数据治理的数据治理成功的关键——元数据管理
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发布时间：2022-04-23 08:59
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时间：2022-04-13 14:45
企业数据集成软件提供商Informatica公司（纳斯达克代码：INFA）认为：数据治理成功的关键在于元数据管理，即赋予数据上下文和含义的参考框架。经过有效治理的元数据可提供数据流视图、影响分析的执行能力、通用业务词汇表以及其术语和定义的可问责性，最终提供用于满足合规性的审计跟踪。元数据管理成为一项重要功能，让 IT 部门得以监视复杂数据集成环境中的变化，同时交付可信、安全的数据。因此，良好的元数据管理工具在全局数据治理中起到了核心作用。 Informatica将数据治理定义为“在组织范围内，对流程、*、标准、技术和人员进行职能协调和定义来将数据作为公司资产管理，从而实现对准确、一致、安全且及时的数据的可用性管理和可控增长，以此制定更好的业务决策，降低风险并改善业务流程”。
数据治理着重于交付可信、安全的信息，为制定明智的业务决策、有效的业务流程并优化利益相关方交互提供支持。因此，数据治理本身并非是结果，而仅仅是方法：即通过数据治理来支持最关键的业务目标。 正如某家大型银行的高管所言：“如果没有数据治理，任何元数据管理方案注定会失败。”元数据管理可作为一项重要功能，让IT部门得以管理复杂数据集成环境中的变化，同时交付可信、安全的数据。当业务利益相关方参与这一进程并接受对数据参考框架的责任，其优势将变得更有说服力。此时，企业就能将业务元数据与基层的技术元数据进行关联，为全公司范围内的协作提供词汇表和背景资料。
例如，当业务用户要求其在 IT 部门的搭档在报告或分析中显示“净收入”，就无需再提问“哪种净收入——财务、销售还是市场营销？”除提供其他优势外，良好的元数据管理还可通过免除此类重要问题，促进数据治理：
· 这个业务术语的含义是什么？
· 在（几个相似的）业务术语中应当使用哪一个？
· 该术语的来源是什么？
· 该数据从数据源转移到目标时是如何进行转换的？
· 由谁负责该术语的定义、记录和管理？
· 谁修改过该术语？如何及何时进行修改？
· 哪些*和规则适用于该术语？（示例包括数据质量规则、安全屏蔽规则、存档规则和数据保留*）
· 修改环境中的某一特定数据对象会对其他数据对象产生哪些影响？
· 在不对可能使用相同数据对象的其他报告和分析造成影响的前提下，需要多长时间来实施环境变更？ 一系列公司方案推动了数据治理的进展，也由此带动了元数据管理。这些方案包括：
· 通用业务词汇表（简单的数据管理）。这种“小规模试水”方法着重于某一特定问题或业务部门的通用业务词汇表。
· 全面数据治理（或数据管理策略）。这是一种更近似由上至下的方式，通常用于涉及企业内一系列业务部门的较大规模计划，并以按多个阶段（如果不是更长时间）进行管理的计划中的多个商机为目标。
· 合规。此类方案的推动因素是为遵守国际、国家、当地或行业法规的需求。合规——通常由一个治理、风险与合规性（GRC）职能部门进行管理，显然与数据治理唇齿相依。在发现、分析和记录企业的多项内部数据治理要求的同时，还必须与适用外部法规的相关特定要求进行统筹协调。其中部分示例包括：
· 银行业：Basel II、Basel III、多德弗兰克法案（Dodd Frank）、洗钱法案
· 保险业：偿付能力监管标准II（Solvency II ）
· 医疗保健：HITECH Act、HIPAA
· 一般金融服务：萨班斯—奥克斯利法案
· 元数据管理。这是更上一层楼的做法，将元数据管理和数据治理作为“最佳实践”与各个新的业务方案挂钩。该方案对业务案例和项目范围进行定义。在多家未能成功实施较大型数据治理方案的公司中，这一方法则取得了成功。 几乎所有企业&面临着管理数据量、速度和种类的挑战。Hadoop/MapRece 技术在复杂数据分析能力以及按相对低廉的成本实现最大数据扩展性方面提供了一些有趣的优势。Hadoop 在不久的将来取代关系性DBMS的可能性不大，这两项技术更有可能并存，因为它们各有独到之处。虽然用于管理和分析数据的技术可能不同，元数据管理和数据治理的目标应始终保持不变：为支持良好的业务决策提供可信、及时且相关的信息。不存在所谓的“大数据治理”或“大数据元数据管理”——相反，这是一个将全局企业数据治理和元数据管理活动加以扩展来包容全新数据类型和数据源的问题。
Hadoop带来的挑战之一就是元数据管理。如果没有良好的元数据管理和数据治理，Hadoop将会缺乏透明度、可审计性以及数据的标准化与重复利用能力。企业仍将需要对数据相关关键信息的可见性，例如其来源、质量和所有权，否则就必须承受Hadoop变成环境内的又一个数据孤岛的风险。在该领域涌现的 HCatalog 和Hive /HiveQL等新技术将使得从非结构化和半结构化数据中收集元数据变得更加简易，从而实现Hadoop上的数据沿袭。这些功能对于将Hadoop集成入总体数据集成框架，以防止大数据在企业中遭到孤立隔绝，可如同任何其他数据源一样进行治理至关重要。 Informatica可提供功能齐全而又稳健可靠的工具，具备交付可信、安全的数据和启动成功的元数据管理方案所需的全部精确功能。Metadata Manager & BusinessGlossary可提供独一无二的多项优势，让IT经理能够尽量降低在实施变更时对关键业务数据造成损害的业务风险。
InformaticaMetadata Manager & Business Glossary是 InformaticaPowerCenter Standard Edition的关键组件之一。它可提供为数据治理方案奠定基础所需的核心元数据管理工具。Metadata Manager & Business Glossary是一项单个产品，配备一个共享的元数据信息库。它具备两个用户界面，供两类截然不同的用户使用：
· MetadataManager 可让 IT 人员处理技术元数据。
· Business Glossary 可让业务和 IT 管理员协同管理业务元数据。
ITSS WG1发布的*表明
数据治理模型包括三个框架:范围，促成因素和执行及评估。他们每个方面都包含许多组件来进行展示和描述它们是如何工作的。该框架显示数据治理内部的逻辑关系。范围展示了我们应该关注什么，促成因素展示了数据治理的推动因素，执行和评估展示了如何实现治理的方法。该DG模型可以通过三个框架帮助我们理解数据治理。
数据治理的范围包括四个层次的内容。首先，应该 有一个治理要素负责管理其它管理要素，保证治理与管理的一致性。其次，下面的三个层次分别列示了需要治理的数据管理要素，其中价值创造层列示了通过数据治理所创造的价值服务。价值保证层描述了一个组织治理数据时重要保证服务。基础数据服务层描述了一个数据治理的基础数据服务。
