元数据管理解决方案
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。
元数据管理解决方案
引言元数据是指描述数据的数据，是数据的属性和特征，包含了数据的定义、结构、关系、格式以及数据的产生和消费过程等信息。
元数据管理是数据管理的重要组成部分，它通过统一管理数据的元数据信息，提供了对数据更好的理解、组织、共享和利用的基础。
本文将介绍一个完整的元数据管理解决方案，该解决方案为企业和组织提供了一套全面而高效的元数据管理工具和策略，帮助用户更好地理解和管理数据，提高数据质量和业务价值。
1. 元数据搜集与导入元数据管理的第一步是搜集和导入数据源的元数据信息。
该元数据管理解决方案支持多种方式的元数据搜集和导入，包括扫描文件系统、连接数据库、API接口等方式。
用户可以根据自身需求选择适合的方法来获取数据源的元数据信息。
通过扫描文件系统，用户可以将文件夹中的文件和文件夹结构作为元数据导入，并提取文件的名称、大小、创建时间等属性信息。
连接数据库可以获得数据库表、字段、索引等元数据信息。
通过API接口，用户可以获取各种应用程序的元数据信息，例如CRM系统、ERP系统等。
2. 元数据管理与分类元数据管理解决方案提供了强大的元数据管理和分类功能，用户可以根据自身需要进行元数据的组织和分类。
用户可以自定义元数据的属性和标签，根据自身需要添加和修改属性信息。
用户可以创建分类目录和分类标签，方便对元数据进行分类管理。
通过元数据管理与分类功能，用户可以对元数据进行全文搜索和高级搜索。
用户可以根据元数据的属性进行筛选和排序，快速定位所需数据。
此外，用户还可以将元数据导出为各种格式，方便共享和使用。
3. 元数据血缘分析元数据血缘分析是元数据管理解决方案的重要功能之一。
通过血缘分析，用户可以了解数据的来源和流程，追溯数据的变化和转换过程。
用户可以通过图形化界面查看数据的血缘关系，包括数据的输入、输出、转换和目标位置等信息。
元数据血缘分析功能还可以帮助用户发现数据质量问题，检测和修复数据偏差、重复和错误等。
用户可以根据元数据的血缘关系，分析数据变化的原因，及时纠正和优化数据处理过程。
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。
元数据的数据结构及该元数据的处理方法
元数据的数据结构及该元数据的处理方法一、元数据的数据结构元数据是描述数据的数据，它提供了关于数据的信息，包括数据的属性、结构、格式、来源等。
在数据管理和数据分析领域中，元数据起着重要的作用。
为了有效地处理元数据，需要定义一种合适的数据结构来存储和组织元数据的信息。
常见的元数据数据结构包括：1. 层次结构：将元数据组织成层次结构，类似于树形结构。
每个节点代表一个元数据对象，节点之间通过父子关系连接。
这种结构可以清晰地表示元数据之间的关系和依赖。
2. 关系数据库：使用关系数据库来存储元数据。
通过定义适当的表结构和字段，可以将元数据信息存储在数据库中，并通过SQL查询来检索和操作元数据。
3. XML结构：使用XML（可扩展标记语言）来定义元数据的结构。
XML提供了一种灵活的方式来表示和存储元数据信息，可以通过标签和属性来描述元数据的属性和关系。
4. 图结构：使用图结构来表示元数据之间的关系。
每个元数据对象可以看作图中的一个节点，节点之间通过边连接。
这种结构适用于表示复杂的元数据关系和依赖。
二、元数据的处理方法处理元数据的方法取决于具体的应用场景和需求。
以下是一些常见的元数据处理方法：1. 元数据采集：通过扫描、抓取、解析等方式，从数据源中提取元数据。
可以使用自动化工具或手动方式来采集元数据。
采集的元数据可以包括数据的属性、结构、格式、来源等信息。
2. 元数据存储：将采集到的元数据存储在合适的数据结构中，如关系数据库、XML文件等。
存储元数据时，需要考虑数据的完整性、一致性和可访问性。
3. 元数据管理：对存储的元数据进行管理，包括元数据的添加、删除、修改和查询等操作。
管理元数据可以通过编写相应的程序或使用专门的元数据管理工具来实现。
4. 元数据分析：对元数据进行分析，以获取有关数据的洞察和理解。
可以使用数据挖掘、统计分析等方法来分析元数据，从而帮助用户更好地理解和利用数据。
5. 元数据应用：将元数据应用于数据管理和数据分析的过程中。
元数据管理解决方案
元数据管理解决方案
《元数据管理解决方案：提升数据管理效率和质量》
随着数据量的快速增长，企业面临着越来越多的数据管理挑战。
元数据管理作为数据管理的重要组成部分，对于企业来说变得愈发重要。
因为只有对数据进行有效的管理和分析，企业才能做出明智的决策并保持竞争力。
元数据管理是指对数据的描述和定义，可以帮助企业了解其数据资源、管理数据质量、进行数据分析等。
然而，随着数据来源的增加和规模的扩大，单靠传统的手工管理已经无法满足企业的需求。
因此，越来越多的企业开始寻找元数据管理解决方案，以提升数据管理的效率和质量。
一种有效的元数据管理解决方案应该包括以下几个方面：首先是数据采集和分类，即对各种数据源进行统一的采集和分类，确保数据的完整性和一致性。
其次是元数据的存储和管理，包括对元数据的统一管理和存储，以便于快速检索和使用。
再次是数据质量管理，对数据进行质量评估和监控，确保数据的准确性和可靠性。
最后是元数据的分析和应用，通过对元数据进行分析，帮助企业更好地理解数据，挖掘数据的潜在价值。
目前市场上已经出现了许多元数据管理解决方案，包括各种软件工具和平台。
这些解决方案集成了数据采集、存储、管理和分析的功能，可以帮助企业全面管理其数据资源。
通过使用这些解决方案，企业可以更加高效地管理自己的数据，提升数据质量和可信度，为企业的发展提供更加可靠的决策支持。
总之，元数据管理解决方案的出现为企业提供了更加有效的数据管理方式，可以帮助企业提升数据管理的效率和质量。
随着技术的不断发展，相信元数据管理解决方案将会在未来发挥越来越重要的作用，成为企业数据管理的重要工具。
元数据的数据结构及该元数据的处理方法
元数据的数据结构及该元数据的处理方法引言概述：元数据是描述数据的数据，它提供了对数据的定义、描述和管理。
在信息时代，元数据的重要性越来越被人们所认识和重视。
本文将介绍元数据的数据结构以及处理方法，帮助读者更好地理解元数据的概念和应用。
一、元数据的数据结构1.1 元数据的基本属性- 标识属性：用于唯一标识元数据，通常是一个独特的标识符。
- 名称属性：用于描述元数据的名称，方便用户识别和理解。
- 类型属性：用于指明元数据的类型，如文本、图像、音频等。
- 描述属性：提供对元数据的详细描述，包括其含义、用途、来源等。
1.2 元数据的关系属性- 继承关系：描述元数据之间的继承关系，用于构建元数据的层次结构。
- 关联关系：描述元数据之间的关联关系，用于建立元数据之间的连接。
- 依赖关系：描述元数据之间的依赖关系，用于指明元数据之间的依赖关系。
1.3 元数据的扩展属性- 扩展属性：用于扩展元数据的属性，满足特定应用需求。
- 重要性属性：用于指示元数据的重要性，方便进行元数据管理。
- 可见性属性：用于控制元数据的可见性，指明元数据的访问权限。
二、元数据的处理方法2.1 元数据的采集与存储- 采集方法：通过人工录入、自动抽取或数据挖掘等方式获取元数据。
- 存储方式：可以采用数据库、文件系统或分布式存储等方式进行元数据的存储。
2.2 元数据的管理与维护- 管理方法：包括元数据的创建、更新、删除和查询等管理操作。
- 维护策略：制定元数据的维护计划，定期进行元数据的更新和清理。
2.3 元数据的应用与分析- 应用领域：元数据广泛应用于数据集成、数据共享、数据搜索等领域。
- 分析方法：通过对元数据进行分析，可以发现数据的关联性和规律性。
三、元数据的标准化与交换3.1 元数据标准- 元数据标准的定义：制定元数据的规范和约束，确保元数据的一致性和可互操作性。
- 常见元数据标准：Dublin Core、MARC、MODS等。
3.2 元数据交换- 元数据交换格式：如XML、JSON等，用于在不同系统之间进行元数据的交换。
元数据的数据结构及该元数据的处理方法
元数据的数据结构及该元数据的处理方法一、引言元数据是指描述数据的数据，它提供了关于数据的信息，包括数据的定义、属性、关系以及数据的来源、格式等。
元数据对于数据管理和数据分析非常重要，它能够匡助用户更好地理解和使用数据。
本文将介绍元数据的数据结构以及对元数据的处理方法。
二、元数据的数据结构元数据的数据结构包括以下几个方面：1. 元数据的基本信息元数据的基本信息包括元数据的名称、描述、创建时间、更新时间等。
这些信息用于标识和管理元数据。
2. 元数据的属性元数据的属性描述了数据的特征和属性。
例如，对于一个表格数据，元数据的属性可以包括表格的列名、数据类型、长度、约束条件等。
对于一个图象数据，元数据的属性可以包括图象的分辨率、颜色空间、压缩格式等。
元数据的属性可以根据不同的数据类型和应用场景进行定义。
3. 元数据的关系元数据的关系描述了数据之间的关联和依赖关系。
例如，对于一个数据库系统，元数据的关系可以包括表格之间的外键关系、视图和表格之间的关系等。
元数据的关系可以匡助用户更好地理解数据之间的关系，从而进行更有效的数据分析和查询。
4. 元数据的来源元数据的来源描述了数据的来源和获取方式。
例如，对于一个采集的数据集，元数据的来源可以包括数据的采集设备、采集时间、采集人员等。
元数据的来源可以匡助用户追溯数据的来源和质量，从而更好地评估数据的可信度。
5. 元数据的格式元数据的格式描述了数据的存储和表示方式。
例如，对于一个文本数据，元数据的格式可以包括文本的编码方式、分隔符等。
对于一个图象数据，元数据的格式可以包括图象的文件格式、压缩方式等。
元数据的格式可以匡助用户选择合适的数据处理工具和方法。
三、元数据的处理方法对于元数据的处理，可以采用以下几种方法：1. 元数据的采集和录入元数据的采集和录入是指将数据的元数据信息采集和记录到元数据库中。
可以通过人工方式进行录入，也可以通过自动化工具进行采集。
在进行元数据采集和录入时，需要注意保证元数据的准确性和完整性。
元数据的数据结构及该元数据的处理方法
元数据的数据结构及该元数据的处理方法一、引言元数据(metadata)是描述数据的数据，它提供了对数据的定义和描述，帮助用户理解和使用数据。
元数据的数据结构是指元数据的组织方式和存储格式，而元数据的处理方法是指对元数据进行管理、维护和利用的具体操作方法。
本文将详细介绍元数据的数据结构及其处理方法。
二、元数据的数据结构元数据的数据结构包括元数据的组织方式和元数据的存储格式。
1. 元数据的组织方式元数据可以采用层次结构、关系模型、面向对象模型等不同的组织方式。
其中，层次结构是最常见的一种组织方式，它通过树形结构将元数据进行组织，每个节点代表一个元数据项，每个元数据项可以包含子元数据项。
关系模型是基于关系数据库理论的一种组织方式，它将元数据存储在表中，通过表之间的关系来表示元数据之间的关联。
面向对象模型则是将元数据看作对象，通过类和对象的方式进行组织。
2. 元数据的存储格式元数据的存储格式可以有多种选择，常见的有XML、JSON、RDF等。
XML是一种可扩展标记语言，它可以用于描述任意结构化的数据，被广泛应用于元数据的存储和交换。
JSON是一种轻量级的数据交换格式，具有易读性和易解析性，适合用于元数据的存储和传输。
RDF是一种用于描述资源的框架，它采用三元组（主语、谓语、宾语）的形式来表示元数据，具有良好的可扩展性和语义表达能力。
三、元数据的处理方法元数据的处理方法包括元数据的管理、维护和利用三个方面。
1. 元数据的管理元数据的管理是指对元数据进行分类、组织和存储的过程。
在进行元数据管理时，可以采用目录式管理、数据库式管理、知识图谱式管理等不同的方法。
目录式管理是将元数据按照一定的分类体系进行组织，形成元数据目录，用户可以通过浏览目录来查找和使用元数据。
数据库式管理是将元数据存储在关系数据库中，通过SQL等查询语言进行管理和检索。
知识图谱式管理则是利用图数据库等技术将元数据以图的形式进行存储和管理，通过图算法进行元数据的分析和挖掘。
万字介绍25种元数据管理解决方案（含视频，建议收藏）
万字介绍25种元数据管理解决⽅案（含视频，建议收藏）⼀、元数据概述1.1、定义元数据定义：描述数据的数据，对数据及信息资源的描述性信息。
⼩编认为元数据不仅仅是关于数据的数据，它还是⼀种上下⽂，赋予信息更加丰富的⾝份。
以图⽚为例，其图⽚本⾝是⼀种数据，那么图⽚的名称、属性、尺⼨、使⽤什么设备⽣成的、⽣成的时间、责任⼈等等这些信息其实都属于元数据。
详见公众号"进击吧⼤数据"阅读原⽂观看1.2、类型元数据的类型可以分为以下三种：1.2.1、业务元数据描述数据系统中业务领域相关概念、关系和规则的数据，包括业务术语、信息分类、指标、统计⼝径等。
例如：针对机场基础信息数据，其标识信息、数据质量与精度信息、空间参照信息、发布与更新信息、负责单位与联系信息等均构成描述该机场基本数据（如机场代码、坐标等）的业务元数据。
业务元数据也可以⼤致分为逻辑元数据和物理元数据。
1.2.1.1、逻辑元数据有关逻辑结构（例如表）的业务元数据被视为逻辑元数据；我们使⽤元数据进⾏数据分类和标准化我们的 ETL 处理。
表所有者可以在业务元数据中提供有关表的审计信息。
它们还可以提供⽤于写⼊表的列默认值和验证规则。
1.2.1.2、物理元数据有关存储在表或分区中的实际数据的元数据被视为物理元数据。
我们的 ETL 处理在作业完成时存储有关数据的指标，稍后⽤于验证。
相同的指标可⽤于分析数据的成本 + 空间。
鉴于两个表可以指向相同的位置（如在 Hive 中），区分逻辑元数据和物理元数据很重要，因为两个表可以具有相同的物理元数据但具有不同的逻辑元数据1.2.2、技术元数据描述数据系统中技术领域相关概念、关系和规则的数据，包括物理模型的表与字段、ETL规则、集成关系等。
例如：针对图像数据，其基本数字对象（对象标识符、⽂件⼤⼩、字节序列、压缩类别等）、基本图像信息、图像捕捉元数据、图像评估元数据（空间度量、图像⾊彩编码等）等构成描述该数据的技术元数据。
元数据的数据结构及该元数据的处理方法
元数据的数据结构及该元数据的处理方法一、引言元数据（metadata）是描述数据的数据，它提供了关于数据的信息，包括数据的属性、结构、格式以及与数据相关的其他信息。
元数据在数据管理和数据分析中起着重要的作用，能够帮助用户更好地理解和利用数据。
本文将介绍元数据的数据结构以及处理方法。
二、元数据的数据结构元数据的数据结构是指元数据的组织方式和表达形式。
通常，元数据的数据结构包括以下几个方面：1. 元数据类型：元数据可以分为不同的类型，如技术元数据、业务元数据、结构元数据等。
不同类型的元数据描述了不同方面的数据信息。
2. 元数据属性：元数据属性指元数据的具体描述信息，如名称、标识符、定义、数据类型、取值范围等。
不同类型的元数据可能有不同的属性。
3. 元数据关系：元数据之间可能存在关联关系，如父子关系、依赖关系等。
元数据关系可以帮助用户更好地理解数据之间的联系。
4. 元数据分类：元数据可以按照不同的分类方式进行组织和管理，如按照数据类型、数据来源、数据用途等分类。
5. 元数据存储方式：元数据可以存储在数据库、文件系统、XML文件等不同的存储介质中。
选择合适的存储方式可以提高元数据的访问效率和管理效果。
三、元数据的处理方法元数据的处理方法是指对元数据进行获取、管理和利用的具体操作方式。
下面介绍几种常见的元数据处理方法：1. 元数据采集：元数据采集是指通过各种手段和工具获取数据的元数据信息。
可以通过扫描数据文件、读取数据库表结构、调用API接口等方式来采集元数据。
2. 元数据管理：元数据管理是指对元数据进行组织、存储、维护和查询的过程。
可以使用元数据管理工具，如数据目录、元数据仓库等，对元数据进行集中管理和维护。
3. 元数据标准化：元数据标准化是指对元数据进行统一的命名、定义和分类，以便于不同用户和系统之间的交流和共享。
可以制定元数据标准和规范，如统一的元数据命名规则、元数据定义模板等。
4. 元数据血缘分析：元数据血缘分析是指通过分析元数据之间的关系，追踪数据的来源和变化过程。
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元数据解决方案
随着报价系统每年收集和使用的数据飞速增长，数据体量日趋增长，数据形态多样化且不统一，多种数据源之间的采集、传播和共享遇到困难。
元数据管理作为大数据治理的核心，是有效管理这些数据的基础和前提，在信息化建设中发挥着重要的作用。
如何理解、管理并发挥出元数据的价值，成为迫切的任务。
一、什么是元数据
元数据（Metadata）是关于数据的数据。
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）。
1.技术元数据
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：
1)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。
2)业务系统、数据仓库和数据集市的体系结构和模式。
3)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。
4)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）。
2.业务元数据
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之间的语义层，使业务人员也能够“读懂”数据仓库中的数据。
业务元数据主要包括以下信息：
1)使用者的业务术语所表达的数据模型、对象名和属性名。
2)访问数据的原则和数据的来源。
3)系统所提供的分析方法以及公式和报表的信息。
4)企业概念模型、多维数据模型，业务概念模型与物理数据的依赖，
二、元数据的作用
元数据可以实现业务模型与数据模型的映射，帮助用户理解数据仓库中的数据；元数据清晰的描述了数据的来龙去脉，描述了数据抽取转换规则，是保证数据质量的关键；元数据管理系统可以把整个业务的工作流、数据流和信息流有效的管理，可以支持需求变化，从而提高系统的可扩展性；打通数据孤岛，统一数据定义，形成企业级知识传承平台，元数据管理使得数据变的更有价值。
三、元数据管理
在大数据时代的背景下，数据即资产，元数据实现了信息的描述和分类的格式化，从而为机器处理创造了可能，它能帮助企业更好地对数据资产进行管理，理清数据之间的关系。
元数据管理是企业提升数据质量的基础，也是企业数据治理中的关键环节。
元数据管理不当，信息很容易被丢失，进而不能对业务进行有效支撑，企业内部业务人员要识别相关信息就会变得十分困难，最终用户也将失去对数据的信任。
1.元数据采集
技术元数据的采集，根据现有元数据设计出元模型，然后将数据仓库系统之中的元数据按元模型集中汇总并关联到一起，达到企业对数据统一管理与应用的目的，ETL等产生的元数据，对于元数据管理工具支持的格式可直接进行导入，对于一些自定义的规则，需要进行格式转换并导入。
业务元数据相对复杂，来源较广泛且不统一，需要对业务系统进行深入理解，按业务主题进行整理，梳理出业务范围、业务名称、业务定义、业务描述、业务关系等，并添加到元数据管理系统中。
主要从以下几方面来进行梳理：
1)业务平台中的各业务流程。
2)交易、结算系统，提取出各种财务公式、过程逻辑、业务规则等。
3)报表系统，比如表头，包含合计、平均数等聚合函数的列，一些计算公
式等。
4)表格，在Excel中进行业务计算的公式，列的描述、代码描述等。
5)文件数据中的标题、作者、时间、内容主题等。
2.存储管理
对元数据存储需要使用专门的工具，拟定为（还需要做充分调研）Pentaho Metadata进行存储管理。
通过工具与数据库系统的对接，将元数据导致进去，对于不支持系统对接的元数据，可手动进行添加。
通过管理工具提供的辅助功能可对元数据进行标注、完善等。
四、元数据应用
通过元数据管理工具将元数据服务提供给所有业务人员，使业务人员也能够快速的从业务角度理解数据，从而帮助业务人员更好的利用数据。
以下用三个方面来阐述元数据的实际应用价值：
1.元数据对比分析
业务系统由开发环境到测试环境再到生产环境，在系统的设计、开发、测试、上线过程中，无论需求变更还是Bug都会导致元数据的改动。
大到库表结构重新设计，小到字段类型的变更，都可能导致系统出现重大问题。
为了避免这种问题的发生，我们可以使用元数据系统的对比分析功能，元数据系统可以自动采集三个环境的库、表、字段、视图、存储过程等结构，自动化采集保证了各自环境中
都是最新的、最准确的元数据结构，我们对上线的数据环境与测试库进行对比，会轻松的发现问题所在，能大大降低这些问题发生的概率。
2.数据流向分析
数据平台系统中，业务数据由操作型数据几分析型数据转换，通过大量的数据抽取、转换、清洗等过程形成了分析统计数据。
数据由业务系统->数据仓库->数据集市->分析报表，数据加工链路比较长，期间处理方式多元化，很容易会出现数据项不符合业务逻辑的情况，出现问题也很难迅速解决。
通过使用元数据系统的数据流向分析，即影响分析（上游->下游）与血缘分析（下游->上游），提供了字段级的数据解析，上下游之间的数据加工链路可以通过图形的方式快速定位，可以快速定位特定的表和某些字段，然后做详细的逻辑分析，大大简化了分析环节，提升了解决问题的效率。
3.交易链路分析
元数据可以辅助快速梳理系统服务之间的调用关系与服务间的接口。
比如交易系统中入金、记账、结算等业务，会经过一系统复杂的系统接口服务调用，为了更为清晰、准确的了解交易流程，需要对各个服务进行梳理、整合，由于涉及不同的部门、系统，工作量和工作难度将相当大。
为了解决这个问题，元数据的链路分析能力可以自动化的完成梳理任务，元数据可以通过服务接口的采集，自动获取服务的信息，包括参与接口调用的输入、输出字段信息，并通过系统自动采集相关的数据字典与关系映射，避免人工梳理造成漏误，以元数据驱动，服服务的业务元数据规范新的服务，完成整个服务系统。
另外还可以进行实体关联分析、实体差异分析、指标一致性分析、辅助应用优化、辅助案例管理。