元数据培训
元数据的标准
元数据的标准一、引言元数据是指描述数据的数据，它包含了数据的属性、特征、结构、关系等信息。
在数据管理和数据分析中，元数据起着至关重要的作用，它能够帮助用户更好地理解和使用数据，提高数据的质量和可信度。
为了确保元数据的一致性和互操作性，制定元数据的标准是必要的。
二、定义和目的元数据的标准是对元数据进行描述和组织的一套规范和规则。
其主要目的是提供一种统一的元数据描述方式，使不同系统、不同组织之间能够共享和交换元数据，提高数据管理的效率和准确性。
三、元数据的标准内容1. 元数据命名规范元数据的命名规范是指对元数据对象进行命名的规则和约定。
例如，可以采用统一的命名规则，如使用英文小写字母和下划线组合命名元数据对象，避免使用特殊字符和空格。
2. 元数据属性定义元数据属性定义是指对元数据对象的属性进行描述和定义。
例如，对于一个数据表的元数据对象，可以定义属性包括表名、列名、数据类型、长度、约束条件等。
3. 元数据关系描述元数据关系描述是指描述元数据对象之间的关系和依赖。
例如，一个数据表的元数据对象可以与其所属的数据库、数据模型、数据字典等元数据对象建立关系。
4. 元数据分类和分类标准元数据的分类是指对元数据对象进行分类和组织的方式。
例如，可以按照数据类型、数据来源、数据用途等进行分类。
分类标准是指对元数据进行分类的标准和规则。
5. 元数据文档和描述规范元数据文档和描述规范是指对元数据进行文档化和描述的规范和要求。
例如，可以要求每个元数据对象都必须有相应的文档和描述，描述内容包括元数据的用途、定义、属性、关系等。
6. 元数据交换和共享标准元数据交换和共享标准是指对元数据进行交换和共享的规范和要求。
例如，可以采用统一的元数据交换格式，如XML或JSON，以便不同系统之间能够互相理解和解析元数据。
四、元数据标准的制定和实施1. 制定元数据标准的流程制定元数据标准的流程包括需求分析、标准制定、标准审批、标准发布和标准培训等环节。
元数据的标准
元数据的标准引言概述：元数据是指描述数据的数据，它包含了关于数据的各种属性和特征。
在信息时代，元数据的标准化变得尤为重要，因为它可以提高数据的可理解性、可管理性和可重用性。
本文将从四个方面详细阐述元数据的标准。
一、元数据标准的定义和意义1.1 元数据标准的定义：元数据标准是一套规范或约定，用于描述和组织元数据的结构、内容和格式。
它可以确保元数据的一致性和可互操作性。
1.2 元数据标准的意义：元数据标准化可以帮助组织和管理大量的元数据，使其更易于查找和使用。
同时，它还可以提高数据的可信度和可靠性，促进数据共享和集成。
1.3 元数据标准的作用：元数据标准化可以提高数据的质量和价值，减少数据冗余和错误。
它还可以促进数据的交流和共享，为数据分析和决策提供支持。
二、元数据标准的制定和应用2.1 元数据标准的制定过程：制定元数据标准需要明确标准的范围和目标，收集和分析现有的元数据，制定元数据的结构和内容，最后进行标准的评审和发布。
2.2 元数据标准的应用场景：元数据标准可以应用于各种领域，如数据管理、数据集成、数据分析和数据共享等。
它可以帮助用户快速准确地理解和使用数据。
2.3 元数据标准的实施策略：实施元数据标准需要建立元数据管理系统，培训和指导用户使用标准，监控和评估标准的使用效果，并进行必要的调整和改进。
三、元数据标准的关键要素3.1 元数据标准的结构：元数据标准应包括元数据的基本信息、关系信息和业务信息等。
它应该具有一定的层次结构，以便于组织和管理元数据。
3.2 元数据标准的内容：元数据标准的内容应包括元数据的定义、命名规则、数据类型、数据格式、数据范围和数据约束等。
它应该能够满足不同用户的需求。
3.3 元数据标准的管理：元数据标准的管理包括元数据的采集、存储、更新和维护等。
它应该建立合理的元数据管理流程和机制，确保元数据的有效性和一致性。
四、元数据标准的挑战和未来发展4.1 元数据标准的挑战：元数据标准化面临着标准的多样性、应用的复杂性和变化的快速性等挑战。
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。
第12章元数据管理-DAMA-DMBOK：数据管理知识体系（第二版）
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
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。
电子文件元数据方案
电子文件元数据方案一、引言随着信息技术的快速发展，电子文件成为了现代社会不可或缺的组成部分。
电子文件的管理和归档对于组织和个人来说都至关重要，而电子文件元数据方案则是实现有效管理和利用电子文件的关键。
本文将介绍电子文件元数据的概念、重要性以及如何制定一个有效的元数据方案。
二、电子文件元数据的概念电子文件元数据是指描述电子文件属性和特征的数据。
它提供了对电子文件进行搜索、分类、组织和归档的基础信息，从而实现对电子文件的有效管理和利用。
电子文件元数据可以包括文件名称、文件大小、文件格式、创建时间、修改时间、作者、关键词等等。
三、电子文件元数据方案的重要性1. 实现电子文件的有效管理：通过电子文件元数据，可以快速定位和检索所需的电子文件，有效提高电子文件的管理效率。
无论是个人还是组织，都能够迅速找到需要的文件，节约时间和精力。
2. 提供电子文件的可追溯性：电子文件元数据可以记录文件的创建、修改和访问等操作信息，为电子文件的追溯提供了有力的支持。
在需要查找电子文件的来源、历史记录等情况下，元数据方案能够提供必要的参考。
3. 实现电子文件的合规性管理：电子文件元数据可以记录电子文件的管理权限和访问权限，确保电子文件的安全性和合规性。
通过合适的元数据方案，可以控制文件的访问范围和权限，保护文件的机密性。
4. 支持电子文件的长久保存：电子文件元数据可以记录文件的存储位置、格式和保留期限，确保电子文件的长期保存和安全性。
通过元数据方案可以实现对电子文件的备份、迁移和恢复等管理措施，防止文件的丢失和损坏。
四、制定有效的电子文件元数据方案的要点1. 定义元数据字段：根据组织或个人的需求，明确需要记录的元数据字段，包括文件名称、文件大小、文件格式、创建时间、修改时间、作者、关键词等等。
需要根据实际情况进行调整和完善，确保元数据字段能够满足实际需求。
2. 使用标准和规范：采用行业通用的元数据标准和规范，例如Dublin Core、MARC 21等，确保电子文件元数据的一致性和可互操作性。
元数据规范
元数据规范元数据规范是指为了有效管理和使用数据而对数据元素进行规定和描述的标准化要求。
元数据是指描述数据的数据，它可以帮助人们更好地理解和使用数据，从而提升数据的价值和可信度。
以下是一个1000字的元数据规范范例：一、元数据定义和目的元数据是指描述数据的数据，主要目的是为了更好地理解、管理和使用数据。
元数据规范是为了达到以下目的：1. 提供统一的数据描述标准，使数据能够被所有相关方理解和使用。
2. 提供数据质量和一致性的保证，通过元数据规范可以规定数据的格式、范围、取值等要求，从而减少数据错误和不一致性。
3. 支持数据的集成和共享，通过元数据规范可以描述数据的来源、结构、关系等信息，方便不同系统之间的数据交换和集成。
4. 支持数据的安全和隐私保护，通过元数据规范可以明确数据的敏感程度、访问权限等要求，从而有效保护数据的安全和隐私。
二、元数据分类和结构1. 元数据分类根据数据元素的性质和用途，可以将元数据分为以下几类：- 结构元数据：描述数据的结构和组织方式，包括数据的表名、字段名、数据类型、关系等信息。
- 业务元数据：描述数据的业务含义和用途，包括数据的业务规则、业务流程、业务规范等信息。
- 技术元数据：描述数据的技术特性和处理方式，包括数据的存储方式、索引方式、备份策略等信息。
- 安全元数据：描述数据的安全需求和保护措施，包括数据的敏感程度、访问权限、数据加密等信息。
2. 元数据结构元数据的结构可以采用标准的数据模型，如关系模型、XML模型等。
元数据结构应包括以下要素：- 元素名称：描述数据元素的名称，应具有可读性和唯一性。
- 元素类型：描述数据元素的类型，如字符型、数值型等。
- 元素长度：描述数据元素的长度限制，如字符的最大长度、数值的精度等。
- 元素取值范围：描述数据元素的取值范围，如字符的取值范围、数值的取值范围等。
- 元素关系：描述数据元素与其他元素的关系，如主键/外键关系等。
三、元数据规范的具体要求元数据规范应具有以下具体要求：1. 标准化命名规则：元数据的名称应采用统一的命名规则，以确保名称的唯一性和可读性。
元数据的标准
元数据的标准一、引言元数据是指描述数据的数据，它提供了对数据的定义、结构、属性和关系的描述。
在信息系统中，元数据起着非常重要的作用，它能够匡助用户理解和使用数据，同时也是数据管理和数据分析的基础。
为了确保元数据的一致性和可用性，制定元数据的标准是必不可少的。
二、目的本文旨在制定元数据的标准，以确保元数据的准确性、一致性和可用性，提高数据管理的效率和质量。
三、适合范围本标准适合于所有需要使用和管理元数据的信息系统和数据管理项目。
四、术语定义1. 元数据：描述数据的数据，包括数据的定义、结构、属性和关系等信息。
2. 数据元：元数据中的最小单位，用于描述数据的某个特定方面。
3. 元数据标准：规定元数据的结构、格式、命名规则和约束条件等规范。
五、元数据标准的要求1. 元数据结构1.1 元数据应包含以下基本信息：- 数据元的标识符：用于惟一标识数据元。
- 数据元的名称：清晰、简洁、具有描述性。
- 数据元的定义：对数据元的含义和作用进行准确描述。
- 数据元的数据类型：描述数据元的数据类型，如文本、数字、日期等。
- 数据元的长度和精度：描述数据元的取值范围和有效位数。
- 数据元的取值范围：描述数据元的合法取值范围。
- 数据元的关系：描述数据元与其他数据元之间的关系。
1.2 元数据应按照层次结构进行组织，以便于查找和管理。
1.3 元数据应具有扩展性，以适应未来的需求变化。
2. 元数据格式2.1 元数据应采用统一的格式进行存储和交换，常见的格式包括XML、JSON 等。
2.2 元数据格式应具有可读性和可解析性，方便用户理解和使用。
3. 元数据命名规则3.1 元数据的命名应具有描述性和惟一性，避免使用含糊和重复的命名。
3.2 元数据的命名应符合命名规范，包括大小写、特殊字符和长度等要求。
4. 元数据管理4.1 元数据应进行版本管理，确保元数据的变更可追溯和可控。
4.2 元数据应进行权限管理，确保惟独授权用户可以访问和修改元数据。
元数据的标准
元数据的标准概述：元数据是描述数据的数据，它提供了关于数据的信息，包括数据的定义、结构、格式、属性和关系等。
元数据的标准化是为了确保数据的一致性、可靠性和可互操作性。
本文将详细介绍元数据的标准格式，包括元数据的定义、元数据标准的重要性、元数据标准的组成部份以及元数据标准的实施方法。
一、元数据的定义：元数据是指描述数据的数据，它包括数据的属性、结构、格式、关系和使用方式等信息。
元数据可以匡助用户理解和使用数据，提高数据的可发现性和可用性。
元数据可以分为三个层次：描述性元数据、结构性元数据和管理性元数据。
1. 描述性元数据：描述性元数据提供了关于数据内容的信息，包括数据的名称、定义、分类、标签、关键词、摘要和注释等。
描述性元数据匡助用户了解数据的基本属性和含义。
2. 结构性元数据：结构性元数据描述了数据的结构和组织方式，包括数据的表结构、字段定义、关系模式、数据类型和约束条件等。
结构性元数据匡助用户理解数据的组织结构和关系。
3. 管理性元数据：管理性元数据包括数据的存储、访问和管理方式，包括数据的存储位置、访问权限、备份策略和数据质量等。
管理性元数据匡助用户了解数据的管理和维护方式。
二、元数据标准的重要性：元数据标准的制定和实施对于数据管理和数据应用具有重要意义。
以下是元数据标准的重要性的几个方面：1. 数据一致性：元数据标准可以确保不同数据源的元数据一致性，避免数据冲突和混乱。
通过统一的元数据标准，可以保证不同系统之间的数据交换和共享的准确性和可靠性。
2. 数据可发现性：元数据标准可以提高数据的可发现性，使用户能够更快速地找到所需的数据。
通过统一的元数据标准，用户可以根据关键词、标签和分类等进行数据检索和过滤。
3. 数据可用性：元数据标准可以提高数据的可用性，使用户能够更好地理解和使用数据。
通过统一的元数据标准，用户可以了解数据的属性、结构和使用方式，从而更好地进行数据分析和应用。
4. 数据质量：元数据标准可以提高数据的质量，减少数据错误和不一致性。
元数据的标准
元数据的标准元数据的标准格式一、引言元数据是指描述数据的数据，它包含了对数据的定义、结构、属性、关系以及其他相关信息的描述。
在数据管理和数据分析领域中，元数据起着至关重要的作用。
为了确保元数据的有效管理和使用，制定和遵守元数据的标准格式是必不可少的。
二、背景随着数据量的不断增加和数据来源的多样化，元数据的管理变得越来越复杂。
为了实现数据的一致性、可靠性和可重用性，需要制定标准的元数据格式。
标准的元数据格式可以匡助数据管理人员更好地理解和使用数据，提高数据的质量和价值。
三、标准格式的要求1. 一致性：标准的元数据格式应该统一规范，确保不同数据集之间的元数据能够互相对应和衔接，避免信息的混乱和重复。
2. 完整性：标准的元数据格式应该包含所有必要的信息，涵盖数据的定义、结构、属性、关系等方面，确保数据的完整性和可理解性。
3. 可扩展性：标准的元数据格式应该具备可扩展性，能够适应不同数据类型和数据规模的需求，方便未来的数据扩展和更新。
4. 易用性：标准的元数据格式应该简单易懂，便于数据管理人员理解和使用，避免过于复杂的语法和结构。
5. 兼容性：标准的元数据格式应该与现有的数据管理系统和工具兼容，方便数据的导入、导出和共享。
四、标准格式的内容标准的元数据格式应包含以下内容：1. 数据集描述：包括数据集的名称、版本、创建日期、更新日期等基本信息。
2. 数据结构描述：包括数据表、字段、索引、约束等结构信息，描述数据的组织方式和关系。
3. 数据属性描述：包括数据类型、长度、格式、单位等属性信息，描述数据的特性和含义。
4. 数据质量描述：包括数据的准确性、完整性、一致性等质量信息，描述数据的可信度和可用性。
5. 数据访问描述：包括数据的访问权限、使用方式、访问路径等信息，描述数据的可访问性和安全性。
6. 数据来源描述：包括数据的来源、采集方式、采集时间等信息，描述数据的来源和可追溯性。
7. 数据变更描述：包括数据的变更历史、变更原因、变更方式等信息，描述数据的变更过程和影响。
元数据治理案例
元数据治理案例话说有这么一家电商公司，那规模是越做越大，数据就像潮水一样涌进来。
刚开始的时候，大家都忙着赚钱、拉新客户、处理订单，谁也没太在意数据管理这档子事儿，特别是元数据，就像被遗忘在角落的小物件。
这家公司的各个部门呢，都在按照自己的方式收集和存储数据。
市场部搞促销活动收集来的数据，那字段命名简直就是随心所欲，什么“顾客类型1”“顾客类型2”，也不说明白到底是什么类型。
技术部那边呢，数据库里表结构也是乱得像一团麻，今天这个开发人员加个字段，明天那个开发人员改个名字，也没有个统一的记录。
结果呢，问题就像雪球一样越滚越大。
有一次，公司想要分析一下顾客的购买行为，看看哪些顾客是高价值客户，好针对他们做个超级VIP的营销活动。
数据分析团队接到这个任务，就像接到了一个烫手山芋。
他们发现，光是找到相关的数据就像大海捞针一样困难，因为数据分散在各个角落里，而且还不知道数据的准确含义。
比如说，有个字段叫“最近交易金额”，在一个表里面是指最近一次购买的金额，在另一个表里面却是最近一个月的累计交易金额。
这可把数据分析员们搞得晕头转向，差点没把头发都揪光。
这时候，公司的高层终于意识到问题的严重性了，就像突然发现家里的仓库乱得不像话，必须要来一次大扫除了。
于是，他们决定启动元数据治理项目。
成立了一个专门的元数据治理小组，这个小组就像是一群数据警察一样。
小组里有来自各个部门的代表，市场部的、技术部的、数据分析师等等。
这就保证了各个部门的利益和情况都能被考虑到。
这个治理小组干的第一件事，就是制定元数据的标准规范。
就像给每个数据都上了户口一样，规定了每个字段该怎么命名、怎么描述它的含义、数据类型是什么、取值范围是多少等等。
比如说，关于顾客类型，就明确规定了几种类型，像“新顾客”“老顾客”“超级VIP顾客”，并且详细解释了怎么界定这些类型。
然后呢，开始对现有的元数据进行盘点。
这就像是清查仓库里的货物一样，把每个角落里的数据都翻出来，登记在册。
元数据的标准
元数据的标准引言概述：元数据是指描述数据的数据，它包含了对数据的定义、结构、属性以及关系等信息。
在信息时代的今天，元数据的标准化变得尤为重要。
本文将从五个方面阐述元数据的标准化，包括元数据标准的意义、元数据标准的目标、元数据标准的内容、元数据标准的实施以及元数据标准的好处。
正文内容：1. 元数据标准的意义：1.1 促进数据共享与集成：元数据标准可以统一数据的描述方式，使得不同系统之间的数据可以进行共享与集成。
1.2 提高数据质量：元数据标准可以规范数据的定义和结构，减少数据错误和冗余，提高数据质量。
1.3 支持数据管理与治理：元数据标准可以帮助组织建立数据管理和治理的框架，确保数据的合规性和安全性。
2. 元数据标准的目标：2.1 一致性：元数据标准应该确保不同数据元素的定义和描述方式保持一致，避免歧义和混淆。
2.2 完整性：元数据标准应该包含完整的数据描述信息，包括数据的定义、结构、属性、关系等。
2.3 可扩展性：元数据标准应该具备可扩展性，能够适应不同领域和应用的需求。
2.4 可维护性：元数据标准应该易于维护和更新，以适应数据的变化和演进。
3. 元数据标准的内容：3.1 数据元素标准：包括数据元素的定义、命名规则、数据类型、长度、格式等。
3.2 数据结构标准：包括数据结构的定义、层次关系、组织方式等。
3.3 数据属性标准：包括数据属性的定义、描述方式、取值范围等。
3.4 数据关系标准：包括数据之间的关系定义、关联方式、约束规则等。
3.5 数据分类标准：包括数据的分类方式、层级结构、分类标准等。
4. 元数据标准的实施：4.1 制定标准规范：组织应该制定元数据标准的规范和指南，明确标准的内容和要求。
4.2 培训与宣传：组织应该进行培训和宣传，提高员工对元数据标准的认识和理解。
4.3 工具支持：组织可以借助元数据管理工具来实施元数据标准，提高标准的执行效率和准确性。
5. 元数据标准的好处：5.1 提高数据共享与集成的效率和质量，减少数据的重复建设和冗余。
元数据管理过程中的问题
元数据管理过程中的问题元数据管理是组织中非常重要的一个过程，它涉及到对数据资源进行描述、定义和管理，以支持数据的有效使用和价值实现。
在元数据管理过程中可能会出现一些问题，以下是几个常见的问题及其解决方法：1. 缺乏标准化：如果组织内部缺乏统一的元数据标准和规范，不同部门可能会使用不同的命名约定、定义和描述方法，导致元数据的不一致性和混乱。
解决这个问题的方法是建立统一的元数据标准，并确保全体成员能够理解和遵守这些标准。
2. 数据质量问题：元数据的准确性和完整性对于数据管理至关重要。
如果元数据中存在错误、遗漏或不一致的信息，将会影响到数据的可信度和可用性。
解决这个问题的方法是建立严格的数据质量控制机制，包括数据验证、清洗和纠错等步骤，确保元数据的质量达到要求。
3. 缺乏更新和维护：随着业务需求的变化和数据资源的更新，元数据也需要及时更新和维护。
如果缺乏有效的更新机制和维护策略，元数据将逐渐失效，无法满足组织对数据资源的管理和使用需求。
解决这个问题的方法是建立定期的元数据更新和维护计划，并确保有专门的人员负责执行和监督这些工作。
4. 缺乏元数据共享和协作：在大型组织中，不同部门和团队可能需要共享和协作使用同一份数据资源，但如果缺乏有效的元数据共享和协作机制，将会导致重复建立元数据、信息孤岛和数据冗余等问题。
解决这个问题的方法是建立统一的元数据平台或系统，支持跨部门、跨团队的元数据共享和协作，确保各方都能够基于同一份准确和一致的元数据进行工作。
5. 缺乏元数据管理的意识和培训：有时候组织内部缺乏对元数据管理的重视和认识，导致相关人员缺乏必要的知识和技能进行元数据管理工作。
解决这个问题的方法是加强对元数据管理的宣传和培训，提高相关人员的意识和能力，使他们能够理解和应用元数据管理的重要性和方法。
通过解决这些常见问题，组织可以更好地管理和利用元数据，提高数据管理的效率和质量，为业务决策和数据分析提供有力支持。
元数据的标准
元数据的标准引言概述：元数据是指描述数据的数据，它对于数据的管理和使用非常重要。
元数据的标准化是确保数据在不同系统和平台之间正确解释和交换的关键。
本文将详细介绍元数据标准的重要性以及其在数据管理中的作用。
一、元数据标准的定义和意义1.1 元数据标准的概念元数据标准是指为了确保元数据的一致性、可互操作性和可重用性而制定的规范和准则。
它定义了元数据的结构、格式、语义和语法，以及元数据的命名规则和编码规范。
1.2 元数据标准的重要性元数据标准化可以提高数据的可管理性和可维护性，减少数据冗余和错误。
它能够确保数据的一致性和准确性，提高数据的可信度和可靠性。
同时，元数据标准化还可以促进数据的共享和交换，提高数据的可互操作性。
1.3 元数据标准的应用领域元数据标准广泛应用于数据管理、数据集成、数据挖掘、数据分析等领域。
它为数据的组织、检索、共享和交换提供了基础，支持数据的整合和融合，以及数据的再利用和再生产。
二、元数据标准的制定和实施2.1 元数据标准的制定过程元数据标准的制定需要明确标准制定的目标和范围，收集和分析相关的标准和规范，制定元数据的结构和格式，定义元数据的属性和关系，以及规定元数据的管理和维护流程。
2.2 元数据标准的实施方法元数据标准的实施需要建立元数据管理系统，包括元数据的采集、存储、管理和维护等功能。
同时，还需要培训和推广元数据标准，确保用户能够正确理解和使用元数据。
2.3 元数据标准的评估和改进元数据标准的评估可以通过对元数据的质量和一致性进行检查和验证来实现。
如果发现问题或改进的空间，可以进行相应的修订和更新，以提高元数据标准的效果和适应性。
三、元数据标准的管理和维护3.1 元数据的采集和录入元数据的采集和录入是元数据标准管理的第一步，需要明确采集的元数据类型和内容，以及采集的方法和工具。
采集的元数据需要进行验证和清洗，确保其准确性和完整性。
3.2 元数据的存储和管理元数据的存储和管理需要建立元数据仓库或数据库，以便于对元数据的存储、检索和更新。
元数据的标准
元数据的标准一、引言元数据是描述数据的数据，它提供了关于数据的信息，包括数据的定义、结构、属性和关系等。
在数据管理和数据分析中，元数据起到了至关重要的作用。
为了确保元数据的一致性和可维护性，制定元数据的标准是必不可少的。
二、目的本文旨在为元数据的标准制定提供指导，确保元数据的准确性、一致性和可维护性，以提高数据管理和数据分析的效率和质量。
三、元数据的标准制定流程1. 确定标准制定的目标和范围：明确需要制定元数据标准的具体目标和适合范围，例如数据管理、数据分析等。
2. 采集现有元数据：采集和整理组织内已有的元数据，包括数据字典、数据模型、数据流程等。
3. 分析现有元数据：对采集到的元数据进行分析，了解其结构、属性和关系等。
4. 制定元数据标准的内容：根据分析结果，制定元数据标准的具体内容，包括元数据的定义、命名规范、属性和关系的描述等。
5. 定义元数据标准的格式：确定元数据标准的格式，包括元数据的存储方式、展示方式和交换方式等。
6. 制定元数据标准的管理规范：制定元数据标准的管理规范，明确元数据的维护责任和流程，确保元数据的准确性和可维护性。
7. 审核和验证元数据标准：对制定的元数据标准进行审核和验证，确保其符合实际需求和业界最佳实践。
8. 发布和培训：将制定的元数据标准发布给相关人员，并进行培训，确保各部门和人员能够正确理解和应用元数据标准。
四、元数据标准的内容1. 元数据的定义：明确元数据的定义，包括元数据的概念、作用和范围等。
2. 元数据的命名规范：制定元数据的命名规范，包括元数据名称的格式、长度、命名约定等。
3. 元数据的属性描述：对元数据的属性进行描述，包括属性的数据类型、长度、取值范围等。
4. 元数据的关系描述：描述元数据之间的关系，包括关系的类型、方向、强度等。
5. 元数据的存储方式：确定元数据的存储方式，可以采用数据库、文件系统或者其他方式进行存储。
6. 元数据的展示方式：确定元数据的展示方式，可以采用表格、图形或者其他方式进行展示。
双语语料加工的元数据、人员的培训
附录 C（资料性附录）双语语料加工的元数据双语平行语料加工过程中应记录与双语语料相关联的元数据，将其作为加工结果的一部分。
元数据内容包括但不限于下表所列，每一元素均可选，且可重复。
表1 元数据内容名称标签定义注释identifier 标识符双语语料的唯一识别符一般是特定应用系统内具有唯一识别性的标识符号。
可由标识应用系统的前缀（即标识符的类型）与一字符串（即标识符的值）组成，可由系统产生或由人工赋予sourceLanguage 源语言双语语料中的源语言一般采用ISO 639中规定的语言代码和ISO 3166中规定的国家代码的组合标识双语语料中的源语言。
例如，使用ZH-CN代表简体中文。
targetLanguage 目标语言双语语料中的目标语言一般采用ISO 639中规定的语言代码和ISO 3166中规定的国家代码的组合标识双语语料中的目标语言。
sourceTitle 原文标题原文的标题一般指原文公开的标题targetTitle 译文标题译文的标题一般指译文公开的标题sourceOfSourceText 原文来源原文文本资源的来源一般是用于确定提供所加工的原文文本的单位或个人sourceOfTargetText 译文来源译文文本资源的来源一般是用于确定提供所加工的译文文本的单位或个人sourcePublicationDate 原文出版日期原文文本资源的发布日期通常采用XX年XX月XX日的格式，如2018年9月1日targetPublicationDate 译文出版日期译文文本资源的发布日期通常采用XX年XX月XX日的格式，如2018年9月1日11author 作者原文的作者编写原文文本的单位或个人translator 译者译文的作者翻译原文文本的单位或个人subjectField 领域双语语料的领域一般采用关键词或分类号来描述，建议使用受控词表。
register 语域双语语料的语域一般采用关键词或分类号来描述，建议使用受控词表。
元数据安全一般要求
元数据安全一般要求
元数据安全是指保护元数据的机密性、完整性和可用性。
以下是一些元数据安全的一般要求：
1. 访问控制：实施适当的访问控制机制，限制对元数据的访问权限，只有授权用户可以访问和操作元数据。
2. 加密保护：对敏感元数据进行加密，确保在传输和存储过程中的保密性。
3. 完整性验证：使用数据完整性校验技术，如哈希函数或数字签名，以验证元数据的完整性，防止其被篡改。
4. 日志记录和审计：记录对元数据的访问和操作活动，包括用户身份、时间、操作等信息，以便进行审计和追溯。
5. 身份验证和授权：要求用户进行身份验证，确保只有合法用户能够访问和修改元数据。
6. 安全配置管理：定期审查和更新元数据的安全配置，包括访问控制策略、加密密钥等。
7. 数据备份和恢复：定期备份元数据，以防止数据丢失，并确保可以及时恢复。
8. 安全培训：提供员工和用户的安全意识培训，让他们了解元数据的重要性和如何保护元数据的安全。
这些要求旨在确保元数据的安全性、保护数据的隐私、防止未经授权的访问和修改，并提供可追溯性。
具体的元数据安全要求可能因组织的特定需求和行业标准而有所不同。
元数据的概念
元数据的概念概述：元数据是指描述数据的数据，它提供了关于数据的信息，帮助用户理解和使用数据。
元数据包括数据的属性、结构、来源、格式、质量等信息，它是数据管理和数据分析的重要基础。
本文将详细介绍元数据的概念、作用、分类以及管理方法。
一、元数据的概念元数据是指描述数据的数据，它记录了数据的属性、结构、来源、格式、质量等信息。
元数据可以帮助用户理解数据的含义和用途，提供了数据的背景和上下文。
元数据可以分为三个层次：物理层元数据、逻辑层元数据和业务层元数据。
物理层元数据描述了数据存储的物理结构，逻辑层元数据描述了数据的逻辑结构，业务层元数据描述了数据的业务含义和用途。
二、元数据的作用1. 数据管理：元数据可以帮助用户管理数据，包括数据的采集、存储、整合、清洗等。
通过元数据，用户可以了解数据的来源和质量，确保数据的准确性和可靠性。
2. 数据分析：元数据可以帮助用户进行数据分析，包括数据的查询、统计、挖掘等。
通过元数据，用户可以了解数据的结构和属性，选择合适的分析方法和工具，提高数据分析的效率和准确性。
3. 数据共享：元数据可以帮助用户共享数据，包括数据的发布、交换、共享等。
通过元数据，用户可以了解数据的格式和标准，确保数据的互操作性和一致性。
三、元数据的分类1. 技术元数据：技术元数据描述了数据的物理结构和存储方式，包括数据的表结构、字段类型、索引等。
技术元数据主要用于数据管理和数据集成，帮助用户了解数据的存储和访问方式。
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、规则、约束等。
业务元数据主要用于数据分析和数据共享，帮助用户理解数据的含义和用途。
3. 血缘元数据：血缘元数据描述了数据的来源和流程，包括数据的采集、转换、加载等。
血缘元数据主要用于数据管理和数据质量，帮助用户追溯数据的来源和变化。
4. 安全元数据：安全元数据描述了数据的安全性和访问控制，包括数据的权限、加密、审计等。
元数据标准化基本原则和方法
元数据标准化基本原则和方法元数据标准化是指将元数据统一为一套规范化的格式和结构，使其可以被方便地管理和使用。
在实际应用中，元数据标准化需要遵循一些基本原则和方法。
以下是关于元数据标准化的50条基本原则和方法，并对其中一些重要的进行详细描述：1. 定义元数据的范围和目标，明确需要标准化的数据类型和内容。
2. 采用国际通用标准，如Dublin Core、MARC等，以确保元数据的互通性和可扩展性。
3. 确定元数据的层次结构，包括元数据元素、元数据项、元数据集和元数据值等。
4. 制定元数据命名规范，采用清晰、具体的命名方式，便于理解和识别。
5. 使用合适的编码规范，如XML、JSON等，以确保元数据的结构化和标准化。
6. 遵循一致性原则，在不同的应用场景和系统中使用相同的元数据命名和结构。
7. 设计元数据的数据字典和词汇表，确保元数据的含义清晰、可理解。
8. 形成元数据标准化的工作流程和规范，确保各项工作按照标准化的要求进行。
9. 实施元数据版本管理，确保元数据的更新和变更能够被跟踪和记录。
10. 定义元数据的生命周期管理策略，包括创建、存储、维护、删除等阶段的管理方法。
11. 采用统一的数据格式和表示方式，以确保元数据的可解析性和可读性。
12. 结合实际应用需求，确定元数据的组织结构和关联关系。
13. 制定元数据的质量标准和评估方法，确保元数据的准确性和完整性。
14. 制定元数据的安全管理策略，包括权限控制、访问控制等，以保护元数据的机密性和完整性。
15. 进行元数据的文档化和描述，确保元数据的含义和用途能够被理解和使用。
16. 建立元数据标准化的培训和指导机制，确保各相关人员都能够理解并遵守元数据标准化的要求。
17. 结合行业标准和最佳实践，制定适合本组织的元数据标准化规范。
18. 强调元数据的开放和共享，促进元数据在不同系统和组织之间的互通和共享。
19. 考虑元数据的可扩展性和灵活性，确保元数据能够适应未来的需求和变化。
元数据的概念
元数据的概念概述：元数据是关于数据的数据，它描述了数据的特征、属性和结构。
它提供了对数据的解释和理解，匡助用户更好地理解和使用数据。
元数据在数据管理和数据分析中起着重要的作用，它可以匡助组织更好地管理和利用数据资源。
一、元数据的定义和分类1.1 元数据的定义元数据是指描述数据的数据，它包括数据的属性、结构、关系、语义等信息。
元数据可以匡助用户理解数据的含义和使用方式，提高数据的可管理性和可利用性。
1.2 元数据的分类根据不同的角度和用途，元数据可以分为以下几类：- 技术元数据：包括数据的物理结构、存储方式、数据格式等技术信息。
- 业务元数据：包括数据的业务含义、业务规则、业务流程等业务相关的信息。
- 数据质量元数据：包括数据的准确性、完整性、一致性等数据质量相关的信息。
- 数据血缘元数据：包括数据的来源、传输路径、转换规则等数据血缘关系的信息。
二、元数据的作用和价值2.1 数据管理元数据可以匡助组织更好地管理数据资源。
通过对数据的描述和分类，可以更好地组织和维护数据，提高数据的可管理性和可维护性。
同时，元数据还可以匡助数据管理员更好地了解数据的结构和关系，从而更好地进行数据管理和数据管理。
2.2 数据分析元数据对于数据分析也起着重要的作用。
通过元数据的描述和解释，数据分析人员可以更好地理解数据的含义和使用方式，从而更好地进行数据分析和挖掘。
元数据还可以匡助数据分析人员了解数据的质量和可靠性，从而提高数据分析的准确性和可信度。
2.3 数据集成和共享元数据在数据集成和共享中起着重要的作用。
通过对数据的描述和分类，可以更好地进行数据的集成和共享。
元数据可以匡助用户了解数据的来源和转换规则，从而更好地进行数据的集成和共享。
同时，元数据还可以匡助用户了解数据的结构和语义，从而更好地进行数据的整合和共享。
三、元数据的管理和维护3.1 元数据的采集和录入元数据的采集和录入是元数据管理的重要环节。
可以通过人工录入、自动采集等方式获取元数据，并将其存储在元数据管理系统中。
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提高开发效率，使开发人员能在自己熟悉的应用领域发挥更多的作用，减少技术上的纠缠。
关于MDA更多信息：可以google “MDA”,”MOF”,”JMI”等进行了解
什么是模型驱动
模型驱动的NC开发流程
从前 现在
1. 使用模型设计器设计业务模型 2. 生成java代码 3. 生成数据模型 4. 生成单据模板、查询模板.. 5. 定制业务流程
从实例开始学习-业务接口
业务接口： 1) 枚举类型必须设置返回值类型，当前支持int和String两种 2) 枚举类型不对应java类，枚举类型的fullClassName为其返回类型，及int或者String
从实例开始学习-业务接口实现类
业务接口实现类的优先级： 1) 实体和特定业务接口连线上的实现类 2) 实体上注册的实现类 3) 业务接口上注册的实现类 4) 根据映射关系生成的实现类
从实例开始学习-创建实体
创建实体要点: 1)主键:实体必须设置主属性(主键) 2)访问器:当组件代码样式选则传统样式时，针对主子表或者多字表中主表对应的实体， 访问器要设置为AggVO,即聚合VO访问器，其他的一律选择NCVO，访问器的作用在 于适配模型与java代码的不一致性。 3)动态信息修改类:用于动态修改实体，比如运行时增加或者设置某些属性active=false 4)缺省表名：生成数据库时对应的表名 5)业务接口实现类: 如果实体实现了业务接口，这里可以注册实现类，后面统一讲解
元数据编程接口-元数据查询
nc.md.MDQueryService 后台查询，前台请不要调用 前台全部使用MDBaseQueryFacade，否则会导致严重后果，后果自负，如果 MDBaseQueryFacade的查询方法不全，可以通知cch添加. MDQueryService服务为元数据自身查询服务的统一入口，通过此入口类可以 请求不同的查询服务，在后台，如果是一些简单查询，比如通过名称，则优先使 用nc.md.MDBaseQueryFacade提供的查询方法
从实例开始学习-制作单据模板
从实例开始学习-制作单据模板
元数据编程接口-元数据查询
元数据编程接口-元数据查询
MDBaseQueryFacade提供元数据基本的一些查询，如查询模块、组件、实体、值对象、 属性等，前后台均可调用。 支持前台缓存功能，有效减少远程调用。 前台缓存能很好的解决元数据加载的效率问题，但是如果开发人员在开发环境需要频 繁的修改元数据，则必须重启JStarter才能使得修改生效，为避免此问题，可以在JStarter的启动 参数里增加参数，在开发时临时关闭前台缓存功能。-Dnc.md.detectEachTime=true
什么是模型驱动
MDA的意义
1. 变化是永恒的，技术永远在革新， 实现技术的变化要快于业务领域的 变化。 2. 对建模的投资更加持久有效，不绑 定在具体的技术上 3. 从模型出发，而非从代码出发，产品 更加人性化，更能贴近用户需求 4. 有利于建立规范的开发流程，改善代 码质量，更加OO
关于MDA的争议还是比较多的，MDA也是有一定的使用场景的，NC的元数据借鉴了MDA的思想， 但更加注重NC的现状，注重实效，尽可能提高NC产品的整合力度，减少开发人员的重复、琐碎劳动，
实例层次使用业务接口：
Customer cust = new Customer(); cust.setPrimaryKey("pkaaaaaaaaaaa"); cust.setCode("code001"); cust.setName("nameadfafdafasd"); NCObject custbasObj = CObject.newInstance(cust); ICodeName codename = custbasObj.getBizInterface(nc.vo.bd.customer.ICodeName.class); System.out.println(codename.getCode()); System.out.println(codename.getName());
举例:
实体: 部门、客商 值对象：颜色、金额、地址
从实例开始学习
从实例开始学习-创建组件
点击中间画布空白区域，设置组件信息: 1)版本号:记录组件当前版本，防止旧版本覆盖新版本 2)代码风格:主要针对主子表及多子表结构，传统样式生成AGGVO，标准样式为OO 3)多语言资源模块:对应以前多语言里的文件夹名，现在按照组件划分 4)主实体: 一个组件里如果有实体，必须设置主实体 5)名称：必须全局唯一 6)目录和模块没有关系，目录只是为了更好的组织管理bmf文件
从实例开始学习-实体的属性
实体的属性设置:
1)对于设置为AggVO样式的实体，请检查字表属性(1-n聚合关系)，比如上图中的[订单明细]，访问 策略要设置为BodyOfAggVOAccessor 2)类型样式:主要分Single,REF,ARRAY,LIST,具体可参考《元数据开发红皮书》 3)类型:可以自行选择，当建立实体间关系时，也会自动设置；主键一定要设置为UFID类型 4)字段名称:生成数据库表列的名称
从实例开始学习-业务接口的使用
模型层次使用业务接口：
Map<String, IAttribute> nc.md.model.IBusinessEntity.getBizInterfaceMapInfo(String fullIntefaceClassName) 查询实现了特定业务接口的实体中的属性和接口方法的对应关系， 如果客户实现了ICodeName<<编码名称接口>>， 则customerBean.getBizInterfaceMapInfo(“nc.vo.bd.ICodeName”) 将返回 <”code”,CodeAttr>, <”name”,NameAttr>,<”displayName”,displayNameAttr>
3.实体是指需要有唯一标识的业务对象，NC原有的大部分VO基本上都算得上是实体
NC元数据相关概念
实体与值对象的区别 区别1:
实体在整个应用系统中，需要有唯一的标识(主键)，而值对象不需要, 两个实体只有在主键相等时才相等，而值对象只有全部属性相等便可 以认为是相等的。
区别2:
从对象的生命周期来看，实体对象是可以被跟踪和控制的，而值对象的 生命周期只是在它使用的一刻
NCObject
//得到订单的元数据 IBean bean = MDBaseQueryFacade.getInstance().getBeanByFullClassName("订单类名"); //创建查询session QuerySession session =QuerySessionFactory.createQuerySession(bean); //增加条件 session.addCondition( Restrictions.and(Restrictions.eq("订货人.编码","0002"),Restrictions.eq("邮寄地址.邮政编码", "100090"))); //增加待查询字段 session.addPath(new String[]{"账单地址.详细地址", "账单地址.邮编"}); //返回行结果集 Collection res = DASFacade.queryPrimaryKeyByCriteriaReturnRowSet(session); 返 回 的 结 果 为 Collection, 内 部 为 hashmap ， 每 一 个 hashmap 代 表 一 行 记 录 ， 可 以 通 过 ： map.get("账单地址.详细地址") 取得 "账单地址.详细地址"
NC-UAP 模型驱动开发
用友软件股份有限公司 程操红 2008年 5 月 20 日
什么是模型驱动 NC元数据相关概念 从实例开始学习
认识模型设计器 创建组件、实体、关系、枚举、业务接口 生成java代码 生成数据模型(表结构/ORMAP信息) 注册服务并发布 制作单据模板
元数据编程接口
元数据查询 基于元数据的数据访问 基于元数据的持久化
从实例开始学习-枚举类型来自枚举类型： 1) 枚举类型必须设置返回值类型，当前支持int和String两种 2) 枚举类型不对应java类，枚举类型的fullClassName为其返回类型，及int或者String 3) 可以为属性设置类型为枚举类型 4) 通过IAttribute.getDataType()便可以得到IType,如果为枚举类型，则可转型为 IEnumType, 通过IEnumType. getEnumValues()得到枚举类型列表。
从实例开始学习-实体的属性
实体的属性设置:
1) 计算属性:由其他属性计算得到，本身不需要保存到数据库，不会生成数据库的列 2) 空：是否可以为空 3) 授权：用于权限控制 4) 扩展标签: 可以自由的给属性加上标注,比如@uniqueCheck，在程序中便可以通过这个标签 来过滤属性。 List<IAttribute> nc.md.model.impl.MDBean.getAttributes(String tag)
从实例开始学习-生成JAVA代码
导出JAVA代码 1) 可以在组件里设置代码风格，对于主子表结构，V55基本上选择AggVO，这样生成 的代码和以前的兼容。 2) 必须启动NC中间件 3) 导出java文件前，必须确保最新修改的组件已经被发布 4) 生成的代码都实现了SuperVO
从实例开始学习-生成数据模型
从实例开始学习-发布元数据
发布元数据 1) 必须保存后才能发布 2) 发布时必须启动NC中间件，因为元数据会发布到数据库中，数据库为默认数据源 3) 发布时会一起发布被依赖的组件，支持双向依赖，循环依赖 4) 如果发布元数据时忽略版本，则完全以本地的模型文件，可能造成库中新版本的模 型被覆盖，非特殊情况不推荐使用。 5) 开发环境的发布只是为了开发人员测试需要，提交产品时只需要将bmf文件提交到 相应模块的METADATA目录下，安装帐套时会自行发布到数据库中