如何开展元数据管理？牢记这四个元数据管理阶段！

在当今这个信息爆炸的时代，数据已成为组织最宝贵的资产之一。然而，数据的有效管理和利用往往受限于我们对数据的理解和描述能力，这正是元数据发挥作用的地方。元数据，即“数据的数据”，提供了对原始数据的描述、结构、质量和意义的详细信息。它不仅帮助我们识别和定位数据，还帮助我们理解数据的来源、用途以及如何正确地使用它。

随着大数据、云计算和人工智能技术的兴起，元数据管理变得越来越重要。良好的元数据管理方法可以提高数据的可发现性、可访问性和可维护性，从而提升数据的质量和价值。此外，它对于确保数据的合规性、安全性和隐私保护也至关重要。本文将深入探讨元数据管理的方法，从实施层面介绍元数据管理。

元数据管理是一个全面的过程，它涵盖了从深入理解业务目标到精心规划元数据需求，从设计元数据的结构到构建整个元数据管理体系的各个方面。这不仅仅是一个技术活动，更是一种战略规划，它要求对业务流程和数据使用方式有深刻的洞察力。通过精心设计和管理元数据，组织能够确保数据的准确性、一致性和可访问性，从而支持更明智的决策制定和更有效的业务运营。

一、理解业务目标

元数据管理旨在于通过直观易用的用户界面，依托一个灵活而稳固的元数据管理架构，实现对企业数据资产的规范化和统一化管理。在企业着手实施元数据管理之前，首要任务是深入理解业务需求。只有当业务需求和目标被明确界定时，才能制定出切实可行的元数据策略。

企业推行元数据管理的主要业务因素通常包括以下几点：

1、建立数据资产目录

在企业界，数据被视为一种宝贵的资产，这一点已经得到了普遍的认同。然而，在日益庞大、动态且复杂的数据环境中，企业迫切需要一种能力，以便能够轻松地发现和追踪其数据资产。通过精心管理元数据，企业可以迅速识别出数据资产的分布情况以及它们之间的相互联系，进而构建起一个全面的数据资产目录。

2、精简数据，提升复用率

利用元数据管理技术，企业可以构建一个以公共仓库元模型（CWM）为基础的元数据仓库。这样的仓库不仅能够集中化地管理企业所有的元数据，而且作为唯一的数据来源，为应用开发提供标准化和可复用的数据模型及元数据规范。这种设计有助于促进元数据的高效循环使用，有效减少冗余或未被利用的数据，从而显著提升工作效率，降低软件开发成本，并加速项目的完成和交付。

3、减少员工离职带来的知识断层风险

企业珍贵的数据资产可能会因为关键员工的离职或调动而面临丧失的风险。这种“消失”并非指数据被恶意删除或盗取，而是因为关键数据的存储方式、位置等信息往往只存储在这些员工的记忆中。一旦他们离开，这些宝贵的信息就可能在庞大的数据海洋中变得难以追踪。然而，通过实施统一的元数据管理策略，企业可以有效降低这种数据遗失的风险。

4、通过提供数据血缘分析，提升数据分析的准确性和可靠性。

了解数据的起源、生成过程、处理方法以及交付路径，对于用户来说是一种至关重要的背景信息。对源系统中的数据进行深入探查，可以帮助我们发现并解决数据的不准确和不一致问题，进而提高数据的整体质量。

此外，统一的元数据管理框架，结合变更管理和版本控制等工具，为应对业务需求的持续变化提供了坚实的支持。这不仅加快了新应用开发和数据集成项目的进度，而且使得开发人员能够依赖于标准化和统一化的元数据资源，快速而精确地识别其项目需求的数据。这种依赖减少了项目开发的成本，并显著提高了项目的交付效率。

二、规划元数据管理的需求

在深入洞察企业的元数据管理需求和目标之后，接下来的步骤是精心规划元数据，并设计出一套元数据管理策略，以确保这些目标得以顺利实现。元数据是企业数据资产生命周期中的关键线索，它涵盖了从数据源到数据采集、数据仓库、数据集市、应用服务层，以及BI（商业智能）层的各个环节。

在进行元数据的需求规划阶段，必须全面了解企业的数据环境，包括数据资产的分布情况、数据流动的方向和路径。基于这些信息，可以进一步明确元数据在数据库环境中的具体存储需求，例如数据结构、数据字典、数据关系、报表工具，以及可能需要集成的其他第三方系统或工具。此外，还需要考虑是否有必要开发元数据梳理模板，以及是否需要手动整理元数据作为现有系统的补充。

1、需特别关注的关键领域

在进行元数据需求规划时，以下几个关键领域应受到特别关注：

• 元数据模型需求：这包括对元数据的命名规则、结构设计、构成要素以及这些要素之间的相互关系进行明确规定。

• 元数据接口需求：涉及元数据仓库的构建及其所含内容，还包括适配器的设计、元数据的所有权、系统访问权限以及元数据血缘追踪的实现。

• 元数据系统需求：涵盖元数据的采集机制、管理流程以及元数据如何被应用于支持业务决策和数据分析。

• 数据安全需求：包括数据的分类与分级策略、敏感数据的识别与分布情况，以及对敏感数据管理的具体要求。

• 数据质量需求：确立数据质量的标准规则和数据标准的精确定义，以保证数据的准确性和一致性。

• 数据管理需求：涉及数据管理的组织架构、操作流程、制度规范以及对数据管理绩效的考核机制。

2、元数据需求规划步骤

元数据需求规划的流程可按照以下步骤进行：

• 企业战略分析：深入了解企业的业务发展战略，包括主要业务领域的发展规划。同时，审视IT建设的历史背景、当前状况以及初步的未来规划。

• 数据管理现状调研：探究企业在数据管理方面的背景、面临的挑战、既定目标，以及现有的数据管理相关政策、操作流程和组织结构。

• 元数据现状梳理：编制一个详尽的元数据现状清单，包括功能性需求、逻辑与物理模型、业务术语词典、现有的数据环境和系统文档等。

• 数据问题诊断：通过现状评估和成熟度评估，识别出与最佳实践之间的差异，准确定位问题所在，并深入分析问题的根源。结合行业特点、业务需求以及数据发展趋势，确定问题的解决优先级，并设计出相应的改进措施。

• 行动计划制定：在制定元数据实施的路线图时，应优先考虑企业当前最紧急和最关键的建设任务。确保项目的范围清晰可控，并且其成效可以明确地衡量和展示。

三、规划元数据设计

1、元数据设计原则

鉴于每家企业的业务模式和需求都具有独特性，元数据的设计必须紧密贴合其特定的业务需求，以确保收集到的元数据能够有效解决具体业务问题。在设计元数据时，应遵循以下关键原则：

（1）简单性与准确性原则

元数据的描述应追求简洁明了，尽量使用业界共识的业务术语，避免复杂的技术术语。同时，需要在简洁性和描述的精确性之间找到平衡点，以确保信息的准确传达。

（2）互操作性原则

元数据设计应支持不同系统间的互操作，确保在遵循各种元数据标准的同时，能够满足当前及未来应用对数据操作的需求，并在企业整体IT环境中实现无缝互操作。

（3）可扩展性原则

鉴于企业数据环境的不断演变，元数据架构应具备良好的可扩展性，允许在不破坏现有标准的基础上，根据需要添加新的元素或属性。

（4）用户需求原则

元数据设计的核心目标是为用户清晰地展现信息资源。因此，用户的实际需求应成为元数据设计的最终评判标准。在设计数据结构和格式、选择数据元素、制定语义规则等方面，应充分考虑用户的需求，并通过与用户的互动和反馈来不断优化元数据的设计。

2、元数据设计步骤

（1）建立元数据分类框架

为满足不同使用者的需求和元数据的多种用途，应构建一个元数据分类框架，该框架将定义业务元数据、技术元数据、操作元数据等类别所涵盖的数据类型和集合。元数据管理的种类需明确划分，包括数据字典、逻辑模型、物理模型、报表定义、维度加工规则、数据映射信息、接口信息等，并通过既定规则进行系统的分类。

主要的元数据分类方法包括：

• 按业务主题组织：这种方法采用从宏观到微观的分解方式，从业务领域细分到具体的业务主题，再具体到实体数据和数据模型。这种以业务视角为主的管理方式有助于业务人员构建易于理解的数据目录。

• 按数据源组织：此方法侧重于源数据系统、数据表和数据结构，以一种更适合IT专业人员使用的方式来展现企业的数据目录。

在实际操作中，为了形成一个全面的企业级元数据视图，通常需要将上述两种分类方法结合起来使用。

（2）定义元数据

元数据定义涉及对数据的业务特性、技术特性及操作特性进行系统化和标准化的描述。它的核心在于捕捉和记录数据的关键属性信息，包括但不限于数据的名称、其在业务流程中的用途、存储的具体位置、随时间变化的历史记录以及相关的文件文档等。

（3）获取元数据

元数据的核心构成要素涵盖了业务层面的术语、规则、报表的解释说明以及关键指标的定义。在技术层面，则包含了不同业务系统的数据结构细节、代码字段的取值范围、以及数据迁移和转换时所遵循的规则等。

这些元数据的获取既依赖于自动化工具的高效采集，也离不开手工整理的补充工作。特别是在处理一些缺乏原始元数据设计的老式信息系统时，由于难以直接获取精确的业务元数据，便更需要业务专家的深入参与和贡献。

业务人员的重要性

业务人员在这一过程中扮演着至关重要的角色，他们需要对业务流程和数据有深刻的理解，并能够提供必要的补充信息。通过与技术人员的紧密合作，业务人员可以帮助构建和完善业务元数据，确保最终交付的元数据成果准确反映业务需求和数据的实际使用情况。

（4）发布元数据

为了构建全面的企业级元数据视图：

• 首先需要对分散于各个应用系统和部门中的业务元数据和技术元数据进行深入的评估与分析，明确它们之间的相互联系。通过建立技术元数据与业务元数据之间的对应关系，可以创建出一张企业级元数据地图，并对外发布元数据的基准线。

• 在随后的运维阶段，根据业务部门的具体用数需求，需要检查元数据仓库中是否已经存在相应的元数据。

已有所需元数据：如果元数据仓库中已有所需元数据，则可以进行直接的共享与使用； 缺少所需元数据：反之，如果缺少所需元数据，则必须制定相应的采集策略，执行数据采集工作，并对采集到的元数据进行系统的整理与完善。

• 随后，确立这些新采集元数据与生产数据库的映射关系，并最终发布新增的元数据。

元数据的规划与设计是元数据管理实施过程中最为关键且工作量最大的环节。这在当前国内大多数企业中是一个普遍现象。造成这一现状的根本原因，在于数据管理体系尚未完全成熟，或者说现有的数据本身还不够成熟。许多企业从一开始就缺乏一个全面的数据规划，包括业务术语和指标定义等，这导致现在需要从头开始，逆向工程般地推导出所需的元数据，这无疑是一项颇具挑战性的任务。

四、设计元数据管理体系

在数据治理的整体架构下，构建一个全面的元数据管理体系，该体系覆盖组织架构、规章制度、操作流程、技术应用以及工具支持等多个维度。这一体系旨在确保元数据的有效执行和顺利运营，为元数据的日常收集、处理和维护提供标准化的流程和方法。通过这种系统化的管理，企业能够更加高效和有序地掌控和管理其元数据资产。

1、建立组织架构保障

确立负责业务的牵头部门，明确业务与信息化部门之间的协作机制，并为不同部门划定清晰的数据责任范围。在数据治理团队的引领下，根据企业现有的数据管理组织结构，构建由高层支持、中层协调、基层执行的三层数据治理组织架构，明确各层级的职责分工，为元数据管理提供坚实的组织支持。

2、建立制度框架保障

鉴于元数据管理是企业IT基础设施的关键部分，影响系统广泛且所需资源众多，企业高层管理者的坚定支持和相应的政策制度对于保障项目的持续推进至关重要。

3、建立流程设计保障

确保数据治理措施得到有效执行，需从数据责任划分、标准制定、质量管理等多维度进行流程设计。建立统一的数据变更管理流程，确保信息系统中的数据与企业管理规范、数据标准保持一致。

4、提供技术与工具支持

开发一个集成的元数据管理平台，实现对企业级元数据的集中控制。该平台应支持元数据的采集、管理、共享，以及进行元数据血统和影响分析，构建企业数据地图等。

5、运营与维护

制定流程以捕获和维护业务元数据、技术元数据和操作元数据，并定期进行分发和交付。

6、监控与管理

设立元数据新增和变更的流程，对元数据的增加和修改操作进行严格控制。实施日常监控，管理元数据版本，并执行元数据的血缘和影响分析。

7、统计与分析

定期生成元数据系统运营情况的统计报告，支持对元数据的查询和使用情况分析，如进行数据的冷热度分析。

8、宣传与推广

利用企业内部网站、会议等渠道，积极推广元数据管理平台，增加其使用率，并提升元数据在企业中的认知度和价值。

五、总结

总之，元数据管理并非仅仅是技术的实施，它是一种全面的业务战略，需要组织从高层到基层的全方位参与和承诺。通过将元数据管理融入组织文化和日常运营中，企业可以解锁数据的真正潜力，推动创新，增强竞争力，并在快速变化的市场中保持领先。

随着技术的不断进步和数据量的持续增长，元数据管理将继续作为企业信息管理的核心组成部分。通过持续的优化和创新，组织可以确保它们的数据资产不仅被妥善管理，而且能够为决策提供支持，为客户创造价值，并最终推动业务的长期成功。

帆软软件深耕数字行业，能够基于强大的底层数据仓库与数据集成技术，为企业梳理指标体系，建立全面、便捷、直观的经营、财务、绩效、风险和监管一体化的报表系统与数据分析平台，并为各业务部门人员及领导提供PC端、移动端等可视化大屏查看方式，有效提高工作效率与需求响应速度。