元數據治理

1. 如何有效的進行數據治理和數據管控

數據治理和數據管控這幾年確實越來越受到各方的重視，它們其實有一定相似性和側重點。數據治理往往需包含整個數據生命周期，從創建到消亡的全過程。因此進行有效的數據治理，主要步驟有：建立數據治理委員會、制定數據治理的框架、數據治理方案確定、數據治理工具選定、數據治理實施、數據治理維護增強等。目前，市面上對於數據治理已經有了相對成熟的產品和服務商可以去咨詢一下，做的比較好的如IBM、億信華辰等，可以從多個方面進行治理，元數據、主數據、數據質量、數據標准、數據資產、數據處理、數據交換、數據安全、數據生命周期等。數據管控可能會根據企業實際情況，進行數據質量管控、元數據管控等某些方面的管控。而億信華辰的數據治理產品，可以自定義根據企業實際情況對數據進行管控。它智能糾錯減少數據異常，讓數據清澈如水，可靠的企業級元數據管家 理清企業數據資產，洞見數據背後的業務含義。

2. 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)元數據治理擴展閱讀

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。

3. 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。

4. 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。

(4)元數據治理擴展閱讀

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。

5. 目前主流的數據治理平台有那些。

睿治數據治理平台是億信華辰完全自主研發的、開創性的、一站式綜合數據治理整體解決方案。睿治是全國唯一實現了數據治理場景全覆蓋的突破性產品，九大核心模塊：元數據、數據標准、數據質量、主數據、數據資產、數據安全、數據交換、數據處理、數據生命周期等，以創新的方式保證了企業的業務數據在採集、匯總、轉換、存儲、應用整個過程中的完整性、准確性、一致性和時效性，全面為客戶量身打造符合自身特徵的數據治理體系。
睿治始終站在國內頂尖梯隊，廣泛應用了MQ、分布式計算、zookeeper等最新技術。同時引領國內行業發展趨勢：
1、數據質量自動探查，內置常規數理統計演算法支持綁定機器學習演算法；
2、數據關系智能構建，基於存儲過程、sql、資料庫定義，自動理解數據之間的關系；
3、資產目錄主動感知，活化更新等先進技術，確保成為當之無愧的領頭羊。

6. 國內能做數據治理的公司

億信華辰，華為、普元、石竹、IBM、SAS、中翰軟體、石化盈科
其中億信華辰基於回13年的數據治理經答驗，已形成一整套數據治理解決方案，通過元數據、主數據、數據質量、數據標准、數據資產、數據處理、數據交換、數據安全、數據生命周期九大功能模塊的任意組合，滿足所有客戶的數據治理需求，實現數據價值的最大釋放。目前已廣泛應用於財政、稅務、衛健委、農業、食品安全、安監、法檢及政法、金融、企業等，為客戶提供信息化頂層設計與規劃咨詢、應用軟體開發、系統集成、運維和運營等全方位的專業服務。

7. 數據治理包括哪些方面

數據治理是指從使用零散數據變為使用統一主數據、從具有很少或沒有組織和流程治理到企業范圍內的綜合數據治理、從嘗試處理主數據混亂狀況到主數據井井有條的一個過程。
數據治理的全過程
數據治理其實是一種體系，是一個關注於信息系統執行層面的體系，這一體系的目的是整合IT與業務部門的知識和意見，通過一個類似於監督委員會或項目小組的虛擬組織對企業的信息化建設進行全方位的監管，這一組織的基礎是企業高層的授權和業務部門與IT部門的建設性合作。從范圍來講，數據治理涵蓋了從前端事務處理系統、後端業務資料庫到終端的數據分析，從源頭到終端再回到源頭形成一個閉環負反饋系統（控制理論中趨穩的系統）。從目的來講，數據治理就是要對數據的獲取、處理、使用進行監管（監管就是我們在執行層面對信息系統的負反饋），而監管的職能主要通過以下五個方面的執行力來保證——發現、監督、控制、溝通、整合

8. 如何通過元數據管理工具提高元數據質量

作為經驗豐富的平台軟體廠商，普元推出元數據管理平台產品普元MetaCube，為企業建立元數據管理體系提供了可靠、便捷的工具支持，從而更加有效的發掘和利用信息資產的價值，實現精準高效的分析和決策，在復雜的市場環境里獲得競爭優勢。普元 MetaCube產品是企業級元數據管理平台。它採集來自企業內數據倉庫領域內的技術、業務元數據、過程元數據，為企業提供了端到端的元數據服務。

優勢一：端到端的元數據管理
作為真正端到端的元數據管理工具，提供跨工具和應用的企業級的元數據統一視圖，提供了清晰定義和分析跟蹤業務運作歷史數據的實際可行的解決方案。

優勢二：可定製的元模型管理
提供企業數據倉庫環境內置的元數據類型支持；支持用戶按需定製元模型結構，形成統一的元數據類，特別適合支持業務元數據的管理，同時多樣性的類關系管理支持靈活、規范的元數據項關聯關系。

優勢三：自動獲取和關聯元數據
可連接其他軟體工具（Oracle、DB2、Datastage、PowerCenter、Erwin、PowerDesigner等）自動或手動獲取元數據，保證了元數據的最新、一致、可用、極大減少人工維護工作量。 通過元數據關聯功能，在元數據採集時，自動關聯兩個來自資料庫、BI工具的元數據。減少人工映射的工作量。

優勢四：強大的分析功能
血統分析 –跨工具了解數據在應用中流動變化的來源和目的
影響分析 –跨工具追蹤企業范圍的系統變化影響
數據地圖 –用於展現企業數據全貌，為更有效的利用和挖掘信息資產提供技術支撐。

優勢五：完整的生命周期和版本管理
產品提供元數據的生命周期管理，發布、刪除和狀態變更都有嚴格的流程，並提供了版本管理功能，這些都確保元數據的質量，保證了後續使用元數據系統的權威性和可靠性。

9. 如何實現成功的數據治理

1.建立統一的數據標准。目前存在各業務部門標准不統一，部門之間數據標准矛盾或者相互混淆的情況，導致部門間數據交換，數據共享比較困難。建立統一的數據標准有助於對數據進行統一規范的管理，消除各部門間的數據壁壘，方便數據的共享，另外數據標准同樣對業務流程的規范化有幫助作用。
2.提高數據質量。電力數據的採集和傳輸受到採集感測器的精度、穩定性，通訊設備和環境因素的影響較大，導致存在大量的空值和垃圾數據。可通過數據質量管理對電力數據進行質量檢查，找出有問題的數據，通過數據清洗，問題整改，例外排查等一系列手段提高數據質量；另外還可以通過出具數據質檢報告，數據質量績效考核來督促各業務部門重視數據質量從而加強人員和業務的管理來提高數據質量。
3.數據資產管理。將經過處理的高質量數據資產統一管理，提供全生命周期的管理和數據安全保障。並可將數據資產進行分類和編目，方便數據的展示和數據共享，同時也為數據分析和數據挖掘（電力需求預測、電力系統優化等）打好基礎。
億信睿治是從元數據、主數據、數據標准、數據質量再到數據處理、數據資產、數據交換和數據安全，能夠為企業提供一站式解決方案，從而打通數據治理全流程。從而完成企業對於數據治理的要求

10. 國內數據治理軟體有那些急需求推薦

7國內能做數據治理的公司推薦你看看億信華辰的睿治數據治理管理平台，他們是專業的數據治理全生命周期產品供應廠商，還有 華為、普元做的也可以。