数据元的规范与标准化框架
科学数据管理中的元数据标准与模型研究
科学数据管理中的元数据标准与模型研究随着科技的不断发展，科学数据的收集和管理已经成为现代科学研究的重要组成部分。
而如何对这些海量的数据进行高效、可靠和标准化的管理，已经成为科研工作者共同面临的一个难题。
在科学数据管理中，元数据标准与模型研究显得尤为重要。
元数据是对数据的描述信息，包括数据的来源、格式、内容、结构、质量等，是科学数据管理的基础。
元数据标准和模型则是对元数据进行描述和归纳的框架和规范。
本文将从以下三个方面来探讨科学数据管理中元数据标准与模型的研究。
一、元数据标准的研究元数据标准是对元数据描述和归纳的规范。
目前，国际上通行的元数据标准有很多，例如Dublin Core、FGDC等。
这些标准主要是针对某一特定领域或者数据类型而制定的。
因此，在实际应用中，需要对不同领域和数据类型的元数据进行分类、整合和标准化。
在生物医学领域，元数据标准的研究已经相对较为成熟。
例如，BioSharing是一个国际性的生物医学元数据标准共享平台，可以对不同类型的生物医学数据集进行元数据的描述和归纳。
同时，也有一些国内的生物医学元数据标准的研究，例如CMB-Metadata和DAMA-AP。
在其他领域，元数据标准的研究也在不断深入。
例如，气象学领域的气象元数据标准、地理信息领域的GIS元数据标准等。
这些元数据标准的研究和应用，将有助于不同领域数据的互操作和共享。
二、元数据模型的研究元数据模型是将元数据按照某种规律进行归纳和描述的框架。
目前，常见的元数据模型有EML、ISO、DCMI等。
这些模型一般以数据集为单位进行描述，包括数据资源（Data Entity）、数据特征（Data Attribute）、空间参考（Spatial Reference）等。
在元数据模型的研究过程中，需要考虑到元数据的继承、引用、关联等问题。
同时，对元数据进行分类、整合和拓展也是元数据模型研究的重要课题之一。
三、元数据标准和模型的应用元数据标准和模型的研究，能够为科学数据管理提供重要的支持。
数据治理标准体系及标准化实施框架研究
学术研讨数据治理标准体系及标准化实施框架研究■ 王 华 曹 扬 张婧慧 丁洪鑫（中电科大数据研究院有限公司）摘 要：本文通过收集国际、国内标准化文件中对数据治理的定义，探讨了数据治理的概念，并研究了国际、国内数据治理标准化现状，构建出了数据治理标准体系框架，基于PDCA循环的过程方法，设计了数据治理标准化实施框架。
本研究对于我国数据治理标准化具有一定的理论价值和实践意义，为各种类型组织的数据治理标准化实施提供了基础指导和共性参考，有助于完善数据治理标准体系、推动数据治理相关标准落地实施。
关键词：数据治理，标准体系，标准化实施框架DOI编码：10.3969/j.issn.1002-5944.2023.16.005Research on Data Governance Standards System and StandardizationImplementation FrameworkWANG Hua CAO Yang ZHANG Jing-hui DING Hong-xin（CETC Big Data Research Institute Co., Ltd.）Abstract:This paper discusses the concept of data governance by collecting and analyzing definitions of data governance from international and national standards, studies the development of data governance standardization at home and abroad, and builds the standards system framework. It also designs the implementation framework of data governance standardization based on the PDCA cycle. This study has both theoretical and practical implications for data governance standardization, provides various types of organizations with basic guidance on how to implement data governance standardization, and helps improve the data governance standards system and promote the implementation of related standards.Keywords: data governance, standards system, standardization implementation framework0 引 言近年来，数字经济发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有，正推动生产方式、生活方式和治理方式深刻变革，成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。
卫生信息数据元标准化规则
卫生信息数据元标准化规则1 范围本标准规定了卫生信息数据元概述、数据元属性、卫生信息数据元的命名、定义、分类、卫生信息数据元内容标准编写格式规范。
本标准适用于下列活动卫生信息数据元目录（数据元字典）的研究与制定、卫生信息数据元元数据注册系统的设计与开发、卫生信息标准的研究、教学与交流。
2 规范性引用文件下列标准所包含的条文，通过在本标准中引用而构成为本标准的条文。
凡是注日期的引用文件，给出其年号和完整名称，仅仅指定版本适用于本标准。
凡是不注日期的引用文件，只给出完整名称，其最新版本（包括所有修正案）适用于本标准。
GB/T 15237.1-2000 术语工作 词汇 第1部分:理论与应用GB/T 18391（所有部分） 信息技术 数据元的规范与标准化3 术语和缩略语GB/T 15237.1和GB/T 18391确立的及下列术语适用于本标准。
3.1 术语3.1.1概念 concept由特征的一个独特组合所生成的知识单元。
[GB/T 15237.1-2000,3.2.1]3.1.2一般概念 general concept对应两个或两个以上对象的概念，由于共同的特性而形成一个组。
[GB/T 15237.1-2000,3.2.3]3.1.3个别概念 individual concept仅对应一个对象的概念。
[GB/T 15237.1-2000,3.2.2]3.1.4数据元 data element DE用一组属性规定其定义、标识、表示和允许值的数据单元。
[GB/T 18391.1-2002,3.14]3.1.5数据元概念 data element concept DEC能以一个数据元的形式表示的概念，其表述与任何特定表示法无关。
[ISO/IEC 11179-1:2004,3.3.9]3.1.6数据元名称 data element name用于标识数据元的主要手段，由一个或多个词构成的命名。
[GB/T 18391.1-2002,3.18]3.1.7对象类 object class可以对其界限和含义进行明确的标识，且特性和行为遵循相同规则的观念、抽象概念或现实世界中事务的集合。
中国人民银行关于发布《征信数据元、数据元设计与管理》等五项行业标准的通知
中国人民银行关于发布《征信数据元、数据元设计与管理》等五项行业标准的通知文章属性•【制定机关】中国人民银行•【公布日期】2006.11.21•【文号】银发[2006]404号•【施行日期】2006.11.21•【效力等级】部门规范性文件•【时效性】已被修改•【主题分类】标准化正文中国人民银行关于发布《征信数据元、数据元设计与管理》等五项行业标准的通知（2006年11月21日银发[2006]404号）中国人民银行上海总部，各分行、营业管理部，省会首府城市中心支行，国家外汇管理局，各政策性银行、国有商业银行、股份制商业银行，邮政储汇局，中国银联股份有限公司，中国外汇交易中心，清算总中心，中国金融电子化公司：《征信数据元数据元设计与管理》等五项行业标准，业已经全国金融标准化技术委员会审查通过，现予以发布，并就有关事项通知如下：一、标准的编号和名称JR／T0027-2006《征信数据元数据元设计与管理》JR／T0028-2006《征信数据元个人征信数据元》JR／T0030.1-2006《信贷市场和银行间债券市场信用评级规范第1部分：信用评级主体规范》JR／T0030.2-2006《信贷市场和银行间债券市场信用评级规范第2部分：信用评级业务的规范》JR／T0030.3-2006《信贷市场和银行间债券市场信用评级规范第3部分：信用评级业务管理规范》二、以上标准自发布之日起实施联系人：杨颖莉电话：（010）66194971传真：（010）66016450附件：1.征信数据元数据元设计与管理2.征信数据元个人征信数据元3.信贷市场和银行间债券市场信用评级规范第1部分：信用评级主体规范4.信贷市场和银行间债券市场信用评级规范第2部分：信用评级业务规范5.信贷市场和银行间债券市场信用评级规范第3部分：信用评级业务管理规范附件1征信数据元、数据元设计与管理1 范围本标准规定了征信数据元的基本概念和结构、征信数据元的表示规范以及设计规则和方法等，并给出了征信数据元的动态维护管理机制。
元数据结构与数据元标准化
示 ，通过 提供 数撕 所对应 的对 象类 、特 性 及其 表 Ｃ 示等定 义 ，可 明确描述 数据 无 。与数 据元 有关 的元 数据及其 卡 关 系 详 ｆ １
准 的属性条 目及其描 述 。
关键 词 数 据 元 元数据 标 准 化 卫生信 息
赖 于对数 据元 的准确 、一致 的理 解 。为 了正确 理解
数 据 元 与 元数 据
数 据元 （ ａａｅ ｍ ｎ） 是数据 的基本 单元 ，其 ｄ ｔ ｌ ｅｔ ｅ 定义 、标 识 、表 示 和 许 可 值 通 过 一 套 属 性 来 定 义 。是 信息 的基 本组成 单位 。信 息 的分析 利 用依
网络安全、存储技术及数据管理
元 数 据 结 构 与 数 据 元 标 准 化
刘 丹红 杨 鹏 徐 勇 勇
第 四 军 医大 学 』生 信 息研 究 所
摘 要 数据元标 准化是 标准 化工作 的基础 ，是 实现 卫 生信息 共 享和 利用 的重要保 证 。元 数据 提供 的是理 解和精确 解释 数据元 所需要 的信 息 ，是 数据 元标 准 的载体 。本 文根 据 相关 元 数据 规 范
对 象类 对象 足现实ｍ 界 ｃ 的想 法 、抽 象 概念 或事 物 的 ｆ １
１ ：
集合 ，有 清楚 的边界和 含 义 ，其特 性 和行 为遵 循 同 样 的规 则 ，能够 加 以ｌ Ｙ 和 标识 。对 象类 是我 们 希 ｔｌ ，
特性 与表 示一起 构成 通用 特性 表 示 ，通 用特 性 表示 与对 象 类 结 合 构 成 一 个 通 配 数 据 元 。如 性 别 （ 特性 ） 代码 （ 示 ） 为一 个通 用 特性 表示 ，与人 表
数据治理相关术语
数据治理相关术语数据治理是指组织或企业对数据进行管理和维护的过程，旨在确保数据的准确性、一致性和可用性。
在数据治理的实践中，涉及到许多相关术语。
本文将以这些术语为标题，逐一介绍它们的含义和作用。
一、数据质量数据质量是数据治理的核心概念之一，它描述了数据在整个生命周期中的准确性、完整性和一致性。
数据质量的高低直接影响着决策的准确性和业务流程的有效性。
数据质量管理包括数据清洗、数据验证和数据纠错等环节，旨在提升数据质量并保证数据的可信度。
二、元数据管理元数据是描述数据的数据，它包括数据的定义、结构、关系和属性等信息。
元数据管理是指对元数据进行组织、管理和维护的过程。
通过元数据管理，可以建立元数据仓库或数据字典，帮助用户理解和使用数据，提高数据的可发现性和可理解性。
三、数据分类和标准化数据分类是将数据按照一定的标准进行分组和归类的过程。
通过数据分类，可以方便数据的管理和使用。
数据标准化是指在数据分类的基础上，对每一类数据进行统一的定义和格式要求，以确保数据的一致性和可比性。
数据分类和标准化是数据治理的重要环节，有助于提高数据的可管理性和可用性。
四、数据安全和隐私保护数据安全和隐私保护是数据治理的重要目标之一。
数据安全指的是保护数据不被未经授权的访问、使用和修改。
数据隐私保护是指保护个人隐私信息不被滥用和泄露。
为了实现数据安全和隐私保护，需要制定相应的安全策略和措施，并确保其有效执行。
五、数据生命周期管理数据生命周期管理是指对数据从创建到销毁的整个过程进行管理和控制。
它包括数据的收集、存储、处理、分析和归档等环节。
通过数据生命周期管理，可以确保数据按照规定的流程进行管理，提高数据的利用率和价值。
六、数据治理框架数据治理框架是指一套规范和方法论，用于指导和支持数据治理的实施。
数据治理框架包括组织结构、流程和工具等方面的规定，旨在确保数据治理的有效性和可持续性。
常见的数据治理框架有DAMA-DMBOK和COBIT等。
数据元标准
约束： 条件选 数据类型： 字符串。 备注： 本属性可用来记录与正被讨论的数据元相关联的关键字 适用于本部分的日的， “ 参照词表” 在此· — 词表中的每个词都限定为一个具体的含义－ 能够以 一 同样的方式记录为关键字 尽管关键字如同分类模式一样不稳固， 但却很有用， 能够作为一个“ 分类模
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Ｇ ／ １３１信息技术 数据元的规范与标准化》 ９（ ＢＴ （ ８ 分为六个部分：
— 第Ｉ 部分： 数据元的规范与标准化框架； — 第２ 部分： 数据元的分类； — 第３ 部分： 数据元的基本属性； 一一 ４ 第 部分： 数据定义的编写规则与指南； 一一第 ５ 部分： 数据元的命名和标识原则； 一一 ６ 部分： 第 数据元的注册 本部分为Ｇ ／ １ ９ 的第 ２ Ｂ Ｔ ３１ ８ 部分， 等同采用国际标准ＩＯ Ｅ １１９ ： ０（ Ｓ 月 Ｃ ７－ ２ ０信息技术 数据元 １ ２０， 的规范与 标准化 第 ２ 部分： 数据元的分类》英文版） （ 对于 ＩＯ ＩＣ ７－；００本部分还做了下列编辑性修改： ／Ｅ １１９２２０ ， Ｓ １ ａ 删除了 Ｓ ／ １ ７－：０。 ＩＯ ＩＣ １９２２０ 前言。 ） Ｅ １ ｈ 根据中文习惯， ） 将英文中斜体部分的内容放在引号之中。 ｃ 对 Ｉ ／Ｅ １ ７－；００范围中出现“ Ｏ ＩＣ １９２２０ ） Ｓ １ 国家信息标准组织（ ＩＯ ＂由于在我国目前尚不存 Ｎ Ｓ ）， 在此类机构， 故予以删除， 并作了相应的文字处理 本部分由中国标准研究中心提出并归口 本部分起草单位： 中国标准研究中心 本部分主要起草人 ： 邢立强、 刘植婷、 李小林、 冯卫
元数据的标准
元数据的标准引言概述：元数据是指描述数据的数据，它包含了对数据的定义、结构、属性以及关系等信息。
在信息时代的今天，元数据的标准化变得尤为重要。
本文将从五个方面阐述元数据的标准化，包括元数据标准的意义、元数据标准的目标、元数据标准的内容、元数据标准的实施以及元数据标准的好处。
正文内容：1. 元数据标准的意义：1.1 促进数据共享与集成：元数据标准可以统一数据的描述方式，使得不同系统之间的数据可以进行共享与集成。
1.2 提高数据质量：元数据标准可以规范数据的定义和结构，减少数据错误和冗余，提高数据质量。
1.3 支持数据管理与治理：元数据标准可以帮助组织建立数据管理和治理的框架，确保数据的合规性和安全性。
2. 元数据标准的目标：2.1 一致性：元数据标准应该确保不同数据元素的定义和描述方式保持一致，避免歧义和混淆。
2.2 完整性：元数据标准应该包含完整的数据描述信息，包括数据的定义、结构、属性、关系等。
2.3 可扩展性：元数据标准应该具备可扩展性，能够适应不同领域和应用的需求。
2.4 可维护性：元数据标准应该易于维护和更新，以适应数据的变化和演进。
3. 元数据标准的内容：3.1 数据元素标准：包括数据元素的定义、命名规则、数据类型、长度、格式等。
3.2 数据结构标准：包括数据结构的定义、层次关系、组织方式等。
3.3 数据属性标准：包括数据属性的定义、描述方式、取值范围等。
3.4 数据关系标准：包括数据之间的关系定义、关联方式、约束规则等。
3.5 数据分类标准：包括数据的分类方式、层级结构、分类标准等。
4. 元数据标准的实施：4.1 制定标准规范：组织应该制定元数据标准的规范和指南，明确标准的内容和要求。
4.2 培训与宣传：组织应该进行培训和宣传，提高员工对元数据标准的认识和理解。
4.3 工具支持：组织可以借助元数据管理工具来实施元数据标准，提高标准的执行效率和准确性。
5. 元数据标准的好处：5.1 提高数据共享与集成的效率和质量，减少数据的重复建设和冗余。
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数据元的规范与标准化框架
数据表示和管理的基本概念
.数据元
数据元是称之为数据的一个广义概念的特殊成员。
总而言之，数据是事实、想法或命令的一种表示数据被收集、组织、记录、处理和存放在一个可检索的表中。
数据还必须适用于以人工或自动方式进行交换、解释及加工处理。
有许多结构用于数据组织与管理，如数据合成、实体、文件、对象类、对象、记录、关联、关系、行、段、主体域、表以及元组。
它们与数据元并不具有相似性，但可以包括或通过一些数据库实现或逻辑建模来等同于数据元的支持。
字节和位也是数据的构件，尽管它们被用于电子媒体中数据元的注册，但并不等同于数据元。
在数据库中，数据元可以作为信息组(符号组、域)或字符列来处理。
在的数据模型中，它是一个属性(见图)。
在某特定的相关环境中被视为不可分割时，一个数据元则被作为一个单独的数据单位在自然界中，它是数据的单位，表示关于对象类的单独事实。
(如:一个被赋值“”和“”的字符码表示了“雇员”这一对象类的婚姻状态的属性)。
在其使用范围内，它不可能被分解为更多且具有有用含义的基本信息组。
因而，数据元可被定义为在用户论述领域内是与用户相关的。
数据元是自然界中对象类特性以电子或书面形式的表示。
表示
一个特性可由能够被人们解释的某一符号集来体现。
一个单独的特性可由几个交替的数据元甚至数据元组(通常称之为数据合成，有时也称之为数据元集或数据元链)来表示。
这样，一个特性可以由数据元组构成的数据合成或一个单独的数据元表征。
常用法
所有数据从业者和理论家都会涉及数据元的概念。
无论用什么方法或技术，数据元都是整个软件开发生命周期（）的公用纽带。
在的早期阶段，它们曾被视为实体(或对象类)的属性在的后期，具体的数据值被赋予它们的实例作为符号组或字符列。
在的任一阶段，对于软件的生产者和用户来说，数据元是可识别的数据元是数据共享和共同持有的最小单元。
一些数据元得以共享的信息系统成分有)企业信息模型)数据模型)数据流程图)数据库设计(模式、文件、表格))接口规范)计算机程序
1.2.1数据模型中的数据元
在数据建模出现之前，“数据元”这个术语已被普遍使用。
用于表示指导企业商务信息的数据单元传统上被称之为数据元。
数据建模的演进就是为捕捉这些数据表示的语义提供一种有效的方法。
图描述了用于中的数据元结构和术语与一些更为传统数据建模术语的关联在一个
数据模型中，一个实体(实体类型、对象类等)的某个特性的属性会被企业选择记录为数据。
对每个实体，通常有许多属性会引起企业的兴趣。
数据模型和对象模型(面向对象定向范例中)用于识别兴趣体(实体或对象)应用相关环境中的诸多事物。
属性提供关干这些实体和对象使用所需的信息。
用于整个自动化信息系统环境的数据元是面向对象范例中这些实体或对象以及它们属性的表示。
产生于数据模型的数据元的名称的典型形式是实体
名称和实体属性名称的合成(图).
数据元名称大体上是以同样方式产生的。
在对象模型中，类或对象名称与类或对象属性混合使用以形成数据元名称(图)。
对象模型不同于数据模型的地方在于:前者可包含有关对象或类的附加信息，如行为或运行
在数据模型或对象模型中，一个属性经常等同于一个数据元(见图)。
它是自然界中对象某个类单个特性的表示。
而另一类思路是将对象类特性的概念与特性的表示分隔开来。
由于数据元包含了示，人们不必依靠其在数据库、屏幕和纸张等中的表示就可以了解其隐含的思想，因而将其隐含思想隔开来是合理而又明智的。
这与那些将属性看作与值域有关，而不是属性具有值域的数据建模技术是一致的。
在某些情况下，如度量单位，属性与数据元间存在着明显的差异。
例如:‘旧期”是时间连续区上用来度量最近一天的一个点。
这样，它可以被看作一个单独的事实并用一个单独的属性表示在一个数据模型中。
但是，有好几种方式来表示一个日期。
在美国，最常用的是:月的名称、一月中的天数和年数。
它们是三个数据元。
然而，同样的日期事实可以过去某确定日期后所流逝的天数这样一个单独的数据元来表示(如天文学家就使用儒略历)。
许多单独事实可以用多于一种度量衡单位来表示，既可用英制表示，也可用公制来表示一个数据元概念上的等同体被称之为:属性、特性、数据元概念、逻辑数据元和商务事实。
在此，它是作为一个特性来论及的，以区别于人们通常所说的属性(一般包括其表示形式)。
这样，特性就成了某个对象类所有成员共有的特征。
特性可以用一个例子来解释。
假设一棵树是自然界中我们感兴趣的对象。
但是，我们关心的是任一棵树，而不是某棵具体的树。
树的特征中我们感兴趣的是其高度。
树高就是一个对象类加上一个特性(数据兀概念)，但还不是一个数据元，因为合适的表示形式尚未阐明。
我们可以从多个度量高度的方式中选择一个来表示树高
相对于特性，人们更倾向于用特性类这个术语来命名数据元那个方面。
对象中的一类如:人。