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如何做好数据管理，数据化管理的四个层次

随着我国银行信息化建设的发展，银行已经形成了包括核心系统、数据仓库、风险管理、客户关系管理等多种业务和管理系统 。大数据给银行数据处理带来的大容量、快速处理和多样性，使得银行在数据标准建设、信息共享、信息挖掘和利用等方面面临挑战，越来越重视元数据管理和系统建设 。
在本文中，笔者将为大家讲解关于银行元数据管理的三个问题，阐明如何在快速变化的行业环境中，构建符合银行特点的元数据管理体系，提升银行的数据管理能力 。
应该澄清三个问题:
1 。银行元数据现状
2 。银行元数据管理的意义
3 。银行如何建立元数据管理系统
元数据概述 元数据是由Jack在1969年首先提出的 。迈尔斯 。长期以来，在银行领域，元数据主要用于数据仓库 。在数据仓库中，元数据是用来描述数据仓库中数据的结构和建立方法的数据 。对于数据仓库这样的集成数据系统来说，存储着数以万计的表、视图等数据对象，再加上复杂的数据抽取、加载和转换、在线分析处理和数据挖掘，以及众多的数据集市，很容易形成“蜘蛛网”现象 。解决“蜘蛛网”问题的关键在于元数据管理，它可以帮助最终用户理解和使用数据仓库中的数据，也是保证数据质量的关键 。
根据银行数据的特点，结合行业理论和实践经验，元数据一般可分为业务元数据、技术元数据和运营元数据三大类，涵盖结构化数据、半结构化数据和非结构化数据 。
(1)业务元数据
业务元数据是定义业务相关数据的信息，用于帮助定位、理解和访问业务信息 。业务元数据的范围主要包括:业务指标、业务规则、数据质量规则、技术术语、数据标准、概念数据模型、实体/属性、逻辑数据模型等 。
(2)技术元数据
也可以分为结构化技术元数据和相关技术元数据 。结构化技术元数据提供了信息技术基础设施中数据的描述，如数据存储位置、数据存储类型、数据的血缘关系等 。技术相关性元数据描述信息技术环境中数据和数据流通之间的相关性 。
(3)操作元数据
元数据主要是指与元数据管理相关的组织、岗位、职责和流程，以及系统日常运行产生的运营数据 。运营元数据管理的内容主要包括:与元数据管理相关的组织、岗位、职责、流程、项目、版本，以及系统生产运营产生的运营记录，如运营记录、应用程序、运营作业等 。
技术、业务元数据和运营元数据密切相关:业务元数据指导技术元数据；该技术是基于现有的业务元数据设计的；作为技术元数据和业务元数据管理的元素之一，操作元数据为两者的管理提供支持 。
元数据管理及重要意义 元数据管理是指定义、收集、管理和发布元数据的方法、工具和过程的集合 。内容涵盖元数据定义、元数据管理原则、管理模式和方法、元数据相关制度、规范和手册、元数据管理系统、元数据管理相关的日常处理流程等 。元数据管理是以相关元数据规范和指南为基础，以元数据管理系统为支撑，与应用系统的开发、设计和版本生产过程紧密结合的完整体系 。
通过构建元数据管理系统，银行可以实现元数据信息在不同系统、工具和人员中的统一集中管理，实现从业务层面到技术层面的全面技术渗透，为银行技术系统更加高效、规范的运行提供系统支撑，对银行业务发展具有重要意义 。通过银行元数据管理，可以在以下几个方面进行改进:
1)统一表达形式，建立统一标准，使数据更易读取，更好地实现信息共享，最大化信息价值，降低沟通成本，提高沟通效率，提升上下游应用和分支机构的协作水平 。
2)用户可以更清晰地理解数据的含义和数据之间的关系，快速定位软件设计变更的影响，及时对相关系统设计进行必要的调整，如数据定义、接口等，提高快速响应变更的能力 。
3)实施规范和标准，确保元数据设计/注册的质量，更好地支持数据分发、数据交换、数据集成、数据生命周期管理、数据标准等数据管理相关工作 。
4)实现公共资源的统一分配和登记，保证有效管理，不遗漏、不冲突 。
5)实现元数据资产的统计、分析和挖掘，如血缘分析、孤儿分析、影响分析和各种统计功能等 。，以提高基于数据做出的决策的准确性和可信度 。
搭建元数据管理体系 银行元数据管理在数据治理中发挥着重要作用，是数据标准和数据质量管理的重要基础 。银行应建立体系清晰、内容全面、标准明确的元数据管理体系，紧密围绕相关国家标准和行业规范，充分结合银行自身整体系统发展战略，充分考虑相关规范和管理要求的可持续发展和良好可操作性 。


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