元数据就是指数据仓库中从外部数据源导入的数据._access2007 获取外部数据_getparametervalues(2)

主数据管理的典型应用有客户管理与产品管理，主数据管理在金融行业典型的应用就是企业级客户信息整合系统(Enterprise Custome Information Facility，简称ECIF)，其目标是整合全行现有业务系统中的客户信息，保留客户的最新信息，为各应用系统提供完整的、共享的、一致的客户信息，建立企业级客户单一视图，在全行范围内为客户信息的使用和管理提供服务，为全行从“以产品为中心”的业务流程向“以客户为中心”的业务流程整合提供强有力的支持。

1.1.6基于元数据的主数据管理

元数据管理作为企业数据资产管理中的一项核心技术，也将为主数据管理提供有力支撑，具体表现在：

(3)数据完整性约束：是一组完整性规则的集合，它定义了数模必须遵守的语义约束，也规定了中数据内部及数据之间联系所必须满足的语义约束。代表们就城市建设、产业结构调整、教育等热点问题积极建言献策，一致对樟木头2016年社会经济发展充满信心，并认为，镇人民政府工作报告、镇人大工作报告以及镇国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要（草案），清晰务实，符合实际，思路清晰，体现了镇委、镇政府务实工作作风，同时也是一次振奋人心、凝心聚力的大会。广州海事经审理认为：原、被告之间是否成立事实劳动关系，应从原、被告之间是否存在可以证明事实劳动关系的文件材料、是否存在管理上的从属关系、原告从事的劳动是否为被告安排并属于被告业务组成部分、原告是否根据被告某种工资分配原则领取劳动报酬以及原、被告之间是否成立劳务派遣关系等方面综合认定。

为主数据管理的各个数据处理阶段提供数据标准、数据映射关系和数据规则的描述，保障主数据管理的数据质量；

为主和其他系统之间的数据交互提供有关数据标准、数据映射关系和数据规则的描述。

1.2 元数据管理和管数据管理的概念

1.2.1元数据定义

内容全面、数据直观：报告以本年度最新数据的实证描述为基础， 全面、深入、细致地分析各行业的市场供求、进出口形势、投资状况、 发展趋势和政策取向以及主要企业的运营状况，提出富有见地的判断和 投资建议。接口索引集合（interfaces）：用于描述这个类实现了哪些接口，这些被实现的接口将按implements语句后的接口顺序从左到右在接口索引集合中（u2类型数据集合）。使用“主索引+增量索引”方法有个简单的实现，在中增加一个计数表，记录每次重新构建主索引时，被索引表的最后一个数据id，这样在增量索引时只需要索引这个id以后的数据即可，每次重新构建主索引时都更新这个表。

元数据是为了提升共享、重新获取和理解企业信息资产的水平，元数据是企业信息管理的润滑剂，不对元数据进行管理或管理不得当，信息将被丢失或处于隐匿状态而难以被用户使用，数据集成将十分昂贵，不能对业务进行有效支撑。终端用户要识别相关的信息将十分困难，最终用户将失去对数据的信任。

1.2.2元数据分类

元数据管理的范围将涵括数据产生、数据存储、数据加工和展现等各个环节的数据描述信息，帮助用户理解数据来龙去脉、关系及相关属性。按其描述对象的不同可以划分为三类元数据：技术元数据、业务元数据和管理元数据。这三种元数据的具体描述如下：

技术元数据 技术元数据是描述数据系统中技术领域相关概念、关系和规则的数据，主要包括对数据结构、数据处理方面的特征描述，覆盖数据源接口、数据仓库与数据集市存储、ETL、OLAP、数据封装和前端展现等全部数据处理环节；

业务元数据 业务元数据是描述数据系统中业务领域相关概念、关系和规则的数据，主要包括业务术语、信息分类、指标定义和业务规则等信息；

模版拟定了涵盖部门业务定位、职责描述、授权事项及管理流程等在内的《部门职责与管理授权。未来，流程的组织职责将持续得到加强，从**岗位到设置专职岗位，再到成立流程管理部门，可以预见流程管理职能将成为未来每一个企业的标配，流程管理团队的职业通道也将逐步打通。 （三） 规范标准流程， 精心打造质量品牌我办按照 iso9001 国际质量管理体系， 对侨务工作制度、内容、 职责等进行了系统规范， 对工作流程进行了全面优化，使每个同志都知道做什么、 怎么做、 达到什么标准， 自觉按职责和流程开展工作， 通过环环相扣的工作流程， 统筹协调，高效运转， 减少内耗， 提高办事效率， 切实使单纯的单位领导管理方式转变为规范制度下公开透明的全员管理， 实现了用最短的时间、 最快的速度、 达到最好的效果。

1.2.3元数据管理的范围

元数据管理范围的不应仅仅局限于企业数据仓库、数据集市以及管理分类应用的数据，还应该将企业的业务系统的元数据纳入进来就行统一的管理，真正做到从源头对元数据进行管理，作为对数据的完整生命周期进行管理。

1.2.4元数据应用

1. 数据地图

数据可视化，是以图表、图形或者动态图形的方式直观展字塔技术是arcgis server地图发布中的关键技术之一，其主要是为客户端用户能快速查询和显示地图数据，服务器端对海量地图数据的存储管理。在下图中，设置一对多实体时，关联实体采用懒加载方式，用soapui调用一个查询数据（使用的是模版查询构件）的服务，会报懒加载错误，如果不使用懒加载，选择true选项，则不会报错，这是什么原因呢。

2. 元数据分析

血缘分析

血缘分析（也称血统分析）是指从某一实体出发，往回追溯其处理过程，直到数据系统的数据源接口。对于不同类型的实体，其涉及的转换过程可能有不同类型，如：对于底层仓库实体，涉及的是ETL处理过程；而对于仓库汇总表，可能既涉及ETL处理过程，又涉及仓库汇总处理过程；而对于指标，则除了上面的处理过程，还涉及指标生成的处理过程。数据源接口实体由源系统提供，作为数据系统的数据输入，其它的数据实体都经过了一个或多个不同类型的处理过程。血缘分析正是提供了这样一种功能，可以让使用者根据需要了解不同的处理过程，每个处理过程具体做什么，需要什么样的输入，又产生什么样的输出。

影响分析

影响分析是指从某一实体出发，寻找依赖该实体的处理过程实体或其他实体。如果需要可以采用递归方式寻找所有的依赖过程实体或其他实体。该功能支持当某些实体发生变化或者需要修改时，评估实体影响范围。

实体关联分析

实体关联分析是从某一实体关联的其它实体和其参与的处理过程两个角度来查看具体数据的使用情况，形成一张实体和所参与处理过程的网络，从而进一步了解该实体的重要程度。本功能可以用来支撑需求变更影响评估的应用.

实体差异分析

实体差异分析是对元数据的不同实体进行检查，用图形和表格的形式展现它们之间的差异，包括名字、属性及数据血缘和对系统其他部分影响的差异等,在数据系统中存在许多类似的实体。这些实体（如数据表）可能只有名字上或者是在属性中存在微小的差异，甚至有部分属性名字都相同，但处于不同的应用中。由于各种原因，这些微小的差异直接影响了数据统计结果，数据系统需要清楚了解这些差异。本功能有助于进一步统一统计口径，评估近似实体的差异

指标一致性分析

指标一致性分析是指用图形化的方式来分析比较两个指标的数据流图是否一致，从而了解指标计算过程是否一致。该功能是指标血缘分析的一种具体应用。指标一致性分析可以帮助用户清楚地了解到将要比较的两个指标在经营分析数据流图中各阶段所涉及的数据对象和转换关系是否一致，帮助用户更好地了解指标的来龙去脉，清楚理解分布在不同部门且名称相同的指标之间的差异，从而提高用户对指标值的信任。

3. 辅助应用优化

元数据对数据系统的数据、数据加工过程以及数据间的关系提供了准确的描述，利用血缘分析、影响分析和实体关联分析等元数据分析功能，可以识别与系统应用相关的技术资源，结合应用生命周期管理过程，辅助进行数据系统的应用优化.

4. 辅助安全管理

企业数据平台所存储的数据和提供的各类分析应用，涉及到公司经营方面的各类敏感信息。因此在数据系统建设过程中，须采用全面的安全管理机制和措施来保障系统的数据安全。

数据系统安全管理模块负责数据系统的数据敏感度、客户隐私信息和各环节审计日志记录管理，对数据系统的数据访问和功能使用进行有效监控。为实现数据系统对敏感数据和客户隐私信息的访问控制，进一步实现权限细化，安全管理模块应以元数据为依据，由元数据管理模块提供敏感数据定义和客户隐私信息定义，辅助安全管理模块完成相关安全管控操作。

5. 基于元数据的开发管理

数据系统项目开发的主要环节包括：需求分析、设计、开发、测试和上线。开发管理应用可以提供相应的功能，对以上各环节的工作流程、相关资源、规则约束、输入输出信息等提供管理和支持。

在看完上面的后，相信你对元数据和元数据管理有了一定的了解，小编推荐下面的几篇文章阅读，再加深下理解。

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