电信元数据管理
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。
电信元数据管理共64页文档
数据集市
数据集市
数据集市
系统调度 管理及监控
MetaOne 元数据 管理平台
数据抽取/转 换
业务系统数据
抽 取 源系统1
传
输 源系统2
ETL 源系 统3
ODS 清
洗… .
转
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换
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源系统n
报表 业务分析 指标分析 主题分析
应用
数据质量管理
知识反馈 质量监控
指标监控 程序监控
接
口 文 件 说
指 标 库
明
新增用户数
DB2
Stat_12.tcl stat_defend
carnation
元数据概念 —元数据分类
业务 元数据
➢面向业务分析人员 ➢数据和处理规则的
业务化描述 • 业务规则 • 业务术语 • 指标业务口径 • 信息分类
carnation
技术 元数据
管理 元数据
➢面向运维技术人员 ➢数据结构和数据处理 细节方面的技术化描述 •源系统接口规范 • 数据仓库结构的描述 •数据集市定义描述 •分析数据处理过程的
元数据在电信ODS/DW系统的重要性
处理特性的根本不同 大量的历史数据 跨部门数据集成和使
用 业务人员直接使用数
据
电信行业元数据系统建设目标
总目标： 实现企业级数据资产的统一视图，支持有效的数据资源管理 建设数据质量管理体系中符合CWM标准的元数据管理平台，为全网ODS/DW数据 质量管理体系的建设、扩充和数据交换打下基础，为数据质量管理提供支撑 完善企业ODS/DW系统基础设施，为数据仓库开发和管理奠定基础
✓ 对技术人员 帮助系统建设 1）提供跨平台跨工具软件的数据模型 2）快速部署数据集 3）可协助系统移植或扩容
电信运营商的数据中心管理最佳实践和技巧
电信运营商的数据中心管理最佳实践和技巧随着数字化时代的来临，电信运营商扮演着重要的角色，成为国家信息基础设施的重要组成部分。
而作为电信运营商的核心组织，数据中心的管理对于运行稳定、安全高效至关重要。
本文将探讨电信运营商的数据中心管理最佳实践和技巧，以提供一些建议和指导。
1. 设备管理1.1 资产追踪：电信运营商的数据中心通常拥有大量的服务器、网络设备和存储设备等重要资产。
因此，建立完善的资产管理系统非常重要，包括标识、记录和追踪所有设备的详细信息，以确保设备的可用性和安全性。
1.2 维护规划：制定详细的设备维护计划是数据中心管理的关键。
定期的设备检查、维修和更新是确保数据中心正常运行的关键步骤。
此外，建立备用设备和备件库存，以应对设备故障和紧急情况。
2. 网络安全2.1 防火墙和入侵检测系统（IDS）：为了保护数据中心免受网络攻击和恶意软件的侵害，电信运营商应该实施多层次的安全措施，包括防火墙和入侵检测系统。
这些措施可以监控和阻止潜在的网络威胁，并及时发出警报。
2.2 数据加密：为了保护敏感数据不被非法获取，电信运营商应该采用强大的数据加密技术。
通过对数据进行加密，可以有效防止数据泄露和信息窃取。
3. 环境监测3.1 温度和湿度控制：数据中心的温度和湿度对设备的运行稳定性至关重要。
因此，电信运营商应该实施精确的温度和湿度监测系统，并定期检查和调整环境条件，以确保设备得到最佳的工作环境。
3.2 供电和备份：电信运营商的数据中心需要稳定的供电系统和备用供电系统。
建议使用双路供电系统，并配备紧急备用发电机，以防止停电导致数据中心的中断。
4. 容量规划4.1 资源监控：电信运营商应该建立全面的资源监控系统，监视服务器、存储和网络设备等的利用率和性能。
通过实时监控，运营商可以及时发现和解决资源瓶颈，并做出相应的调整。
4.2 容量预测：根据历史数据和业务增长趋势，电信运营商可以进行容量规划和预测，以确保数据中心的持续扩展和可扩展性。
电信运营行业的数据中心管理探索数据中心管理的最佳实践和工具
电信运营行业的数据中心管理探索数据中心管理的最佳实践和工具在信息时代中，电信运营业务扮演着至关重要的角色。
为了支持大规模数据存储和高速数据传输，电信运营商必须依靠高效可靠的数据中心管理。
本文将探讨电信运营行业的数据中心管理最佳实践和工具，以应对不断增长的需求和挑战。
一、数据中心管理的重要性数据中心是电信运营商存放和管理大量业务数据的核心设施。
良好的数据中心管理实践对于保障数据安全、提高业务可靠性和灵活性至关重要。
以下是几个关键因素：1. 整体效率：优化数据中心能源消耗和资源利用率是提升效益和降低成本的关键。
通过采用节能技术、动态资源分配和设备虚拟化等策略，可以提高数据中心的整体效率。
2. 安全性：数据中心必须具备严格的安全措施，以防止数据丢失、泄露和恶意攻击。
这包括物理安全、网络安全和数据备份等方面的保护措施。
3. 弹性和可扩展性：随着业务需求的增长，数据中心必须具备弹性和可扩展性，以应对突发情况和未来扩展需求。
采用云技术和分布式架构等策略可以实现数据中心的灵活性和可伸缩性。
二、数据中心管理的最佳实践1. 严格标准的物理设施管理：包括数据中心环境的温湿度控制、设备布局规划、电力供应和机房安全等方面的管理。
通过合理规划和有效维护，可以提高设备的运行效率和可靠性。
2. 强大的监控和报警系统：通过实时监测设备状态、能源耗用和网络流量等数据，实现对数据中心的全面监控。
及时的报警系统可以帮助运维人员快速发现并解决潜在故障和风险。
3. 自动化管理：采用自动化工具和系统可以大大提高数据中心的管理效率和准确性。
例如，自动化的设备配置管理、故障诊断和资源调度等，可以降低人工错误和提高响应速度。
4. 灾备和数据备份：数据中心必须具备强大的灾备能力，以确保在突发故障或灾难时能够快速恢复业务。
数据备份是一种常见的灾备措施，可以通过定期备份数据保障业务连续性。
三、数据中心管理的工具和技术1. 数据中心设备管理系统（DCIM）：DCIM是一种集成管理工具，可以帮助运维人员实时监控设备状态、能源使用和维护计划等。
行业 - 电信行业 - 浅谈数据仓库在电信企业中的应用
浅谈数据仓库在电信企业中的应用（新疆电信有限公司吴磊）摘要：本文着重阐述了数据仓库的基本概念、相关技术和体系结构，并介绍了数据仓库在电信企业中的一些应用。
关键词：数据仓库数据挖掘OLAP一、引言随着中国加入WTO和国内电信行业的改革重组，电信市场正逐步放开。
为了保持竞争的优势，各运营商管理层和业务人员必须能实时了解企业的运行状况，获取各个专题的市场信息，并根据市场反馈的情况随时调整业务策略，以求在竞争激烈的电信市场中赢得先机抢占市场，获得更好的利润并提升企业品牌形象。
如今各电信运营商的业务支持系统构成复杂，数据种类繁多，数据量极为庞大，信息的提供在速度、质量和范围上不能满足市场竞争所要求的标准，为此各运营商纷纷针对企业内部的实际情况，着手引入数据仓库技术，以整合内部的各业务系统分散、孤立的业务数据，提供方便快捷的数据访问手段，支持企业内部不同部门、不同需求、不同层次的用户随时获得自己所需的信息，促进企业“以客户为中心”的运营模式的开展，以提高企业的核心竞争力。
二、数据仓库的概念随着C/S技术的成熟和并行数据库的发展,信息处理技术的发展趋势已变为:从大量的事务型数据库中抽取数据,并将其清理、转换为新的存储格式,也就是为决策目标把数据聚合在一种特殊的格式中。
随着此过程的发展和完善,这种支持决策的、特殊的数据存储即被称为数据仓库(Data Warehouse, DW)。
数据仓库是一种管理技术，它能够将分布在企业网络中不同站点的商业数据集成到一起，为决策者提供各种类型的、有效的数据分析，起到决策支持的作用。
数据仓库概念的创始人W.H.Inmon在《建立数据仓库》一书中指出：“数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。
”所谓主题，它是数据归类的标准，每个主题对应一个客观分析领域，如销售状况、人事状况、整个企业的利润状况等。
它可以辅助决策集成多个部门不同系统的大量数据。
电信企业数据仓库中元数据管理的探索与实践
作者： 彭辛庚[1,2] 陈湘涛[1]
作者机构： [1]湖南大学计算机与通信学院,长沙410082 [2]中国移动通信集团公司,北京100140
出版物刊名： 电信科学
页码： 79-84页
主题词： 电信企业 数据仓库 CWM规范 元数据管理 元数据获取
摘要：本文首先分析了电信企业数据仓库中数据管理存在的问题,引出元数据管理的目标和元数据管理系统要实现的主要功能,并设计了元数据管理系统的总体架构。
在具体实现中重点探讨了元数据的自动获取技术和接口技术,然后举例说明了元数据管理的几个主要应用,最后对元数据管理系统的发展进行了展望。
电信业务指标字典的元数据管理方法初探
Ｉ ｔ ｉ ｎ ｔ ｒ ｏ ｄｕ ｃ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ｂ ａ ｓ ｉ ｃ ｃ ｏ ｎ ｃ ｅ ｐ ｔ ｏ ｆ ｍｅ ｔ ａ ｄ ａ ｔ ａ ａ ｎ ｄ ｉ ｎ ｄ ｅ ｘ ｄｉ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｒ ｙ ａ ｎ ｄ ｒ ｅｌ ａ ｔ ｅ ｄ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍｓ ｏ ｎ ｉ ｎ ｄ ｅ ｘ ｄ ｉ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｒ ｙ ａ ｎ ｄ ｉ ｎ ｄ ｅ ｘ ｄ ｉ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｒ ｙ ｍｅ ｔ ａ ｄ ａ ｔ ａ ｍａ ｎ ａ ｇ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ， ｅ ｘ ｐ ｏ ｕ ｎ ｄ ｓ ｔ ｈ ｅ ｉ ｎ ｄ ｅ ｘ ｄ ｉ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｒ ｙ ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ｉ ｄ ｅ ａ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｗａ ｙ ｏ ｆ ｄ ｅ ｓ ｃ ｒ ｉ ｐ ｔ ｉ ｏ ｎ ， ｄ ｉ ｓ ｃ ｕ ｓ ｓ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ｍｅ ｔ ａ ｄ ａ ｔ ａ ｓ ｕ ｐ ｐ ｏ ｒ ｔ ｐ ｌ ａ ｔ ｆ ｏ ｒ ｍ ｆ ｒ ａ ｍｅ ｗｏ ｒ ｋ ａ ｎ ｄ ｉ ｎ ｄ ｉ ｃ ａ ｔ ｏｒ ｓ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ａ ｃ ｑｕ ｉ ｓ ｉ ｔ ｉ ｏｎ ， ｓ ｔ ｏｒ ａ ｇ ｅ ａ ｎ ｄ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｍｅ ｔ ａ ｄ ａ ｔ ａ ． Ｉ ｔ ａ ｌ ｓ ｏ ｅ ｘ ｐ ｏｕ ｎ ｄ ｓ ｔ ｈ ｅ ｉ ｎ ｄ ｅ ｘ ｍｅ ｔ ａ ｄ ａ ｔ ａ ｍａ ｉ ｎ ｔ ｅｎ ａ ｎ ｃ ｅ ｍａ ｎ ａ ｇ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ， ｗｈ ｉ ｃ ｈ ｒ ｅ ａ ｌ ｉ ｚ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ｍａ ｎ ａ ｇ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｎ ｄ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｉ ｎ ｄ ｅ ｘ ｄ ｉ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｒ ｙ ｉ ｎ ｅ ｎ ｔ ｅ ｒ ｐ ｒ ｉ ｓ ｅ ｓ ｃ ｏ ｐ ｅ ａ ｎ ｄ ｇ ｕ ａ ｒ ａ ｎ ｔ ｅ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ｓ ｔ ａ ｎ ｄ ａ ｒ ｄ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｔ ｅ ｌ ｅ ｃ ｏｍ ｂ ｕ ｓ ｉ ｎ ｅｓ ｓ ｉ ｎ ｄ ｅ ｘ ａ ｎ ｄ ｃ ｏ ｎ ｓ ｉ ｓ ｔ ｅ ｎ ｃ ｙ
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。
基于云计算平台的电信经营分析系统中元数据管理的研究与实现的开题报告
基于云计算平台的电信经营分析系统中元数据管理的研究与实现的开题报告一、选题背景和意义随着信息时代的快速发展，各个领域都在积极应用大数据、云计算等新技术，以提高经营效率和服务质量。
电信行业是信息时代的重要支柱之一，随着移动互联网的普及，用户量和数据量呈现爆发式增长。
在这样的背景下，电信经营分析系统成为电信公司必不可少的业务支撑系统之一，需要通过对海量数据的收集、处理和分析，为经营决策提供科学依据。
而在电信经营分析系统的建设中，元数据管理是一个核心问题。
元数据是指描述数据本身特征、内容、结构等属性的信息，是数据管理中至关重要的信息资产，它可以提高数据分析效率，为分析人员提供更准确、可靠的数据支持。
因此，如何科学地管理元数据，成为了电信经营分析系统建设的重要瓶颈之一。
二、研究内容和目标本课题旨在研究和实现基于云计算平台的电信经营分析系统中元数据管理的问题。
具体研究内容和目标如下：1. 研究基于云计算平台的电信经营分析系统架构，并分析元数据管理在该架构中的作用和意义。
2. 分析元数据的概念、特征、分类、管理模型及其在电信经营分析系统中的应用。
3. 设计元数据管理系统的结构和数据模型，包括元数据的存储、管理、查询和分析等功能。
4. 基于云计算平台和大数据技术，实现电信经营分析系统中的元数据管理功能，验证其合理性和有效性。
三、研究方法和技术路线本课题的研究方法主要包括文献综述、需求分析、系统设计、系统实现和实验验证。
具体技术路线如下：1. 文献综述。
通过查阅相关文献，了解当前电信经营分析系统和元数据管理的研究现状，分析元数据管理在电信经营分析系统中的问题和应用场景。
2. 需求分析。
结合电信公司的实际需求，分析元数据在电信经营分析系统中的作用和存在的问题，确定元数据管理系统的需求和功能。
3. 系统设计。
设计基于云计算平台的电信经营分析系统架构，以及元数据管理系统的结构和数据模型，并制定详细的设计方案。
4. 系统实现。
电讯公司数据管理办法
电讯公司数据管理办法一、总则1. 目的为规范电讯公司的数据管理，确保数据的准确性、完整性、安全性和可用性，提高数据的利用价值，特制定本办法。
2. 适用范围本办法适用于电讯公司内所有部门及员工在业务活动中涉及的数据管理工作。
3. 定义本办法所称数据，是指电讯公司在经营管理和业务活动中产生、收集、存储、使用、传输和销毁的各种数字、文本、图像、音频、视频等信息。
二、数据管理职责1. 数据管理部门（1）负责制定和完善公司数据管理制度和标准。
（2）统筹公司数据资源规划，制定数据架构和数据模型。
（3）组织开展数据质量管理工作，确保数据的准确性和完整性。
（4）负责公司数据安全管理，制定数据安全策略和措施。
（5）推进公司数据治理工作，提升数据管理水平。
2. 业务部门（1）负责本部门业务数据的采集、录入、更新和维护，确保数据的真实性和及时性。
（2）按照数据管理部门的要求，规范使用数据，配合开展数据质量管理和安全管理工作。
（3）提出本部门数据需求，参与公司数据资源规划和数据治理工作。
3. 信息技术部门（1）负责公司数据存储、备份、恢复和技术支持，确保数据的可用性和安全性。
（2）配合数据管理部门和业务部门，开展数据集成、数据分析和数据应用开发工作。
三、数据采集与录入1. 数据采集应遵循合法、准确、及时、完整的原则，确保采集的数据真实反映业务实际情况。
2. 明确数据采集的责任部门和责任人，建立数据采集流程和规范。
3. 数据录入应严格按照规定的格式和要求进行，确保数据的准确性和一致性。
4. 对采集和录入的数据进行审核和校验，发现问题及时纠正。
四、数据存储与备份1. 制定数据存储策略，根据数据的重要性和使用频率，选择合适的存储介质和存储方式。
2. 建立数据备份制度，定期对重要数据进行备份，确保数据的安全性和可恢复性。
3. 对存储的数据进行分类管理，明确不同类型数据的存储期限和销毁条件。
五、数据使用与共享1. 数据使用应遵循授权、安全、合规的原则，未经授权不得擅自使用公司数据。
电信网络数据安全管理制度
电信网络数据安全管理制度第一章总则第一条为了加强电信网络数据的安全管理，保障电信网络数据的完整性、保密性和可用性，维护国家利益和社会公共利益，保护用户的合法权益，制定本制度。
第二条本制度适用于全国范围内的电信网络数据安全管理工作。
第三条电信网络数据安全管理是指电信运营商和有关单位针对电信网络数据所采取的一系列管理措施，包括数据安全规定、技术保障措施、组织管理措施、安全事件处置等。
第四条电信网络数据安全管理应当遵循“依法、自愿、公正、诚信”的原则，紧密结合电信网络安全部门工作，依靠科技手段，不断完善管理机制和技术手段，提高电信网络数据的安全水平。
第五条电信网络数据安全管理的目标是保障电信网络数据的安全性，确保电信网络数据不受非法侵入、泄露、篡改和破坏，保护用户个人信息和隐私，维护国家的网络安全和社会秩序。
第六条电信网络数据安全管理工作应当加强对重点网络设备和系统、关键网络数据和信息、敏感业务系统的安全管理，提高其安全防护能力。
第七条各级电信主管部门应当加强对电信网络数据安全管理工作的领导和协调，制定相应的政策、规定和标准，推动电信运营商和有关单位建立健全电信网络数据安全管理制度。
第八条电信运营商和有关单位应当建立健全电信网络数据安全管理组织，制定相应的安全管理制度和操作规程，将安全管理工作融入到电信网络的建设、运维和管理中。
第二章法律法规第九条电信运营商和有关单位应当严格遵守《计算机信息系统安全保护条例》、《网络安全法》、《信息安全等级保护管理办法》等相关法律法规和标准规范，加强电信网络数据的安全管理。
第十条电信运营商和有关单位应当建立健全电信网络数据安全审批制度，按照法律法规和政府有关部门的要求进行安全审批和备案。
第十一条电信运营商和有关单位在收集、存储、处理和使用用户数据时，应当遵循数据最小化原则，明确用户的权利和义务，保障用户的合法权益。
第十二条电信运营商和有关单位应当对用户的个人信息和隐私信息采取保护措施，不得擅自泄露、篡改或者损坏用户的个人信息和隐私信息。
电信数据安全管理制度
电信数据安全管理制度一、总则为规范电信数据安全管理工作，维护电信网络及用户数据安全，保障信息安全，提高电信服务质量，根据国家有关法律法规和政策要求，制定本制度。
二、管理目标1. 提高电信网络及用户数据的安全性和完整性，保护用户隐私信息，确保电信服务的稳定性和安全性。
2. 提升电信服务质量，保障用户利益，维护电信秩序。
3. 建立健全的电信数据安全管理机制，确保管理的科学性和有效性。
4. 加强电信数据安全技术保障，防范和应对各类安全威胁和风险。
三、管理范围本制度适用于所有从事电信数据处理、存储或传输的相关部门和人员。
四、安全管理要求1. 严格遵守国家有关法律法规和政策规定，保护用户隐私信息，禁止任何未授权的数据访问和使用。
2. 建立健全的电信数据安全管理体系，确保数据的机密性、完整性和可用性。
3. 加强对电信数据资产的管理和监控，及时发现和处理数据安全事件。
4. 提高员工的安全意识，定期开展安全培训和教育。
5. 部署安全防护措施，包括防火墙、入侵检测系统、反病毒软件等，防范网络攻击和恶意软件的侵入。
6. 建立数据备份和恢复机制，确保数据的可靠性和持久性。
7. 建立应急响应机制，制定灾难恢复计划，及时有效应对突发安全事件。
8. 定期进行数据安全评估和审计，发现问题及时整改。
五、安全管理流程1. 数据收集和录入：确保数据的准确性和完整性，避免错误和遗漏。
2. 数据加工和处理：严格按照业务规定和操作流程进行，避免数据泄露和滥用。
3. 数据存储和保护：采用安全可靠的存储方式，加密敏感数据，定期备份数据。
4. 数据传输和交换：采用安全加密算法，防止数据在传输过程中被窃取或篡改。
5. 数据销毁和清理：按照规定程序和标准进行数据清理和销毁，防止数据泄露和被恶意利用。
六、安全管理责任1. 企业领导必须高度重视数据安全工作，确保安全管理制度的有效实施。
2. 相关部门负责人要组织开展数据安全管理工作，确保安全措施的有效执行。
元数据在电信资源管理系统中的应用
元数据在电信资源管理系统中的应用
金莉
【期刊名称】《福建电脑》
【年(卷),期】2011(027)007
【摘要】电信资源管理系统存在硬编码、新业务开发周期长等问题,论文着力阐述元数据在新系统建模中的应用技术。
基于元数据的资源管理系统具有灵活可配置、易扩展、易维护的特点,解决已有问题的同时,系统的稳定性、扩展性也可大幅提高。
【总页数】2页(P151-152)
【作者】金莉
【作者单位】中国电信股份有限公司福建直属运营分公司,福建福州350001
【正文语种】中文
【中图分类】TP311.13
【相关文献】
1.电信管线资源管理系统在规划设计中的应用 [J], 时东成
2.GIS在电信管线资源管理系统中的应用 [J], 羿万鑫
3.元数据驱动在人力资源管理系统建设中的实现 [J], 刁柏青;乔迪
4.GIS在电信网络资源管理系统中的应用 [J], 尹明;蒋洋民
5.面向对象技术在电信网络资源管理系统中的应用 [J], 于小红;朱祥华;吕洪涛
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电信运营维护管理数据的管理技术要求YDT 3906-2021
电信运营维护管理数据的管理技术要求1 范围本标准规定了电信运营维护管理数据的管理对象及管理职能，包括元数据管理、主数据管理、数据资产管理、数据质量管理、数据安全管理、数据配置管理、数据服务管理等。
本标准适用于电信运营商开展电信运营维护管理数据的管理体系建设及管理活动。
2 规范性引用文件本文件没有规范性引用文件。
3 术语和定义下列术语和定义适用于本文件。
3.1主数据master data描述电信运营维护管理核心业务实体及其属性的数据，由属主系统创建、可被其它系统/模块引用和共享。
3.2元数据metadata描述数据的数据，包括描述数据的内容、覆盖范围、质量、管理方式、数据的所有者、数据的提供方式等信息，是用以帮助查找、存取、使用和管理数据的信息。
3.3数据稽核data audit对数据进行质量指标测量的行为。
在执行数据稽核之前，先针对数据处理过程各环节，制定出相应数据质量指标，而后加载数据稽核任务，实施数据质量指标测量，从而实现数据质量监控。
4 缩略语下列缩略语适用于本文件。
DPI：深度报文检测（Deep Packet Inspection）GIS：地理信息系统（Geographic Information System）IP：互联网协议（Internet Protocol）MPP：大规模并行处理（Massively Parallel Processing）5 数据管理目标电信运营维护管理数据来源于电信运营维护管理过程，是电信管理的重要部分。
电信运营维护管理数据的管理目标主要包括：— 理解电信运营维护管理的信息需求；— 获取、存储、保护数据资产的完整性；— 不断提高数据质量，以满足业务需求；— 确保数据安全，防止对数据在未经授权或不恰当的情况下被使用；— 确保数据资产的有效利用和价值最大化，充分有效地发挥这些数据的作用。
6 数据管理对象电信运营维护管理数据的管理对象是电信运营维护管理过程中产生的数据。
电信行业的主数据管理解决方案
循环关系
可扩展的模型性
使用客户定义的属性描述全面的客户信 息
可扩展的数据属性
参与者主数据
• 根据的具体需要定义 • 行业特性 • 企业特性 • 数量没有限制 • 支持多种数据格式（例如：
数字、日期、字符串、枚 举…） • 在用户定义的功能中使用 • 通过直观的维护界面添加， 容易操作 • 扩展的属性可以用于数据质 量管理（例如：查重）
集中管理企业（法人）、自然人、产品及其他主题 信息
• Customer Name • Bill, Ship Addresses • Contacts • DUNS • Relationships • Classifications • Hierarchies • Interaction History • Account Numbers • Account Status • Credit Status • Profiles • Account Relationships • Currencies • Account Contacts • Unlimited Custom Fields
), Dacom (固网) 以及 LG 电信 (移动业)
挑战/机遇 • 需要通过理解客户需求增加ARPU（每用户平均收 入） • 没有可用的客户统一视图 • 信息储存缺乏标准性 • 产品推向市场周期长 解决方案 • 客户数据中心 • 产品数据中心
谢谢!
1 统一平台、单一系统集中管理所有的主数据对象
2
利用Oracle丰富的主数据项目管理经验
3
分享主数据项目不同的情况的实施知识和经验
4
主数据项目实施方法论和实施资源
5
良好的主数据方案发展战略、清晰的定位和市场排名第一的地位
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具体目标：
保证数据描述的准确性、一致性，端到端管理 提供业务处理的统一解释，提高数据可信性 支持数据校验、清理，提高数据质量
展示数据和处理的相关性，提高系统运行可靠性
目录
元数据基本概念
电信行业 元数据管理 解决方案
产品简介 元数据建设与维护
元数据实施简介
报表，
adhoc 数据集市
析
ODS
高层领导 信息，kpi
数据集市 传 输 源系统2 ETL 源系 统3
简单专题 分析
数据集市 MetaOne 元数据 管理平台
数据仓 库
数据集市
生产系统
接口监控 变更分析
数据抽取/转 换 业务系统数据
抽 取 源系统1
清 洗
… .
转 换
ODS
装 载 源系统n
应用
知识反馈 质量监控 指标监控 程序监控
元数据
系统设计、实现
系 管统 理运 维
管理、集中
知识间建立关系 统一保存便于使用
元数据对系统的价值
元数据的应该贯穿整个系统的生命周期 – 规划、业务分析、设计、实现、维护、扩容… 元数据协助企业的规划、设计、业务分析“落地”，为IT系统系统开 发提供指导； 元数据提供IT实现过程的展示，在过程中消除系统、平台有关性， 为规划、设计、业务提供可理解的反馈信息； 元数据促进企业统计口径的一致; 元数据促进企业流程的规范化; 规
产品关键特性（一）
第三方产品
完全独立、第三方产品，定位于企业级元数据管理
全中文支持
目前国内支持全中文内核、唯一成熟的元数据管理产品 同时适用于各种用户
元模型可完全扩展
支持CWM规范，可完全扩展，适应企业中长期发展需要
端到端的元数据管理
提供企业级元数据统一视图，提供了清晰定义和分析跟踪业 务运作历史数据的实际可行的解决方案
需求变更影响评估
需求变更影响评估应用主要利用元数据支撑功能， 对经营分析维护开发过程提供需求变更评估方面 的IT化支撑，减少对人的依赖，在提高需求变更 评估效率的基础上，使需求变更的影响评估更全 面可靠。 需求变更影响评估应用应满足以下要求 :关联实 体影响评估 、受影响实体关联处理过程评估 、 维表变更影响评估 、灵活展现 、影响评估报告
元数据全文检索
帮助用户在企业级海量信息库中快速检索并准确定位信息项 帮助用户解决“有哪些信息”、“这些信息在哪里”的问题
点击可以查看该指标的元数据具体信息
业务流程管理的应用
图形化维护需求业务流程元数据的相互关系；
获取层
元数据自动获取： DB2、Oracle、Teradata、Powercenter、 DB2 OLAP、ESSBASE OLAP、Erwin…… 元数据批量导入：XLS格式、XMI格式 元数据手工维护：界面操作
产品物理架构
产品逻辑结构
展现层
元数据展现：以Web方式展现元数据，能够让用户 随时随地的访问元数据；图形方式的展现能以更 易于理解的形式表现元数据的内容和依赖关系
处理层
应用处理层：系统应用逻辑控制
存储层
提供元数据的永久存储、元模型控制等功能，支持 以主流关系型数据库作为存储库，以面向对象的方 式构建存储模式、易于管理和扩展
数据抽取/转 换
业务系统数 据
元数据的承载平台, 抽取 传输 E T L 清洗 转换 装载 为其他需要元数据信息 源系统n 源系统2 …. 源系统1 源系统3 的产品、应用提供支撑和服务。
MetaOne环境描述
元数据自动获取
支持主流BI工具软件如DB2、Oracle、Teradata、DB2 OLAP、Essbase OLAP、PowerCenter、Erwin等，并持续 推出更多工具软件接口
系统可独立运行，并可与其他系统如经分系统无缝整合及双向 交互
系统整合
数据挖掘 子系统
大客户分 析子系统
Product Store Month
领导信息 子系统
专题分析 子系统
元数据维护与 指标管理系统
系统调度 管理及监控
基础应用
OLAP分析
专题分析
高层领导信息 ，kpi 简单专题分析
报表，adhoc
数据仓库
数据集市
数据集市
数据集市
数据集市
MetaOne 元数据 管理平台
MetaOne元数据产品定位 —— 企业级元数据管理
综合管理
C 1
营销活动设计/管理 (Campaign Mgmt)
C 2
w 1 I 1+ 1 0
1 1 2 2 3
客户流失管理 (Churn Mgmt)
交叉销售设计/管理 (Campaign Mgmt)
专业应用
指标类
数据库管理
程序维护
库表维护
元数据
潜在大客户
TERADATA
mis_run.sh Cust_msg_ms
新增用户数
DB2
Stat_12.tcl stat_defend
元数据概念 —元数据分类
业务 元数据 技术 元数据 管理 元数据
面向业务分析人员 数据和处理规则的 业务化描述 • 业务规则
元数据价值
对业务人员 提供业务数据，如指标、报表定义和统计口径，帮助理解和使用 更好地维护业务数据之间的关系一致性 增加对数据的信任度：通过血统分析、ETL映射分析
对技术人员 帮助系统建设 1）提供跨平台跨工具软件的数据模型 2）快速部署数据集 3）可协助系统移植或扩容
产品主界面
基于Web的浏览器方式，操作界面简洁美观、便于操作
界面可更换皮肤，便于适应用户的各种需要
主要应用及分析功能
主要应用 – 元数据全文检索 – 业务流程管理的应用 – 需求变更影响评估 – 维表变更评估 – 企业指标库 – API接口 元数据分析 – 图形血统分析 – 表重要程度和无关程度分析 – 图形映射分析 – 差异分析
客户流失管理 (Churn Mgmt)
交叉销售设计/管理 (Campaign Mgmt)
挖掘 1 子系 I 统
基础应 用 OLAP分
+ 0
Product 系统 Store Month
大客 户分 析子
领导 信息 子系 统
专题分析
专题 分析 子系 统 元数据维护与
指标管理系统
系统调度 管理及监控
指标分析 主题分析
数据质量管理
接 口 文 件 说 明
维护管理
系统扩容 需求管理 系统实现 业务模型
数据质量 规则库
指 标 库
开发流程 项目管理 战略规划
业务模型 业务规则
元数据管理系统
ODS元数据
信息地图
元数据承载平台在项目中的应用
战 略 初始阶段 构建阶段
项目立项 项目规划
处理特性的根本不同 大量的历史数据 跨部门数据集成和使 用 业务人员直接使用数 据
电信行业元数据系统建设目标
总目标：
实现企业级数据资产的统一视图，支持有效的数据资源管理 建设数据质量管理体系中符合CWM标准的元数据管理平台，为全网ODS/DW数据 质量管理体系的建设、扩充和数据交换打下基础，为数据质量管理提供支撑 完善企业ODS/DW系统基础设施，为数据仓库开发和管理奠定基础
元数据管理标准_CWM体系结构
UML描述各种元数据模型 MOF(Meta Object Facility)提供操纵元数 据的接口 XMI(XML Metadata Interchange)提供元
产品遵循的元数据与元模型规范
遵循标准化、国际化的CWM模型：Common Warehouse Metamodel 元模型可完全扩展、主流开放性（100%JAVA)
项目管理 项目统筹
交付阶段 运营维护阶段
业 务
统一规范 分析模型
需求收集
项目移交后使用
元 数 据 承 载 平 台 METAONE
逻 辑
系统设计
物 理
需求控制 主动控制 物理实现
运营维护
元数据概念 —元数据是什么
元数据即描述数据的数据 在ODS系统中，如果认为ODS的报表、指标的内容都是数据，用来描述这 些指标定义、业务口径、技术口径、关键字、指标数据来源、 ETL程序处 理过程的信息就是元数据。
电信元数据管理
（版本 V0.2）
2008年3月
石竹软件
目录
元数据基本概念
电信行业 元数据管理 解决方案
MetaOne功能介绍
元数据建设与维护 元数据实施简介
背景
知识保存介质：
规 划 、 设 计
业务分析
文档DOC、 EXCEL、语言、 程序、逻辑设计图、 ER图… 分散、孤立
划 、 设 计 业务分析
MetaData
系统设计、实现
系 管统 理运 维
元数据承载平台在系统中的应用
CRM 计费
综合管理
DW
专业应用 C
1
报表 业务分析
渠道 10000号 其他生产系统
营销活动设计/管理 (Campaign Mgmt) 1 23 12 1 w 数据 1 C 2
元数据价值
对整个企业
协助企业管理数据资产管理； 形成统一信息地图，知识传承的平台，有助解决数据孤岛 集中浏览分布在企业内部的所有电子文档，形成虚拟文档库 建设企业范围的指标库，统一指标定义和管理
对管理人员
明确人员在系统维护中的职责，责任到人 明确新需求所涉及到的人员和功能，帮助任务安排 通过元数据发布流程管理，保证数据标准的权威性和可控性