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元数据就是“关于数据的数据”。

元数据对于数据管理和数据使用来说都是必不可少的。所有大型组织都会产生和使用大量的数据，在整个组织中，不同的人拥有不同层面的数据知识，但没有人知道关于数据的一切。因此，必须将这些信息记录下来，否则组织可能会丢失关于自身的宝贵知识。元数据管理提供了获取和管理组织数据的主要方法。

=== 业务驱动因素 ===
数据管理需要元数据。元数据本身也需要管理。可靠且良好的元数据管理有助于：

* 通过提供上下文语境和执行数据质量检查来提高数据的可信度。
* 通过扩展用途来增加战略信息（如主数据）的价值。
* 通过识别冗余数据和流程来提高运营效率。
* 防止使用过时或不正确的数据。
* 减少数据的研究时间。
* 改善数据使用者和IT专业人员之间的沟通。
* 创建准确的影响分析，从而降低项目失败的风险。
* 通过缩短系统开发生命周期时间来缩短产品上市时间。
* 通过全面记录数据背景、历史和来源，降低培训成本和降低员工流动的影响。
* 满足监管合规。
如果组织的数据质量很高，那么组织可以从数据资产中获得更多价值。高质量的数据和数据治理工作密切相关，因为元数据解释了使组织能够运行的数据和流程，所以元数据对于数据治理至关重要。如果说元数据是组织中数据管理的指南，那么必须妥善管理元数据。元数据管理不善容易导致以下问题：

* 冗余的数据和数据管理流程。
* 重复和冗余的字典、存储库和其他元数据存储。
* 不一致的数据元素定义和与数据滥用相关的风险。
* 元数据的不同版本相互矛盾且有冲突，降低了数据使用者的信心。
* 怀疑元数据和数据的可靠性。

良好的元数据管理工作，可以确保对数据资源的一致理解和更加高效的跨组织开发使用。

=== 目标和原则 ===
元数据管理的目标包括：

* 记录和管理与数据相关的业务术语的知识体系，以确保人们理解和使用数据内容的一致性。
* 收集和整合来自不同来源的元数据，以确保人们了解来自组织不同部门的数据之间的相似与差异。
* 确保元数据质量、一致性、及时性和安全。
* 提供标准途径，使元数据使用者（人员、系统和流程）可以访问元数据。
* 推广或强制使用技术元数据标准，以实现数据交换。

成功的元数据解决方案的实施应遵循以下指导原则：

* 组织承诺。确保组织对元数据管理的承诺（高级管理层的支持和资金），将元数据管理作为企业整体战略的一部分，将数据作为企业资产进行管理。
* 战略指导。制定元数据战略，考虑如何创建、维护、集成和访问元数据。战略能推动需求，这些需求应在评估、购买和安装元数据管理产品之前定义。元数据战略必须与业务优先级保持一致。
* 企业视角。从企业角度来确保未来的可扩展性，但是要通过迭代和增量交付来实现，以带来价值。
* 潜移默化。宣导元数据的必要性和每种元数据的用途；潜移默化其价值将鼓励业务使用元数据，同时也为业务提供知识辅助。
* 便捷访问。确保员工了解如何访问和使用元数据。
* 质量。认识到元数据通常是通过现有流程（数据建模、SDLC、业务流程定义）生成的，所以流程所有者应对元数据的质量负责。
* 审计。制定、实施和审核元数据标准，以简化元数据的集成和使用。
* 改进。创建反馈机制，以便数据使用者可以将错误或过时的元数据反馈给元数据管理团队。

=== 基本概念 ===

==== 数据和元数据 ====
元数据也是一种数据，应该用数据管理的方式进行管理。组织面临的一个问题是，如何在元数据和非元数据数据之间划分界限。从概念上讲，这条边界与数据所代表的抽象级别有关。例如，美国国家安全局对美国人使用电话的监控情况报告中，电话号码和通话时间通常被称为“元数据”，这意味着“真实”数据只包括电话交谈的内容。在IT领域的常识是电话号码和通话时间也只是普通数据。

为了管理元数据，一个组织不应该担心理论上的区别，相反，他们应该准确描述定义需求，重点关注元数据能用来做什么（创建新数据、了解现有数据、实现系统之间的流转、访问数据、共享数据）和满足这些需求的源数据。

==== 元数据的类型 ====

==== 非结构化数据的元数据 ====

==== 元数据的来源 ====

==== 元数据存储库的架构 ====

=== 管理活动 ===

# 定义元数据战略
# 理解元数据需求
# 定义元数据架构
# 创建和维护元数据
# 查询、报告和分析元数据

=== 工具和方法 ===

=== 实施指南 ===

=== 元数据治理 ===