數字化時代，不少企業開始數字化轉型，開始收集整理數據，但在使用途中，通常會發生數據泄露，安全沒辦法得到保障；數字管理混亂，查找困難，無效失效數據偏多；數據流程復雜，流程不暢，無法有效賦能業務。

這些問題本質，都是元數據管理不善引起的，這時候企業的數據不僅不能變成數字資產，反而變成數據負債。

這篇文章，我們就重點學習一下元數據管理，帶大家從0到1，了解元數據起源，概念，分類，元數據管理步驟，以及在數據治理方面的應用體系。

01、什么是元數據？

1.元數據起源

元數據，英文名叫meta，起源于1968年，用來表明更加抽象的事。元數據，在歷史上被稱為圖書館目錄信息。

公司的數據可以看作圖書館的書籍，我們管理公司數據類似于管理一個大的圖書館。

現實生活中，我們需要通過書籍分類區域，書名，簡介，作者，出版社，出版時間等信息，對書籍進行排序歸類；新增書籍，減少書籍，借書還書，均需要記錄，以保證書籍易查找，不會丟失。

同理，企業想要管理數據，則和我們管理圖書館類似，必須對數據進行分類，定義，創建數據處理流程，保障數據的安全隱私，監督數據流通等，這些問題都是屬于元數據管理的范疇。

2.元數據概念

那么何為元數據呢? 元數據，官方定義，是關于數據的組織，數據域及其關系的信息。簡單來說，元數據是對潛在信息的信息，是關于數據的更高層次抽象，是對數據的描述。

比如我們通過簡歷了解一個人，需要用姓名，性別，民族， 年齡，身份證號，職業等方向來描述一個人。姓名，性別，民族這些，就是描述一個人的元數據。如果沒有這些元數據，我們就無法了解區分這個人。

同理，對于數字18，我們可以理解為成交了18個單子？產品重量18公斤？產品運貨時間18天？還是部門有18個人？這個數值具體代表什么，含義不清楚。

我們發現，如果沒有數據的類型，名稱，數據關系這些元數據管理，那么數據無法被組織有效準確理解分析，數據價值無法發揮，數據反而變成組織的數據負債。

所以，元數據，是發揮數據價值的前提，是數據治理的基石！

3 元數據管理不善常見問題

很多企業，因元數據管理不善，易發生以下3個問題：

（1）組織存在冗余的數據和數據管理流程
比如企業沒有對用戶數據進行更新分類刪減，導致很多無效用戶數據一直占用企業資源；沒有合理的數據管理流程，產品部想了解銷售數據，但數據流程繁瑣，導致組織效率降低。

（2）數據來龍去脈不清晰
當業務部門發現數據錯誤時，無法發現數據的源頭在哪里，數據流通引發的結果在哪里，無法快速解決問題。

（3）數據安全，數據隱私等問題發生頻繁
部門和個人訪問權限，訪問流程不清楚，追責機制不清晰，易導致公司機密信息泄露，引發數據安全問題。

02、元數據分類和管理目標

1.元數據分類

根據元數據的來源渠道，我們通常把元數據分為3類，分別是業務元數據，操作元數據，技術元數據。

（1）業務元數據
業務元數據，指的是描述業務含義，業務規則等，讓人更好理解和使用的元數據，為后續的數據分析和應用提供支撐。

常見的業務元數據有：
術語名稱，定義，縮寫，計算口徑
數據概念模型和邏輯模型
數據血緣和影響分析
數據的安全或敏感級別
業務規則引擎的規則，數據質量檢測規則，數據挖掘算法

（2）技術元數據
技術元數據，指的是對數據結構化，方便數據庫對數據進行識別，存儲，傳輸和交換的元數據。
技術元數據，可以幫助開發人員明確數據存儲和結構，為應用開發奠定基礎，也可以讓業務人員，快速了解數據的來龍去脈，支持數據血緣追溯和影響分析。

常見的技術元數據有：
物理數據庫名稱，列名稱，列屬性，備注，約束信息等
數據存儲類型，位置，數據存儲文件格式或數據壓縮類型等
數據訪問權限，組和角色
字段級血緣關系，ETL抽取加載轉換信息
調度依賴關系，進度和數據更新頻率

（3）操作元數據
操作元數據，是描述數據的操作管理屬性，它可以明確數據管理的部門，責任人，使用者，數據責任明晰，為數據安全管理奠定了基礎。

常見的操作元數據有：
數據所有者，使用者
數據訪問方式，訪問時間，訪問限制
數據訪問權限，組和角色
數據處理作業的結果，系統執行日志
數據備份，歸檔人，歸檔時間

2.元數據管理目標

通過對元數據進行分類，我們搭建出元數據管理體系，就可以處理企業組織海量數據，明確其位置，具體含義，流通方向，訪問記錄等，對數據有一個系統的管理。

企業建立元數據管理系統，主要為實現以下3個目標：

（1）搭建業務術語知識體系，賦予數據意義，實現數據知識信息共享
元數據管理系統對各種數據，通過業務，技術，操作3個方面，進行分類和定義，賦予意義，讓使用者均看得懂。

（2）提高數據整合和溯源能力
元數據管理系統對所有的關鍵數據，進行系統整合和處理，用戶可以通過元數據管理系統對數據追本溯源，了解業務處理規則，數據流通情況等。

（3）建立數據質量稽核體系
元數據管理系統通過建立篩選，核實，管理，報警，監控的機制，為數據質量和安全保駕護航，企業再也不用擔心發生數據泄露，數據隱私等問題。

03、元數據管理5大步驟

我們已經知道了元數據既然這么重要，那么一個企業，應該如何從0到1搭建元數據管理體系呢？主要有5個步驟。

元數據管理步驟流程圖

1.定義元數據戰略

第一步，定義元數據戰略。企業需要啟動元數據戰略計劃，把關鍵利益相關方和部門都參與進來，評估現有的元數據資源和信息架構，對關鍵員工重點訪談，制定合理的戰略目標。

管理層要優化和確認未來愿景，開發可以滿足管理現階段的元數據環境長期目標的元數據架構，最后發布元數據戰略，制定階段目標，以及具體的實施路徑。

2.理解元數據需求

第二步，是理解元數據需求。元數據管理解決方案，需要由功能需求點滿足。

元數據具體功能需求點，有更新頻次，同步情況，歷史信息，訪問權限，存儲結構，繼承要求，運維要求，管理要求，質量要求和安全要求。企業根據實際情況，按照以下需求方向做，可搭建出一個數據管理體系。

3.定義元數據架構

第三步，定義元數據架構。元數據管理系統，需要對數據進行采集，流通，存儲和處理，對數據的處理需要數據架構支撐。

元數據架構，通常分為3類，包括集中式，分布式和混合式，不同技術框架滿足不同情境需求，企業根據自身情況因地制宜選擇。

（1）集中式架構
集中式架構，指的是有一個集中的元數據系統，可以接收來自各個渠道的元數據，集中加工處理給其他場景提供服務。類似于我們自己做飯，自己買菜，統一處理加工，能夠保證飯菜質量。
集中式架構優點是元數據統一管理，增強了數據統一性和一致性，提高了元數據質量，有利于元數據標準化統一管理和應用。缺點是，系統需要保證自身存儲和其他元數據的一致性，需要處理大量數據，增加了流程處理復雜度和工作量。

（2）分布式架構
分布式架構，沒有自己的元數據存儲，使用的時候，直接查詢其他數據源的元數據。類似于我們自己不做飯，想吃什么，就去相應的飯店，雖然簡單方便，但無法保證飯店飯菜質量。
分布式架構的優點是，元數據總能保持最新且有效，查詢簡單；缺點則是統一性無法保證，各個數據源沒有經過整合和標準化，且查詢能力受限于元數據系統的可用性影響。

（3）混合式架構
混合式架構，是一種折中式方案，元數據從數據源進入存儲存儲庫，但存儲庫設計只考慮用戶新增加的，高度標準化以及手工獲取的元數據。
混合式數據架構只存儲經過特定處理的元數據，可以縮短系統處理流程，減少工作量，保證元數據的質量和一致性，同時也能保證元數據最新且有效狀態，查詢簡單。
這三類架構各有千秋，但為了更好發揮數據價值，就需要對元數據標準化、集中整合化、統一化管理，如果企業做功能較為完善的數據資產管理平臺可采用集中式元數據架構。

4.創建和維護元數據

第四步，則是創建和維護元數據。數據系統，要從企業范圍內梳理和整合元數據，把技術元數據，與業務，流程和管理元數據集成在一起，使元數據處理變得規范統一，方便理解和分析。

5.查詢，報告和分析元數據

第五步，是查詢，報告和分析元數據。元數據是一個寶貴的資產，可以用于商務智能BI，商業決策方向。

元數據存儲庫，應具有前端應用程序，并支持查詢和獲取功能，從而滿足以上各類數據資產管理的需求。

04、元數據應用

1.數據資產地圖

數據資產地圖，是按數據域對企業數據資源進行盤點和分類，由元數據字典自動生成的企業數據資產的全景地圖。

數據資產地圖可以告訴我們，企業有哪些數據，如何找到數據，可以用數據干什么。通常情況下，數據資產地圖，用可視化方式展示各類元數據和數據處理過程，滿足不同業務分析需求。

2.元數據血緣關系

元數據血緣關系，指的是不同數據之間的聯系。當我們發現一個下游的錯誤數據，可以通過血緣關系追本溯源，快速找到上游的數據來源，了解數據處理過程，找到數據錯誤的原因。

3.元數據影響度分析

元數據影響度分析，可以告訴我們數據去了哪里，經過哪些加工和處理，哪些應用，數據庫，或者部門使用了這個數據。

當數據出現問題的時候，可以迅速了解錯誤數據的傳播鏈條，產生了什么影響，快速解決錯誤數據導致的錯誤結果。

血緣關系，是數據遇到問題，向上找問題，在乎的是數據錯誤導致的原因；而影響度分析，是數據出現問題，快速找到錯誤數據影響的業務和部門，在乎的是數據錯誤的導致結果。

05、小結

元數據管理如此重要，是企業數據治理的前提，而管理元數據需要一個元數據平臺。億信華辰睿治產品，可以提供元數據采集，訪問，管理，分析等全流程，已服務上千家政企用戶。

睿治產品后臺

億信華辰睿治數據治理平臺的元數據管理模塊提供了豐富的元數據分析功能，包括血緣分析、影響分析、全鏈分析、關聯度分析、屬性值差異分析等，分析出元數據的來龍去脈，快速識別元數據的價值，掌握元數據變更可能造成的影響，以便更有效的評估變化帶來的風險，從而幫助用戶高效準確的對數據資產進行清理、維護與使用！