数据治理之参考数据与主数据管理（数据治理中的核心元素）

一、关于元数据

1、什么是元数据

元数据（metadata）是关于数据的组织、数据域及其关系的信息，简单来说，元数据就是被用来描述数据的数据。

概念阐述总归生涩，下面用几个简单的例子来比喻一下：

例1：元数据是“户口本”。有了“户口本”，我们不仅能了解此人的出生年月等基本信息，还能知晓他的亲属关系。这些信息就构成了对这个人的详细描述，这些信息就是描述这个人的元数据。

例2：元数据是“图书目录”。图书馆中的图书目录包含图书名称、编号、作者、位置等信息，有了它，图书管理员就能快速查找图书。元数据能够帮助数据管理员管理数据。

例3：元数据是“藏宝图”，按图索骥就能找到宝藏。元数据能够帮助企业盘点自己有哪些数据，以及这些数据的位置、来源、去向、路径等。

收集元数据，能够帮助企业回答下面的问题：我们有哪些数据？数据的使用人数有多少？如何查找数据？数据的流转情况如何？通过血缘关系进行溯源和问题分析等等。

那么在实际业务场景中，元数据又是怎样的呢？

示例：比如 175 这个数字，它在特定场景下，有如下的元数据：

2、元数据&元数据管理的重要性在表格中，“175”是实体数据，而业务元数据、技术元数据、操作元数据、管理元数据，分别从各自的角度描述了“175”这个数字，所以，它们都在元数据的范畴内。

数据治理的前提是要有数据，并且要求数据类型全、量大，并尽可能的覆盖数据流转的各个环节，而元数据是“所有系统、文档和流程中包含的所有数据的语境。是生数据的知识。”换句话说，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。

要想获得元数据的价值，需要根据建立的流程、在行业标准和最佳实践指导的范围内管理元数据。在“DAMA车轮图”中，元数据管理占据了十大数据管理领域其中很重要的一环：

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。不管理好元数据，是不能管理好主数据的。

二、元数据的分类

按照不同领域和功能，元数据一般来说可分为：技术元数据、业务元数据、操作元数据、管理元数据。由于使用视角不同会影响到对元数据的分类，所以具体的分类标准并不严格。（比如数据安全等级指标——从安全部门的视角来看，属于业务元数据；从开发部门的视角来看，就属于管理元数据。）

1、技术元数据

技术元数据是用于开发和日常管理数据仓库时用的数据。它作为数据的结构化，能够方便计算机、数据库对数据进行识别、存储、传输和交换。

对开发人员来说，它有助于明确数据的存储、结构，为应用开发和系统集成打牢基础；对业务人员来说，它有助于理清数据关系，从而能够更加快速地找到想要的数据，进而对数据的来源和去向进行分析，支持数据血缘追溯和影响分析。

常见的技术元数据：

l 物理数据库表名称、列名称、字段长度、字段类型、约束信息、数据依赖关系等；

l 数据存储类型、位置、数据存储文件格式或数据压缩类型等；

l 字段级血缘关系、SQL脚本信息、ETL抽取加载转换信息、接口程序等；

l 调度依赖关系、进度和数据更新频率等。

2、业务元数据

业务元数据描述的对象，是数据的业务含义、业务规则等。通过对业务元数据的明确，人们对它的理解和使用会变得更加容易。元数据使得数据的二义性不复存在，人们对数据含义能够产生一致的认知，避免了“自说自话”的情况，进而为数据分析和应用提供支撑。

常见的业务元数据：

l 业务定义、业务术语解释等；

l 业务指标名称、计算口径、衍生指标等；

l 业务规则引擎的规则、数据质量检测规则、数据挖掘算法等；

l 数据的安全或敏感级别等。

3、操作元数据

操作元数据描述了数据的操作属性，比如管理部门、管理责任人等。数据操作属性的明确，有助于将数据管理责任落实到部门和个人，是数据安全管理的基础条件。

常见的操作元数据：

l 数据所有者、使用者等；

l 数据的访问方式、访问时间、访问限制等；

l 数据访问权限、组和角色等；

l 数据处理作业的结果、系统执行日志等；

l 数据备份、归档人、归档时间等。

4、管理元数据

管理元数据包含了数据管理的信息在其中，例如：表的业务属主、表的技术负责人。

常见的管理元数据：

l 数据的来源；

l 数据的功用；

l 数据的负责人；

l 数据的价值体现等。

三、元数据管理方法

元数据管理是对元数据的创建、存储、整合、控制的一整套流程，它能够帮助开发和业务人员快速了解数据上下游关系、数据本身含义；它可以精准定位需要查找的数据，减少数据研究的时间成本，提高工作效率。

元数据管理也是数据治理工作的重中之重，在数据治理项目中，我们通常从以下几个方面推进元数据管理工作：

1、元数据范围

首先，要确定需要进行管理操作的元数据范围。实际情况中，不一定所有数据都要做元数据管理。更多情况下，业务数据会被选择进行元数据管理，非业务数据（例如：备份数据、系统日志等）一般不会被纳入管理范围内，主要原因是，元数据管理能够帮助业务和开发人员快速掌握业务数据。

确定规则后，就要根据公司实际情况，整理出需要进行元数据管理的业务系统、数据库、数据库用户、表等。非结构化数据的元数据抽取也可支持，比如：word、pdf等。

2、元数据接入

元数据一般是从源系统接入，如果企业已经拥有数仓，或对实时性要求不高，为了节约开发工作量、提升工作效率，会将已有的元数据从数仓接入，还未接入的从源系统接入。

这种方案的风险在于：如果数仓的数据和源系统出现不一致的情况，元数据就会出现错误。现如今，大部分的元数据抽取都采用配置自动化的方式进行。

3、元数据标准

为了保证元数据的完整性和一致性，当出现数据库或数据定义不规范的情况时，要建立元数据管理的规范和标准，反推前端源数据整改。同时，要对元数据进行权限管理，规范权限的管理流程（元数据的权限分层、元数据权限申请流程、元数据的发布流程、元数据的审核流程等）。

4、元数据维护

指对已发布的元数据进行管理和维护，如果需要对已上线的元数据进行调整优化，就必须重新通过元数据发布流程，不允许直接修改元数据。同时，成立元数据操作日志，记录所有元数据操作行为。

可根据要求，按照业务流程、业务主题域、开发流程设计对应目录，将不同的元数据挂在对应的目录下。

5、元数据查找、分析、报告

划分单独页面，支持对元数据进行模糊或精准快速查找。

产出元数据资产报告，帮助企业快速了解元数据访问热度、数据价值、数据成本、数据分布等相关信息。

四、元数据应用

元数据应用场景：

可以看出，建立好元数据，不仅能够方便数据治理，也可以衍生出丰富的应用，如数据地图，血缘分析，数据冷热分析，数据资产管理等。（山东中翰软件有限公司）

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