什么是元数据管理？为什么数据治理的第一步是整理元数据？
什么是元数据管理？
以下是关于元数据管理、数据治理从元数据开始的原因以及数据治理逻辑的简单介绍：
元数据管理
元数据是关于数据的数据，它主要描述了数据的定义、来源、关系、质量、用途等信息。比如在一个学生成绩管理系统中，“学生姓名”“课程名称”“成绩”这些数据项的定义、数据类型，以及它们属于哪个数据表等信息就是元数据。
元数据管理就是对这些元数据进行收集、存储、整合、维护和使用的过程，目的是让人们更好地理解和管理数据，比如知道数据从哪里来、是什么含义、和其他数据有什么关系等，方便数据的查找、使用和共享。
数据治理从元数据开始的原因
- 数据理解的基础：元数据能清晰地告诉人们数据代表什么、有什么含义。就像地图上的标识一样，让人们在面对海量数据时，能快速了解每个数据的意义，从而更好地进行数据治理工作。
- 数据关系的梳理：它可以展示数据之间的关联关系，比如哪些数据是相互依赖的，哪些数据是父子关系等。这有助于在数据治理时，清楚知道修改或处理某一数据时，会对其他哪些数据产生影响，避免出现数据不一致等问题。
- 数据质量评估的依据：通过元数据中的数据定义和标准等信息，可以判断实际数据是否符合要求，从而发现数据质量问题，比如数据是否缺失、是否格式错误等。
- 数据安全管理的关键：了解元数据能知道哪些数据是敏感数据，需要进行特殊的安全保护，从而制定相应的安全策略，确保数据的安全性和合规性。
数据治理的逻辑
- 数据规划：根据企业的业务需求和目标，确定需要哪些数据，以及如何对这些数据进行分类和组织，就像盖房子前要先画好设计图一样。
- 数据标准制定：建立统一的数据标准，包括数据的格式、编码规则、命名规范等，让所有数据都按照统一的标准来进行录入和存储，保证数据的一致性和规范性。
- 数据质量提升：通过各种技术手段和管理措施，对数据进行清洗、校验等操作，去除错误数据、重复数据，补充缺失数据，提高数据的准确性、完整性和可靠性。
- 数据安全保障：确定哪些数据是敏感数据，然后通过加密、权限控制、审计等手段，确保数据不被非法访问、篡改或泄露，保护数据的安全。
- 数据共享与利用：在保证数据安全和质量的前提下，让数据能够在企业内部不同部门、不同系统之间进行共享和流通，发挥数据的价值，为企业的决策、业务创新等提供支持。
数据治理就是通过一系列的措施和手段，对企业的数据进行全面的管理和优化，让数据成为企业的重要资产，为企业的发展提供有力支持。
元数据管理的最佳实践
规范的元数据存储与组织
- 建立元数据仓库：选择合适的元数据存储工具，建立元数据仓库，对采集到的元数据进行集中存储和管理，方便用户查询和使用。
- 设计合理的数据模型：根据元数据的类型和关系，设计科学合理的元数据模型，如采用星型模型或雪花模型，对元数据进行分类和组织，提高元数据的存储效率和查询性能。
有效的元数据质量管理
- 定义质量标准：制定元数据的质量标准，如准确性、完整性、一致性等，明确各项质量指标的具体要求和验收标准。
- 定期质量评估：运用数据质量检测工具，定期对元数据进行质量检查，及时发现并修复存在质量问题的元数据。
强化元数据的共享与协作
- 搭建共享平台：建立元数据共享平台，提供友好的用户界面，方便不同部门、不同岗位的人员查询、浏览和下载元数据，促进数据的共享和流通。
- 建立协作机制：鼓励业务人员、技术人员和数据管理人员共同参与元数据管理，通过建立元数据管理委员会或工作小组，加强沟通与协作，及时解决元数据管理中的问题。
持续的元数据培训与教育
- 开展培训课程：针对不同用户群体，设计不同层次的元数据培训课程，如基础培训、高级应用培训等，使员工掌握元数据的概念、作用和使用方法。
- 提供在线学习资源：搭建在线学习平台，上传元数据管理的相关文档、视频教程等学习资源，方便员工随时学习和查阅。
完善的元数据安全管理
- 分类分级管理：根据元数据的敏感程度和重要性，对元数据进行分类分级，如分为公开、内部、敏感等级别，采取不同的安全防护措施。
- 严格权限控制：建立完善的权限管理体系，根据用户的角色和职责，为其分配相应的元数据访问权限，确保元数据的安全访问。
元数据管理的监控与评估
- 建立监控指标体系：制定元数据管理的监控指标，如元数据的更新频率、数据质量指标的变化情况等，实时监控元数据管理的运行状态。
- 定期评估与改进：定期对元数据管理工作进行评估，总结经验教训，根据评估结果及时调整元数据管理策略和措施，持续优化元数据管理工作。
元数据管理的成功案例
某知名车企
- 背景：该车企信息化建设处于升级改造阶段，在数据战略、治理、标准与质量方面处于起步阶段，存在数据管理混乱、信息孤岛等问题。
- 元数据管理举措：与亿信华辰合作，先从技术侧搜集元数据，再向业务侧拓展。构建了6大业务领域11个核心应用系统之间的数据链路，形成元数据看板，重点关注元数据的变动、与应用系统的对应情况及关键属性采集。
- 成果：梳理出供应链、营销、财务三个领域203张报表的数据链路，当指标或报表出现数据质量问题时，可通过全链分析缩短问题排查时间，同时为指标管理、数据质量管理等工作奠定了基础。
南宁中支
- 背景：作为金融机构，需要强化数据共享与数据管控，以提升整体的数据管理水平和业务效率。
- 元数据管理举措：自主研发“元数据之家”，基于数据治理的数据分类管理体系框架，梳理、整合各级各类数据资源，建立数据资产树和数据资产地图，同时建立统一分层的数据审核流程。
- 成果：为跨部门的数据共享利用奠定了基础，实现了灵活多变的数据质量控制方法，使统计数据体系化和质量控制科学化，有力地支撑了数据管控工作。
元气森林
- 背景：随着业务快速扩展，人员规模增长、岗位类型多样化，面临系统衔接不畅、数据场景化沉淀不足、用户体验不佳等问题。
- 元数据管理相关举措：引入飞书People平台，对员工生命周期数据进行全面记录，打通从面试记录、职务数据、奖惩数据到薪资数据等全链路数据，实现数据All in one管理。
- 成果：HRBP和管理者可以一站式查询员工数据，减少了跨系统查询的操作，管理者能更好地了解团队全景，提升了组织管理效率，为业务管理提供了有力支撑。
