享和交换，建立统一的数据共享机制和规则，提高信息资源的利用效率和效益。
二、元数据管理的作用元数据是描述数据的数据，它包含了数据的定义、结构、属性和关系等信息。
元数据管理是指对元数据进行有效的组织、存储、维护和利用的过程。
元数据管理的目标是提高数据的可理解性、可管理性和可用性，为信息资源管理提供支持。
元数据管理在信息资源管理中具有以下几个重要的作用：1. 数据发现和检索：通过对元数据的管理，可以快速地发现和检索需要的数据资源。
元数据可以提供数据的描述、属性和关系等信息，帮助用户快速定位和获取所需的数据资源。
2. 数据整合和共享：元数据管理可以帮助组织整合和共享数据资源。
数据中台 元数据管理 名词解释
数据中台元数据管理名词解释数据中台（Data Middle Platform）是指以数据为核心的平台，通过整合和管理企业内外各类数据资源，为企业提供数据存储、数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化等各类数据服务的高效可靠的技术平台。
数据中台的建设和运行包括了数据的集成、存储、处理、分析、应用和管理等一系列环节。
元数据是指描述数据的数据，是对数据的数据，它提供了对数据进行理解、管理和利用的信息。
元数据包括各种数据资源的定义、属性、关系和约束，它描述了数据的来源、结构、格式、服务、语义、变化等特征。
元数据管理是指对元数据进行组织、维护和管理的一系列活动，目的是确保数据的准确性、一致性、完整性和可用性，为数据中台的建设和运行提供支撑。
在数据中台中，元数据管理发挥着重要的作用。
首先，元数据管理提供了对数据进行分类和组织的方式，可以将数据资源进行逻辑上的划分和整合，让数据更易于理解和利用。
其次，元数据管理可以对数据进行标准化和规范化，确保数据的一致性和可比性，提高数据的质量和价值。
而且，通过元数据管理，可以建立数据之间的关联和依赖关系，帮助用户更好地理解数据的复杂性和相关性。
此外，元数据管理还可以对数据进行权限控制和安全管理，确保数据的安全和隐私不受侵犯。
元数据管理包括了元数据的采集、存储、维护和应用等过程。
首先，元数据需要通过采集工具从数据源中获取，并进行解析和提取，形成可用的元数据。
这涉及到对多种数据源和数据格式的识别和兼容，以及对数据结构和语义的解析和分析。
然后，元数据需要进行存储和管理，包括建立元数据的存储结构和索引，以及对元数据进行归档、备份和恢复等操作。
同时，元数据还需要进行维护和更新，包括对元数据的验证、修正和更新。
最后，元数据需要被应用到数据中台的各个环节中，包括数据的集成、处理、分析和应用等过程中，为用户提供丰富的数据服务。
元数据管理还包括了一系列的工具和技术。
其中，元数据管理工具是指用于元数据采集、存储、维护和应用的软件工具，可以实现对元数据的自动化管理和操作。
元数据管理内容
元数据管理内容
元数据管理内容主要包括以下几个方面：
1. 元数据标准：制定和推广元数据标准是元数据管理的核心内容。
元数据标准定义了数据的语义、结构和关系，使得不同系统之间能够进行有效的数据交换和共享。
例如，DC（Dublin Core）元数据标准广泛应用于数字图书馆和档案领域。
2. 元数据质量：保证元数据质量是元数据管理的重要任务。
高质量的元数据能够提高数据的可理解性和可用性，增强数据的可信度和可靠性。
元数据质量评估包括准确性、完整性、一致性和时效性等方面。
3. 元数据采集：元数据采集涉及确定需要采集的元数据类型、来源和采集频率等。
元数据采集应确保数据的准确性和完整性，同时考虑到数据规模和实时性的要求。
4. 元数据存储和备份：元数据存储和备份是元数据管理的基础设施。
选择合适的存储方案和备份策略，能够确保元数据的安全性和可恢复性。
5. 元数据映射和转换：元数据映射和转换是将不同来源和格式的元数据进行整合的关键技术。
通过元数据映射和转换，可以实现不同系统之间的数据共享和交换。
6. 元数据分析与利用：通过对元数据进行深入分析，可以挖掘出数据的潜在价值和知识。
利用元数据分析结果，可以为决策支持、
知识发现等应用提供支持。
综上所述，元数据管理内容广泛而复杂，涉及到标准制定、质量保证、采集、存储备份、映射转换和分析利用等多个方面。
元数据管理：数据质量的核心要素
元数据管理：数据质量的核心要素元数据管理是现代数据管理中至关重要的一环，它承担着数据质量保证的核心要素角色。
元数据是描述数据的数据，是对数据资源及其特性的描述，可以帮助我们更好地理解数据的含义、结构、关系和来源。
通过对元数据的管理，可以有效地提高数据质量，确保数据的准确性、完整性、一致性和及时性。
在信息化发展的今天，数据质量已经成为企业发展和决策的关键因素之一，而元数据管理则成为保障数据质量的基石。
元数据管理的定义和作用元数据是指用于描述数据的数据，包括数据的定义、结构、属性、关系、存储方式、使用范围等信息。
元数据可以帮助我们理解数据的含义和背景，帮助我们更好地掌握和管理数据资源，提高数据分析和应用的效率。
元数据可以分为三种类型：技术元数据、业务元数据、管理元数据。
元数据管理是对元数据进行有效管理和维护的过程，主要包括元数据的采集、存储、维护、共享和应用等环节。
元数据管理在数据治理和数据管理中起着至关重要的作用，它可以帮助组织更好地理解和利用自己的数据资源，提高数据开发和分析的效率，确保数据质量和数据安全。
元数据管理与数据质量数据质量是数据管理的核心问题之一，它影响着数据的可信度和有效性。
而元数据管理作为数据质量保障的核心要素，也是确保数据质量的有效手段之一。
•数据准确性：通过元数据管理，可以确保数据的准确性，避免数据的误导性和错误性。
•数据完整性：元数据可以帮助我们了解数据的完整性要求，通过元数据管理可以检验数据的完整性，保证数据的有效性和完整性。
•数据一致性：通过元数据管理可以掌握数据在不同系统和环境中的一致性，避免数据不一致造成的问题。
•数据及时性：通过元数据管理可以了解数据的更新频率和时间，保证数据的及时性，使数据能够及时反映现实的变化。
元数据管理的实践如何进行元数据管理？以下是一些元数据管理的实践建议：•元数据采集：收集和录入数据的元数据信息，包括数据表结构、数据定义、数据更新时间等信息。
元数据管理包含的主要内容
元数据管理包含的主要内容元数据管理是指对数据的描述、组织和管理的过程。
它涉及到对数据的定义、分类、标准化、命名、注释、存储等方面的工作，以确保数据的可信性、可用性和可维护性。
元数据是关于数据的数据，是对数据的描述和解释，包括数据的结构、定义、来源、格式、用途等信息。
元数据管理的主要内容包括数据字典管理、数据分类与标准化、数据质量管理、数据安全与权限管理、数据血缘追踪与溯源等。
数据字典管理是元数据管理的核心环节。
数据字典是记录数据元素和数据元素之间关系的文档或数据库。
通过数据字典，可以清晰地了解数据的含义、结构和用途，方便数据的使用和维护。
数据字典管理涉及到数据元素的定义、属性、取值范围等信息的记录和维护，以及数据元素之间的关系的建立和管理。
数据分类与标准化是元数据管理的重要内容。
数据分类是将数据按照一定的标准进行分类和归类，以便于数据的管理和使用。
数据标准化是指对数据进行统一的命名、格式、编码等处理，以确保数据的一致性和规范性。
通过数据分类与标准化，可以提高数据的可查找性、可比性和可解释性。
数据质量管理是元数据管理的关键环节。
数据质量是指数据是否满足使用者的需求和期望。
数据质量管理包括数据准确性、完整性、一致性、有效性、及时性等方面的管理。
通过数据质量管理，可以提高数据的可信度和可用性，减少数据错误和冗余。
数据安全与权限管理是元数据管理的重要内容。
数据安全是指保护数据不被非法访问、篡改、删除等风险的管理措施。
权限管理是指对数据的访问权限进行控制和管理，确保只有授权的人员可以访问和使用数据。
通过数据安全与权限管理，可以确保数据的机密性、完整性和可用性。
数据血缘追踪与溯源是元数据管理的关键环节。
数据血缘追踪是指对数据的来源和去向进行追踪和记录，以便于数据溯源和问题排查。
数据溯源是指通过追溯数据的来源和处理过程，找到数据的源头和变动情况，以确保数据的可靠性和可信度。
元数据管理是对数据的描述、组织和管理的过程，包括数据字典管理、数据分类与标准化、数据质量管理、数据安全与权限管理、数据血缘追踪与溯源等内容。
元数据管理制度
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。
元数据管理内容 -回复
元数据管理内容 -回复什么是元数据管理？？元数据管理是指对于数据的属性、定义、语意以及关系等信息进行管理的过程。
它能够帮助组织有效地存储、访问和分析数据，并支持决策和数据质量的改进。
在现代数据驱动的环境中，元数据管理是组织维护和管理海量数据所必不可少的一部分。
元数据管理的重要性元数据管理对于组织的数据管理和数据资产的价值是至关重要的。
以下是元数据管理的一些重要方面：1. 数据搜索和发现：元数据可以帮助用户快速定位和搜索到他们所需的数据。
通过元数据，用户可以了解到数据存储的位置、格式、内容、使用权限等相关信息，从而快速查找到需要的数据资源。
2. 数据字段和定义：元数据可以提供对数据字段和定义的准确描述。
这有助于确保多个团队或部门在使用相同数据时具有一致的理解。
如果不准确或缺乏定义，数据的解释就可能会发生歧义，给数据分析和决策带来困扰。
3. 数据质量管理：元数据管理可以帮助组织评估和监控数据质量。
通过对元数据的分析，可以检测数据源的可靠性和准确性。
这有助于组织及时发现和解决数据质量问题，提高数据分析的可信度。
4. 组织数据治理：元数据管理是有效数据治理的基础。
通过元数据的定义和记录，可以确保数据管理策略和规则的正确实施。
元数据可以记录数据的来源、相关方、数据使用规则等信息，从而对数据进行更好的管理和保护。
元数据管理的步骤下面是元数据管理的一般步骤：1. 确定元数据需求：首先，组织需要明确元数据管理的目标和需求。
这包括确定所需的元数据类型、范围和用途。
例如，是为了支持数据搜索、数据质量管理还是数据治理。
2. 收集元数据：一旦元数据需求被确定，接下来就是收集和获取相关的元数据。
这可能包括对现有系统和数据源的分析以及其他数据源的查询。
收集到的元数据可以来自于各种不同的来源，如数据库、文件系统、应用程序以及各种第三方工具。
3. 组织和分类元数据：一旦元数据被收集，组织和分类元数据将变得重要。
这可以通过建立元数据目录、定义元数据结构和属性等方法来实现。
公司元数据管理细则
XX公司元数据管理细则第一章总则第一条为规范XX公司（以下简称公司）的元数据管理工作，利用元数据做好数据资产管理，理清数据资产的种类、数量、含义、关联关系和使用情况，提升数据治理能力，改善数据质量，充分发挥数据价值，根据《XX公司数据治理管理办法》等有关规定，制定本细则。
第二条元数据是描述数据的数据，是数据的业务含义、技术含义和加工处理过程的定义，元数据管理的目的是便于查找、理解、使用和管理数据，是数据治理的基本手段。
第三条元数据分为业务元数据、技术元数据和管理元数据。
（一）业务元数据是描述数据业务领域相关概念、关系和规则的数据，包括业务术语、指标定义、业务规则、计算口径等业务信息。
（二）技术元数据是描述数据技术领域相关概念、关系和规则的数据，包括物理数据库、表、字段和数据转换等技术信息。
（三）管理元数据是描述数据管理领域相关概念、关系和规则的数据，包括人员角色、职责岗位和管理流程等管理信息。
第四条元数据管理包括元数据生成、采集、整合、变更、应用以及元数据管理工具的建设和维护等相关工作。
第二章元数据管理组织和职责第五条公司元数据的管理组织包括数据治理决策机构、数据治理管理机构、数据治理执行机构。
第六条数据治理决策机构是元数据管理的最高决策机构，主要职责包括：（一）审议元数据管理相关办法、细则和流程；（二）对元数据管理工作的重大事项进行协调与决策；（三）领导数据治理管理机构开展元数据管理工作，定期听取数据治理管理机构对元数据管理工作的汇报。
第七条数据治理管理机构是元数据管理的组织与协调机构，主要职责包括：（一）制定元数据管理相关办法、细则和流程；（二）组织、推动和协调元数据管理相关工作,管理业务、技术、管理元数据,采集和整合元数据;（三）使用元数据工具，进行数据影响分析和血缘分析辅助系统运维管理和支持数据分析；（四）向数据治理决策机构汇报有关元数据管理工作的重大事项。
第八条数据治理执行机构由相关业务及管理部门组成，主要职责包括：（一）负责定义元数据并协助数据治理管理机构采集元数据；（二）使用元数据工具，进行元数据查询，影响分析和血缘分析，辅助元数据变更管理。
元数据管理用法
元数据管理用法元数据是关于数据的描述性信息，它可以帮助人们更好地理解、管理和利用数据。
在当今信息时代，数据涉及到方方面面的生活和工作，而元数据管理则成为了至关重要的一环。
本文将探讨元数据管理的用途和方法，以及其在数据管理中的重要性。
一、元数据管理的用途1. 数据分类与索引：通过元数据对数据进行分类和索引，可以使数据更加有条理和易于查找。
元数据中的信息可以包括数据的类型、格式、内容摘要等，这些信息有助于用户快速定位所需的数据。
2. 数据保护与安全：元数据可以记录数据的创建时间、修改时间、访问权限等信息，有助于确保数据的安全性和合规性。
通过对元数据进行管理，可以追踪数据的使用情况，便于监控和管理数据的安全。
3. 数据质量管理：元数据可以包括数据质量指标、数据来源、数据处理流程等信息，有助于评估和提升数据的质量。
通过元数据管理，可以及时发现数据质量问题并进行修复，保证数据的准确性和可靠性。
4. 数据分析与应用：元数据可以提供数据的相关统计信息、关联关系等，有助于数据分析和挖掘。
基于元数据，用户可以更好地理解数据的含义和关联，从而更好地进行数据分析和利用。
二、元数据管理的方法1. 元数据建模：首先需要对数据进行建模，确定需要记录的元数据信息。
这包括确定数据的类型、结构、属性以及关系等内容。
2. 元数据采集：需要设计数据采集的方式和途径，确保能够全面、及时地记录数据的元信息。
可以通过自动化工具、人工录入等方式进行元数据的采集。
3. 元数据存储：建立元数据的存储库，确保能够安全地存储和管理元数据。
存储方式可以包括数据库、文件系统等形式，需要考虑到效率、可靠性和安全性等因素。
4. 元数据使用：确保用户能够方便地访问和使用元数据，可以通过元数据管理工具、查询接口等方式实现用户对元数据的使用。
5. 元数据维护：元数据是动态变化的，需要及时进行维护和更新。
确保元数据信息的准确性、完整性和时效性。
三、元数据管理在数据管理中的重要性1. 促进数据资产化：元数据管理有助于将数据转化为真正的资产，提高数据的可重复利用性和价值。
元数据管理流程
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
元数据管理元数据管理是指对数据的描述性信息进行管理和维护的过程。
元数据是指对数据的描述性信息，包括数据的结构、内容、关系、格式、语义和使用规则等。
元数据管理的目标是确保数据的准确性、一致性和可靠性，使数据更容易被理解、访问和使用。
元数据管理包括以下几个方面：1. 元数据收集和录入。
元数据收集是指对数据源的信息进行收集和整理，包括数据的来源、结构、格式、存储方式等。
元数据录入是将收集到的元数据信息录入到元数据管理系统中，以便进行管理和查询。
2. 元数据分析和建模。
元数据分析是根据收集到的元数据信息进行分析和提炼，形成元数据模型。
元数据模型是对数据的描述性信息进行整理和组织的框架，包括数据的属性、关系和约束等。
3. 元数据存储和维护。
元数据存储是指将收集到的元数据信息存储到元数据管理系统中，以便进行查询和使用。
元数据维护是对元数据信息进行更新、清理和修复，确保元数据的准确性和完整性。
4. 元数据查询和检索。
元数据查询是指通过元数据管理系统对存储的元数据信息进行查询和检索，以便快速找到所需的数据。
元数据查询可以根据不同的条件和要求进行过滤和排序，提高数据的查找和使用效率。
5. 元数据关系和共享。
元数据关系是指不同元数据之间的关系和依赖，包括数据的血缘关系、依赖关系和继承关系等。
元数据共享是指将元数据信息共享给其他系统和用户，提高数据的交流和共享效率。
元数据管理的好处包括：1. 提高数据质量。
通过元数据管理，可以更好地理解和描述数据，减少数据的错误和不一致性。
2. 提高数据分析和决策能力。
通过元数据管理，可以更好地理解和解释数据，为数据分析和决策提供更准确的依据。
3. 提高数据共享和协作能力。
通过元数据共享，不同系统和用户可以更好地理解和使用数据，提高数据的共享和协作效率。
4. 提高数据安全和隐私保护能力。
通过元数据管理，可以对数据的敏感信息进行标识和保护，提高数据的安全性和隐私保护能力。
总之，元数据管理是对数据的描述性信息进行管理和维护的过程，通过元数据管理可以提高数据质量、分析能力、共享能力和安全性，为数据的理解、访问和使用提供更好的支持。
元数据管理研究报告
元数据管理研究报告一、引言元数据是指描述数据的数据，它包含了关于数据的定义、结构、属性、关系以及数据的来源、格式、质量等信息。
元数据管理是指对元数据进行有效的组织、存储、维护和利用的过程。
本报告旨在研究元数据管理的重要性、现状以及未来发展趋势，为相关领域的决策者和从业人员提供参考。
二、元数据管理的重要性1. 提升数据质量：通过元数据管理，可以对数据进行全面的描述和标准化，从而提高数据的准确性、一致性和完整性。
2. 支持数据集成和共享：元数据管理可以匡助不同系统和组织之间实现数据的集成和共享，提高数据的可访问性和可重用性。
3. 提高数据分析效率：元数据管理可以匡助数据分析人员快速找到并理解所需的数据，提高数据分析的效率和准确性。
4. 促进数据管理：元数据管理可以匡助建立数据管理框架，确保数据的合规性和安全性。
三、元数据管理的现状1. 元数据管理工具：目前市场上存在各种元数据管理工具，如IBM InfoSphere、Oracle Metadata Management等，这些工具可以匡助组织对元数据进行有效的管理和利用。
2. 元数据管理标准：国际上已经制定了一系列元数据管理标准，如ISO/IEC 11179、Dublin Core等，这些标准可以匡助组织建立统一的元数据管理规范。
3. 元数据管理实践案例：许多组织已经开始实施元数据管理，并取得了一定的成效。
例如，某银行通过元数据管理实现了数据集成和共享，提高了数据分析效率；某电信公司通过元数据管理提升了数据质量，减少了数据错误导致的损失。
四、元数据管理的未来发展趋势1. 自动化元数据管理：随着人工智能和机器学习的发展，未来的元数据管理将更加自动化，可以通过算法和模型自动识别和管理元数据。
2. 元数据管理与大数据的融合：随着大数据时代的到来，元数据管理将与大数据技术相结合，实现对大数据的全面管理和利用。
3. 元数据管理与区块链的结合：区块链技术可以提供安全、可信的数据管理和共享机制，未来元数据管理可能与区块链技术相结合，提高数据的安全性和可信度。
元数据管理包含的主要内容
元数据管理包含的主要内容元数据管理是指对数据的描述、定义、管理和维护的过程。
它是数据管理的重要组成部分，可以帮助组织更有效地管理和利用数据资源。
本文将介绍元数据管理的主要内容，包括元数据的定义、分类、存储和使用。
一、元数据的定义元数据是描述数据的数据，它包含了关于数据的各种属性和特征。
元数据可以用来描述数据的结构、含义、来源、格式、质量、权限等信息。
通过元数据，我们可以更好地理解和解释数据，帮助我们更加高效地使用和管理数据资源。
二、元数据的分类根据不同的分类标准，元数据可以分为多种类型。
常见的元数据类型包括技术元数据、业务元数据和管理元数据。
1. 技术元数据：技术元数据描述了数据的技术特性和属性，包括数据的存储格式、数据结构、数据类型、数据源、数据接口等信息。
技术元数据主要面向数据管理人员和技术人员，帮助他们理解和操作数据。
2. 业务元数据：业务元数据描述了数据的业务含义和用途，包括数据的定义、业务规则、业务流程、业务规范等信息。
业务元数据主要面向业务人员和决策者，帮助他们理解和应用数据。
3. 管理元数据：管理元数据描述了数据的管理信息，包括数据的归属、权限、安全性、生命周期等信息。
管理元数据主要面向数据管理人员和安全管理员，帮助他们管理和维护数据资源。
三、元数据的存储元数据的存储是元数据管理的关键环节。
一般来说，元数据可以存储在元数据仓库中，也可以存储在数据库、文档或文件中。
1. 元数据仓库：元数据仓库是专门用于存储和管理元数据的数据库。
它可以集中存储不同类型的元数据，并提供元数据的查询、检索和分析功能。
元数据仓库可以帮助组织更好地组织和利用元数据，提高数据管理的效率。
2. 数据库存储：元数据也可以存储在数据库中，以表格的形式存储。
通过数据库管理系统，可以对元数据进行管理和查询操作。
数据库存储适合于较小规模的元数据管理，但对于大规模的元数据管理来说，可能会面临性能和扩展性的问题。
3. 文档或文件存储：元数据也可以存储在文档或文件中，以文本的形式描述。
元数据管理研究报告
元数据管理研究报告在当今数字化的时代，数据已成为企业和组织最宝贵的资产之一。
而元数据管理作为数据管理领域的重要组成部分，对于提升数据质量、促进数据共享和利用、保障数据安全等方面都具有至关重要的作用。
本文将对元数据管理进行深入研究，探讨其概念、重要性、面临的挑战以及解决方案。
一、元数据管理的概念元数据简单来说，就是“关于数据的数据”。
它描述了数据的各种属性和特征，例如数据的名称、类型、长度、来源、创建时间、修改时间、所有者、数据之间的关系等等。
元数据管理则是指对元数据的创建、存储、维护、更新、查询和使用进行有效的规划、控制和监督，以确保元数据的准确性、完整性和一致性。
二、元数据管理的重要性1、提高数据质量通过元数据管理，可以清楚地了解数据的来源、含义和质量状况，从而能够及时发现和纠正数据中的错误和不一致性，提高数据的准确性和可靠性。
2、促进数据共享和利用元数据提供了对数据的清晰描述和理解，使得不同部门和系统之间能够更好地共享和利用数据。
用户可以通过元数据快速找到所需的数据，提高数据的利用效率。
3、支持数据治理元数据管理是数据治理的重要基础。
通过对元数据的管理，可以明确数据的责任主体，制定数据的标准和规范，确保数据的合规性和安全性。
4、优化数据架构元数据能够反映数据的分布和结构，帮助企业优化数据架构，提高数据存储和处理的效率。
三、元数据管理面临的挑战1、元数据的多样性和复杂性随着企业信息化程度的提高，数据来源越来越多，包括数据库、文件系统、应用系统等，不同来源的数据具有不同的格式和结构，导致元数据的多样性和复杂性增加，给管理带来了困难。
2、元数据的一致性和准确性由于元数据可能在多个系统和部门中创建和维护，容易出现元数据不一致和不准确的情况。
例如，同一个数据在不同的系统中可能有不同的定义和描述。
3、元数据的变更管理在数据的生命周期中，元数据可能会频繁发生变更。
如何有效地管理元数据的变更，确保相关人员能够及时了解变更情况，并对受影响的系统和流程进行相应的调整，是一个挑战。
元数据管理的组织和职责分工
元数据管理的组织和职责分工元数据管理是组织和管理数据的重要组成部分，其组织和职责分工如下：
1.元数据管理组织：通常由一个专门的团队或部门负责，负责制定元数据管理策略、规范和流程，并确保其有效执行。
2.元数据管理员：负责创建、维护和管理元数据。
他们负责定义数据元素、数据类型、数据关系等元数据信息，并确保数据的准确性和一致性。
3.数据所有者：对特定的数据集或数据资产拥有最终决策权。
他们负责确定元数据的需求和使用场景，并确保元数据符合组织的业务需求。
4.数据使用者：根据元数据来理解和使用数据。
他们需要按照元数据管理规范使用元数据，并及时反馈元数据的问题和需求。
5.元数据审核员：负责审核和验证元数据的准确性、完整性和一致性。
他们确保元数据符合组织的标准和规范，并提供改进建议。
6.技术支持团队：提供元数据管理系统的技术支持，包括系统安装、配置、维护和升级等工作。
通过明确的组织和职责分工，元数据管理团队可以协同工作，确保元数据的质量和可用性，提高数据的管理和利用效率。
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信息集成：元数据管理全景2009年4月作者：Kamlesh Mhashilkar，Jaideep Sarkar翻译：ttnn 讨论组（/group/ttnn）（2010/12）中文译者：Daiyan, Hevin, LL, Zhou jian, Jackie Young, Q摘要无论在什么样的组织，商业智能（Business Intelligence , BI）的成功运用很大程度上都取决于有效的元数据（Metadata）管理。
高水平的元数据设计，能为所有BI系统的数据充当路标，从而能够对这些数据进行高效地管理、控制变更和分发。
元数据实施最重要的是将系统中各种元数据进行整合利用。
明确的元数据范式（Metadata Paradigm）有助于元数据实施，以达成BI系统信息集成的战略目标，并能够延伸到企业信息集成方案中。
在某些实施中，元数据的架构和组件需要单独设计和构建，此时需要识别和分离出这些内容，进而构建强健的元数据资料库。
本文提供了一个元数据架构和设计的基本准则。
本文描述了BI系统的元数据模型（Metadata Model），可以作为元数据架构设计的基准；并深入探讨了信息集成方案中的元数据全景，精心选用搭配的概念及策略，可以引导人们走向以价值驱动的企业元数据管理（Metadata Management）。
目录概述 (4)什么是元数据？ (4)元数据模型 (5)什么是元数据模型？ (6)企业元数据模型 (7)BI元数据模型 (8)BI技术元数据 (10)BI元数据实施域 (12)后台元数据 (13)前台元数据 (17)对照元数据 (19)水平与垂直回溯 (20)水平回溯 (20)垂直回溯 (22)元数据管理拓扑结构 (22)分布式元数据管理 (23)集中式元数据管理 (24)联邦式元数据管理 (28)BIDS元数据管理方法论 (33)框架定义 (34)规格描述 (36)详细设计 (36)元数据管理成熟度模型 (37)参考文献 (40)关于作者 (40)关于译者 (40)概述随着企业的不断成长和变化，处理日常事务的业务系统以及为业务运行提供管理信息的BI 系统也在不断演变，而企业内产生的数据也在随之变化。
企业的BI系统一个典型特征是以这种或那种方式“接触”到海量数据。
BI的成功运用深度依赖于有效的元数据管理，通常被称作“关于数据的数据”。
元数据为所有BI系统的数据充当路标，从而能够对这些数据进行高效地管理、控制变更和分发。
全面的元数据管理保证了BI系统具有高质量的信息，并提供充分的扩展性，能满足新的信息需求和数据源增加。
元数据实施是信息集成中的一部分，最重要的工作是将存储在各种工具中的元数据进行整合利用。
而在某些实施中，元数据的架构和组件需要单独的设计和构建，此时需要识别和分离出这些内容，进而构建强健的元数据资料库。
本文列举了元数据架构设计和实施的主要考虑因素，可充当行动指南。
与此同时需要说明的是，本文只是一整套信息集成文档中的一部分。
什么是元数据？元数据通常被称作“关于数据的数据”，即用于描述其它数据的数据。
术语“数据”（Data）可以通过多种方式进行解释。
举例如下：‘102250Richad King’这组数据可以有很多含义，列举一些为：●美国东部时间10：22：50与Richad King约会●订单编号为1022和（登记在）第50行的商品递送给Richad King●温度为10,2250摄氏度的一个类星体称作Richard-King●102250是TCS公司Richad King的员工编号我们怎么知道哪一种解释是正确的呢？为此我们需要一些描述这些数据的信息，即元数据。
让我们来考虑最后一种解释，描述‘102250Richad King’的元数据可以是：●数据格式为：员工编码-Number(6)，员工姓名-Varchar(30)●如果员工编码数字的第一位不是9，则该员工不是商业伙伴●编号为102250的员工于1997年1月1日加入TCS公司●编号为102250的员工曾在BIPM部门服务通过分析这些描述该组数据的数据，我们可以发现前两条定义了‘102250Richad King’的上下文；后两条并非描述数据的上下文背景，而是从细节上描述了蕴含在‘102250Richad King’中和主数据相关的详细内容。
因此需要注意一点，当我们说元数据是“关于数据的数据”时，我们需要确保所讨论的是数据的背景，而不是有关数据的详细细节或相关数据。
元数据描述的是数据的背景、内容、数据结构及其生命周期管理。
简而言之，元数据是“数据的背景”。
元数据管理全景包括三个部分内容：●元数据模型●元数据拓扑结构●元数据管理方法论下文我们将深入这些主题，以深入理解元数据管理。
元数据模型元数据是BI架构中的一个重要组件。
在BI环境中，元数据管理最主要是能方便地集成不同数据库、数据模型、OLAP和ETL工具所包含的各式各样的元数据。
元数据包括业务规则、数据源、汇总级别、数据别名、数据转换规则、技术配置、数据访问权限、数据用途等。
设计良好的元数据模型能够提高管理、变更控制和分发元数据的效率，实现无缝的、端到端的跟踪回溯能力。
下面让我们来看看什么是元数据模型。
什么是元数据模型？回到上一节中的例子。
如果说“102250Richard King”是数据，下面则是元数据：●员工代码类型为Number（6）——这告诉我们该数据中首6位字符是数字类型，代表员工代码；●员工姓名类型为Varchar（30）——这告诉我们后面的30位字符是变长字符类型，表示员工姓名。
这些元数据可以进一步抽象为元-元数据（Meta-Metadata），表示元数据的背景。
从例子中可以看到，元数据实际就是告诉了我们该数据所包含元素名称（员工代码）和数据类型（Number(6)）。
用于更详细地描述元数据的信息叫做元-元数据，这是数据层面的术语。
让我们从另一个角度来解释，上文所讨论的元数据显然是逻辑或物理数据模型中的元素或属性。
因此，我们可以说数据模型就是元数据，这是模型层面的术语。
元数据可以进一步抽象为元-元数据。
数据模型通过表（Table）对象的实例构建，数据则用列、主键、外键、数据类型等区分，这就是元-元数据或称之为元数据模型。
元数据模型自身可以被抽象出另一个层次——元数据信息通过主体、谓词和客体进行描述，主体通过谓词与客体发生关系。
这种表述称作元-元模型（Meta-Meta Model）。
这些抽象级别可以通过两组术语进行描述，如下表所示：因此，无论何时谈及元数据，了解这个抽象层级都是很重要的。
元数据或者是数据模型告诉了我们关于数据的信息，要理解元数据的细节，我们应该理解元数据模型；同样地，要理解元数据模型，就需要理解元-元模型。
但大多数时候，我们提到元数据的时候，通常包含了上述所有级别，并没有专门区分。
接下来让我们看看如何在企业中为元数据建模——即企业元数据模型，并如何进一步演化到BI元数据模型（BI Metadata Model）。
企业元数据模型在企业内部业务和技术(IT)领域尽管各自独立，但以IT产业的视角来看，却不可分割。
IT/技术领域是企业的支柱，提供业务运营和发展所需的基础设施和必要的应用/工具。
当然，如果没有业务运营这个前提，IT/技术也没有存在的必要了。
这种彼此间一对一的关系对元数据同样适用——业务元数据和IT/技术元数据形成了元数据模型的基础。
上图给出企业元数据模型的这两个分支以及各概念层之间的关系。
与这两个分支相交的三层概念如下表详述：顶层业务元数据中的最高概念层表示为‘主题域’或者‘概念’。
例如HR (人力资源), CRM (客户关系管理)以及支付等等，往往在收集业务需求时界定。
与之对应，技术系统将根据每个主题域进行开发，例如Oracle可以为HR主题域开发HRMS，也可以为CRM实施SIEBEL系统。
这些形成了IT/技术元数据中的‘系统’层。
中层每一个主题域可以被分解成业务实体或者业务交易。
客户、供应商、合作方、客户使用的任何应用，以及诸如订单管理这样的业务交易等，形成了CRM中的业务实体。
每个业务实体的细节通过技术对象来存储，比如用数据表、报表以及映射关系等。
底层业务术语形成了业务元数据最底层的抽象概念。
对业务实体而言，比如某个应用，业务术语可以是客户ID、客户姓名以及产品ID等等。
而IT/技术的最底层是技术元素。
元素级的细节信息，如列、字段或转换形成了技术元素。
BI元数据模型被称为：●BI技术元数据●数据源元数据换句话说，BI元数据模型有三个分支，与企业元数据模型的两个分支不同。
右图描绘了BI元数据模型的三个分支。
这些分支可以进一步抽象成三个层次如下表描述：在最顶层，业务的主题域可以直接运用于BI技术元数据的报表和分析，继而被映射到数据源元数据反映的源系统中。
中层(实体层)业务实体连接到技术实体，如数据表，立方体和报表等，它们从可用的源表或数据表单直接获取信息。
底层(元素层)最细节的元数据存在于数据元素层。
业务元数据中的业务术语映射到技术元数据的对应层，包括数据表、报表及多维立方体的维度/度量。
业务用户广泛使用这层元数据。
备注：三种元数据域的元素级信息生成了元数据实施的“术语表”。
这些详细的元数据信息形成了元数据模型的基础，用于与更高层级以及其他元数据域的概念相连接。
元素级信息是跨元数据域搜索的唯一地带，因此为其设计高性能搜索引擎至关重要。
采用链表结构对这种设计有辅助作用。
BI 技术元数据BI技术元数据包含了BI环境中不同层级的所有元数据，进一步可以细分为三个类型：●信息整合– ETL (数据抽取，转换和装载) 元数据●信息存储–数据仓库元数据●信息发布–报表元数据使用ETL，DW (数据仓库) 和报表元数据这样的术语是为了简化和说明的目的，不要误认为元数据只有这些组成成分。
举例说明，信息整合元数据可以由CDC (变化数据捕获), ETL (数据抽取，转换和装载), EAI (企业应用集成)和EII (企业信息集成)等成分组成，但为了简便，我们经常统称之为ETL元数据。
BI元数据在三级概念层的体系上可以被分为以下几类：ETL元数据这个类别包含了所有涉及从源系统数据抽取、转换和装载(ETL)进入BI环境的元数据。
在最顶层，ETL作业一般隶属于像Oracle、Mainframe或Siebel这样的技术层面上形成的类别，或者像服务执行/保障，或电话详单等源系统这样的功能层面基础上形成的类别。
在某个特定类别内的所有流程都会有一些相似之处。
诸如源系统特征这类元数据就是在这个层级获取。
在下一个层级，ETL类别可以向下钻取为各自独立的ETL过程，往往执行某个特定的任务，比如一个独立的作业或者映射等。
这些流程通常与整个实体相关，比如客户信息，电话详单及销售订单等，并以此命名。