DAMA 知识地图第12章元数据 (10)

备考本章，看这张图就够了。 DAMA数据管理知识体系指南第12章考点总结，本章是DAMA数据管理知识体系的第10个知识领域（DAMA共11个知识领域），按照“定义、目标业务驱动、技术驱动、角色职责、活动”等内容进行描述。主要考点包括“目标原则、活动、技术驱动、基本概念”等内容。

DAMA 知识地图 第12章元数据 (10题)

• 定义
  • 关于数据的数据+图书目录卡片+作为资产管理（意义）
    • 目录卡片
      • 一个组织没有元数据，就如同一个图书馆没有目录卡片
    • 数据本身（如数据库、数据元素、数据模型）
    • 数据表示的概念（如业务流程、应用系统、软件代码、技术基础设施）
    • 可靠的元数据作用意义
      • 作为资产进行管理
        • 拥有什么数据
        • 数据表示什么
        • 数据来自何处
        • 它如何在系统中流转
        • 谁有权访问它
        • 保持高质量的意义
    • 数据与概念之间的联系（关系）
• 目标原则
  • 目标
    • 记录/收集/质量/访问交换
      • 目标
        • 1）记录和管理与数据相关的业务术语的知识体系，以确保人们理解和使用数据内容的一致性。
        • 2）收集和整合来自不同来源的元数据，以确保人们了解来自组织不同部门的数据之间的相似与差异。
        • 3）确保元数据的质量、一致性、及时性和安全。
        • 4）提供标准途径，使元数据使用者（人员、系统和流程）可以访问元数据。
        • 5）推广或强制使用技术元数据标准，以实现数据交换。
  • 原则
    • 企业视角/战略/组织承诺+潜移默化/改进/质量+审计访问
      • 原则
        • 管理
          • 3）企业视角
            • 从企业视角确保未来的可扩展性，但是要通过迭代和增量交付来实现，以带来价值。
          • 2）战略
            • 制定元数据战略，考虑如何创建、维护、集成和访问元数据。战略能推动需求，这些需求应在评估、购买和安装元数据管理产品之前定义。元数据战略必须与业务优先级保持一致。
          • 1）组织承诺
            • 确保组织对元数据管理的承诺（高级管理层的支持和资金），将元数据管理作为企业整体战略的一部分，将数据作为企业资产进行管理。
        • 建设
          • 4）潜移默化
            • 宣导元数据的必要性和每种元数据的用途；潜移默化其价值将鼓励业务使用元数据，同时也为业务提供知识辅助。
          • 8）改进
            • 创建反馈机制，以便数据使用者可以将错误的或过时的元数据反馈给元数据管理团队。
          • 6）质量
            • 认识到元数据通常是通过现有流程（数据建模、SDLC、业务流程定义）生成的，所以流程所有者应对元数据的质量负责。
          • 7）审计
            • 制定、实施和审核元数据标准，以简化元数据的集成和使用。
        • 使用
          • 5）访问
            • 确保员工了解如何访问和使用元数据。
• 活动
  • 理解元数据需求
    • 更新频次+同步情况+历史信息+访问权限
      • 元数据属性和属性集更新的频率。
        • 基于业务改变
      • 2）同步情况
        • 数据源头变化后的更新时间。
          • 时延ETL
      • 3）历史信息
        • 是否需要保留元数据的历史版本。
      • 4）访问权限
        • 通过特定的用户界面功能，谁可以访问元数据，如何访问。
      • 5）存储结构
        • 元数据如何通过建模来存储。
      • 6）集成要求
        • 元数据从不同数据源的整合程度，整合的规则。
      • 7）运维要求
        • 更新元数据的处理过程和规则（记录日志和提交申请）。
      • 8）管理要求
        • 管理元数据的角色和职责。
      • 9）质量要求
        • 元数据质量需求。
      • 10）安全要求
        • 一些元数据不应公开，因为会泄露某些高度保密数据的信息。
  • 定义元数据架构
    • 1.创建元模型
      • 创建一个元数据存储库的数据模型
• 技术驱动
  • 方法
    • 数据血缘和影响分析
      • 查看系统血缘内部的数据元血缘关系
    • 应用于大数据采集的元数据
      • 数据湖中的成功依赖管好元数据
  • 度量指标
    • 元数据存储库完整性+成熟度+专职人员+使用情况
      • 2）元数据管理成熟度
        • 根据能力成熟度模型（CMM-DMM）的成熟度评估方法，开发用于判断企业元数据成熟度的指标（参见第15章）。
      • 3）专职人员配备
        • 通过专职人员的任命情况、整个企业的专职人员覆盖范围，以及职位描述中的角色定义说明，来评估的组织对元数据的承诺。
      • 4）元数据使用情况
        • 可以通过存储库的访问次数衡量用户对元数据存储库的使用情况和接受程度。在业务实践中，用户引用元数据是一个很难跟踪的指标，可能需要定性的调研措施获取评估结果。
      • 将企业元数据（范围内的所有产品和实例）的理想覆盖率与实际覆盖率进行比较。参照元数据管理范围定义的策略。
• 基本概念
  • 1.元数据与数据
    • 元数据也是一种数
    • 元数据和非元数据之间划分界限
      • 与数据所代表的抽象级别有关
    • 元数据能用来做什么
      • 创建新数据
      • 了解现有数据
      • 实现系统之间的流转
      • 访问数据
      • 共享数据
      • 及满足这些需求的源数据
  • 2.元数据的类型
    • 业务元数据（Business Metadata）.规则
      • 通常类型
      • 关注数据的内容和条件
        • 1）数据集、表和字段的定义和描述。
        • 2）业务规则、转换规则、计算公式和推导公式。
        • 3）数据模型。
        • 4）数据质量规则和检核结果。
        • 5）数据的更新计划。
        • 6）数据溯源和数据血缘。
        • 7）数据标准。
        • 8）特定的数据元素记录系统。
        • 9）有效值约束。
        • 10）利益相关方联系信息（如数据所有者、数据管理专员）。
        • 11）数据的安全/隐私级别。
        • 12）已知的数据问题。
        • 13）数据使用说明。
      • 图书馆或信息科学元数据类别
        • 1）描述元数据（Descriptive Metadata）
          • 描述资源并支持识别和检索，如标题、作者和主题等。
        • 2）结构元数据（Structural Metadata）
          • 描述资源及其组成组件之间的关系，如页数、章节等。
        • 3）管理元数据（Administrative Metadata）
          • 用于描述管理生命周期的元数据，如版本号、存档日期等。
    • 技术元数据（Technical Metadata）.物理
      • 提供技术细节
        • 提供有关数据的技术细节、存储数据的系统以及在系统内和系统之间数据流转过程的
        • 1）物理数据库表名和字段名。
        • 2）字段属性。
        • 3）数据库对象的属性。
        • 4）访问权限。
        • 5）数据CRUD（增、删、改、查）规则。
        • 6）物理数据模型，包括数据表名、键和索引。
        • 7）记录数据模型与实物资产之间的关系。
        • 8）ETL作业详细信息。
        • 9）文件格式模式定义。
        • 10）源到目标的映射文档。
        • 11）数据血缘文档，包括上游和下游变更影响的信息。
        • 12）程序和应用的名称和描述。
        • 13）周期作业（内容更新）的调度计划和依赖。
        • 14）恢复和备份规则。
        • 15）数据访问的权限、组、角色。
    • 操作元数据（Operational Metadata）日志
      • 描述了处理和访问数据的细节
        • 1）批处理程序的作业执行日志。
        • 2）抽取历史和结果。
        • 3）调度异常处理。
        • 4）审计、平衡、控制度量的结果。
        • 5）错误日志。
        • 6）报表和查询的访问模式、频率和执行时间。
        • 7）补丁和版本的维护计划和执行情况，以及当前的补丁级别。
        • 8）备份、保留、创建日期、灾备恢复预案。
        • 9）服务水平协议（SLA）要求和规定。
        • 10）容量和使用模式。
        • 11）数据归档、保留规则和相关归档文件。
        • 12）清洗标准。
        • 13）数据共享规则和协议。
        • 14）技术人员的角色、职责和联系信息。
  • 3.ISO/IEC 11179元数据注册标准
    • ISO/IEC 11179
      • 框架/分类/属性/规则指南/原则/注册
        • 第1部分：数据元素生成和标准化框架。
        • 第2部分：数据元数据分类。
        • 第3部分：数据元素的基本属性。
        • 第4部分：数据定义的形成规则和指南。
        • 第5部分：数据元素的命名和识别原则。
        • 第6部分：数据元素的注册。
  • 元数据来源
    • 14+N
    • 应用程序中元数据存储库+建模工具和存储库+参考数据库
      • （12）建模工具和存储库
      • 大多数操作元数据是在处理数据时生成
      • 可以对现有系统中的数据进行逆向工程
        • 并从现有数据字典、模型和流程文档中收集业务元数据
    • 数据字典+字典和目录+数据库管理和系统目录+参考数据库/业务术语表
      • （10）字典和目录
      • 包括数据库
      • （7）数据库管理和系统目录
        • 操作系统版本号
      • （13）参考数据库
    • BI/配置/集成/映射+质量/事件消息/服务注册
      • （14）服务注册
      • （11）事件消息工具
      • （3）商务智能工具
      • （4）配置管理工具
      • （6）数据集成工具
      • （8）数据映射管理工具
      • （9）数据质量工具
    • （15）其他元数据存储（N个）
      • 特定格式的清单，如事件注册表、源列表或接口、代码集、词典、时空模式、空间参考、数字地理数据集的分发、存储库的存储库和业务规则