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参考技术A 元数据管理计划实施数量将持续增长到2021年以后。根据DATAVERSITY®数据管理趋势报告，有84％的业务受访者已经实施了元数据管理计划或已经开始制定计划。一家公司在元数据管理方面的成功取决于实施前是否依托于一个有用的元数据管理框架。处理好元数据对于公司而言，在于遵守数据法规，提高数据质量，探索机器学习以及更好地使用数据。但是元数据管理超越技术，而主要依赖支持它的人员和政策。
一、什么是元数据管理框架？
元数据管理框架描述了一种使数据和元数据资产更易于访问和用于实现业务目标的组织方法。它根据组织的需求，动员并扩展了作为元数据管理基础的现有资源。
元数据管理框架发生在公司基础架构级别和运营级别。在更高层次上，元数据管理框架是伊恩·罗兰兹（Ian Rowlands）DAMA芝加哥一章中的解释说，需要行政支持和 数据策略制定更高的业务远景。此外，元数据管理框架还指导人员和自动化算法在日常工作中捕获、集成、管理和发布元数据。
从战略和战术角度考虑，元数据管理框架必须涵盖项目内部或与项目内进行交互的任何人。因此，元数据管理框架需要得到数据治理程序。
数据治理将有关元数据的可用性，具有元数据的组织优先级以及何时以及如何交付元数据的信息通知元数据管理框架。作为反馈，元数据管理框架将有关数据合规性、数据可访问性和数据质量的信息告知企业数据治理。将元数据管理和数据治理基础视为串联工作并提供数据解释。
二、选择元数据管理框架之前要考虑的因素
在创建任何元数据管理框架之前，请考虑以下事项：
获得元数据管理框架基准：即使组织中不存在正式的元数据管理框架，隐性的也存在。技术文件映射数据架构，经验丰富的业务分析师之外的人可以理解报告数据，而数据输入过程则提供了有关组织数据及其元数据管理框架片段的上下文。
获得有关人员，流程和技术已经存在以及它们如何通知组织的元数据管理框架的基准是很有意义的。使用“合格且知识渊博的数据专业l（和其他熟练的人才）来管理和解释“数据就绪性评估”以及“数据成熟度”模型，则提供了良好的元数据管理框架起点。进而，公司可以得到改善元数据管理框架的具体建议。
清楚元数据管理框架将实现的目标：清楚为什么组织需要管理元数据和实现元数据管理框架。元数据管理有助于降低培训成本，在整个数据系统中更好地使用数据并简化通信，但并不能解决所有数据问题。
如果组织优先于客户体验或开发产品和服务而不是数据共享和数据发现，那么与其他选择相比，元数据管理框架可能不是最佳解决方案。鉴于任何有用的数据管理框架都倾向于具有昂贵的设置，因此组织首先需要认真研究为什么要实施元数据管理框架。
提高集体数据素养：使用元数据需要已同步组织定义者，生产者和用户之间的协作和可重复的动作。认识到这类人存在于不同的组织部门中，并且有各种各样的跨功能技能。有些人具有很高的技术和分析能力，而另一些人则具有较软的技能。
不同的公司子集团可能会从非常不同的角度考虑并应用任何元数据管理框架。一个人的定义可能与另一个人的定义不同。
集体数据素养通过了解如何解释，交流和使用元数据更好地掌握公司数据资产，帮助利益相关者理解元数据管理框架。通过元数据进行规划，以全面了解业务需求，指导人们为什么以及如何使用任何元数据来完成工作或实现目标。
利用已经存在的元数据管理框架片段：在花钱购买工具和资源以建立新的元数据管理框架之前，请使用组织中已经存在的元数据管理框架来快速获胜并展示其价值。让知道如何解释客户报告含义的人记录该知识。更新现有的技术架构图，以包含更健壮的元数据，例如数据字典。
另外，请考虑有关构建或改进元数据管理框架的现有标准和实践。例如，国际统计分类由世界卫生组织（WHO）批准的《疾病分类》为临床医生，研究人员和医疗帐单人员定义了疾病和健康问题。如果与业务相关，请利用现有的权威元数据源。
三、总结
元数据管理框架不仅仅是技术解决方案。它描述了管理元数据，动员人员，技术和实践的方法和愿景。而且，元数据管理框架与数据治理紧密地交织在一起。做好元数据管理需要在整个组织中建立牢固的元数据管理框架基础。
四、元数据管理工具介绍
亿信华辰元数据管理平台（EsPowerMeta）提供了完善的元模型和元数据维护功能，采用多种方式简化元数据维护的复杂性。系统支持元数据的自动获取和时间调度管理，支持手工创建和变更元数据，并配合版本管理，能完整存储元数据整个生命周期动态和变化，方便用户跟踪业务运作的历史数据。亿信华辰元数据管理平台应用案例：
佛山某区政务服务数据管理局元数据管理平台
建设内容：
政务服务数据管理局基于区内各政府部门的数据进行汇总和治理，面向各部门提供统一的数据服务和应用，实现“用数据决策、用数据监管、用数据创业”的数据统筹发展运行机制。本项目通过元数据管理平台，梳理各类数据来源，实现卫计委、工商局、流管局等各政府部门的元数据自动采集，理清现有的数据流转流程和数据架构，并基于其构建一套新的数据架构，同时提供数据血缘分析、影响分析等，最后形成全区的政务数据地图。
项目价值：
帮助数据管理局确定数据来源和数据架构，为后续数据标准建设，数据质量管理打下坚实的基础，并为政务资源目录、自主填报系统、教育无纸化等应用提供支撑。
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