Ⅰ 管理元数据表格如何制作
制作管理元数据表格报表的具体操作步骤如下：
1、桌面点击鼠标，“右键—新建—Microsoft，excel工作表”新建一个excel工作表。2、在纸上先构思好自己需要制作的表格框架，确定好表格的行数列数。在第一行，选中A-H列，点击工具栏的【合并后居中】，输入管理元数据。选中2、3两行A列的两个单元格，点击【合并后居中】。，输入文字“事项”按键盘上的ALT+Enter键换行，4、点击工具栏上的【左对齐】。，调整单元格的宽度。5、再双击单元格进入编辑状态，使用键盘的“空格键”将“事项”这两个字向右移。6、点击工具栏的【插入】—【形状】，选择直线，然后按对角拉出。7、选中各个需要合并的单元格，使用合并功能进行合并。8、选中这些单元格，点击工具栏上的【边框】，为表格添加边框，这样就完成管理元数据表格的制作。
Ⅱ 什么是元数据管理及其作用
元数据管理是一个根据使用这些资产的方式来管理组织的数据资产的流程。此流程能集成、链接和集中管理多个来源的元数据，便于在整个组织内妥善维护、分析、消费和解释数据。当从业务元数据和技术元数据中得出数据的含义时，可以更有效地汇总和集成数据。简言之，当有效管理元数据时，数据变得更有 价值。 IT 组织需要有效的元数据管理解决方案以：
Ⅲ 什么是元数据管理及其作用
元数据管理定义如下：
1、元数据管理包括业务词汇表的发展，数据元素和实体的定义，业务规则和算法以及数据特征。
2、最基础的管理是管理业务元数据的收集、组织和维持。
3、对技术型元数据的应用对主数据管理和数据治理项目的成功至关重要。
元数据管理作用：
1、元数据是“所有系统、文档和流程中包含的所有数据的语境
2、如果没有元数据，组织IT系统中收集和存储的所有数据都会失去意义，也就没有业务价值。
3、元数据管理是一项和主数据管理、数据治理一样重要的功能，因为元数据管理是每一个这些准则的基础组件。
4、组织部署了数据治理项目，但没有解决元数据管理问题，仍然获得了成功，那是因为很多数据管家执行的活动和任务在聚焦元数据和元数据的管理流程。
Ⅳ 元数据管理及其作用是什么
元数据管理是一个根据使用这些资产的方式来管理组织的数据资产的流程。利用可视化的用户体验，实现包括元模型添加、删除、修改、发布等维护功能；并且能让用户直观地了解已有元模型的分类、统计、使用情况、变更追溯，以及每个元模型的生命周期管理等等
Ⅳ 什么是元数据管理及其作用
元数据管理是一个根据使用这些资产的方式来管理组织的数据资产的流程。此流程能集成、链接和集中管理多个来源的元数据，便于在整个组织内妥善维护、分析、消费和解释数据。当从业务元数据和技术元数据中得出数据的含义时，可以更有效地汇总和集成数据。简言之，当有效管理元数据时，数据变得更有 价值。
IT 组织需要有效的元数据管理解决方案以：
• 简化数据发现和跟踪数据中央目录。大多数公司需要管理日益复杂的系统。通过管理元数据，IT 组织可以在能够快速发现数据资产的多个系统内创建数据资产库存。
• 通过重复使用数据加强一致性并消除冗余，从而提高工作效率并降低项目付时间。可以将中央元数据资料库当作“单一数据源”来发现开发人员可以充分利用的可重用组件。公司可以减少冗余或未使用数据的数量，从而允许进行硬件和软件整合并节省成本。
• 减少因人员流动而导致知识流失的风险。有关存储重要信息的位置和方式、以及经常未存档意味着什么，所有这些都只留在了某些员工的头脑里。当这些关键员工离开公司时，这方面的知识也就会随着他们一起消失。元数据管理系统内的中央元数据资料库保存了这方面的知识，从而减轻了此类信息随着离职员工一起消失的任何风险。
• 增加了向业务用户报告的数据交付的信心。跟踪数据沿袭：数据来自什么地方以及如何产生、处理和交付数据，这为业务用户提供了重要的背景知识。探查源系统中的数据可以暴露和解决数据不准确性和不一致性问题，从而产生可靠的高质量数据。
• 通过制定更有效的开发流程来提高 IT 部门对业务的响应度。元数据的集成和可见性可以帮助 IT 部门了解存在哪些数据、数据存储位置及其含义，从而最大限度地降低信息的复杂性。此外，这种可见性通过不断变更业务要求为分析变化所带来的影响提供了基础架构，并将会加快新数据集成项目的开发。数据集成开发人员可以依赖这些信息来轻松和准确地确定他们的数据集成项目所需的数据。并且，能够访问潜在变化所带来的影响也可以帮助管理人员快速评估项目的持续时间和资源成本。
Ⅵ 如何有效的进行数据治理和数据管控
从技术实施角度看，主要包含“理”“采”“存”“管”“用”这五个，即业务和数据资源梳理、数据采集清洗、数据库设计和存储、数据管理、数据使用。
数据资源梳理：数据治理的第一个步骤是从业务的视角厘清组织的数据资源环境和数据资源清单，包含组织机构、业务事项、信息系统，以及以数据库、网页、文件和 API 接口形式存在的数据项资源，本步骤的输出物为分门别类的数据资源清单。
数据采集清洗：通过可视化的 ETL 工具（例如阿里的 DataX，Pentaho Data Integration）将数据从来源端经过抽取 (extract)、转换 (transform)、加载 (load) 至目的端的过程，目的是将散落和零乱的数据集中存储起来。
基础库主题库建设：一般情况下，可以将数据分为基础数据、业务主题数据和分析数据。基础数据一般指的是核心实体数据，或称主数据，例如智慧城市中的人口、法人、地理信息、信用、电子证照等数据。主题数据一般指的是某个业务主题数据，例如市场监督管理局的食品监管、质量监督检查、企业综合监管等数据。而分析数据指的是基于业务主题数据综合分析而得的分析结果数据，例如市场监督管理局的企业综合评价、产业区域分布、高危企业分布等。那么基础库和主题库的建设就是在对业务理解的基础上，基于易存储、易管理、易使用的原则抽像数据存储结构，说白了，就是基于一定的原则设计数据库表结构，然后再根据数据资源清单设计数据采集清洗流程，将整洁干净的数据存储到数据库或数据仓库中。
元数据管理：元数据管理是对基础库和主题库中的数据项属性的管理，同时，将数据项的业务含义与数据项进行了关联，便于业务人员也能够理解数据库中的数据字段含义，并且，元数据是后面提到的自动化数据共享、数据交换和商业智能（BI）的基础。需要注意的是，元数据管理一般是对基础库和主题库中（即核心数据资产）的数据项属性的管理，而数据资源清单是对各类数据来源的数据项的管理。
血缘追踪：数据被业务场景使用时，发现数据错误，数据治理团队需要快速定位数据来源，修复数据错误。那么数据治理团队需要知道业务团队的数据来自于哪个核心库，核心库的数据又来自于哪个数据源头。我们的实践是在元数据和数据资源清单之间建立关联关系，且业务团队使用的数据项由元数据组合配置而来，这样，就建立了数据使用场景与数据源头之间的血缘关系。 数据资源目录：数据资源目录一般应用于数据共享的场景，例如政府部门之间的数据共享，数据资源目录是基于业务场景和行业规范而创建，同时依托于元数据和基础库主题而实现自动化的数据申请和使用。
质量管理：数据价值的成功发掘必须依托于高质量的数据，唯有准确、完整、一致的数据才有使用价值。因此，需要从多维度来分析数据的质量，例如：偏移量、非空检查、值域检查、规范性检查、重复性检查、关联关系检查、离群值检查、波动检查等等。需要注意的是，优秀的数据质量模型的设计必须依赖于对业务的深刻理解，在技术上也推荐使用大数据相关技术来保障检测性能和降低对业务系统的性能影响，例如 Hadoop，MapRece，HBase 等。
商业智能（BI）：数据治理的目的是使用，对于一个大型的数据仓库来说，数据使用的场景和需求是多变的，那么可以使用 BI 类的产品快速获取需要的数据，并分析形成报表，像派可数据就属于专业的BI厂商。
数据共享交换：数据共享包括组织内部和组织之间的数据共享，共享方式也分为库表、文件和 API 接口三种共享方式，库表共享比较直接粗暴，文件共享方式通过 ETL 工具做一个反向的数据交换也就可以实现。我们比较推荐的是 API 接口共享方式，在这种方式下，能够让中心数据仓库保留数据所有权，把数据使用权通过 API 接口的形式进行了转移。API 接口共享可以使用 API 网关实现，常见的功能是自动化的接口生成、申请审核、限流、限并发、多用户隔离、调用统计、调用审计、黑白名单、调用监控、质量监控等等。
Ⅶ 数据管理包括哪些内容
数据管理的主要内容
国际数据管理协会(Data Management Association，简称“DAMA”)，由全球的数据管理爱好者们组成，随着众多专家倾注热情与专业的编着，《DAMA数据管理知识体系指南(第2版)》横空出世，这本书明确地定义了数据管理体系建设的完整知识体系，成为数据管理知识体系建设指明灯般的存在。《DAMA-DMBOK2职能框架》主要介绍了数据管理知识体系中11个主要的数据管理职能：
(5)数据安全：保障数据的获取和使用。
(6)数据集成和互操作：数据备份、数据共享、数据在应用内数据整合移动的相关过程。
(7)文档和内容管理：主要管理非结构化数据和数据的整个生命周期。
(8)参考数据和主数据管理：核心共享的业务数据，真实、准确地在各系统内一致使用。
(9)数据仓库和商务智能：通过流程管理支持数据，通过分析报告获取数据价值。
(10)元数据管理：通过规划控制，访问定模型、数据流的高质量元数据信息。
(11)数据质量管理：通过质量管理技术，提高数据的适用性。
Ⅷ 什么是元数据管理及其作用
元数据（Meta Date），主要记录数据仓库中模型的定义、各层级间的映射关系、监控数据仓库的数据状态及ETL的任务运行状态。一般会通过元数据资料库（Metadata Repository）来统一地存储和管理元数据，其主要目的是使数据仓库的设计、部署、操作和管理能达成协同和一致。
元数据是数据仓库管理系统的重要组成部分，元数据管理是企业级数据仓库中的关键组件，贯穿数据仓库构建的整个过程，直接影响着数据仓库的构建、使用和维护。
构建数据仓库的主要步骤之一是ETL。这时元数据将发挥重要的作用，它定义了源数据系统到数据仓库的映射、数据转换的规则、数据仓库的逻辑结构、数据更新的规则、数据导入历史记录以及装载周期等相关内容。数据抽取和转换的专家以及数据仓库管理员正是通过元数据高效地构建数据仓库。
用户在使用数据仓库时，通过元数据访问数据，明确数据项的含义以及定制报表。
数据仓库的规模及其复杂性离不开正确的元数据管理，包括增加或移除外部数据源，改变数据清洗方法，控制出错的查询以及安排备份等。
元数据可分为技术元数据和业务元数据。技术元数据为开发和管理数据仓库的IT 人员使用，它描述了与数据仓库开发、管理和维护相关的数据，包括数据源信息、数据转换描述、数据仓库模型、数据清洗与更新规则、数据映射和访问权限等。而业务元数据为管理层和业务分析人员服务，从业务角度描述数据，包括商务术语、数据仓库中有什么数据、数据的位置和数据的可用性等，帮助业务人员更好地理解数据仓库中哪些数据是可用的以及如何使用。
由上可见，元数据不仅定义了数据仓库中数据的模式、来源、抽取和转换规则等，而且是整个数据仓库系统运行的基础，元数据把数据仓库系统中各个松散的组件联系起来，组成了一个有机的整体