元数据与数据治理有什么关系？

元数据被称为“描述数据的数据”，它是数据治理的基础，元数据描述了数据的属性，数据与数据之间的关系，与我们的数据治理有着深厚的关系，它清楚地表明了数据的亲缘关系，提供了数据映射和影响分析，大大提高了业务人员在业务系统中修改数据时的效率。 可谓是数据治理的基石。

易信华辰的元数据治理平台ESPOWERMETA是可靠的企业级元数据管家，它清晰了企业数据资产，提供了对数据背后业务含义的洞察，并可以扩展元模型以满足不同的管理需求; 元数据智能采集，便于管理和维护; 全文搜索引擎，目标元数据精准定位，国内为数不多的支持全中文内核元数据管理的产品之一，具有自主知识产权，已在多家银行和**机构成功实施，适合业务用户、技术用户和运维管理用户; 它也可以以图形方式进行分析，以快速阐明元数据关系。

元数据强调数据的描述。

数据元素主要是从构成的角度来看的，数据元素是基本组成部分，是不可分割的。

元数据强调数据的描述。

数据元素主要是从构成的角度来看的，数据元素是基本组成部分，是不可分割的。

元数据强调数据的描述。

数据元素主要是从构成的角度来看的，数据元素是基本组成部分，是不可分割的。

元数据管理是根据数据资产的使用方式管理组织数据资产的过程。 此过程跨多个组织集成、链接和集中元数据，以维护、分析、使用和解释整个组织的数据。 当数据的含义从业务元数据和技术元数据中派生出来时，可以更有效地对数据进行汇总和整合。

简而言之，当元数据得到有效管理时，数据会变得更有价值。

IT 组织需要有效的元数据管理解决方案，以便：

简化数据发现并跟踪数据**目录。 大多数公司需要管理日益复杂的系统。 通过管理元数据，IT 组织可以跨多个系统创建数据资产清单，从而快速发现数据资产。

通过重用数据来增强一致性并消除冗余，从而提高生产力并减少项目付款时间。 将元数据存储库视为“单一事实来源”，以发现开发人员可以利用的可重用组件。 公司可以减少冗余或未使用的数据量，从而实现硬件和软件整合并节省成本。

降低因人员流动而导致知识流失的风险。 信息存储在哪里、有多重要，以及经常不存档意味着什么，所有这些都留在了一些员工的脑海中。 当这些关键员工离开公司时，这些知识也随之消失。

这些知识保存在元数据管理系统的元数据存储库中，从而降低了此类信息随离职员工一起消失的任何风险。

增强了向业务用户报告数据交付的信心。 跟踪数据沿袭：数据的来源以及数据的生成、处理和交付方式为业务用户提供了重要的上下文。

探测源系统中的数据可以发现和解决数据不准确和不一致的问题，从而获得可靠、高质量的数据。

通过开发更有效的开发流程，提高 IT 对业务的响应能力。 元数据的集成和可见性可以帮助 IT 了解存在哪些数据、数据存储在哪里以及数据的含义，从而最大限度地降低信息的复杂性。 此外，这种可见性提供了基础设施，用于通过不断变化的业务需求来分析变更的影响，并将加速新数据集成项目的开发。

数据集成开发人员可以依靠这些信息轻松准确地确定其数据集成项目所需的数据。 了解潜在变化的影响还可以帮助管理人员快速评估项目的持续时间和资源成本。

什么是元数据管理？ 企业用户在创建大量数据库信息时，需要一个查询功能，能够及时、高效地为用户查询数据库信息，如数据源、表、视图等。 datapipeline元数据管理功能可以降低时间成本，提高查询效率。

元数据管理可以做什么？ 元数据管理可以带给用户的核心功能是：

1. 支持对创建的数据源表视图信息进行筛选和查询。

2. 您可以查看概览并查询所有已创建的数据库信息。

3、支持用户输入数据源名称、类型、负责人、创建者查询数据源信息。

4.支持用户输入表名、负责人、评论查询表信息。

5.支持用户输入查看名称、负责人、评论查询查看信息。

7. 支持的数据源类型包括 MySQL、Oracle、SQL Server、PostgreSQL、FTP 和 S3 数据源。

如何使用元数据管理？ 元数据管理主页。

搜索范围：数据源搜索范围：数据源名称、数据源类型、创建者、所有者、标签表 搜索范围：表名称、所有者、注释、标签视图搜索范围

在信息系统建设的某个阶段，数据资源将成为战略资产，有效的数据治理是数据资产形成的必要条件。

虽然以规范的方式管理数据资产的理念已被广泛接受和认可，但仅凭一个概念是不够的，还需要有一个组织结构、原则、流程和规则来确保数据管理的各种功能得到正确执行。

以企业的财务管理为例，会计师负责管理企业的金融资产，遵守相关制度和规定，接受审计师的监督。 审计师负责监督金融资产的管理活动。 数据治理的作用与审计师类似，因为它确保组织的数据资产得到适当和有效的管理。

由于视角和侧重点不同，业界给出的数据治理定义不下几十种，至今还没有统一的标准定义。

ITSS WG1认为，数据治理包括以下几个方面。

1） 确保评估信息利益相关者的需求，以实现需要通过访问和管理信息资源来实现的商定的公司目标;

2）确保有效促进业务的决策机制和方向;

3） 确保监控的性能和合规性。

数据治理是从使用碎片化数据到使用统一主数据，从很少或没有组织和流程治理到企业范围的全面数据治理，从试图处理主数据混乱到组织化的过程。

数据治理的全过程。

数据治理实际上是一个系统，一个专注于信息系统实施的系统，这个系统的目的是整合IT和业务部门的知识和意见，通过类似于监事会或项目组的虚拟组织，对企业的信息化建设进行全方位的监督， 这是基于企业高层的授权以及业务部门与IT部门之间的建设性合作。从范围上看，数据治理涵盖了从前端事务处理系统、后端业务数据库到终端的数据分析，形成源头到端端、回源头的闭环负反馈系统（控制理论中的稳定系统）。 从目的上讲，数据治理就是对数据的获取、处理和使用进行监督（监督是我们在实施层面对信息系统的负反馈），监督的功能主要通过以下五个方面的执行来保证——发现、监督、控制、沟通、整合。

数据治理的定义。

数据治理是一组涉及在组织中使用数据的管理行为。 由企业数据治理组织发起和实施，是一套关于如何在整个企业中开发和实施数据业务应用程序和技术管理的策略和流程。 国际数据管理协会给出的定义：

数据治理是对数据资产管理行使权力和控制权的活动集合。

数据治理平台是一套由元数据、数据标准、数据质量、数据集成、主数据、数据资产、数据交换、生命周期、数据安全组成的整套解决方案，是一个智能敏捷的数据生命周期管理和应用平台，保证了业务数据在采集全过程中的完整性、准确性、一致性和及时性， 集中化、转换、存储和应用。

在初始阶段，元数据管理通常由相应的元数据管理软件进行，从开发的应用系统中提取用户关注的各种元数据，然后手动记录一些标注和管理属性。 这种模式称为基础元数据管理，由于元数据获取不及时，为了减少工作量而存在一些属性空缺的风险，以及缺乏对应用体验的支持，实际应用并不普遍。 在新一代应用系统中，业务功能通常是在人类业务上下文的对话过程中，以人机交互的形式由相应的组件组装实现的。

在这个过程中，不仅完成了业务应用所需的应用软件元素，还收集了应用软件元素对应的元数据。 此模式称为活动元数据管理。 以下是元数据管理的主要功能，最后两部分属于主动元数据管理的内容。

元模型管理。 利用可视化的用户体验，实现元模型的添加、删除、修改、发布等维护功能; 此外，它还允许用户直观地了解每个元模型的分类、统计、使用、变更可追溯性和生命周期管理。

元数据管理。 元数据管理实现元数据的基本管理功能。 维护功能，例如添加、删除和修改元数据的属性; 关系维护功能，例如建立、删除和跟踪元数据之间的关系; 提供元数据发布流程管理，可以更好的管理和跟踪元数据的全生命周期; 元数据质量检查、元数据查询、元数据统计、元数据使用分析、元数据变更、元数据版本、生命周期管理。

元数据分析。 元数据分析功能主要实现元数据的基础分析功能。 包括谱系分析（血统分析）、影响分析、实体关联分析、实体影响分析、主机拓扑分析、指标一致性分析等。

各种应用软件元素生成的元数据进入元数据平台后，元数据管理可以通过元数据服务功能为需要这些元数据的刀具软件或组件提供元数据服务。 例如，将上述各种工具软件的定义结果打包成具有相应标准协议的解决方案（应用脚本），提供给其他应用环境中的物理表创建工具、ETL工具、多维模型创建工具、结果展示工具等底层工具，从而实现应用的复用和共享。 同时，元数据服务还可以为业务应用功能提供辅助元数据帮助信息，如业务功能中处理结果和指标的描述和提示，以及它们的血缘分析，使用户能够清晰直观地了解数据、处理过程和处理算法等信息。