Ⅰ 管理元數據表格如何製作
製作管理元數據表格報表的具體操作步驟如下：
1、桌面點擊滑鼠，「右鍵—新建—Microsoft，excel工作表」新建一個excel工作表。2、在紙上先構思好自己需要製作的表格框架，確定好表格的行數列數。在第一行，選中A-H列，點擊工具欄的【合並後居中】，輸入管理元數據。選中2、3兩行A列的兩個單元格，點擊【合並後居中】。，輸入文字「事項」按鍵盤上的ALT+Enter鍵換行，4、點擊工具欄上的【左對齊】。，調整單元格的寬度。5、再雙擊單元格進入編輯狀態，使用鍵盤的「空格鍵」將「事項」這兩個字向右移。6、點擊工具欄的【插入】—【形狀】，選擇直線，然後按對角拉出。7、選中各個需要合並的單元格，使用合並功能進行合並。8、選中這些單元格，點擊工具欄上的【邊框】，為表格添加邊框，這樣就完成管理元數據表格的製作。
Ⅱ 什麼是元數據管理及其作用
元數據管理是一個根據使用這些資產的方式來管理組織的數據資產的流程。此流程能集成、鏈接和集中管理多個來源的元數據，便於在整個組織內妥善維護、分析、消費和解釋數據。當從業務元數據和技術元數據中得出數據的含義時，可以更有效地匯總和集成數據。簡言之，當有效管理元數據時，數據變得更有 價值。 IT 組織需要有效的元數據管理解決方案以：
Ⅲ 什麼是元數據管理及其作用
元數據管理定義如下：
1、元數據管理包括業務詞彙表的發展，數據元素和實體的定義，業務規則和演算法以及數據特徵。
2、最基礎的管理是管理業務元數據的收集、組織和維持。
3、對技術型元數據的應用對主數據管理和數據治理項目的成功至關重要。
元數據管理作用：
1、元數據是「所有系統、文檔和流程中包含的所有數據的語境
2、如果沒有元數據，組織IT系統中收集和存儲的所有數據都會失去意義，也就沒有業務價值。
3、元數據管理是一項和主數據管理、數據治理一樣重要的功能，因為元數據管理是每一個這些准則的基礎組件。
4、組織部署了數據治理項目，但沒有解決元數據管理問題，仍然獲得了成功，那是因為很多數據管家執行的活動和任務在聚焦元數據和元數據的管理流程。
Ⅳ 元數據管理及其作用是什麼
元數據管理是一個根據使用這些資產的方式來管理組織的數據資產的流程。利用可視化的用戶體驗，實現包括元模型添加、刪除、修改、發布等維護功能；並且能讓用戶直觀地了解已有元模型的分類、統計、使用情況、變更追溯，以及每個元模型的生命周期管理等等
Ⅳ 什麼是元數據管理及其作用
元數據管理是一個根據使用這些資產的方式來管理組織的數據資產的流程。此流程能集成、鏈接和集中管理多個來源的元數據，便於在整個組織內妥善維護、分析、消費和解釋數據。當從業務元數據和技術元數據中得出數據的含義時，可以更有效地匯總和集成數據。簡言之，當有效管理元數據時，數據變得更有 價值。
IT 組織需要有效的元數據管理解決方案以：
• 簡化數據發現和跟蹤數據中央目錄。大多數公司需要管理日益復雜的系統。通過管理元數據，IT 組織可以在能夠快速發現數據資產的多個系統內創建數據資產庫存。
• 通過重復使用數據加強一致性並消除冗餘，從而提高工作效率並降低項目付時間。可以將中央元數據資料庫當作「單一數據源」來發現開發人員可以充分利用的可重用組件。公司可以減少冗餘或未使用數據的數量，從而允許進行硬體和軟體整合並節省成本。
• 減少因人員流動而導致知識流失的風險。有關存儲重要信息的位置和方式、以及經常未存檔意味著什麼，所有這些都只留在了某些員工的頭腦里。當這些關鍵員工離開公司時，這方面的知識也就會隨著他們一起消失。元數據管理系統內的中央元數據資料庫保存了這方面的知識，從而減輕了此類信息隨著離職員工一起消失的任何風險。
• 增加了向業務用戶報告的數據交付的信心。跟蹤數據沿襲：數據來自什麼地方以及如何產生、處理和交付數據，這為業務用戶提供了重要的背景知識。探查源系統中的數據可以暴露和解決數據不準確性和不一致性問題，從而產生可靠的高質量數據。
• 通過制定更有效的開發流程來提高 IT 部門對業務的響應度。元數據的集成和可見性可以幫助 IT 部門了解存在哪些數據、數據存儲位置及其含義，從而最大限度地降低信息的復雜性。此外，這種可見性通過不斷變更業務要求為分析變化所帶來的影響提供了基礎架構，並將會加快新數據集成項目的開發。數據集成開發人員可以依賴這些信息來輕松和准確地確定他們的數據集成項目所需的數據。並且，能夠訪問潛在變化所帶來的影響也可以幫助管理人員快速評估項目的持續時間和資源成本。
Ⅵ 如何有效的進行數據治理和數據管控
從技術實施角度看，主要包含「理」「采」「存」「管」「用」這五個，即業務和數據資源梳理、數據採集清洗、資料庫設計和存儲、數據管理、數據使用。
數據資源梳理：數據治理的第一個步驟是從業務的視角釐清組織的數據資源環境和數據資源清單，包含組織機構、業務事項、信息系統，以及以資料庫、網頁、文件和 API 介面形式存在的數據項資源，本步驟的輸出物為分門別類的數據資源清單。
數據採集清洗：通過可視化的 ETL 工具（例如阿里的 DataX，Pentaho Data Integration）將數據從來源端經過抽取 (extract)、轉換 (transform)、載入 (load) 至目的端的過程，目的是將散落和零亂的數據集中存儲起來。
基礎庫主題庫建設：一般情況下，可以將數據分為基礎數據、業務主題數據和分析數據。基礎數據一般指的是核心實體數據，或稱主數據，例如智慧城市中的人口、法人、地理信息、信用、電子證照等數據。主題數據一般指的是某個業務主題數據，例如市場監督管理局的食品監管、質量監督檢查、企業綜合監管等數據。而分析數據指的是基於業務主題數據綜合分析而得的分析結果數據，例如市場監督管理局的企業綜合評價、產業區域分布、高危企業分布等。那麼基礎庫和主題庫的建設就是在對業務理解的基礎上，基於易存儲、易管理、易使用的原則抽像數據存儲結構，說白了，就是基於一定的原則設計資料庫表結構，然後再根據數據資源清單設計數據採集清洗流程，將整潔干凈的數據存儲到資料庫或數據倉庫中。
元數據管理：元數據管理是對基礎庫和主題庫中的數據項屬性的管理，同時，將數據項的業務含義與數據項進行了關聯，便於業務人員也能夠理解資料庫中的數據欄位含義，並且，元數據是後面提到的自動化數據共享、數據交換和商業智能（BI）的基礎。需要注意的是，元數據管理一般是對基礎庫和主題庫中（即核心數據資產）的數據項屬性的管理，而數據資源清單是對各類數據來源的數據項的管理。
血緣追蹤：數據被業務場景使用時，發現數據錯誤，數據治理團隊需要快速定位數據來源，修復數據錯誤。那麼數據治理團隊需要知道業務團隊的數據來自於哪個核心庫，核心庫的數據又來自於哪個數據源頭。我們的實踐是在元數據和數據資源清單之間建立關聯關系，且業務團隊使用的數據項由元數據組合配置而來，這樣，就建立了數據使用場景與數據源頭之間的血緣關系。 數據資源目錄：數據資源目錄一般應用於數據共享的場景，例如政府部門之間的數據共享，數據資源目錄是基於業務場景和行業規范而創建，同時依託於元數據和基礎庫主題而實現自動化的數據申請和使用。
質量管理：數據價值的成功發掘必須依託於高質量的數據，唯有準確、完整、一致的數據才有使用價值。因此，需要從多維度來分析數據的質量，例如：偏移量、非空檢查、值域檢查、規范性檢查、重復性檢查、關聯關系檢查、離群值檢查、波動檢查等等。需要注意的是，優秀的數據質量模型的設計必須依賴於對業務的深刻理解，在技術上也推薦使用大數據相關技術來保障檢測性能和降低對業務系統的性能影響，例如 Hadoop，MapRece，HBase 等。
商業智能（BI）：數據治理的目的是使用，對於一個大型的數據倉庫來說，數據使用的場景和需求是多變的，那麼可以使用 BI 類的產品快速獲取需要的數據，並分析形成報表，像派可數據就屬於專業的BI廠商。
數據共享交換：數據共享包括組織內部和組織之間的數據共享，共享方式也分為庫表、文件和 API 介面三種共享方式，庫表共享比較直接粗暴，文件共享方式通過 ETL 工具做一個反向的數據交換也就可以實現。我們比較推薦的是 API 介面共享方式，在這種方式下，能夠讓中心數據倉庫保留數據所有權，把數據使用權通過 API 介面的形式進行了轉移。API 介面共享可以使用 API 網關實現，常見的功能是自動化的介面生成、申請審核、限流、限並發、多用戶隔離、調用統計、調用審計、黑白名單、調用監控、質量監控等等。
Ⅶ 數據管理包括哪些內容
數據管理的主要內容
國際數據管理協會(Data Management Association，簡稱「DAMA」)，由全球的數據管理愛好者們組成，隨著眾多專家傾注熱情與專業的編著，《DAMA數據管理知識體系指南(第2版)》橫空出世，這本書明確地定義了數據管理體系建設的完整知識體系，成為數據管理知識體系建設指明燈般的存在。《DAMA-DMBOK2職能框架》主要介紹了數據管理知識體系中11個主要的數據管理職能：
(5)數據安全：保障數據的獲取和使用。
(6)數據集成和互操作：數據備份、數據共享、數據在應用內數據整合移動的相關過程。
(7)文檔和內容管理：主要管理非結構化數據和數據的整個生命周期。
(8)參考數據和主數據管理：核心共享的業務數據，真實、准確地在各系統內一致使用。
(9)數據倉庫和商務智能：通過流程管理支持數據，通過分析報告獲取數據價值。
(10)元數據管理：通過規劃控制，訪問定模型、數據流的高質量元數據信息。
(11)數據質量管理：通過質量管理技術，提高數據的適用性。
Ⅷ 什麼是元數據管理及其作用
元數據（Meta Date），主要記錄數據倉庫中模型的定義、各層級間的映射關系、監控數據倉庫的數據狀態及ETL的任務運行狀態。一般會通過元數據資料庫（Metadata Repository）來統一地存儲和管理元數據，其主要目的是使數據倉庫的設計、部署、操作和管理能達成協同和一致。
元數據是數據倉庫管理系統的重要組成部分，元數據管理是企業級數據倉庫中的關鍵組件，貫穿數據倉庫構建的整個過程，直接影響著數據倉庫的構建、使用和維護。
構建數據倉庫的主要步驟之一是ETL。這時元數據將發揮重要的作用，它定義了源數據系統到數據倉庫的映射、數據轉換的規則、數據倉庫的邏輯結構、數據更新的規則、數據導入歷史記錄以及裝載周期等相關內容。數據抽取和轉換的專家以及數據倉庫管理員正是通過元數據高效地構建數據倉庫。
用戶在使用數據倉庫時，通過元數據訪問數據，明確數據項的含義以及定製報表。
數據倉庫的規模及其復雜性離不開正確的元數據管理，包括增加或移除外部數據源，改變數據清洗方法，控制出錯的查詢以及安排備份等。
元數據可分為技術元數據和業務元數據。技術元數據為開發和管理數據倉庫的IT 人員使用，它描述了與數據倉庫開發、管理和維護相關的數據，包括數據源信息、數據轉換描述、數據倉庫模型、數據清洗與更新規則、數據映射和訪問許可權等。而業務元數據為管理層和業務分析人員服務，從業務角度描述數據，包括商務術語、數據倉庫中有什麼數據、數據的位置和數據的可用性等，幫助業務人員更好地理解數據倉庫中哪些數據是可用的以及如何使用。
由上可見，元數據不僅定義了數據倉庫中數據的模式、來源、抽取和轉換規則等，而且是整個數據倉庫系統運行的基礎，元數據把數據倉庫系統中各個鬆散的組件聯系起來，組成了一個有機的整體