歷史數據平台的管理要求是什麼

❶ 公司如何做好元數據管理

最近Gartner在研究報告里明確指出，「元數據管理將是未來企業信息化的核心基礎設施」。確實，在大數據環境中，如果企業不通過元數據管理把多種復雜的信息管理起來，很難做到信息的有效利用。但是，很多企業逐漸發現元數據管理直接給企業業務創新帶來的價值非常有限。目前的元數據管理現狀是什麼？如何充分釋放元數據管理的業務價值？有哪些實踐經驗可以借鑒？

目錄：

一、現狀分析：孤獨的企業元數據管理

二、解決方案：面向業務釋放元數據價值

三、技術實踐：普元的企業元數據管理實踐

一、現狀分析：孤獨的企業元數據管理

元數據管理不能給業務創新帶來直接價值的主要原因，在於目前的元數據管理太「孤獨」，這種孤獨主要體現在以下四個方面：

• 管理范圍窄：目前元數據管理范圍窄主要體現在兩個層面：第一，只管理了數據倉庫相關的元數據，沒有將元數據管理擴展到整個企業層面；第二，即使在數據倉庫領域，也只管理了部分技術元數據，技術元數據的缺失導致元數據系統不能展現出企業系統的真實情況，業務元數據的缺失導致最終大家只能得到一堆缺少具體業務含義的表結構。

• 業務難結合：因為缺少和業務的結合，很多企業做完元數據管理系統之後，發現只是數據管理部內部人員在使用，其他部門的人根本沒法用。系統都應該是為業務服務的，只有一個部門的人在用的系統是沒有生命力的，如何讓各部門的人都會使用元數據管理系統是一件很重要的事。

• 應用場景缺:目前，大部分元數據的應用場景都局限於元數據系統的內部功能，比如血緣分析，血統分析，版本管理等，這些功能都是企業在信息化裡面使用到的，但實際上元數據的作用不只是體現在這些有限的功能上。

• 技術不完善：技術的不完善導致了以上一系列問題的出現。擴展性不強，導致很多元數據管理工具沒辦法管理企業業務數據和架構；採集能力差，導致只能通過手工做輔錄，人工成本高，不能建立完整的信息鏈路；實時性不高，導致很多企業的元數據管理還停留在T+1（甚至不是T+1）階段，不能實時了解數據資產狀況，跟不上企業數據增長的速度。

二、解決方案：面向業務釋放元數據價值

為了讓元數據管理擺脫以上「孤獨」的現狀，可以從四個方面著手：

• 在技術上增強擴展性，實現自動化採集第一，增強擴展性。現在大部分元數據產品都是符合CWM標準的，只能管理數據倉庫相關的元數據，不支持業務、架構等元數據的採集，以位於CWM下一層的MOF為基礎，能有效解決擴展性的問題，通過此種方式，普元用元數據管理了新一代平台The Platform中整個微服務架構，實現了服務、數據以及運維過程的統一管理。第二，提升採集能力。元數據管理要採集各種各樣的元數據，包括腳本、存儲過程、報表等，還得分析各種各樣的語法樹，這對系統的採集能力要求是很高的，普元的元數據管理平台已實現用自動化提升系統的採集性能，能採集多種元數據，採集率幾乎達到100%。

  

• 增強業務元數據管理能力，讓業務用戶廣泛使用充分釋放元數據管理業務價值的前提是讓業務人員學會使用元數據管理系統，因此如何採集到業務元數據就變得非常重要。通過Excel採集業務元數據的方式，需要業務人員來填寫各種各樣的數據項，即使採集到系統中，也無法建立業務元數據與技術元數據的關聯，無法體現業務數據在技術上的路徑。為了解決上面的問題，自動化採集是必不可少的，另外還可以通過從文檔里去分析業務元數據，再和技術元數據做對應的方式，讓更多用戶參與到元數據系統的使用上來。

• 與業務結合，實現面向業務的定製化應用現在元數據管理系統只局限在內部特定功能的使用，為發揮元數據管理的價值，應該把元數據做成一個服務化的系統，嵌入到企業各個場景中，給其他系統提供能力，讓其他系統變得更自動化，讓元數據管理變成企業一個很重要的基礎設施，集成到企業信息化的方方面面。

• 打通數據生產線，形成自助數據供給不少企業都遇到過這樣的問題：開發人員向數據部門索要數據時，數據部門需要逐個講解數據的含義並把數據導過去，講解的難度隨著系統的增多而增大。元數據能幫助企業打造一個自助的數據生產線，讓開發人員很容易地從數據平台中拿到所需數據，把整個產業線變得更簡單，減輕數據部門的工作量的同時還能提高業務開發人員的滿意度。

三、技術實踐：

普元的企業元數據管理實踐

• 中國東方航空：業務化的數據地圖原來的數據地圖只有技術人員能看懂，但是業務人員更關心和業務相關的事情，關心的是業務數據的分布。所以，普元梳理了整個東航的模型，用業務人員能理解的方式展現出了這些數據。通過數據資產管理平台的建設，東航實現了業務化數據地圖的展現。普元借鑒達美航空經驗，分析了航空領域模型中近2000個實體，逐個核對了1249張業務系統表數據，梳理出了數據主題域、數據實體、業務系統在內的三層結構的數據地圖：包括航班、票務等13個主題域，針對每個主題域給出了多達227個業務實體目錄及定義，給出了每個業務實體對應的資料庫表與業務系統。

• 浙江電力：基於業務元數據的業務用戶自助數據查詢因為業務人員的IT水平有限，沒辦法自己設計報表，也沒辦法自助查詢數據，所以浙江電力每天都要處理大量來自業務人員的需求。普元幫助浙江電力梳理了所有的元數據，並跟報表線做了整合，通過對應業務元數據和技術元數據，讓業務人員可以查詢業務數據對應的技術通路，從而自助設計報表，大大減小了數據部門的工作量；普元還幫助浙江電力做了針對業務流程的數據地圖，業務人員從數據地圖上能直接看到每個流程節點對應的數據，通過這種方式，讓業務用戶自己找到所需的數據。

• 德邦物流：自動化、實時的數據資產採集德邦已經建立了比較完善的數據平台，普元元數據管理平台，幫助德邦管理了90多個業務系統，優化了整個現有流程，實現了各種環境的自動化採集（資料庫、ETL、服務、報表、GP、存儲過程等），採集准確率達到了95%-99%。自動化採集之後，德邦放心地去掉了500多張報表中跟任何系統都沒有關聯的50張無用報表，大大減少了報表維護費用。

對於開發中的測試部署階段，理想狀況下，設計態、測試態、生產態中的元數據是一致的，通常開發管理者需要比對設計態和生產態，根據比對結果判斷系統能否上線，運維人員也需要在系統上線之前，提前分析出系統上線給其他系統帶來的影響。之前這些都需要人工完成，項目完成後，元數據已經融入了德邦的每一個開發環節，通過元數據管理系統可以完整比對不同狀態之間元數據的差別，直接給出對比差異報告，開發管理者和運維人員根據報告就能判斷系統能否上線。

❷ 企業如何有效的進行主數據管理

企業主數據治理主要分為4個階段：主數據規劃階段、主數據標准梳理階段、主數據治理階段、主數據平台落地階段。

1.主數據規劃階段

主數據規劃階段是主數據管理的第一個階段，這個階段的工作一般都是主數據管理的頂層工作。該階段的工作包括制定主數據管理組織、完善主數據管理制度、搭建主數據管理體系，從而保證主數據的穩定運行。

2.主數據標准梳理階段

主數據標准梳理階段需要梳理主數據分類標准、主數據編碼標准及主數據屬性標准。需要調研收集企業現有標准、參考相關國家/行業標准，做差異及對標分析，從而找到現有標准不足，確定新標準的內容。

3.主數據治理階段

主數據治理階段需要梳理並檢查現有數據中的缺失數據及雜訊數據，發現現有數據的錯誤；並通過清洗、質檢規則，完成歷史主數據的治理工作，保障主數據管理平台鋪地數據的准確性。

4.主數據平台落地階段

主數據落地階段也是主數據治理的最後一步。通過可靠的主數據管理平台，錄入主數據標准，實現主數據規范化管理。這里推薦億信主數據管理平台。

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