大数据治理系列,第一部分大数据治理统一流程模型概述和明确元数据管理策略
数据治理中的元数据管理策略
数据治理中的元数据管理策略随着社会信息化的不断深入，数据也成为了各个企业发展的核心。
不断收集、处理、分析数据，成为了企业信息化发展的重要环节。
然而，随着数据多样化的增加，采集和管理数据也面临着许多挑战，如何对数据进行有效的管理和治理已经成为了各个企业在信息化领域迫切需要解决的问题之一。
其中，元数据管理作为数据治理的重要组成部分，也越来越引起企业的重视。
元数据是一种描述数据的数据，例如对于某一数据表，元数据可以描述它的数据类型、数据的来源、数据的更新时间等信息。
元数据的管理不仅可以帮助企业对数据进行有效的描述和管理，还可以提高数据的质量以及数据的价值。
针对这一问题，本文在总结了目前国内外对于元数据管理的研究成果和实践经验的基础上，提出了一些元数据管理策略，以期为企业的数据治理提供一些有益的借鉴。
一、元数据管理的重要性在现代企业信息化中，元数据的管理已经成为企业信息化建设过程中必不可少的一部分。
元数据管理对于企业数据治理起到了至关重要的作用。
以下是几个方面的重要性：1、提高数据质量在数据管理过程中，元数据可以描述数据的来源、数据的格式、数据的更新时间等基本信息，同时也可以对数据的适用范围、数据生命周期进行详细描述。
这些描述可以帮助企业更好地管理与维护这些数据，从而提高数据的质量。
2、提高数据可靠性元数据可以描述数据标准和数据规范，将数据标准和数据规范对应到数据本身上，对数据进行描述和解耦，在数据分析之前，确保数据的可靠性，有效提高数据处理的准确性和可靠性。
3、加快决策的速度管理好元数据后，可以根据元数据快速查找到所需数据，提高数据使用效率。
并且，元数据可以帮助企业快速获取数据，根据数据进行决策分析。
从而加速企业决策效率，提高企业的竞争力。
二、元数据管理策略元数据管理在不同的企业中，可能会有不同的策略，但是需要注意以下几点：1、确定元数据管理团队元数据管理需要专业的技能和知识，所以需要专门组建一个元数据管理团队，负责组织、制定元数据标准以及元数据管理的流程和规范等工作。
大数据时代的数据治理ppt课件
随着大数据时代的到来，数据已成为企业核心竞争力的重要 组成部分。数据治理能够确保数据的准确性、一致性和可靠 性，提高数据价值，降低数据风险，从而为企业创造更多商 业机会。
数据治理的发展历程
初级阶段
以数据管理为主，关注数据存储 、备份和恢复等基础设施层面的
问题。
发展阶段
数据管理逐渐演变为数据治理，关 注数据的全生命周期管理，包括数 据质量、安全、隐私等方面。
实现不同领域、不同来源、不同格式数据 的整合和共享，打破数据孤岛现象，促进 数据的流通和利用。
数据价值挖掘
数据安全与隐私保护
通过数据挖掘和分析技术，发现数据的潜 在价值和关联关系，为企业决策和创新提 供支持。
建立完善的数据安全和隐私保护机制，保 障个人和企业的合法权益和数据安全。
2023
REPORTING
如提高数据质量、确保合规性、优化数据利用等。
明确数据治理的范围
包括数据类型、数据来源、数据使用者等。
评估当前数据状况
了解现有数据的质量、分布、安全性等情况。
建立数据治理的组织架构和团队
设立数据治理委员会
负责制定数据治理战略、监督实施和评估效果。
组建数据治理团队
负责具体的数据治理工作，包括数据清洗、整合、标准化等。
REPORTING
政府数据治理案例
智慧城市建设
政府通过数据治理，整合城市各部门的数据资源，实现城市管理的 智能化和精细化。
政府决策支持
政府利用大数据分析和挖掘技术，为政策制定和决策提供科学依据 。
公共服务优化
政府通过数据治理，提高公共服务的效率和质量，如医疗、教育、交 通等领域。
企业数据治理案例
客户关系管理
数据治理总纲
数据治理总纲数据治理是一种组织性的方法，旨在确保数据的质量、安全、合规性和有效管理。
以下是数据治理的总纲，涵盖了数据治理的关键方面和原则：1.目标和愿景：数据治理的首要任务是明确组织的数据治理目标和愿景。
这包括确保数据质量、数据安全、合规性和数据价值最大化。
2.组织结构：数据治理需要建立明确定义的组织结构，包括数据治理委员会、数据治理办公室和数据治理团队。
这些组织单位负责数据治理的策略和执行。
3.政策和规程：制定数据治理政策和规程，以确保数据的正确使用、存储、访问和共享。
这包括数据分类、数据保密性、数据合规性和数据保护政策等。
4.数据质量：数据治理关注数据质量，包括数据准确性、一致性、完整性和可靠性。
制定数据质量标准和监控方法，以改进数据质量。
5.数据安全：数据治理要确保数据的安全和保护。
这包括访问控制、数据加密、漏洞管理和风险评估。
6.合规性和法规遵从：数据治理需要确保数据的合规性，包括遵守适用的法规、法律和行业标准。
这包括隐私法、数据保护法和数据保密法。
7.数据治理流程：建立数据治理流程和工作流程，包括数据收集、数据存储、数据清洗、数据分析和数据报告。
8.数据所有权：确定数据的所有权和责任，以确保适当的数据使用和共享。
9.数据文档和元数据：维护数据文档和元数据，以便了解数据的含义、来源和关系。
10.数据教育和培训：为员工提供数据教育和培训，以增强数据意识和数据治理的实施。
11.数据监控和度量：实施数据监控和度量，以跟踪数据治理的成效和改进需求。
12.沟通和协作：数据治理需要有效的内部和外部沟通，以确保数据需求得到满足，并促进数据的合作和共享。
13.绩效评估：定期评估数据治理的绩效和成效，以识别改进机会和调整战略。
数据治理是一项复杂的任务，需要在整个组织中建立文化和流程，以确保数据的有效管理和最大化利用。
数据治理总纲提供了一个框架，可用作指导数据治理实施的基础。
它有助于组织提高数据质量、降低风险、提高决策质量，并满足法规和合规性要求。
数据治理与数据治理成熟度模型
数据治理与数据治理成熟度模型一、数据治理概述数据治理是组织中对于数据的管理和控制的一系列活动和策略。
它涵盖了数据的获取、存储、使用、共享、保护和销毁等各个环节。
有效的数据治理对于确保数据的质量、安全性和合规性至关重要。
随着数据量的爆炸性增长和数据类型的多样化，数据治理的重要性日益凸显。
1.1 数据治理的核心要素数据治理的核心要素包括数据质量、数据安全、数据隐私、数据合规性、数据可用性和数据价值。
这些要素共同构成了数据治理的基石，确保数据在组织内外部的流通和使用是可控和可靠的。
1.2 数据治理的实施策略数据治理的实施策略需要从组织的层面进行规划和部署。
这包括制定数据治理政策、建立数据治理组织架构、明确数据治理责任、制定数据治理流程和标准、以及实施数据治理技术解决方案。
二、数据治理成熟度模型数据治理成熟度模型是一种评估组织数据治理能力的方法，它可以帮助组织了解自身在数据治理方面的现状，并为改进和提升数据治理水平提供指导。
成熟度模型通常分为不同的级别，每个级别代表了组织在数据治理方面的不同成熟阶段。
2.1 数据治理成熟度模型的级别划分数据治理成熟度模型通常分为五个级别，从低到高依次为：初始级、可管理级、定义级、量化管理级和优化级。
每个级别都有其特定的特征和要求，组织可以根据自身的情况，对照模型进行自我评估。
2.2 数据治理成熟度模型的评估方法评估组织的数据治理成熟度通常包括以下几个步骤：自我评估、数据治理审计、专家评审、以及制定改进计划。
通过这些方法，组织可以识别出数据治理的强项和弱点，并据此制定相应的改进措施。
2.3 数据治理成熟度模型的应用价值应用数据治理成熟度模型可以帮助组织实现以下几个目标：提高数据治理的透明度、促进数据治理的持续改进、加强数据治理的合规性、提升数据的质量和价值、以及增强组织对数据风险的管理能力。
三、数据治理实践与挑战数据治理的实践是一个持续的过程，涉及到组织文化、技术、流程和人员等多个方面。
大数据治理解决方案ppt课件
7.1业务词库
业务词库
业务词库是企业用于传达 其对信息的认识的语言。 创建并维护该层业务元数 据，对表达要求的含义和 描述IT系统可用的信息至关 重要。
业业务务词词库库保保证证了信了息信开息发开的发准 确的性准和确速性度和。速度。
术语代表着企业和业务层 面对信息的理解，所以许 多组织倾向于自下而上创 建数据词典，对已有的信 息进行归类。
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从非结构化文件中采集元数据，支持企业搜索
创建非结构化数据的索引，也是元数据的一种形式，许多企业的搜索供应商已开发 相应工具。
保险业
通过向呼叫人员提供客服关怀、告警、保单和客 户信息文件等多个文件库的可搜索访问，可将平 均处理时间减少三秒，年节约数百万美元。
制药业
通过提供对EMC Documentum、文件系统、 微软Share-Point、内网和外部数据库中客户、 患者和研究数据的快速访问，加快科研进程。
➢ 数据架构：结构化和非结构化数据系统及应用的架构 式设计，用于实现数据的可用性，并将数据分配给合 适的用户。
➢ 元数据：指用于创建常见的语义定义、IT术语、数据模 型和数据库的方法和工具。
➢ 审计信息日志和报告：指监测和测量数据价值、风险 和信息治理有效性的组织流程。
➢ 数据结构和认识：如关键角色的职位说明中，是 否包含大数据治理，如配备首席数据官和信息治 理官？
执行大数据隐 私政策
大数据治理团队可以通过 使用数据分析工具发现敏 感的大数据，以监督对政 策的遵从度。
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从相关的大数据存储中输入技术元数据
在创建业务词库后大数据治理团队需要从大数据源中采集合用的、相关的元数据。
数据库 文件
结构化
信息管理经销商
元数据
数据治理管理体系手册
数据治理管理体系手册第一章：引言1.1 说明本手册包括了数据治理管理体系的基本概念、架构和流程，以及数据治理管理的重要性和目标。
1.2 数据治理管理体系的定义数据治理管理体系是指一个组织或企业为了保证数据的质量、合规性和可靠性，制定的一系列政策、流程和控制措施的整体框架。
通过数据治理管理体系，组织能够更好地管理和利用数据资产，提高数据的价值和效用。
第二章：数据治理管理体系的构建2.1 数据治理管理体系架构- 数据治理的组织结构：包括数据治理委员会、数据管理员、数据所有者等相关角色的设置和职责分工。
- 数据治理的制度建设：明确数据治理的政策、流程和规范，确保数据管理的合规性和有效性。
2.2 数据治理管理体系流程- 数据收集和录入：确保数据的来源、采集和录入符合规定和要求。
- 数据存储和管理：建立完善的数据存储和管理机制，确保数据的安全、完整和可靠。
- 数据使用和共享：规范数据的使用和共享流程，保护数据的隐私和安全。
- 数据更新和维护：制定数据的更新和维护流程，确保数据的时效性和准确性。
- 数据监控和评估：建立数据质量监控和评估体系，及时发现和解决数据质量问题。
第三章：数据治理管理体系的重要性和目标3.1 数据治理管理的重要性- 降低数据管理风险：通过数据治理管理体系，能够及时识别和解决数据管理方面的风险，降低组织的数据风险。
- 提高数据资产价值：优化数据管理流程和质量，提高数据的利用价值和效用。
- 符合法规要求：建立合规的数据管理体系，确保数据的合法合规，避免因数据管理问题带来的法律风险。
3.2 数据治理管理的目标- 提高数据质量：确保数据的准确性、完整性和一致性。
- 保障数据安全：建立完善的数据安全管控体系，保护数据的机密性和完整性。
- 提升数据效用：优化数据管理流程和工具，提高数据的可用性和实用性。
第四章：数据治理管理体系的实施和监督4.1 数据治理管理体系的实施- 组织结构确定：明确数据治理委员会、数据管理员等角色的设置，并确定其职责和权限。
大数据治理计划实施方案
大数据治理计划实施方案一、背景分析。
随着互联网和物联网技术的迅猛发展，企业数据呈现出爆炸式增长的趋势。
大数据的收集、存储、处理和分析已经成为企业发展的基础工作。
然而，数据的质量、安全、合规性等问题也日益凸显，给企业带来了诸多挑战。
因此，有必要制定一套全面的大数据治理计划实施方案，以解决这些问题。
二、目标和原则。
1. 目标，建立健全的大数据治理体系，确保数据的质量、安全和合规性，为企业业务发展提供可靠的数据支持。
2. 原则，依法合规、科学规范、全员参与、持续改进。
三、方案内容。
1. 数据分类管理，根据数据的重要性和敏感程度，对数据进行分类管理，制定不同的安全策略和权限控制措施。
2. 数据质量管理，建立数据质量评估体系，对数据进行全面的质量检查和监控，及时发现和修复数据质量问题。
3. 数据安全管理，建立完善的数据安全防护体系，包括数据加密、访问控制、安全审计等措施，确保数据不受恶意攻击和泄露。
4. 数据合规管理，严格遵守相关法律法规，制定数据合规管理制度，确保数据的合法合规使用和存储。
5. 数据治理平台建设，建立统一的数据治理平台，实现数据的集中管理、统一标准和规范化操作。
6. 人才培养和管理，加强对数据治理人才的培养和管理，建立专业的数据治理团队，提升数据治理能力。
四、实施步骤。
1. 制定大数据治理规划，明确大数据治理的总体目标、原则和具体任务，制定详细的实施计划和时间表。
2. 建设数据治理平台，选择合适的数据治理平台，进行系统建设和技术集成，确保平台的稳定和安全运行。
3. 数据分类管理，对企业现有数据进行分类整理，制定数据分类标准和管理办法。
4. 数据质量管理，建立数据质量评估体系，开展数据质量检查和整改工作。
5. 数据安全管理，建立完善的数据安全体系，包括技术手段和管理制度。
6. 数据合规管理，制定数据合规管理制度，加强对数据合规的监督和管理。
7. 人才培养和管理，加强对数据治理人才的培养和管理，建立专业的数据治理团队，提升数据治理能力。
IBM数据治理统一流程
IBM数据治理统一流程随着信息技术的发展和数据的爆炸性增长，数据治理（Data Governance）变得越来越重要。
数据治理是指根据组织的需求和目标，通过制定相关政策和流程，确保数据可靠性、一致性和安全性的一套方法论。
在IBM的数据治理体系中，有一个统一的流程，用于指导数据治理的实施。
IBM的数据治理统一流程可以分为以下几个步骤：1.识别和定义数据治理目标：首先，组织需要明确其数据治理的目标和所要解决的问题。
这可以包括数据质量问题、数据安全问题、合规性问题等。
明确目标后，可以制定相应的数据治理策略。
2.创立治理结构：为了有效地进行数据治理，需要建立一个合适的组织结构和治理模型。
这个模型应该明确责任和权限，并建立相应的沟通和协作机制。
3.制定数据政策与标准：数据治理需要建立一套明确的政策和标准，以确保数据的可靠性和一致性。
这些政策和标准可以包括数据分类和命名规范、数据访问和使用规则、数据备份与恢复策略等。
4.评估和改进数据质量：数据质量是数据治理的核心问题之一、组织需要识别数据质量问题并进行评估。
根据评估结果，制定相应的改进建议和行动计划，并持续监测和改进数据质量。
5.管理数据安全与隐私：数据安全和隐私是数据治理的另一个重要方面。
组织需要制定数据安全策略，确保数据在存储、传输和使用过程中的安全性。
此外，还需要遵守相关的隐私法规和标准，保护个人和敏感信息的隐私。
6.维护数据目录和元数据：数据目录和元数据是数据治理的重要基础。
组织需要建立一个数据目录和元数据管理系统，记录和维护数据的基本信息和描述。
这样可以帮助组织更好地理解和使用数据，并支持数据质量和安全的管理。
7.进行数据分析和挖掘：数据治理不仅仅是保证数据的质量和安全性，还要将数据发挥最大的价值。
组织可以利用数据分析和挖掘技术，发现数据中的潜在信息和商业洞见，并支持决策和业务创新。
8.培训和支持用户：数据治理涉及到组织内部的各种角色和人员。
组织需要提供培训和支持，帮助用户理解数据治理的重要性，并掌握相应的工具和流程。
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大数据治理系列，第一部分：大数据治理统一流程模型概述和明确元数据管理策略大数据治理的核心是为业务提供持续的、可度量的价值在各行各业中，随处可见因数量、速度、种类和准确性结合带来的大数据问题，为了更好地利用大数据，大数据治理逐渐提上日程。
大数据治理的核心是为业务提供持续的、可度量的价值。
本文主要介绍大数据治理的基本概念和大数据治理统一流程参考模型的前两步：“明确元数据管理策略”和“元数据集成体系结构”。
大数据治理概述（狭义）大数据是指无法使用传统流程或工具在合理的时间和成本内处理或分析的信息，这些信息将用来帮助企业更智慧地经营和决策。
而广义的大数据更是指企业需要处理的海量数据，包括传统数据以及狭义的大数据。
（广义）大数据可以分为五个类型：Web和社交媒体数据、机器对机器（M2M ）数据、海量交易数据、生物计量学数据和人工生成的数据。
•Web和社交媒体数据：比如各种微博、博客、社交网站、购物网站中的数据和内容。
*M2M数据：也就是机器对机器的数据，比如RFID数据、GPS数据、智能仪表、监控记录数据以及其他各种传感器、监控器的数据。
•海量交易数据：是各种海量的交易记录以及交易相关的半结构化和非结构化数据，比如电信行业的CDR、3G上网记录等，金融行业的网上交易记录、corebanking记录、理财记录等，保险行业的各种理赔等。
•生物计量学数据：是指和人体识别相关的生物识别信息，如指纹、DNA、虹膜、视网膜、人脸、声音模式、笔迹等。
•人工生成的数据：比如各种调查问卷、电子邮件、纸质文件、扫描件、录音和电子病历等。
在各行各业中，随处可见因数量、速度、种类和准确性结合带来的大数据问题，为了更好地利用大数据，大数据治理逐渐提上日程。
在传统系统中，数据需要先存储到关系型数据库/数据仓库后再进行各种查询和分析，这些数据我们称之为静态数据。
而在大数据时代，除了静态数据以外，还有很多数据对实时性要求非常高，需要在采集数据时就进行相应的处理，处理结果存入到关系型数据库/数据仓库、MPP数据库、Hadoop平台、各种NoSQL数据库等，这些数据我们称之为动态数据。
比如高铁机车的关键零部件上装有成百上千的传感器，每时每刻都在生成设备状态信息，企业需要实时收集这些数据并进行分析，当发现设备可能出现问题时及时告警。
再比如在电信行业，基于用户通信行为的精准营销、位置营销等，都会实时的采集用户数据并根据业务模型进行相应的营销活动。
大数据治理的核心是为业务提供持续的、可度量的价值。
大数据治理人员需要定期与企业高层管理人员进行沟通，保证大数据治理计划可以持续获得支持和帮助。
相信随着时间的推移，大数据将成为主流，企业可以从海量的数据中获得更多的价值，而大数据治理的范围和严格程度也将逐步上升。
为了更好地帮助企业进行大数据治理，笔者在IBM数据治理统一流程模型基础上结合在电信、金融、政府等行业进行大数据治理的经验，整理了大数据治理统一流程参考模型，整个参考模型分为必选步骤和可选步骤两部分。
大数据治理统一流程参考模型如图1所示，大数据治理统一流程参考模型必要步骤分为两个方向：一条子线是在制定元数据管理策略和确立体系结构的基础上实施全面的元数据管理，另一条子线是在定义业务问题、执行成熟度评估的基础上定义数据治理路线图以及定义数值治理相关的度量值。
在11个必要步骤的基础上，企业可以在7个可选步骤中选择一个或多个途径进行特定领域的数据治理，可选步骤为：主数据监管、（狭义）大数据监管、信息单一视图监管、运营分析监管、预测分析监管、管理安全与隐私以及监管信息生命周期。
企业需要定期对大数据治理统一流程进行度量并将结果发送给主管级发起人。
图1.大数据治理统一流程参考模型回页首 第一步：明确元数据管理策略 在最开始的时候，元数据(Meta Data )是指描述数据的数据，通常由信息结构 的描述组成，随着技术的发展元数据内涵有了非常大的扩展， 比如UML 模型、数据交易规则、用Java , .NET, C++等编写的APIs 、业务流程和工作流模型、 产品配置描述和调优参数以及各种业务规则、术语和定义等［1］。
在大数据时代, 元数据还应该包括对各种新数据类型的描述，如对位置、名字、用户点击次数、 音频、视频、图片、各种无线感知设备数据和各种监控设备数据等的描述等。
元 数据通常分为业务元数据、技术元数据和操作元数据等。
业务元数据主要包括业 务规则、定义、术语、术语表、运算法则和系统使用业务语言等，主要使用者是 业务用户。
技术元数据主要用来定义信息供应链 (Information 33.M11. J)嫌 主It 慢■呼 1 2.时或堆■同门就 113.2； tfi 1書歴狂■ ■■■16. »W 童全与隈社 is. a ■剤Ji_Ac Uni ■: n Vi w 1B菲貝 9MJ Jn 1』aff2±蜀槛监秆Supply Chain ，ISC)各类组成部分元数据结构，具体包括各个系统表和字段结构、属性、出处、依赖性等，以及存储过程、函数、序列等各种对象。
操作元数据是指应用程序运行信息，比如其频率、记录数以及各个组件的分析和其它统计信息等。
从整个企业层面来说，各种工具软件和应用程序越来越复杂，相互依存度逐年增加，相应的追踪整个信息供应链各组件之间数据流动、了解数据元素含义和上下文的需求越来越强烈。
在从应用议程往信息议程的转变过程中，元数据管理也逐渐从局部存储和管理转向共享。
从总量上来看，整个企业的元数据越来越多，光现有的数据模型中就包含了成千上万的表，同时还有更多的模型等着上线，同时随着大数据时代的来临，企业需要处理的数据类型越来越多。
为了企业更高效地运转，企业需要明确元数据管理策略和元数据集成体系结构，依托成熟的方法论和工具实现元数据管理，并有步骤的提升其元数据管理成熟度。
为了实现大数据治理，构建智慧的分析洞察，企业需要实现贯穿整个企业的元数据集成，建立完整且一致的元数据管理策略，该策略不仅仅针对某个数据仓库项目、业务分析项目、某个大数据项目或某个应用单独制定一个管理策略，而是针对整个企业构建完整的管理策略。
元数据管理策略也不是技术标准或某个软件工具可以取代的，无论软件工具功能多强大都不能完全替代一个完整一致的元数据管理策略，反而在定义元数据集成体系结构以及选购元数据管理工具之前需要定义元数据管理策略元数据管理策略需要明确企业元数据管理的愿景、目标、需求、约束和策略等，依据企业自身当前以及未来的需要确定要实现的元数据管理成熟度以及实现目标成熟度的路线图，完成基础本体、领域本体、任务本体和应用本体的构建，确定元数据管理的安全策略、版本控制、元数据订阅推送等。
企业需要对业务术语、技术术语中的敏感数据进行标记和分类，制定相应的数据隐私保护政策，确保企业在隐私保护方面符合当地隐私方面的法律法规，如果企业有跨国数据交换、元数据交换的需求，也要遵循涉及国家的法律法规要求。
企业需要保证每个元数据元素在信息供应链中每个组件中语义上保持一致，也就是语义等效（sema ntic equivale nee ）。
语义等效可以强也可以弱，在一个元数据集成方案中，语义等效（平均）越强则整个方案的效率越高。
语义等效的强弱程度直接影响元数据的共享和重用。
本体（人工智能和计算机科学）本体（Ontology ）源自哲学本体论，而哲学本体论则是源自哲学中“形而上学”分支。
本体有时也被翻译成本体论，在人工智能和计算机科学领域本体最早源于上世纪70年代中期，随着人工智能的发展人们发现知识的获取是构建强大人工智能系统的关键，于是开始将新的本体创建为计算机模型从而实现特定类型的自动化推理。
之后到了上世纪80年代，人工智能领域开始使用本体表示模型化时间的一种理论以及知识系统的一种组件，认为本体（人工智能）是一种应用哲学。
最早的本体（人工智能和计算机科学）定义是Neches等人在1991给出的：“一个本体定义了组成主题领域的词汇的基本术语和关系，以及用于组合术语和关系以及定义词汇外延的规则”。
而第一次被业界广泛接受的本体定义出自 Tom Gruber ，其在1993年提出：“本体是概念化的显式的表示（规格说明）”。
Borst 在1997年对Tom Gruber 的本体定义做了进一步的扩展， 认为：“本体是共享 的、概念化的一个形式的规范说明”。
在前人的基础上，Studer 在1998年进一 步扩展了本体的定义，这也是今天被广泛接受的一个定义：“本体是共享概念模 型的明确形式化规范说明”。
本体提供一个共享词汇表，可以用来对一个领域建 模，具体包括那些存在的对象或概念的类型、以及他们的属性和关系[2]。
一个 简单的本体示例发票概念及其相互关系所构成的语义网络如图 2所示：图2.简单本体（发票）示例们屯通讯业定额发栗5心.fit学、情报学、软件工程、信息架构、生物医学和信息学等越来越多的学科。
与哲济南市服务业机打友票（卷式】 \ 济南市服务业定额发宗 /济南葩/随着时间的推移和技术的发展,本体从最开始的人工智能领域逐渐扩展到图书馆文化协有业定额发克学本体论类似，本体(人工智能和计算机科学)依赖某种类别体系来表达实体、概念、事件及其属性和关系。
本体的核心是知识共享和重用，通过减少特定领域内概念或术语上的分歧，使不同的用户之间可以顺畅的沟通和交流并保持语义等效性，同时让不同的工具软件和应用系统之间实现互操作。
根据研究层次可以将本体的种类划分为“顶级本体” (top-level ontology )、应用本体(application ontology )、领域本体(domain ontology )和任务本体(task ontology )，各个种类之间的层次关系如图3所示。
图3.本体层次关系* 顶级本体，也被称为上层本体(upper ontolog )或基础本体(foundation ontology )，是指独立于具体的问题或领域，在所有领域都适用的共同对象或概念所构成的模型，主要用来描述高级别且通用的概念以及概念之间的关系。
•领域本体是指对某个特定的领域建模，显式的实现对领域的定义，确定该领域内共同认可的词汇、词汇业务含义和对应的信息资产等，提供对该领域知识的共同理解。
领域本体所表达的是适合自己领域的术语的特定含义，缺乏兼容性，因而在其他领域往往不适用。
在同一领域内，由于文化背景、语言差异、受教育程度或意识形态的差异，也可能会出现不同的本体。
很多时候，随着依赖领域本体系统的扩展，需要将不同的领域本体合并为更通用的规范说明，对并非基于同一顶级本体所构建的本体进行合并是一项非常具有挑战的任务，很多时候需要靠手工来完成，相反，对那些基于同一顶级本体构建的领域本体可以实现自动化的合并。