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所以,元数据管理的本质便是有效利用企业数据资产,让数据发挥出尽可能大的价值。 元数据管理工具和平台推荐 元数据管理工具和平台有很多,选择合适的工具通常取决于企业的具体需求、预算和组织规模。
常用的DBMS: MySQL: 一个开源的关系型数据库管理系统,广泛用于Web应用程序开发。
除了少数像阿里这样倾力打造自研“飞天”系统的企业,其他企业在底层组件选用上,还是以 Hadoop 生态构建的技术体系为主,依托各类开源组件进行优化改进与二次开发。
元数据管理难题 管理范围窄:目前元数据管理范围窄主要体现在两个层面:第一,只管理了数据仓库相关的元数据,没有将元数据治理扩展到整个企业层面;第二,即使在数据仓库领域,也只管理了部分技术元数据,技术元数据的缺失导致元数据系统不能展现出企业系统的真实情况
2)元数据管理标准的确立: 理解元数据的作用: 元数据是描述数据的数据,包括数据的定义、来源、格式等信息。理解元数据的作用是确立管理标准的第一步。
但为了做到这一点,我们却跌跌撞撞在元数据领域摸爬滚打了10多年,期间经历了很多挫折和失败,今天就来谈一谈元数据的概念,元数据产品的误区,以及究竟如何实施元数据管理。
由于FineReport可以与任何数据源无缝集成,因此可以方便地从Excel批量导入数据,以授权历史数据或从各种业务系统生成管理信息系统报告。这个软件的另一个显著特点是它的数据填报功能。
作者:Grace 部分来源:Anne Marie Smith 全文共4457字,建议阅读12分钟 构建数据目录是许多 IT 和数据管理团队的一项重要举措,通常与数据治理和元数据管理计划一起完成。
数据治理不仅需要完善的保障机制,还需要具体的治理内容,比如我们的数据怎样规范、元数据怎么来管理、每个过程都需要哪些系统或者工具来配合呢,这些都是数据治理过程中最实际的问题,今天我们将从数据治理的核心领域来解答这些问题
一、数据治理、数据管理、数据管控 数据治理、数据管理、数据管控这三个名词在一定程度上的确是有所重叠的,容易混为一谈,所以就造成了在实际使用中,经常将这三个词语“混着用”、“随机用”的现象。
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