元数据规范设计指南

元数据设计文档2.0

元数据管理系统

目录 1.前言 (5) 2.整体设计 (5) 2.1设计思路 (5) 2.2架构图 (6) 2.3功能图 (7) 3.功能模块 (8) 3.1元模型 (8) 3.1.1元模型维护 (9) 3.1.1.1元模型基本信息维护 (10) 3.1.1.2元模型属性维护 (10) 3.1.1.3元模型关系维护 (11) 3.1.1.4元模型索引维护 (11) 3.1.2包维护 (11) 3.1.3关系类型维护 (12) 3.1.4业务领域维护 (12) 3.1.5枚举类型维护 (12) 3.2元数据 (14) 3.2.1元数据基本信息维护 (14) 3.2.2元数据关系维护 (15) 3.2.3元数据生命周期 (15) 3.2.4元数据采集 (17) 3.2.4.1元数据导入导出 (17) 3.2.4.2CWM导入导出 (17) 3.2.4.3元数据模版导出 (17) 3.2.5版本管理 (18) 3.2.6变更订阅 (18) 3.2.7元数据检索 (19) 3.3应用 (19) 3.3.1元数据权限管理 (19) 3.3.1.1用户管理 (20) 3.3.1.2角色管理 (20) 3.3.1.3系统功能资源 (21) 3.3.1.4元数据操作权限 (21) 3.3.1.5数据库用户维护 (21) 3.3.2数据库管理 (22) 3.3.2.1表维护 (23) 3.3.2.1.1表基本信息维护 (24)

3.3.2.1.3索引维护。 (24) 3.3.2.2视图维护 (25) 3.3.2.2.1视图基本信息维护 (25) 3.3.2.2.2视图字段维护 (26) 3.3.2.3SQL语句查询 (26) 3.3.2.4存储过程维护 (27) 3.3.2.5表空间维护 (28) 3.3.2.6数据库用户维护 (29) 3.3.3血统、影响分析 (30) 3.3.3.1血统分析 (30) 3.3.3.1.1图形展示 (30) 3.3.3.1.2表格展示 (30) 3.3.3.2影响分析 (31) 3.3.3.2.1图形展示 (31) 3.3.3.2.2表格展示 (32) 3.3.4元数据使用情况统计 (33) 3.3.4.1元数据浏览用户统计（按用户） (33) 3.3.4.2元数据浏览用户统计（按元数据类型） (33) 3.3.5元数据质量管理 (33) 3.3.5.1属性填充率 (33) 3.3.5.2属性合法性 (33) 3.3.5.3名称重复性 (34) 3.3.6指标库管理 (34) 3.3.7元数据差异分析 (34) 3.3.7.1流程差异比较 (35) 3.3.7.2属性差异比较 (35) 4.内部接口调用标准 (35) 4.1元数据服务接口（M ETADATA S ERVICE） (35) 4.2元数据版本服务接口（MDR EVISION S ERVICE） (36) 4.3元数据关系服务接口（MDR ELATION S ERVICE） (37) 5.外部工具接口标准 (37) 5.1获取元数据信息 (39) 5.2新增元数据信息 (40) 5.3修改元数据信息 (42) 5.4删除元数据信息 (43) 6.实现工具使用技术 (44)

元数据管理平台

元数据管理平台技术白皮书北京亿信华辰软件责任有限公司 2018年4月

目录 1.前言 (1) 1.1.关于本白皮书 (1) 1.2.背景介绍 (1) 1.3.产品定位 (1) 2.产品架构 (2) 2.1.概述 (2) 2.2.数据源层 (2) 2.3.采集层 (2) 2.4.数据层 (3) 2.5.功能层 (3) 2.6.访问层 (3) 3.产品功能特色 (4) 3.1.规范的元模型管理 (4) 3.2.端到端的自动化采集 (5) 3.3.全面的采集适配器 (5) 3.4.可灵活定制的采集模板 (6) 3.5.便捷的元数据检索 (7) 3.6.完善的元数据管理 (7) 3.7.强大的元数据版本管理 (8) 3.8.实时的元数据变更监控 (8) 3.9.数据地图鸟瞰全局 (9) 3.10.丰富的元数据分析应用 (9) 3.10.1.血缘分析 (9) 3.10.2.影响分析 (10) 3.10.3.全链分析 (10) 3.10.4.关联度分析 (11) 3.10.5.属性差异分析 (11) 3.11.出色的元数据检核机制 (12) 3.11.1.一致性检核 (12) 3.11.2.属性填充率检核 (12) 3.11.3.组合关系检核 (12) 3.12.自助式门户 (13) 3.13.丰富的服务接口 (13) 4.产品技术优势 (13)

4.1.系统设计原则 (13) 4.1.1.先进性 (14) 4.1.2.可维护性 (14) 4.1.3.可靠性 (14) 4.1.4.易用性 (15) 4.1.5.安全性 (15) 4.1.6.扩展性 (15) 4.2.可扩展采集适配器设计 (16) 4.3.采用MOF规范 (16) 4.4.支持基于XMI的数据交换 (17) 4.5.运用REST FUL架构 (18) 5.软硬软件环境 (19) 5.1.服务器配置推荐 (19) 5.2.客户端配置 (20) 5.2.1.客户端(建议配置) (20) 5.2.2.客户端浏览器 (20)

大大数据管理系统之大大数据可视化设计

数据管理系统企业级数据可视化项目Html5 应用实践项目经理：李雪莉组员：申欣邹丽丹陈广宇陈思班级：大数据&数字新媒体一、项目背景随着大数据、云计算和移动互联网技术的不断发展，企业用户对数据可视化的需求日益迫切。用户希望能够随时随地简单直观的了解企业生产经营、绩效考核、关键业务、分支机构的运行情况，即时掌握突发性事件的详细信息，快速反应并作出决策。随着企业信息化的不断推进，企业不断的积累基础信息、生产运行、经营管理、绩效考核、经营分析等以不同形式分布在多个系统或个人电脑文档内的业务数据。如何将大量的数据进行分析整理，以简单、直观、高效的形式提供给管理者作为经营决策的依据是当前企业数据应用的迫切需求。传统的企业数据可视化方案多基于Java Applet、Flash、Silverlight 等浏览器插件技术进行开发，在当前互联网和移动互联网技术高速发展的背景下，Web技术标准也随之高速发展，用户对互联网技术安全性和使用体验的要求越来越高。Java Applet、Flash、Silverlight 等浏览器插件技术因为落后和封闭的技术架构，以及高功耗、高系统

资源占用，已经被微软、谷歌、苹果、火狐等主流操作系统和浏览器厂商逐步放弃，转而不断支持和完善基于HTML5的新一代Web技术标准对数据进行直观的拖拉操作以及数据筛选等，无需技术背景，人人都能实现数据可视化无论是电子表格，数据库还是 Hadoop 和云服务，都可轻松分析其中的数据。数据可视化是科学、艺术和设计的结合，当枯燥隐晦的数据被数据科学家们以优雅、简明、直观的视觉方式呈现时，带给人们的不仅仅是一种全新的观察世界的方法，而且往往具备艺术作品般的强大冲击力和说服力。如今数据可视化已经不局限于商业领域，在社会和人文领域的影响力也正在显现。数据可视化的应用价值，其多样性和表现力吸引了许多从业者，而其创作过程中的每一环节都有强大的专业背景支持。无论是动态还是静态的可视化图形，都为我们搭建了新的桥梁，让我们能洞察世界的究竟、发现形形色色的关系，感受每时每刻围绕在我们身边的信息变化，还能让我们理解其他形式下不易发掘的事物。二、项目简介目前，金融机构（银行，保险，基金，证劵等）面临着诸如利率汇率自由化，消费者行为改变，互联网金融崛起等多个挑战。为满足企业的发展需要，要求管理者运用大数据管理以更为科学的手段对企

元数据的构成方式

元数据的构成方式（徐枫宦茂盛）通过元数据的描述，能够使信息资源的使用者了解数据的内容、特征、作用、获取方式等信息。元数据是关于数据的数据，在建立信息资源目录体系的过程中，元数据主要是对信息资源从外部特征进行而非从内部结构进行描述。通俗地讲，元数据就是信息资源的标签或卡片，通过元数据的描述，可以使信息资源的使用者能够了解数据的内容、特征、作用、获取方式等信息，能够对信息资源是否满足特定的应用需求做出适当的评价，并根据评价的结果决定是否采取进一步的措施来获取该信息资源。元数据是信息资源目录体系建立的基础，构建一个信息资源目录体系首要和基础性的工作就是建立描述各个信息资源的元数据库，元数据库中存储的是描述各种来源、各种类型的信息资源的描述信息。无论用户以何种方式查询信息资源目录，包括以分类目录的形式进行查询、或者以多关键词的形式进行查询，其本质都是对后台元数据库的检索，只是从表现层提供了不同形式的人机查询接口。根据所描述的信息资源对象的不同，可以建立不同的元数据库，分别对各类信息资源进行描述。

元数据的组成为能够对信息资源进行准确和高效的描述，元数据本身具有自身的逻辑结构。一般来说，元数据本身是层次化、树状结构的。处于树状结构最底端的叶子节点称之为元数据元素，包含了元数据元素的节点称之为元数据实体，当然元数据实体也可以只包含元数据实体。根据实际需求，元数据实体或者元数据元素可以多次出现。例如，信息资源可以有不同的分类，可以按照信息资源的来源进行分类，也可以按照信息资源的不同应用主题进行分类，因此，“信息资源分类”元数据实体就可以出现多次。元数据一般分三个方面对信息资源进行描述。一是对信息资源基本内容的描述。包括信息资源的标题、摘要、关键词等基本信息。标题是信息资源的名称，通过标题使用者能够初步掌握信息资源的基本范围。其次，使用者可以通过摘要，了解信息资源的主要内容、用途等各种信息。一般情况下，用户主要通过摘要作为信息资源适用性评价的主要依据。所以，在信息资源元数据的著录过程中，摘要的填写一般都由专业人员完成，只有专业人员才能够对信息资源的内容有准确的把握和深入的理解，能够提供有关信息资源内容的更加权威的解释。根据信息资源对象的不同，描述信息资源基本内容的元数据实体和元数据元素还可

数据仓库主题设计及元数据设计

明确仓库的对象：主题和元数据大多数商务数据都是多维的，所以采集和表示三维以上的数据不能完全借用业务数据库设计中的方法，必须有一种新的方法来表达多维数据。现阶段流行的有2种方法，一是面向对象方法，即把商务数据抽象为对象，再使用Rational Rose等对象建模工具来表达这些对象；另一种方法就是使用信息包图，这是一种简便且高效的方法，在项目中使用的普及率很高。信息包图实际上是自上而下数据建模方法的一个很好的工具。自上而下的建模技术从用户的观点开始设计。用户的观点是通过与用户交流得到的，可以进一步明确用户的信息需求。自上而下的方法几乎考虑了所有的信息源，以及这些信息源影响商务活动的方式，它使得设计者可以围绕着一个通常的主题或商务领域进行信息包的开发。下面就详述如何通过信息打包技术建立信息包图，从而确定数据仓库中的主题和元数据。 3.4.1 信息打包技术 1．信息打包技术的基本使用信息打包法是一种自顶向下的设计方法，它从管理者的角度出发把焦点集中在企业的一个或几个主题上，着重分析主题所涉及数据的多维特性。此法具体分4个阶段：（1）采用自顶向下的方法对商务数据的多维特性进行分析，用信息打包图表示维度和类别之间的传递和映射关系，建立概念模型。其中类别是按一定的标准对一个维度的分类划分，如产品可按颜色、质地、产地和销地等不同标准分类。（2）对企业的大量的指标实体数据进行筛选，提取出可利用的中心指标。其中指标也称为关键性能指标和关键商务测量的值，是在维度空间衡量商务信息的一种方法。比如产品收入金额、原材料消耗、补充新雇员或设备运行时间等都可以叫做指标。（3）在信息打包图的基础上构造星形图，对其中的详细类别实体进行分析，进一步扩展为雪花图，建立逻辑模型。（4）在星形图和雪花图的基础上，根据所定义数据标准，通过对实体、键标、非键标、数据容量、更新频率和实体特征进行定义，完成物理数据模型的设计。信息包图可以帮助用户完成以下工作：定义某一商务中涉及的共同主题范围，例如：时间、顾客、地理位置和产品。设计可以跟踪的、确定一个商务事件怎样被运行和完成的关键商务指标。

CELTS-42基础教育教学资源元数据规范1

基础教育教学资源元数据应用规范（CELTS-41）教育信息化技术标准 CELTS-42 基础教育教学资源元数据规范 CELTS-42 CD1.6 教育部教育信息化技术标准委员会发布

目录 1 概述 (2) 1.1 目的 (2) 1.2 范围 (2) 2 规范性引用文件 (2) 3 术语定义与缩略语 (3) 3.1 本应用规范使用的基础术语 (3) 3.2 缩略语 (5) 4 元数据元素属性定义 (6) 4.1 元数据元素的属性描述 (6) 4.2 数据元素定义的规定 (7) 5 元数据结构 (7) 5.1 元数据的基本结构 (7) 5.2 元数据元素及定义 (7) 6 限定词汇与编目词汇表 (11) 6.1 限定词汇 (11) 6.2 本规范的限定词与编目方式定义 (14) 6.3 受控词汇和编目方案 (22) 6.4 一致性 (29) 7 参考文献 (31) 附录 A 供参考的部分教育学科课程分类第三级词汇表（课程内容） (33) A.1 语文课程内容分类 (33) A.2 数学课程内容分类 (34) A.3 英语课程内容分类 (37) A.4 地理课程内容分类 (38) A.5 历史课程内容分类 (39) A.6 化学课程内容分类 (40) A.7 物理课程内容分类 (43) A.8 生物课程内容分类 (48) A.9 信息技术课程内容分类 (49) A.10 音乐课程内容分类 (50) A.11 美术课程内容分类 (50)

CELTS-42基础教育教学资源元数据规范 1 概述 1.1 目的本规范提供一个面向基础教育的教学资源数据模型。制定本规范旨在对希望在学校、企业、其他机构和个人的教学资源中使用元数据的用户提供一套资源编目准则，以使读者能快速、有效地在国家基础教育资源库及门户网站中检索到所需的教学资源，广泛地实现资源共享。 1.2 范围本规范在《CELTS-3学习对象元数据：信息模型规范》（以下简称《学习对象元数据规范》）的基础上，结合我国基础教育的实际，定义了一组面向基础教育的教学资源元数据元素。本规范依照教育部颁布的《义务教育课程设置实验方案》、《义务教育各学科课程标准（实验稿）》以及《学习对象元数据规范》，同时参考《都柏林核心集元数据（DCMES）》、《中国图书馆图书分类法》、美国GEM项目及澳大利亚EdNA项目的词汇分类方法，定义了一组用于元数据元素编目的受控词汇及相应的词汇表。本规范通过与《学习对象元数据规范》的元素间映射来实现与CELTS的一致性。本规范包括﹕ ?概述 ?规范性引用文件 ?术语定义与缩略语 ?元数据元素属性定义 ?元数据结构 ?限定词汇及编目词汇表 ?一致性 ?参考文献 2 规范性引用文件下列文件中的条款通过本规范的引用而成为本应用规范的条款。凡是注日期的引用文件，其随后所有的修改单（不包括勘误的内容）或修订版均不适用于本应用规范。然而，鼓励根据本标准达成协议的各方研究是否可使用这些文件的最新版本。凡是不注日期的引用文件，其最新版本适用于本应用规范。 ?ISO 639：规定人类语言表示方法的国际标准。 ?ISO 646：规定ASCII字符集的国际标准。 ?ISO 8601：规定日期和时间表示方法的国际标准。 ?ISO 3166：规定国家名称表示方法的国际标准。

国内外元数据

元数据格式汇总iii 1. DC(都柏林核心元数据) 2. CDWA(艺术作品描述目录) 3. V AR Core(可视资源委员会核心元数据) 4. CDF(频道定义格式) 5. ROADS元数据（主题信息服务的资源组织和发现） 6. IEEE LOM（IEEE学习对象元数据） 7. BibTex(科技文献书目资源格式) 8. GEM（教育资源网关） 9. CIMI(博物馆信息计算机交换标准框架) 10. REACH元数据格式 11. EAD(编码文档描述) 12. ONIX(在线信息交换) 13. EELS(工程电子化图书馆) 14. EEVL(爱丁堡工程虚拟图书馆) 15. FGDC(联邦地理数据委员会) 16. GILS(政府信息定位服务) 17. MARC(机读目录格式) 18. MOA2（美国的创建II） 19. MCF(元内容框架) 20. PICA+(荷兰图书馆自动化中心) 21. PICS(网络内容选择平台) 22. TEI Header(文本编码先导计划) 23. SOIF(概略对象交换格式) 24. IAFA/WHIOS++Templates(因特网匿名FTP文件库版式) 25. ICPSR SGML Codebook(政治和社会研究方面的校际联盟) 26. LDAP DIF(轻便型目录获取协议) 27. RFC 1807(书目记录格式) 28. URCs(统一资源特征) 29. SGML(通用标准标记语言) 30. Warwick Framework(Warwick框架) 31. Web Collections(网站集合) 32. XML(可扩展标记语言) 33. RDF(资源描述框架) 1.DC(都柏林核心元数据) 名称：Dublin Core Metadata,DC

企业元数据管理方案设计

一、背景大数据挑战大数据时代，饿了么面临数据管理、数据使用、数据问题等多重挑战。具体可以参考下图： ?数据问题：多种执行、存储引擎，分钟、小时、天级的任务调度，怎样梳理数据的时间线变化？ ?数据使用：任务、表、列、指标等数据，如何进行检索、复用、清理、热度Top计算？ ?数据管理：怎样对表、列、指标等进行权限控制、任务治理以及上下游依赖影响分析？元数据定义与价值

元数据打通数据源、数据仓库、数据应用，记录了数据从产生到消费的完整链路。它包含静态的表、列、分区信息（也就是MetaStore）；动态的任务、表依赖映射关系；数据仓库的模型定义、数据生命周期；以及ETL任务调度信息、输入输出等。元数据是数据管理、数据内容、数据应用的基础。例如可以利用元数据构建任务、表、列、用户之间的数据图谱；构建任务DAG依赖关系，编排任务执行序列；构建任务画像，进行任务质量治理；数据分析时，使用数据图谱进行字典检索；根据表名查看表详情，以及每张表的来源、去向，每个字段的加工逻辑；提供个人或BU的资产管理、计算资源消耗概览等。开源解决方案

WhereHows是LinkedIn开源的元数据治理方案。Azkaban调度器抓取job执行日志，也就是Hadoop的JobHistory，Log Parser后保存DB，并提供REST查询。WhereHows太重，需要部署Azkaban等调度器，以及只支持表血缘，功能局限。

Atlas是Apache开源的元数据治理方案。Hook执行中采集数据（比如HiveHook），发送Kafka，消费Kafka数据，生成Relation关系保存图数据库Titan，并提供REST接口查询功能，支持表血缘，列级支持不完善。二、饿了么元数据系统架构

元数据管理方案

元数据管理方案 1.1元数据抽取为了简化元数据生成工作，系统提供自动生成元数据的功能，即元数据抽取。通过元数据自动抽取，用户可以方便、快捷地获得大量的元数据信息。 1.1.1抽取的对象元数据抽取主要针对的对象有以下几种：已有目录：已建业务应用系统中现有的目录资源。数据库：各种数据库资源，包括关系型数据库、XML数据库等。格式化电子文件：电子文件，例如Word、PDF、XLS等文件。 1.1.2元数据抽取的流程元数据抽取的流程有4个主要步骤，分别为：数据源信息获取：解决要从哪个数据源获得元数据的问题。内容/结构分析：解决要从数据源中获得哪些元数据的问题。元数据提取：解决如何从数据源中获取元数据的问题。存储入库：解决元数据存储的问题。 1.1.3电子文档的元数据抽取对于电子文档，首先各部门的文档格式不尽相同，另外它们的安全级别也各不相同，同时由于信息化建设水平的不一致，有的部门文档分散在各处，有的部门文档是集中存放的，甚至已经建立了完善的电子系统进行管理。针对以上状况，对于电子文档的元数据抽取需要进行以下的抽取流程：整理归档对于分散在各处的电子文档(纸质文档需要先进行电子化处理)，必须由专人进行统

一整理，根据公开共享的前提进行集中，这种集中可以是物理上集中的，也可以是逻辑上集中的。但要满足以下原则，第一根据安全级别，便于外界访问；第二便于文档的增量发布；第三便于采集工具的自动化采集编目。各部门只有在文档完全整理归档的情况下，进行自动化采集才是切实可行的。在整理归档的时候，各部门根据各自情况进行归档，没有必要千篇一律，也没有必要制定繁琐和呆板的规则，只要能够满足以上的原则即可。 ●根据安全级别，建立相应的访问机制由于受到安全级别的限制，所以对于需要共享的数据要进行安全方面的限制，限制的手段可以有：用户名/密码、数字证书、物理隔断等等，根据实际情况建立安全访问机制，做到重要信息不泄露，不丢失。 ●编目处理现阶段，主流格式的电子文档，主要包含：word、excel、ppt、pdf等。对主流格式的电子文档，要提供自动采集工具进行编目处理。采集的范围主要是文档的标题和内容，对于其它的元数据内容，要提供手工配置的方式进行辅助。另外，在工具的采集效率上，要提高增量文档发布后的采集效率。对于格式特殊、内容有加密算法的文档，是很难通过抓取工具进行采集的，这些文档主要通过手工编目的方式来处理。对于存在管理库的文档，就需要对数据库来进行编目采集，详见数据库元数据抽取部分。 ●保存元数据采集后的数据要放到数据库或者保存到硬盘上，另外要根据目录体系标准，把数据分解为元数据，然后进行存储 1.1.4数据库元数据抽取数据中心需要抽取的数据库类型主要为Sql server，首先利用ETL工具从源数据库中将所需数据抽取至中心数据库基础业务库中，在利用元数据著录工具对抽取出来的数据进行元数据著录。

元数据的标准

元数据的标准 1、数字图书馆资源组织框架 2. 元数据开发应用框架元数据的基本意义Metadata（元数据）是“关于数据的数据”；元数据为各种形态的数字化信息单元和资源集合提供规范、普遍的描述方法和检索工具；元数据为分布的、由多种数字化资源有机构成的信息体系（如数字图书馆）提供整合的工具与纽带。离开元数据的数字图书馆将是一盘散沙，将无法提供有效的检索和处理。 3. 元数据应用环境 3.1 Metadata的应用目的（1）确认和检索（Discovery andentification），主要致力于如何帮助人们检索和确认所需要的资源，数据元素往往限于作者、标题、主题、位置等简单信息，Dublin Core是其典型代表。（2）著录描述（Cataloging），用于对数据单元进行详细、全面的著录描述，数据元素囊括内容、载体、位置与获取方式、制作与利用方法、甚至相关数据单元方面等，数据元素数量往往较多，MARC、GILS和FGDC/CSDGM是这类Metadata的典型代表。（3）资源管理（Resource Administration），支持资源的存储和使用管理，数据元素除比较全面的著录描述信息外，还往往包括权利管理（Rights/Privacy Management）、电子签名（Digital Signature）、资源评鉴（Seal of Approval/Rating）、使用管理（Access Management）、支付审计（Payment and Accounting）等方面的信息。（4）资源保护与长期保存（Preservation and Archiving），支持对资源进行长期保存，数据元素除对资源进行描述和确认外，往往包括详细的格式信息、制作信息、保护条件、转换方式（Migration Methods）、保存责任等内容。 3.2 Metadata在不同领域的应用根据不同领域的数据特点和应用需要，90年代以来，许多Metadata格式在各个不同领域出现例如：网络资源：Dublin Core、IAFA Template、CDF、Web Collections 文献资料：MARC（with 856 Field），Dublic Core 人文科学：TEI Header 社会科学数据集：ICPSR SGML Codebook 博物馆与艺术作品：CIMI、CDWA、RLG REACH Element Set、VRA Core 政府信息：GILS 地理空间信息：FGDC/CSDGM 数字图像：MOA2 metadata、CDL metadata、Open Archives Format、VRA Core、NISO/CLIR/RLG Technical Metadata for Images 档案库与资源集合：EAD 技术报告：RFC 1807 连续图像：MPEG-7 3.3 Metadata格式的应用程度不同领域的Metadata处于不同的标准化阶段：在网络资源描述方面，Dublin Core经过多年国际性努力，已经成为一个广为接受和应用的事实标准；在政府信息方面，由于美国政府大力推动和有关法律、标准的实行，GILS已经

元数据管理方案

元数据管理方案 1.1元数据抽取为了简化元数据生成工作，系统提供自动生成元数据的功能，即元数据抽取。经过元数据自动抽取，用户能够方便、快捷地获得大量的元数据信息。 1.1.1抽取的对象元数据抽取主要针正确对象有以下几种：已有目录：已建业务应用系统中现有的目录资源。数据库：各种数据库资源，包括关系型数据库、XML数据库等。格式化电子文件：电子文件，例如Word、PDF、XLS等文件。 1.1.2元数据抽取的流程元数据抽取的流程有4个主要步骤，分别为：数据源信息获取：解决要从哪个数据源获得元数据的问题。内容/结构分析：解决要从数据源中获得哪些元数据的问题。元数据提取：解决如何从数据源中获取元数据的问题。存储入库：解决元数据存储的问题。

1.1.3电子文档的元数据抽取对于电子文档，首先各部门的文档格式不尽相同，另外它们的安全级别也各不相同，同时由于信息化建设水平的不一致，有的部门文档分散在各处，有的部门文档是集中存放的，甚至已经建立了完善的电子系统进行管理。针对以上状况，对于电子文档的元数据抽取需要进行以下的抽取流程： ●整理归档对于分散在各处的电子文档(纸质文档需要先进行电子化处理)，必须由专人进行统一整理，根据公开共享的前提进行集中，这种集中能够是物理上集中的，也能够是逻辑上集中的。但要满足以下原则，第一根据安全级别，便于外界访问；第二便于文档的增量发布；第三便于采集工具的自动化采集编目。各部门只有在文档完全整理归档的情况下，进行自动化采集才是切实可行的。在整理归档的时候，各部门根据各自情况进行归档，没有必要千篇一律，也没有必要制定繁琐和呆板的规则，只要能够满足以上的原则即可。 ●根据安全级别，建立相应的访问机制由于受到安全级别的限制，因此对于需要共享的数据要进行安全方面的限制，限制的手段能够有：用户名/密码、数字证书、物理隔断等等，根据实际情况建立安全访问机制，做到重要信息不泄露，不丢失。 ●编目处理

关于saas平台的多租户架构和元数据架构的设计

一、Saas平台的简介二、多租户架构三、元数据架构 Saas平台：软件即服务是一种通过Internet提供软件应用的模式，服务提供商将应用软件统一部署在自己的服务器上，用户无需购买、构建和维护基础设施和应用程序软件，只需根据自己实际需求定购应用软件服务，按定购的服务多少和时间长短向服务商支付费用。在多租户架构中所有用户和应用程序共享一个由中央维护的单独共用的基础设施和代码库，即多个用户共享相同的物理实体和应用程序的版本。实现多租户数据存储有三种方式：分离数据库、共享数据库，分离Schema、共享数据库，共享Schema。HiServiceCRM系统采用的是共享数据库，分离Schema的方式。主要考虑下面一些因素： ●系统要支持多少租户 ●平均每个租户要存储数据需要的空间大小 ●每个租户的同时访问系统的最终用户数量 ●是否想针对每一租户提供附加的服务，例如数据的备份和恢复等共享性越高，对技术的要求越高。元数据降低了创建应用程序的难度，用户通过简单的点击配置，不用代码就能创建复杂的应用程序。 HiServiceCRM元数据的设计采用动态表单的方式。四、HiServiceCRM是基于Saas的可配置平台 HiServiceCRM是一套基于SaaS模式的业务流程管理系统，具有灵活、便捷和高效的特点，用户可以根据企业自身的业务特点自定义数据模块、业务流程、系统用户和角色等等，系统可以最大限度的满足用户的业务需要和使用习惯。 HiServiceCRM实现了多租户架构，所有租户共享一个基础设施和代码库，而基础设施和代码库由服务提供商统一维护。多租户的实现方式上，主要考虑下面一些因素： ●系统要支持多少租户。HiServiceCRM将面对成千上万个的大量租户。 ●平均每个租户要存储数据需要的空间大小。HiServiceCRM每个租户存储数据需要的空间大小根据租户的用户数来决定，但是不能超过256M。 ●每个租户的同时访问系统的最终用户数量。 ●是否想针对每一租户提供附加的服务，例如数据的备份和恢复等综合上面这些因素之后，HiServiceCRM系统的数据存储从而采用的是共享数据库，分离Schema的方式。 HiServiceCRM元数据的设计采用动态表单的方式。当租户有新的需求之后，大部分需求是通过配置出来的，从而不需要有额外的代码开发，从而降低了实现需求的难度，缩短了开发项目的周期，使租户能够在短时间内应用新的需求。在设计方面动态表单

电子文件元数据规范

电子文件元数据规范 1 范围本规范适用于九省区各级国家档案馆、各级党政机关、社会团体、企事业单位对电子文件进行以保证凭证性为目的的管理活动。其他社会组织可参照执行在电子文件管理过程中使用元数据可实现以下目的： ——确保并证明归档电子文件的真实性、完整性与有效性，从而保证其凭证价值； ——有利于归档电子文件的保护，实现长期保存； ——在异构的信息系统中对归档电子文件进行规范、有效的管理，保证归档电子文件的可捕获、可收集、查长期利用； ——对归档电子文件及馆（室）藏档案数字化资源进行集成管理,实现有效、方便地查询、检索与利用。 2 规范性引用文件下列文件中的条款通过本规范的引用而成为本规范的条款。凡是注明日期的引用文件，其随后所有的修改单（不包括勘误的内容）或修订版均不适用于本规范，然而，鼓励根据本规范达成协议的各方研究是否可使用这些文件的最新版本。 GB 2312-1980 信息交换用汉字编码字符集基本集 GB/T 3760-1995 文献叙词标引规则 GB/T 3792.1-1983 文献著录总则 GB/T 7156-2003 文献保密等级代码 GB/T 7408-2005 数据元和交换格式信息交换日期和时间表示法 GB/T 9704-1999 国家行政机关公文格式 GB/T 11714-1997 全国组织机构代码编制规则 GB/T 11821－2002 照片档案管理规范 GB/T 13959-1992 文件格式与代码编制方法 GB/T 13967-1992 全宗单 GB/T 15418-1994 档案分类标引规则 GB 18030-2000 信息技术信息交换用汉字编码字符集基本集的扩充 GB/T 18894-2002 电子文件归档与管理规范 DA/T 1-2000 档案工作基本术语 DA/T 12-1994 全宗卷规范 DA/T 13-1994 档号编制规则 DA/T 18-1999 档案著录规则 DA/T 19-1999 档案主题标引规则 DA/T 22-2000 归档文件整理规则 DA/T 31-2005 纸质档案数字化技术规范《中华人民共和国电子签名法》中办发[1996]14号中国共产党机关公文处理条例国发﹝2000﹞23号关于发布《国家行政机关公文处理办法》的通知国档发[1987]4号关于颁发《编制全国档案馆名称代码实施细则》的通知国家档案局第6号令《电子公文归档管理暂行办法》，2003年7月28日国家档案局第8号令《机关文件材料归档范围和文书档案保管期限规定》，2006年12月19日ISO 15489 Information and documentation—Records management ISO 23081-1 Information and documentation – Records Management Processes – Metadata for Records—Part 1: Principles

(整理)数据仓库与元数据管理

数据仓库与元数据管理 1. 前言在事务处理系统中的数据，主要用于记录和查询业务情况。随着数据仓库（DW）技术的不断成熟，企业的数据逐渐变成了决策的主要依据。数据仓库中的数据是从许多业务处理系统中抽取、转换而来，对于这样一个复杂的企业数据环境，如何以安全、高效的方式来对它们进行管理和访问就变得尤为重要。解决这一问题的关键是对元数据进行科学有效的管理。本文首先介绍了元数据的定义、作用和意义；然后讨论了数据仓库系统中元数据管理的现状和关于元数据的标准化情况；最后提出了建立元数据管理系统的步骤和实施方法。 2. 元数据 2.1 元数据的概念按照传统的定义，元数据（Metadata）是关于数据的数据。在数据仓库系统中，元数据可以帮助数据仓库管理员和数据仓库的开发人员非常方便地找到他们所关心的数据；元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据，可将其按用途的不同分为两类：技术元数据（Technical Metadata）和业务元数据（Business Metadata）。技术元数据是存储关于数据仓库系统技术细节的数据，是用于开发和管理数据仓库使用的数据，它主要包括以下信息： ●数据仓库结构的描述，包括仓库模式、视图、维、层次结构和导出数据的定义，以及数据集市的位置和内容； ●业务系统、数据仓库和数据集市的体系结构和模式 ●汇总用的算法，包括度量和维定义算法，数据粒度、主题领域、聚集、汇总、预定义的查询与报告； ●由操作环境到数据仓库环境的映射，包括源数据和它们的内容、数据分割、数据提取、清理、转换规则和数据刷新规则、安全（用户授权和存取控制）。业务元数据从业务角度描述了数据仓库中的数据，它提供了介于使用者和实际系统

2018年系统元数据管理系统分析

2018年系统元数据管理系统分析 1. 现状分析随着经营分析系统规模不断扩大，系统所积累数据量也越来越大，收集到的海量数据背后隐藏着大量珍贵重要的信息，但也同时提高了系统的数据管理难度：一方面难以对这些数据进行有效解释，缺乏对业务流程执行的实时监控和管理；另一方面各部门数据与数据整合的难度也不断加大，影响到了经营分析系统中的数据质量。如何对现有数据进行深层发掘，并揭示出埋藏在元数据中的趋势、因果关系、关联模式等核心信息？这是下一步深化经营分析系统应用的电信运营商需要解决的头等大事。构建BI，首先要保证的是数据质量。元数据管理解决的问题就是如何把业务系统中的数据分门别类地进行管理，并建立数据与数据之间的关系，为数据仓库的数据质量监控提供基础素材。 1.1 目前的困境使用者(决策层、业务分析人员)： 1) 经营分析系统中存在有很多报表，不同报表中存在一些相同的指标，这些指标往往不一致，给业务分析和决策工作造成很多困惑，必须花费很大的精力去检查核实。 2) 对于很多指标，不清楚其具体含义，不清楚其反映的问题，不清楚其具体算法和来龙去脉。

数据仓库项目开发维护者： 1) 不同报表中的同一指标不一致，必须花费很大的精力去检查，目前基本上是通过手工检查表和存储过程的方式，效率较低。 2) 没有完善的开发、维护规范。比如，新增一张分析报表，开发人员根据业务人员的需求制作完成之后，往往没有整理完善相应的数据指标解释和元数据管理，造成日后检查困难。 3) 开发、维护规范的执行力较低，没有行之有效的管控手段。不严格按照规范执行，随着项目的发展和时间的推移，导致数据仓库项目的健壮性和可维护性呈几何级数下降，给数据仓库的建设带来大量的重复工作。 1.2 什么是元数据管理元数据最本质，最抽象的定义为：data about data (关于数据的数据)。而对于经营分析数据仓库而言，形象的定义为：元数据就是数据仓库的规范。这些规范包括对各种指标的定义、解释；包括对各表中数据的来龙去脉、数据的大小和格式的定义。元数据管理，就是要建立一套行之有效的规范以及该规范的管控体系，实现从管理到查询到综合分析的全面管控，管理层次从接口到ETL处理、业务逻辑处理、结果展现处理和指标分析的方方面面，构成数据仓库应用系统的核心和基础。做到开发者能严格遵守规范，维护者和使用者有规范可查，有力的保障数据仓库项目的健壮性和可维护性。

元数据管理实施方案

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《元数据的作用 [元数据的构成方式]》

《元数据的作用[元数据的构成方式]》（徐枫宦茂盛）通过元数据的描述，能够使信息资源的使用者了解数据的内容、特征、作用、获取方式等信息。元数据是关于数据的数据，在建立信息资源目录体系的过程中，元数据主要是对信息资源从外部特征进行而非从内部结构进行描述。通俗地讲，元数据就是信息资源的标签或卡片，通过元数据的描述，可以使信息资源的使用者能够了解数据的内容、特征、作用、获取方式等信息，能够对信息资源是否满足特定的应用需求做出适当的评价，并根据评价的结果决定是否采取进一步的措施来获取该信息资源。元数据是信息资源目录体系建立的基础，构建一个信息资源目录体系首要和基础性的工作就是建立描述各个信息资源的元数据库，元数据库中存储的是描述各种来源、各种类型的信息资源的描述信息。无论用户以何种方式查询信息资源目录，包括以分类目录的形式进行查询、或者以多关键词的形式进行查询，其本质都是对后台元数据库的检索，只是从表现层提供了不同形式的人机查询接口。根据所描述的信息资源对象的不同，可以建立不同的元数据库，分别对各类信息资源进行描述。元数据的组成为能够对信息资源进行准确和高效的描述，元数据本身具有自身的逻辑结构。一般来说，元数据本身是层次化、树状结构的。处于树状结构最底端的叶子节点称之为元数据元素，包含了元数据元素的节点称之为元数据实体，当然元数据实体也可以只包含元数据实体。根

据实际需求，元数据实体或者元数据元素可以多次出现。例如，信息资源可以有不同的分类，可以按照信息资源的来源进行分类，也可以按照信息资源的不同应用主题进行分类，因此，“信息资源分类”元数据实体就可以出现多次。元数据一般分三个方面对信息资源进行描述。一是对信息资源基本内容的描述。包括信息资源的标题、摘要、关键词等基本信息。标题是信息资源的名称，通过标题使用者能够初步掌握信息资源的基本范围。其次，使用者可以通过摘要，了解信息资源的主要内容、用途等各种信息。一般情况下，用户主要通过摘要作为信息资源适用性评价的主要依据。所以，在信息资源元数据的著录过程中，摘要的填写一般都由专业人员完成，只有专业人员才能够对信息资源的内容有准确的把握和深入的理解，能够提供有关信息资源内容的更加权威的解释。根据信息资源对象的不同，描述信息资源基本内容的元数据实体和元数据元素还可以进行有选择的增加。例如，描述空间信息资源时，可以增加空间参照系、图示表达等元数据实体，描述科学数据资源时需要增加数据质量等元数据实体。二是对信息资源的获取方式进行描述。包括信息资源的分发者信息、信息资源的在线获取地址信息等。通过提供分发者联系信息，使用者可以直接联系信息资源的分发部门，这对于不能直接在网络上进行数据交换的信息资源获取非常有效。其次，使用者还可以通过信息资源的在线地址来下载、查询、浏览信息资源。使用者甚至可以提供专门的电子订单处理系统，并将入口信息加入到元数据内容中，方便