元数据管理方案

合集下载

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。

元数据管理办法

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。

数据仓库元数据管理

数据仓库元数据管理一、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。

元数据是描述数据仓库中各种对象（如表、列、索引等）的数据，包括其定义、结构、关系等信息。

通过对元数据的管理，可以提高数据仓库的可维护性、可扩展性和数据质量，为数据仓库的使用者提供准确、一致、可靠的数据。

二、数据仓库元数据管理的目标1. 确保数据仓库中的元数据准确、完整、一致性和可靠性。

2. 提供元数据的可视化界面，方便用户进行元数据的查看和管理。

3. 支持数据仓库的数据质量管理，包括数据清洗、数据校验等功能。

4. 支持数据仓库的数据血缘分析，帮助用户了解数据的来源和变化过程。

5. 提供元数据的版本管理和变更追踪功能，方便用户进行元数据的维护和更新。

6. 支持数据仓库的安全管理，包括对元数据的权限控制和访问控制。

三、数据仓库元数据管理的关键功能1. 元数据采集和导入：支持从数据仓库中自动采集元数据，并提供导入功能，方便用户将外部的元数据导入到数据仓库中进行管理。

2. 元数据定义和建模：提供元数据的定义和建模工具，方便用户对元数据进行描述和建模，包括定义表、列、索引等对象的属性和关系。

3. 元数据查询和检索：提供灵活的查询和检索功能，方便用户根据需要查找和浏览数据仓库中的元数据，支持关键字搜索、条件过滤等功能。

4. 元数据关系分析：支持对元数据之间的关系进行分析和可视化展示，帮助用户了解元数据之间的依赖关系和影响关系。

5. 元数据变更管理：提供元数据的版本管理和变更追踪功能，记录元数据的变更历史和变更人员，方便用户进行元数据的维护和更新。

6. 元数据权限管理：支持对元数据的权限控制和访问控制，确保只有经过授权的用户才能访问和修改元数据。

7. 元数据血缘分析：支持对数据仓库中数据的血缘关系进行分析，帮助用户了解数据的来源和变化过程，提高数据的可信度和可靠性。

8. 数据质量管理：支持对数据仓库中数据的质量进行管理，包括数据清洗、数据校验等功能，提高数据的准确性和一致性。

元数据管理解决方案

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

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。

银行元数据管理系统软件解决方案

系统开发与部署
开发环境搭建
配置开发所需的软件和工具，如集成开发环境、版本控制工具等。
代码编写规范
遵循统一的代码编写规范，确保代码的可读性和可维护性。
持续集成与部署
利用持续集成工具进行自动化构建和部署，提高开发效率。
系统测试与优化
单元测试
对每个模块进行单元测试，确保模块功能的正确性。
集成测试
对系统各模块进行集成测试，验证系统整体功能的稳定性和可靠性。
提高数据处理效率
通过元数据管理，可以优化数据处理流程，减少冗余和重复工作，提高数据处理效率。
提升风险管理能力
通过对元数据的全面理解和管理，可以帮助银行更好地识别、评估和管理风险，提高风险管理水平。
提升客户满意度
通过元数据管理，可以更好地理解客户需求和行为，提供更加精准和个性化的服务，提高客户满意度。
数据查询与检索
数据查询
提供灵活的查询接口，支持多维度的元数据查询。
数据检索
支持快速检索和模糊查询，满足用户对元数据快速获取的需求。
数据质量与校验
数据质量
对元数据进行质量检查，确保数据的准确性和完整性。
数据校验
提供数据校验功能，对元数据进行规则校验和逻辑校验。
数据安全与隐私保护
数据安全
采用加密、授权等手段确保元数据的安全性。
数据模型设计
03
采用规范化设计方法，定义核心数据实体和关系，确保数据的
完整性和一致性。
技术选型与评估
数据库管理系统
选择关系型数据库管理系统，如Oracle或MySQL，以满足大规模数据处理和高并发访问的需求。
中间件技术
采用消息队列、分布式缓存等中间件技术，提高系统性能和稳定性。

元数据管理方法

元数据管理方法
元数据管理方法有：
1、中心节点管理元数据：中心节点通常兼具元数据存储与查询、集群节点状态管理、决策制定与任务下发等功能。

优点是元数据集中式管理，可以方便处理集群运维管理的统计分析类需求；缺点是单点故障是设计分布式系统最忌讳的问题之一。

2、分布式管理元数据：通过管理元数据，企业能够快速发现数据资产的分布和关系，形成企业数据资产目录。

3、无元数据设计：通过元数据管理，建立基于CWM的元数据仓库，实现企业元数据的统一管理，并将元数据仓库作为“单一数据源”，为企业的应用开发提供可复用的数据模型和元数据标准，以实现元数据的重复利用，减少冗余或未使用数据，从而提高工作效率，降低软件开发成本，缩短项目交付时间。

数据仓库元数据管理

数据仓库元数据管理一、概述数据仓库是一个用于集成、管理和分析企业数据的关键系统。

其中，元数据管理是数据仓库的重要组成部分，它涉及到对数据仓库中各种数据对象的定义、描述和管理。

本文将详细介绍数据仓库元数据管理的标准格式。

二、元数据定义1. 元数据是指描述数据的数据，它包括数据的结构、属性、关系、来源、用途等信息。

2. 元数据可以分为三个层次：物理层、逻辑层和业务层。

物理层描述数据的存储方式和物理结构，逻辑层描述数据的逻辑结构和关系，业务层描述数据的业务含义和用途。

三、元数据管理流程1. 元数据采集：通过自动化工具或手动方式，采集数据仓库中的各种对象的元数据信息。

2. 元数据存储：将采集到的元数据信息存储在元数据仓库中，以便后续的查询和管理。

3. 元数据维护：对元数据进行维护和更新，包括新增、修改和删除元数据信息。

4. 元数据查询：提供用户查询元数据的功能，以便快速定位和了解数据仓库中的各种对象。

5. 元数据使用：将元数据与数据仓库的实际数据进行关联，实现对数据的分析和挖掘。

四、元数据管理要求1. 元数据一致性：保证元数据的一致性和准确性，避免数据仓库中的数据对象存在冲突或重复。

2. 元数据可追溯性：对元数据的变更进行记录和追踪，以便进行审计和回溯。

3. 元数据权限管理：对元数据的访问权限进行控制，确保只有授权用户可以查询和修改元数据。

4. 元数据文档化：对元数据进行文档化和说明，以便用户理解和使用数据仓库中的各种对象。

5. 元数据标准化：制定统一的元数据标准和规范，确保元数据的一致性和可维护性。

五、元数据管理工具1. 元数据管理工具是用于支持元数据管理的软件系统，它提供元数据采集、存储、维护、查询和使用等功能。

2. 常见的元数据管理工具有PowerDesigner、Erwin等，它们可以根据用户需求进行配置和定制。

六、元数据管理的价值1. 提高数据仓库的可维护性和可管理性，减少数据仓库的维护成本和风险。

元数据管理模块方案

目录1.现状分析21.1目前的困境21.2什么是元数据管理32.目标分析32.1建立完善的指标解释体系3 2.2建立规范的元数据管理体系42.3建立有效的数据稽核体系43.功能概述53.1元数据管理53.1.1业务元数据53.2.2技术元数据63.3元数据分析103.3.1血统分析103.3.2影响分析113.3.3重要性分析123.3.4无关性分析133.4数据稽核133.4.1稽核规则管理143.4.2稽核任务调度143.4.3稽核结果分析143.4.4数据质量评估153.4.5数据问题管理15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。

2)没有完善的开发、维护规范。

比如，新增一张分析报表，开发人员根据业务人员的需求制作完成之后，往往没有整理完善相应的数据指标解释和元数据管理，造成日后检查困难。

万字介绍25种元数据管理解决方案（含视频，建议收藏）

万字介绍25种元数据管理解决⽅案（含视频，建议收藏）⼀、元数据概述1.1、定义元数据定义：描述数据的数据，对数据及信息资源的描述性信息。

⼩编认为元数据不仅仅是关于数据的数据，它还是⼀种上下⽂，赋予信息更加丰富的⾝份。

以图⽚为例，其图⽚本⾝是⼀种数据，那么图⽚的名称、属性、尺⼨、使⽤什么设备⽣成的、⽣成的时间、责任⼈等等这些信息其实都属于元数据。

详见公众号"进击吧⼤数据"阅读原⽂观看1.2、类型元数据的类型可以分为以下三种：1.2.1、业务元数据描述数据系统中业务领域相关概念、关系和规则的数据，包括业务术语、信息分类、指标、统计⼝径等。

例如：针对机场基础信息数据，其标识信息、数据质量与精度信息、空间参照信息、发布与更新信息、负责单位与联系信息等均构成描述该机场基本数据（如机场代码、坐标等）的业务元数据。

业务元数据也可以⼤致分为逻辑元数据和物理元数据。

1.2.1.1、逻辑元数据有关逻辑结构（例如表）的业务元数据被视为逻辑元数据；我们使⽤元数据进⾏数据分类和标准化我们的 ETL 处理。

表所有者可以在业务元数据中提供有关表的审计信息。

它们还可以提供⽤于写⼊表的列默认值和验证规则。

1.2.1.2、物理元数据有关存储在表或分区中的实际数据的元数据被视为物理元数据。

我们的 ETL 处理在作业完成时存储有关数据的指标，稍后⽤于验证。

相同的指标可⽤于分析数据的成本 + 空间。

鉴于两个表可以指向相同的位置（如在 Hive 中），区分逻辑元数据和物理元数据很重要，因为两个表可以具有相同的物理元数据但具有不同的逻辑元数据1.2.2、技术元数据描述数据系统中技术领域相关概念、关系和规则的数据，包括物理模型的表与字段、ETL规则、集成关系等。

例如：针对图像数据，其基本数字对象（对象标识符、⽂件⼤⼩、字节序列、压缩类别等）、基本图像信息、图像捕捉元数据、图像评估元数据（空间度量、图像⾊彩编码等）等构成描述该数据的技术元数据。

基于元数据的数据综合管理整体解决方案

亡、减少群众的损失。
9
数据源
数据缓冲层
方案特点
数据仓库
数据集市
报表分析工具
数据挖掘工具
基于元数据的数据综合管理整体解决方案基于元数据的数据综合管理整体解决方案基于元数据的数据综合管理整体解决方案基于元数据的数据综合管理整体解决方案基于元数据的数据综合管理整体解决方案基于元数据的数据综合管理整体解决方案基于元数据的数据综合管理整体解决方案基于元数据的数据综合管理整体解决方案基于元数据的数据综合管理整体解决方案基于元数据的数据综合管理整体解决方案基于元数据的数据综合管理整体解决方案基于元数据的数据综合管理整体解决方案基于元数据的数据综合管理整体解决方案基于元数据的数据综合管理整体解决方案基于元数据的数据综合管理整体解决方案基于元数据的数据综合管理整体解决方案
据的数消据除系综统合交管互障理碍整和体隐患解，决成方案基于元问题数，据缩的短了数问据题综处理合周管期理，整体解决方• 案基于基调于度元信息数的据元的数据数管据理综合管理
整体解决方案基于元数据的数据综合管理整体解决方案
为具有永久价值的资产。
从而提高了数据辅助开发和运
为系统的运行监控及分析提供
维质量。
支持。
1
Part 3
如何运用元数据开展数据管理
元数据管理的组成部分
元数据管理系统，可以包括元数据管理，以及元数据应用组成。元数据管理部分，侧重对从各类源头获取的元数据进行汇聚整合，提供可视化的查看管理能力。元数据应用部分在，则侧重使用整合的元数据信息，为用户提供多样化的服务能力，以加强对企业信息资产的管理能力。
方案基于元数据的数据综合管理整体解决方案基于元数据的数据综合管理整体解决方案基于元数据的
数据综合管理整发体展解阶决段方案基于元数据的数元据数综据合处管于可理发整现体状解态决，方初步案意基识于到元元数数据据重的要数性据。综合管理整体

数据仓库元数据管理

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。

元数据的管理制度

元数据的管理制度第一章总则第一条为规范大数据平台元数据的管理，提高数据资源利用效率、保障数据质量和安全性，根据国家有关法律法规和监管规定，制定本制度。

第二条本制度适用于公司内所有部门在大数据平台上进行数据的采集、传输、处理、存储和应用等活动。

第三条元数据指用于描述数据属性、数据结构、数据来源、数据处理过程和数据应用范围等信息的数据，是数据的数据，是对数据的信息和知识的描述，具有数据的解释、管理、应用等功能。

第四条公司将建立统一的元数据管理平台，负责统一管理和维护公司内各部门所产生的元数据，确保数据的完整性、准确性和一致性。

第五条公司将根据元数据的不同分类和用途，制定相应的管理办法和规定，保障数据资源的有效利用和管理。

第六条公司将加强对元数据管理的监督与检查，确保元数据的合规性和安全性。

第七条公司将建立完善的元数据管理制度宣传培训机制，提高公司员工对元数据管理的重视和理解。

第八条公司将不断完善元数据管理制度，根据公司业务发展的需求和技术进步的要求进行适时调整和更新。

第二章元数据管理范围第九条公司所管理的元数据范围包括但不限于以下几个方面：（一）数据结构元数据：包括数据表、字段、索引、主键等数据结构的描述信息。

（二）数据质量元数据：包括数据准确性、完整性、一致性、可信度等质量指标的描述信息。

（三）数据安全元数据：包括数据访问控制、数据加密、数据备份等安全机制的描述信息。

（四）数据血缘元数据：包括数据来源、数据传输、数据处理等数据流程的描述信息。

（五）数据应用元数据：包括数据存储、数据应用、数据分析等应用场景的描述信息。

第十条公司将根据不同的元数据类型和用途，建立相应的元数据管理规范和流程，明确责任人和流程节点，确保元数据的安全性和完整性。

第十一条公司将依托元数据管理平台，实现元数据的集中管理和共享，方便各部门之间数据资源的共享和交互。

第三章元数据管理流程第十二条公司将建立元数据管理的工作流程，包括元数据采集、元数据存储、元数据更新等环节。

元数据管理项目工程实施方案

元数据管理项目工程实施方案xx移动元数据管理项目工程实施方案2012年5月目录1建设目标 -------------------------------------------- 6 2系统环境配置 -------------------------------------- 72.1客户端环境配置72.2服务器端环境配置82.3网络配置93元数据管理范围 ---------------------------------- 10 4项目实施计划 ------------------------------------- 154.1建设规划154.2时间安排174.3产品部署174.4元模型定制174.5元数据存储184.6.2通过元数据变更流程进行维护管理 ------------------------------------------- 274.6.3元数据同步维护---------------------------------------------- 284.6.3.1业务元数据同步维护---------------------------------------- 284.6.3.2管理元数据同步维护---------------------------------------- 294.6.3.3元数据同步维护---------------------------------------- 304.6.3.4库表结构元数据同步维护---------------------------------------- 314.6.3.5Erwin元数据同步维护---------------------------------------- 324.7元数据交付、培训324.8元数据管理应用定制335元数据建设中需要的配合工作 ---------------- 33 6备份策略 ------------------------------------------- 341建设目标依据《中国移动通信集团xx有限公司经营分析系统元数据管理项目采购书》所制定的项目目标，本项目致力于解决现有经分系统中元数据管理的问题，即经营分析系统核心元模型的建立、两级经营分析系统元数据互通、扩充元数据服务接口、提升基础元数据支撑能力，并能满足移动集团总部NG2-BASS3.5元数据管理相关规范的要求。

元数据管理解决方案

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。

元数据管理解决方案

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引言概述：数据仓库元数据管理是数据仓库建设中非常重要的一个环节，它涉及到数据仓库中各种数据对象的描述、定义、关系、来源等信息的管理。

通过有效的元数据管理，可以提高数据仓库的可维护性、可扩展性和数据质量，从而更好地支持企业决策和业务需求。

一、元数据定义和分类1.1 元数据定义：元数据是描述数据的数据，它包括数据对象的属性、关系、来源、格式等信息，是数据仓库中的重要组成部份。

1.2 元数据分类：元数据可以分为技术元数据和业务元数据两大类。

技术元数据主要描述数据仓库中的数据对象的物理结构和技术实现，而业务元数据则描述数据对象的业务含义和用途。

二、元数据管理流程2.1 元数据采集：元数据的采集是元数据管理的第一步，通过工具或者手工方式采集数据仓库中各种数据对象的元数据信息。

2.2 元数据存储：采集到的元数据需要进行存储和管理，通常会采用元数据管理工具或者元数据仓库进行统一管理。

2.3 元数据维护：元数据是动态变化的，需要定期对元数据进行维护和更新，确保元数据的准确性和完整性。

三、元数据使用和价值3.1 元数据使用：元数据可以为数据仓库的开辟、维护、查询和分析提供支持，匡助用户更好地理解数据仓库中的数据对象。

3.2 元数据价值：通过有效的元数据管理，可以提高数据仓库的查询效率、数据质量和决策支持能力，为企业的发展和竞争提供有力支持。

3.3 元数据共享：元数据管理还可以促进不同团队和部门之间的合作与沟通，实现元数据的共享和重用，提高工作效率和数据一致性。

四、元数据管理工具4.1 元数据管理工具：目前市场上有不少元数据管理工具，如Erwin、IBM InfoSphere、Informatica Metadata Manager等，这些工具可以匡助企业更好地管理和利用元数据。

4.2 工具功能：元数据管理工具通常具有元数据采集、存储、维护、查询、分析等功能，可以匡助企业实现全面的元数据管理。

4.3 工具选择：企业在选择元数据管理工具时，需要根据自身的需求和实际情况进行评估和选择，确保工具能够满足企业的元数据管理需求。

数据仓库元数据管理

数据仓库元数据管理一、概述数据仓库是企业中存储和管理各种数据的重要组成部分，为企业决策提供了有力的支持。

而数据仓库元数据管理则是对数据仓库中的元数据进行有效管理和维护，以确保数据仓库的可靠性和准确性。

本文将详细介绍数据仓库元数据管理的标准格式，包括元数据定义、元数据分类、元数据管理流程等。

二、元数据定义元数据是描述数据的数据，它包含了数据的属性、结构、关系以及数据的来源、格式、质量等信息。

在数据仓库中，元数据是对数据仓库中各个数据对象的描述和定义，如表、列、索引等。

元数据定义应包括以下内容：1. 元数据名称：每个元数据对象应具有唯一的名称，以便于标识和查找。

2. 元数据类型：元数据可以分为不同的类型，如表、列、索引等。

3. 元数据描述：对元数据对象进行详细的描述，包括其用途、含义等信息。

4. 元数据属性：对元数据对象的属性进行定义，如数据类型、长度、精度等。

5. 元数据关系：描述元数据对象之间的关系，如表与表之间的关联关系、列与表之间的关系等。

三、元数据分类根据元数据的不同用途和功能，可以将元数据进行分类。

常见的元数据分类包括：1. 技术元数据：描述数据仓库的物理结构和实现方式，如表空间、索引、分区等。

2. 业务元数据：描述数据仓库中的业务对象和业务规则，如维度表、事实表、业务规则等。

3. 数据质量元数据：描述数据仓库中数据的质量指标和质量规则，如数据完整性、数据准确性等。

4. 数据血缘元数据：描述数据仓库中数据的来源和传递关系，如数据抽取、数据转换、数据加载等。

5. 安全元数据：描述数据仓库中数据的安全性和权限控制，如用户权限、角色权限等。

四、元数据管理流程元数据管理是一个持续的过程，包括元数据的采集、存储、维护和使用等环节。

下面是一个常见的元数据管理流程：1. 元数据采集：通过数据仓库建模工具、ETL工具等方式，采集数据仓库中各个对象的元数据信息，并将其导入元数据管理系统中。

2. 元数据存储：将采集到的元数据信息存储在元数据管理系统中，以便于后续的管理和查询。