為什麼要建立元數據模型

⑴ 什麼是元數據為何需要元數據

元數據是關於數據的組織、數據域及其關系的信息，簡言之，元數據就是關於數據的數據。需要元數據是用來支持如指示存儲位置、歷史數據、資源查找、文件記錄等功能。

描述信息資源或數據本身的特徵和屬性，規定數字化信息的組織，具有定位、發現、證明、評估、選擇等功能。

一般認為，所謂元數據是關於數據的數據，或關於數據的結構化的數據。從已有的結論看，元數據的含義是逐漸發展的。元數據一詞，早期主要指網路資源的描述數據，用於網路信息資源的組織；其後，逐步擴大到各種以電子形式存在的信息資源的描述數據。元數據這一術語實際用於各種類型信息資源的描述記錄。

此外，元數據在地理界，生命科學界等領域也有其相應的定義和應用。

(1)為什麼要建立元數據模型擴展閱讀

元數據的基本特點主要有：

a）元數據一經建立，便可共享。元數據的結構和完整性依賴於信息資源的價值和使用環境；元數據的開發與利用環境往往是一個變化的分布式環境；任何一種格式都不可能完全滿足不同團體的不同需要；

b）元數據首先是一種編碼體系。元數據是用來描述數字化信息資源，特別是網路信息資源的編碼體系，這導致了元數據和傳統數據編碼體系的根本區別；元數據的最為重要的特徵和功能是為數字化信息資源建立一種機器可理解框架。

元數據體系構建了電子政務的邏輯框架和基本模型,從而決定了電子政務的功能特徵、運行模式和系統運行的總體性能。

電子政務的運作都基於元數據來實現。其主要作用有：描述功能、整合功能、控制功能和代理功能。

由於元數據也是數據，因此可以用類似數據的方法在資料庫中進行存儲和獲取。如果提供數據元的組織同時提供描述數據元的元數據，將會使數據元的使用變得准確而高效。用戶在使用數據時可以首先查看其元數據以便能夠獲取自己所需的信息。

⑵ 什麼是元數據（MetaData）及元數據的用途

元數據（Meta Data）是關於數據的數據，當人們描述現實世界的現象時，就會產生抽象信息，這些抽象信息便可以看作是元數據，元數據主要用來描述數據的上下文信息。

通俗的來講，假若圖書館的每本書中的內容是數據的話，那麼找到每本書的索引則是元數據，元數據之所以有其它方法無法比擬的優勢，就在於它可以幫助人們更好的理解數據。

發現和描述數據的來龍去脈，特別是那些即將要從OLTP系統上升到DW/BI體系建設的企業，元數據可以幫他們形成清晰直觀的數據流圖，元數據是數據管控的基本手段。

元數據是為了提升共享、重新獲取和理解企業信息資產的水平，元數據是企業信息管理的潤滑劑，不對元數據進行管理或管理不得當。

信息將被丟失或處於隱匿狀態而難以被用戶使用，數據集成將十分昂貴，不能對業務進行有效支撐。終端用戶要識別相關的信息將十分困難，最終用戶將失去對數據的信任。

(2)為什麼要建立元數據模型擴展閱讀

元數據分類

元數據管理的范圍將涵括數據產生、數據存儲、數據加工和展現等各個環節的數據描述信息，幫助用戶理解數據來龍去脈、關系及相關屬性。按其描述對象的不同可以劃分為三類元數據：技術元數據、業務元數據和管理元數據。這三種元數據的具體描述如下：

1、技術元數據 技術元數據是描述數據系統中技術領域相關概念、關系和規則的數據，主要包括對數據結構、數據處理方面的特徵描述，覆蓋數據源介面、數據倉庫與數據集市存儲、ETL、OLAP、數據封裝和前端展現等全部數據處理環節；

2、業務元數據 業務元數據是描述數據系統中業務領域相關概念、關系和規則的數據，主要包括業務術語、信息分類、指標定義和業務規則等信息；

3、管理元數據 管理元數據是描述數據系統中管理領域相關概念、關系和規則的數據，主要包括人員角色、崗位職責和管理流程等信息。

⑶ 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。

⑷ 為什麼要建立一元一次方程模型

刻畫現實。建立一元一次方程模型是在具體情景中感受方程作為刻畫現實世界有效模型的意義，通過觀察、歸納一元一次方程的概念。一元一次方程指只含有一個未知數、未知數的最高次數為1且兩邊都為整式的等式。一元一次方程只有一個根。一元一次方程可以解決絕大多數的工程問題、行程問題、分配問題、盈虧問題、積分表問題、電話計費問題、數字問題。

⑸ 什麼是元數據

元數據（Meta Data）是關於數據倉庫的數據，指在數據倉庫建設過程中所產生的有關數據源定義，目標定義，轉換規則等相關的關鍵數據。同時元數據還包含關於數據含義的商業信息，所有這些信息都應當妥善保存，並很好地管理。為數據倉庫的發展和使用提供方便。

元數據是一種二進制信息，用以對存儲在公共語言運行庫可移植可執行文件 (PE) 文件或存儲在內存中的程序進行描述。將您的代碼編譯為 PE 文件時，便會將元數據插入到該文件的一部分中，而將代碼轉換為 Microsoft 中間語言 (MSIL) 並將其插入到該文件的另一部分中。在模塊或程序集中定義和引用的每個類型和成員都將在元數據中進行說明。當執行代碼時，運行庫將元數據載入到內存中，並引用它來發現有關代碼的類、成員、繼承等信息。

元數據以非特定語言的方式描述在代碼中定義的每一類型和成員。元數據存儲以下信息：

程序集的說明。
標識（名稱、版本、區域性、公鑰）。
導出的類型。
該程序集所依賴的其他程序集。
運行所需的安全許可權。
類型的說明。
名稱、可見性、基類和實現的介面。
成員（方法、欄位、屬性、事件、嵌套的類型）。
屬性。
修飾類型和成員的其他說明性元素。

一、元數據的優點

對於一種更簡單的編程模型來說，元數據是關鍵，該模型不再需要介面定義語言 (IDL) 文件、頭文件或任何外部組件引用方法。元數據允許 .NET 語言自動以非特定語言的方式對其自身進行描述，而這是開發人員和用戶都無法看見的。另外，通過使用屬性，可以對元數據進行擴展。元數據具有以下主要優點：

自描述文件。
公共語言運行庫模塊和程序集是自描述的。模塊的元數據包含與另一個模塊進行交互所需的全部信息。元數據自動提供 COM 中 IDL 的功能，允許將一個文件同時用於定義和實現。運行庫模塊和程序集甚至不需要向操作系統注冊。結果，運行庫使用的說明始終反映編譯文件中的實際代碼，從而提高應用程序的可靠性。

語言互用性和更簡單的基於組件的設計。
元數據提供所有必需的有關已編譯代碼的信息，以供您從用不同語言編寫的 PE 文件中繼承類。您可以創建用任何託管語言（任何面向公共語言運行庫的語言）編寫的任何類的實例，而不用擔心顯式封送處理或使用自定義的互用代碼。

二、屬性。

.NET Framework 允許您在編譯文件中聲明特定種類的元數據（稱為屬性）。在整個 .NET Framework 中到處都可以發現屬性的存在，屬性用於更精確地控制運行時您的程序如何工作。另外，您可以通過用戶定義的自定義屬性向 .NET Framework 文件發出您自己的自定義元數據。有關更多信息，請參見利用屬性擴展元數據。

三、元數據的意義

說到元數據的意義，可以從其應用目的來談的。雖然做數據倉庫言必稱元數據，必稱技術、業務元數據，但其到底用於何處？離開了目標去談元數據，就發現元數據包含太多的東西，因為他是描述數據的數據嘛。

還是那客戶關系系統來比喻，這個系統維護客戶信息當然是有目的的，是要用這些信息進行一些自動的流程處理、去挖掘一些客戶潛在的價值、做好客戶服務。當然沒有必要去維護客戶的生命特徵信息，諸如指紋、犯罪史等，這些信息跟客戶關系管理的目標關系不大。元數據也是如此，你可以將所以數據的結構、大小、什麼時間創建、什麼時間消亡、被那些人使用等等，這些信息可以延伸得太廣，如果不管目標，而試圖去建一個非常完美的元數據管理體系，這是一種絕對的"自上而下"做法，必敗無疑。

四、元數據列舉

基於應用，可以將元數據分成以下的若干中。

數據結構：數據集的名稱、關系、欄位、約束等；
數據部署：數據集的物理位置；
數據流：數據集之間的流程依賴關系（非參照依賴），包括數據集到另一個數據集的規則；
質量度量：數據集上可以計算的度量；
度量邏輯關系：數據集度量之間的邏輯運算關系；
ETL過程：過程運行的順序，並行、串列；
數據集快照：一個時間點上，數據在所有數據集上的分布情況；
星型模式元數據：事實表、維度、屬性、層次等；
報表語義層：報表指標的規則、過濾條件物理名稱和業務名稱的對應；
數據訪問日誌：哪些數據何時被何人訪問；
質量稽核日誌：何時、何度量被稽核，其結果；
數據裝載日誌：哪些數據何時被何人裝載；

五、元數據開發應用的標准化框架

1、數字圖書館資源組織框架

2. 元數據開發應用框架

2.1 元數據的基本意義 Metadata（元數據）是「關於數據的數據」；

元數據為各種形態的數字化信息單元和資源集合提供規范、普遍的描述方法和檢索工具；

元數據為分布的、由多種數字化資源有機構成的信息體系（如數字圖書館）提供整合的工具與紐帶。

離開元數據的數字圖書館將是一盤散沙，將無法提供有效的檢索和處理。

3. 元數據應用環境

3.1 Metadata的應用目的

（1）確認和檢索（Discovery andentification），主要致力於如何幫助人們檢索和確認所需要的資源，數據元素往往限於作者、標題、主題、位置等簡單信息，Dublin Core是其典型代表。

（2）著錄描述（Cataloging），用於對數據單元進行詳細、全面的著錄描述，數據元素囊括內容、載體、位置與獲取方式、製作與利用方法、甚至相關數據單元方面等，數據元素數量往往較多，MARC、GILS和FGDC/CSDGM是這類Metadata的典型代表。

（3）資源管理（Resource Administration），支持資源的存儲和使用管理，數據元素除比較全面的著錄描述信息外，還往往包括權利管理（Rights/Privacy Management）、電子簽名（Digital Signature）、資源評鑒（Seal of Approval/Rating）、使用管理（Access Management）、支付審計（Payment and Accounting）等方面的信息。

（4）資源保護與長期保存（Preservation and Archiving），支持對資源進行長期保存，數據元素除對資源進行描述和確認外，往往包括詳細的格式信息、製作信息、保護條件、轉換方式（Migration Methods）、保存責任等內容。

3.2 Metadata在不同領域的應用 根據不同領域的數據特點和應用需要，90年代以來，許多Metadata格式在各個不同領域出現

例如：
網路資源：Dublin Core、IAFA Template、CDF、Web Collections
文獻資料：MARC（with 856 Field），Dublic Core
人文科學：TEI Header
社會科學數據集：ICPSR SGML Codebook
博物館與藝術作品：CIMI、CDWA、RLG REACH Element Set、VRA Core
政府信息：GILS
地理空間信息：FGDC/CSDGM
數字圖像：MOA2 metadata、CDL metadata、Open Archives Format、VRA Core、NISO/CLIR/RLG Technical Metadata for Images
檔案庫與資源集合：EAD
技術報告：RFC 1807
連續圖像：MPEG-7

3.3 Metadata格式的應用程度

不同領域的Metadata處於不同的標准化階段：
在網路資源描述方面，Dublin Core經過多年國際性努力，已經成為一個廣為接受和應用的事實標准；

在政府信息方面，由於美國政府大力推動和有關法律、標準的實行，GILS已經成為政府信息描述標准，並在世界若干國家得到相當程度的應用，與此類似的還有地理空間信息處理的FGDC/CSDGM；

但在某些領域，由於技術的迅速發展變化，仍然存在多個方案競爭，典型的是數字圖像的Metadata，現在提出的許多標准都處於實驗和完善的階段。
3.4 Metadata格式「標准化」程度問題

Metadata開發應用經驗表明，很難有一個統一的Metadata格式來滿足所有領域的數據描述需要；即使在同一個領域，也可能為了不同目的而需要不同的但可相互轉換的Metadata格式。

同時，統一的集中計劃式的Metadata格式標准也不適合Internet環境，不利於充分利用市場機制和各方面力量。

但在同一領域，應爭取「標准化」，在不同領域，應妥善解決不同格式的互操作問題。

4. 元數據結構

4.1 總體結構定義方式 一個Metadata格式由多層次的結構予以定義：

（1）內容結構（Content Structure），對該Metadata的構成元素及其定義標准進行描述。

（2）句法結構（Syntax Structure），定義Metadata結構以及如何描述這種結構。

（3）語義結構（Semantic Structure），定義Metadata元素的具體描述方法。

4.2 內容結構

內容結構定義Metadata的構成元素，可包括： 描述性元素、技術性元素、管理性元素、結構性元素（例如與編碼語言、Namespace、數據單元等的鏈接）。

這些數據元素很可能依據一定標准來選取，因此元數據內容結構中需要對此進行說明，例如MARC記錄所依據的ISBD，EAD所參照的ISAD（G），ICPSR所依據的ICPSR Data Preparation Manual。

4.3 句法結構

句法結構定義格式結構及其描述方式，例如元素的分區分段組織、元素選取使用規則、元素描述方法（例如Dublin Core採用ISO/IEC 11179標准）、元素結構描述方法（例如MARC記錄結構、SGML結構、XML結構）、結構語句描述語言（例如EBNF Notation）等。

有時，句法結構需要指出元數據是否與所描述的數據對象捆綁在一起、或作為單獨數據存在但以一定形式與數據對象鏈接，還可能描述與定義標准、DTD結構和Namespace等的鏈接方式。

4.4 語義結構 語義結構定義元素的具體描述方法，例如 描述元素時所採用的標准、最佳實踐（Best Practices）或自定義的描述要求（Instructions）。

有些元數據格式本身定義了語義結構，而另外一些則由具體採用單位規定語義結構，例如Dublin Core建議日期元素採用ISO 8601、資源類型採用Dublin Core Types、數據格式可採用MIME、識別號採用URL或DOI或ISBN；
又如OhioLink在使用VRA Core時要求主題元素使用A&AT、TGM和TGN，人名元素用ULAN。

5. 元數據編碼語言與製作方式

5.1 元數據編碼語言

元數據編碼語言（Metadata Encoding Languages）指對元數據元素和結構進行定義和描述的具體語法和語義規則，常稱為定義描述語言（DDL）。

在元數據發展初期人們常使用自定義的記錄語言（例如MARC）或資料庫記錄結構（如ROADS等），但隨著元數據格式的增多和互操作的要求，人們開始採用一些標准化的DDL來描述元數據，例如SGML和XML，其中以XML最有潛力。

5.2 元數據製作方式

（1）專門編制模塊（例如對MARC、GILS、FGDC等）

（2）數據處理時自動編制（例如對Dublin Core等）

（3）數據物理處理時自動編制（例如數字圖像掃描時的某些元數據參數）

（4）共享元數據（例如OCLC/CORC、IMESH

6. 元數據互操作性

6.1 元數據互操作性問題

由於不同的領域（甚至同一領域）往往存在多個元數據格式，當在用不同元數據格式描述的資源體系之間進行檢索、資源描述和資源利用時，就存在元數據的互操作性問題（Interoperability）：
多個不同元數據格式的釋讀、轉換和由多個元數據格式描述的數字化信息資源體系之間的透明檢索。

6.2 元數據格式映射

利用特定轉換程序對不同元數據元格式進行轉換，稱為元數據映射（Metadata Mapping/Crosswalking）。

目前已有大量的轉換程序存在，供若幹流行元數據格式之間的轉化，例如
Dublin Core與USMARC； Dublin Core與EAD
Dublin Core與GILS； GILS與MARC TEI
Header與MARC FGDC與MARC

也可利用一種中介格式對同一格式框架下的多種元數據格式進行轉換，例如UNIverse項目利用GRS格式進行各種MARC格式和其它記錄格式的轉換。格式映射轉換准確、轉換效率較高。不過，這種方法在面對多種元數據格式並存的開放式環境中的應用效率明顯受到限制。

6.3 標准描述框架

解決元數據互操作性的另一種思路是建立一個標準的資源描述框架，用這個框架來描述所有元數據格式，那麼只要一個系統能夠解析這個標准描述框架，就能解讀相應的Metadata格式． 實際上，XML和RDF從不同角度起著類似的作用。

XML通過其標準的DTD定義方式，允許所有能夠解讀XML語句的系統辨識用XML_DTD定義的Metadata格式，從而解決對不同格式的釋讀問題。

RDF定義了由Resources、Properties和Statements等三種對象組成的基本模型，其中Resources和Properties關系類似於E-R模型，而Statements則對該關系進行具體描述。

RDF通過這個抽象的數據模型為定義和使用元數據建立一個框架，元數據元素可看成其描述的資源的屬性。

進一步地，RDF定義了標准Schema，規定了聲明資源類型、聲明相關屬性及其語義的機制，以及定義屬性與其它資源間關系的方法。另外，RDF還規定了利用XML Namespace方法調用已有定義規范的機制，

6.4 數字對象方式

建立包含元數據及其轉換機制的數字對象可能從另一個角度解決元數據互操作性問題。

Cornell/FEDORA項目提出由內核（Structural Kernel）和功能傳播層（Disseminator Layer）組成的復合數字對象。

內核里，可以容納以比特流形式存在的文獻內容、描述該文獻的元數據、以及對這個文獻及元數據進行存取控制的有關數據。

功能傳播層，主功能傳播器（PrimitiveDisseminator）支持有關解構內核數據類型和對內核數據讀取的服務功能，還可有內容類型傳播器（Content-Type Disseminators），它們可內嵌元數據格式轉換機制。

例如，在一個數字對象的內核中存有MARC格式的元數據，在功能傳播層裝載有請求Dublin Core格式及其轉換服務的內容類型傳播器。當數字對象使用者要求讀取以Dublin Core表示的元數據時，相應的內容類型傳播器將通過網路請求存儲有Dublin Core及其轉換服務程序的數字對象，然後將被請求數字對象中的MARC形式元數據轉換為Dublin Core形式，在輸出給用戶。

7. 幾點建議

跟蹤元數據發展、積極參與制定元數據標准、加快元數據應用、注意國際接軌。
加快研究有效利用元數據進行檢索（包括異構系統透明檢索）、相關性學習、個性化處理等的機制。
加快研究元數據與數字對象和數字化資源體系有機整合的途徑與方法。
推進研究利用元數據進行基於知識的數據組織和知識發現。

⑹ 數據模型的含義是什麼為什麼要建立數據模型

數據模型（Data Model）是數據特徵的抽象。數據（Data）是描述事物的符號記錄，模型（Model)是現實世界的抽象。數據模型從抽象層次上描述了系統的靜態特徵、動態行為和約束條件，為資料庫系統的信息表示與操作提供了一個抽象的框架。數據模型所描述的內容有三部分：數據結構、數據操作和數據約束。

(6)為什麼要建立元數據模型擴展閱讀：

數據模型所描述的內容包括三個部分：數據結構、數據操作、數據約束。

1、數據結構:數據模型中的數據結構主要描述數據的類型、內容、性質以及數據間的聯系等。數據結構是數據模型的基礎，數據操作和約束都建立在數據結構上。不同的數據結構具有不同的操作和約束。

2、數據操作:數據模型中數據操作主要描述在相應的數據結構上的操作類型和操作方式。

3、數據約束：數據模型中的數據約束主要描述數據結構內數據間的語法、詞義聯系、他們之間的制約和依存關系，以及數據動態變化的規則，以保證數據的正確、有效和相容。

⑺ 在自動化在控制系統中為什麼要建立數學模型

因為研究一個自動控制系統，除了對系統進行定性分析外，還必須進行定量分析，進而探討改善系統穩態和動態性能的具體方法。控制系統的運動方程式（也叫數學模型）是根據系統的動態特性，即通過決定系統特徵的物理學定律，如機械﹑電氣﹑熱力﹑液壓﹑氣動等方面的基本定律而寫成的。它代表系統在運動過程中各變數之間的相互關系 ，既定性又定量地描述了整個系統的動態過程。因此，要分析和研究一個控制系統的動態特性，就必須列寫該系統的運動方程式，即數學模型。
沒有數學模型就無法把實際情況中的變數和定量代入計算來預測和控制系統的運行，所以必須要建立數學模型來分析和研究。

⑻ 什麼是元數據

元數據（Metadata），又稱中介數據、中繼數據，為描述數據的數據（data about data）。

元數據作用是：

1、描述數據屬性（property）的信息，用來支持如指示存儲位置、歷史數據、資源查找、文件記錄等功能。

2、元數據算是一種電子式目錄，為了達到編制目錄的目的，必須在描述並收藏數據的內容或特色，進而達成協助數據檢索的目的。

元數據的應用舉例：

1、數據結構：數據集的名稱、關系、欄位、約束等；

2、數據部署：數據集的物理位置；

3、數據流：數據集之間的流程依賴關系（非參照依賴），包括數據集到另一個數據集的規則；

4、質量度量：數據集上可以計算的度量；

5、度量邏輯關系：數據集度量之間的邏輯運算關系；

6、ETL過程：過程運行的順序，並行、串列；

7、數據集快照：一個時間點上，數據在所有數據集上的分布情況。

(8)為什麼要建立元數據模型擴展閱讀：

元數據的優點：

1、自描述：元數據自動提供 COM 中 IDL 的功能，允許將一個文件同時用於定義和實現。運行庫模塊和程序集甚至不需要向操作系統注冊。結果，運行庫使用的說明始終反映編譯文件中的實際代碼，從而提高應用程序的可靠性。

2、設計：元數據提供所有必需的有關已編譯代碼的信息，以供用戶從用不同語言編寫的 PE 文件中繼承類。用戶可以創建用任何託管語言（任何面向公共語言運行庫的語言）編寫的任何類的實例，而不用擔心顯式封送處理或使用自定義的互用代碼。

⑼ 元數據的作用和意義是什麼

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

⑽ 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