数据治理统一模型概述和元数据管理策略
2025-05-28 09:25:44 0 举报
AI智能生成
在当今数据驱动的世界中,有效的数据治理策略显得尤为关键。统一数据治理模型(UGMM)提供了一个全面的框架,旨在整合企业内分散的数据治理流程,确保数据质量、一致性及合规性。UGMM通常包括数据资产清单、数据所有权定义、数据质量评估标准和数据生命周期管理等方面。与此同时,元数据管理策略是UGMM的一个核心组成部分,它涉及收集、维护和提供数据相关的描述性信息——即元数据——以辅助数据分析和数据治理的决策过程。这些元数据包括数据字典、数据地图、数据血缘和数据变更日志等。明确的元数据管理策略可以帮助业务用户和IT人员理解数据的来龙去脉,优化数据流程,加快洞察获取,降低合规风险。文件类型包括企业级元数据目录(EMC)、数据资产目录(DAC)、以及各种数据模式和映射文档。采用严格的修饰语如“全方位”、“标准化”、“实时更新”强调了统一模型和元数据管理策略在提供准确和可信数据方面的不懈追求。
作者其他创作
大纲/内容
广义大数据分类
web和社交媒体数据
M2M数据,及其对机器的数据。传感数据,监控数据等
海量交易数据
生物计量学数据
人工生成的数据
大数据治理的核心
是为业务提供持续的、可度量的价值。大数据治理人员需要定期与企业高层管理人员进行沟通,保证大数据治理计划可以持续获得支持和帮助。相信随着时间的推移,大数据将成为主流,企业可以从海量的数据中获得更多的价值,而大数据治理的范围和严格程度也将逐步上升。
数据采集的安全性
数据源是内网
网关的建设
元数据
元数据概念
描述数据的数据
元数据是为了描述某类对象而创建的,一个概念使用一个术语。
创建元数据是为了让用户能与“描述的对象”进行交互。(交互的目的是获取到所需要的信息)
这里描述的用户有两类:人类和计算机。
创建元数据是为了让用户能与“描述的对象”进行交互。(交互的目的是获取到所需要的信息)
这里描述的用户有两类:人类和计算机。
元数据管理的意义
DAMA在组织中应用元数据管理能带来以下收益:
(1)通过数据的上下文关联信息,提升战略信息(如数据仓库、CRM、SCM等)的价值,
从而帮助分析人员作出更有效的决策。
(2)通过对数据上下文背景、历史和起源进行完整的记录并文档化,减少培训成本,降
低员工流失的影响。
(3)帮助业务分析人员快速找到正确的信息,减少针对数据的研究时间。
(4)弥合业务用户和IT人员之间的分歧,方便团队间共享工作成果,提升用户对IT系
统数据的信心。
(5)减少系统开发的生命周期,提高系统开发与投人运行的速度。
(6)在变更管理过程中的不同层面上进行更好的影响分析,降低项目失败风险。
(7)识别并减少冗余数据和流程,减少重复工作和对冗余、过期.不正确数据的使用。
(1)通过数据的上下文关联信息,提升战略信息(如数据仓库、CRM、SCM等)的价值,
从而帮助分析人员作出更有效的决策。
(2)通过对数据上下文背景、历史和起源进行完整的记录并文档化,减少培训成本,降
低员工流失的影响。
(3)帮助业务分析人员快速找到正确的信息,减少针对数据的研究时间。
(4)弥合业务用户和IT人员之间的分歧,方便团队间共享工作成果,提升用户对IT系
统数据的信心。
(5)减少系统开发的生命周期,提高系统开发与投人运行的速度。
(6)在变更管理过程中的不同层面上进行更好的影响分析,降低项目失败风险。
(7)识别并减少冗余数据和流程,减少重复工作和对冗余、过期.不正确数据的使用。
元数据分类
分类方式
Palph Kimball
操作元数据
业务元数据
技术元数据
通用分类
结构性元数据
管理性元数据
参考性元数据
统计性元数据
描述性元数据
niso 国家信息标准化
描述性元数据
结构性元数据
管理性元数据
DAMA
业务元数据
技术和操作元数据
流程元数据
数据管理制度元数据
元数据管理相关规范
MOF meta object facility 元对象摄氏/元对象机制
MOF的4层元模型架构提供一组建模元素以及使用这些元素的规则。四层元模型是OMG组织指定的建模语言体系结构。这种体系结构是精确定义一个复杂模型语义的基础,通过递归地将语义应用到不同层次上,完成语义结构的定义,为元模型扩展提供体系结构基础,为元模型实现与其他的基于四层元模型体系结构的标准相结合提供体系结构基础。
它提供了一种支持各种元数据的框架,从而允许按需添加新的类型的元数据,其实现的方法是对元数据分层。MOF 的分层元数据结构是一种典型的四层建模结构。这些层次分别为M0、M1、M2和M3
元数据结构标准
都柏林核心集
MARC元素集
元数据内容标准
元数据取值标准
元数据编码描述语言
MARC
XML
元数据描述方法
UML
EDIFACT
XSD
Dewey/UDC/LOC
SKOS
ISO-25964
Pantone
Linnaean
元数据管理策略
元数据管理系统解析
管理平台管什么
数据表结构schema
数据的空间存储、读写记录、权限归属和其他信息
数据的血缘关系信息
数据的业务属性信息
相关方案
pentaho
kettel
atlas
wherehows
Navigator
蘑菇街元数据管理
问题
存在知识鸿沟,产品研发的知识和经验都无法覆盖到的地方
在多方经验和知识都没有覆盖的情况下,如果出现了较大的错误,如何处理
元数据管理和元数据标准是两个层面的事情,敏捷可以在一开始做元数据管理功能的轻量的尝试,但是元数据的标准,应当是要提前构思好
元数据是什么,教育领域的元数据是什么,参考医疗领域的元数据
在细分领域的元数据管理时,应该侧重什么
在元数据管理功能设计的时候,应该侧重什么
元数据的上下游和使用流程是什么
元数据管理功能
管理类功能
元模型管理
CWM 公共仓库模型 国际标准
元数据监控
元数据版本管理
元数据全局管理
元数据核验机制
分析类功能
功能架构
影响分析
血缘分析
全链分析
关联度分析
属性值差异分析
应用类功能
ETL自动化管理
使用元数据信息自动生成物理模型,ETL程序脚本,任务依赖关系和调度程序
数据质量管理
使用数据质量规则元数据进行数据质量测量
数据安全管理
使用元数据信息进行报表权限控制
数据标准管理
使用元数据信息生成标准的维度模型
数据接口管理
使用元数据信息进行统一接口管理
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