今天，各行各业都被“疯狂”的大数据所包围，企业需要收集、归档、研究的数据量也越来越大。面对海量的数据，企业管理者应该以什么为切入点来管理数据，充分挖掘数据的价值？答案是“元数据”。Gartner曾在一份研究报告中指出，“元数据管理将是未来企业信息化的核心基础设施”，尤其是在大数据环境下，如果企业不通过元数据管理来管理多种复杂的信息，将很难实现对信息的有效利用。“那么，什么是元数据，什么是元数据管理？本文将阐明元数据的概念，帮助企业理解元数据管理的作用。”1、什么是元数据？元数据定义为：关于信息资源的描述性信息。简单地说，就是“关于数据的数据”。比如：网上买衣服，网店展示的每一件衣服都是数据。其中，衣服的品牌、款式、尺码、颜色、面料材质、适用年龄等都是元数据。这些元数据详细描述了衣服的具体信息，为您的购物选择提供参考。在生活中，元数据的应用场景有很多。甚至可以说，从我们初识世界开始，我们就离不开元数据，比如图书馆馆藏信息卡、个人信息登记等，元数据的应用。2、元数据有什么特点？元数据是关于数据的结构化数据。元数据是与对象关联的数据，因此它们的潜在用户不必完全了解这些对象的存在和特征。元数据是信息包的编码描述。元数据包含用于描述信息对象的内容和位置的数据元素集合，便于在网络环境中发现和检索信息对象。元数据不必采用数字形式。元数据不仅描述信息对象，还描述资源的使用环境、管理、处理、保存和使用。元数据可以来自不同的来源。元数据在信息对象或系统的生命周期中自然增长。元数据传统定义中的“数据”是表示交易性质的符号，是基于各种统计、计算、科学研究和技术设计的价值，或者是数字化、公式化、编码化、图形化的信息。三、元数据的作用01、数据整合需要元数据。我们知道，数据仓库最重要的特点就是它的集成性。这一特点不仅体现在它所包含的数据上，也体现在数据仓库项目的实施过程中：一方面，从各种数据源中抽取的数据必须按照一定的模式存储在数据仓库中，而这些数据源和数据仓库中数据的对应关系和转换规则必须存储在元数据知识库中。另一方面，在数据仓库项目实施过程中，直接建立数据仓库往往费时费力。因此，在实践中，人们可能先按照统一的数据模型构建数据集市，然后再基于各个数据集市构建数据仓库。但是，当数据集市数量增多时，很容易形成“蜘蛛网”现象，而元数据管理是解决“蜘蛛网”的关键。02、元数据可以帮助用户了解数据仓库的数据体系。用户不太可能像数据仓库系统管理员或开发人员那样熟悉数据库技术。因此，迫切需要一种“翻译”，使他们能够清楚地了解数据仓库中的数据。意义。元数据可以实现业务模型和数据模型之间的映射，从而可以将数据按照用户需要的方式进行“翻译”，从而帮助最终用户理解和使用数据。03.元数据是保证数据质量的关键。企业数据集成完成后，用户在使用过程中往往会对数据产生疑虑。这是因为底层数据对用户来说不是“透明”的，用户自然会对结果产生怀疑。借助于元数据管理系统，终端用户可以很容易地获得每一个数据的来龙去脉和数据提取、转换的规律，自然而然地对数据有了信心；当然，他们也可以很容易地发现数据中存在的质量问题。04.元数据可以支持需求变化随着信息技术的发展和企业职能的变化，企业的需求也在不断变化。传统的信息系统往往通过文档来适应需求的变化，但仅仅依靠文档是远远不够的。元数据独立于平台，可以有效管理整个业务的工作流、数据流、信息流，使系统独立于具体的开发人员，从而提高系统的可扩展性。4、元数据管理功能元数据管理为大数据平台绘制数据地图，统一数据口径，指明数据方向，分析数据关系，管理模型变更，影响分析精准到领域层面，打通上下游差距数据继承关系。为数据质量维护和业务逻辑可视化打下坚实的基础。这里主要对元数据管理中的数据地图、沿袭分析、影响分析功能进行深入了解。01.数据地图数据地图以拓扑图的形式，将企业运营过程中的技术元数据和业务元数据，以层次化图形化的方式展示出来，通过不同层次的图形展示粒度控制，满足开发、运营的需要和维护或业务。不同应用场景的图形化查询和辅助分析需求。02.谱系分析谱系分析（也称谱系分析）是指从某个实体出发，追溯其加工过程直至目标分析对象，根据变换关系逐层展开。沿袭分析直观的展示了目标对象的生成过程，包括从哪些表转换而来，经过了哪些转换，帮助业务人员理解它在这个过程中被赋予的意义，以及它会受到的影响。03.影响分析影响分析描述了信息之间依赖关系的细节，分析了数据源变化的影响。影响分析反映了当前对象在企业系统各个平台中参与了哪些元数据。用户可以通过影响分析来观察对象的影响能力，即当前元数据的哪些元数据修改会影响后代元数据。五、结语在大数据时代，不能被挖掘的数据就没有价值。换句话说，如果元数据管理不好，收集和存储的数据将失去意义，没有商业价值。因此，企业信息化管理者只有重新拾起元数据，以元数据为切入点进行数据治理，逐步梳理企业数据和关系，加强管控，才能更好地管理企业数据资产。
