元数据采集是元数据产品的核心部分，如何提升采集效率是需要仔细斟酌的事情，既要保持稳定性也要保持跟上主流技术的发展趋势。元数据产品从最初集中式WEB应用系统到现在流行的分布式、微服务这种系统架构，原有元数据采集效率已不能满足应用的需求了。
元数据(Metadata)，元数据是关于数据的组织、数据域及其关系的信息，简言之，元数据就是描述数据的数据。这么说对于没有技术背景的人来说还是比较抽象的，我给大家举几个例子。
在各种数字化的影响下，将企业环境中的各种元数据整合利用至关重要。对于企业来说，选择适合自己的元数据管理工具将能最大化发挥元数据的作用，以协助企业完成在数据方面的战略目标。
元数据是指来自企业内外的所有物理数据和知识，包括物理数据的格式，技术和业务过程，数据的规则和约束以及企业所使用数据的结构。
公司经营分析会提到家庭市场的重要性，我就问负责家庭模型的同事：去年做的家庭结构标签用得怎么样？然后同事给我拉出了下面这张表。
元数据，一个简单的定义是描述数据的数据。在企业中，无论哪里有数据，都有相应的元数据。只有存在完整而准确的元数据，我们才能更好地理解数据并充分利用数据的价值。为了让大家更好地了解什么是元数据，亿信华辰小编针对元数据的类型，举例说明什么是元数据。
大家好，很高兴在这里和大家探讨和分析元数据管理的技术和想法。本次分享的内容包括以下三部分： 首先，通过以下这张片子我们先看一下传统元数据管理都在管哪些内容。 由于元数据管理是随着数据仓库建设过程逐渐完
“元数据管理是企业数据治理的基础”，在数据治理战略实施的时候，这是我们经常会听到看到的一句话。但是，数据治理的概念在国内还并未普及，如何打好数据治理的基础更是一头雾水。作为一名企业管理人员、一名IT人员、或者是一名数据行业从业者，理解数据治理的首要任务，就是——理解元数据，理解元数据管理。
一个软件产品存储架构是需要仔细斟酌和考虑的事情，既要保持稳定性也要保持跟上主流技术的发展趋势。元数据产品从最初主要支持关系型的数据管理到现在的大数据平台、数据湖、微服务这种新的数据架构形态的管理。原有的存储架构从分析元数据关系效率、检索速度都不能满足应用的需求了。
据说，英语中元数据meta一词最早出现于1968年，其是对希腊语前缀"meta-"的粗略翻译，用于表明更抽象层次的事物。尽管元数据一词只有几十年的历史，然而几千年的图书馆管理员们一直在工作中使用着元数据，只不过我们先所谓的“元数据”是历史上被称为"图书馆目录信息"。图书目录中的信息解决了一个十分关键的问题，就是如何帮助用户在图书馆快速地、准确地找到想要的资料。
元数据，简单定义就是描述数据的数据。在企业中，只要有数据存在的地方，就有其对应元数据。只有完整、准确的元数据存在，才能更好地理解数据，充分挖掘数据的价值。本文针对数据分析类场景，描述其包含元数据，方便读者更好地理解它。
DataHub 是第三代元数据平台，支持为现代数据堆栈构建的数据发现、协作、治理和端到端可观察性。DataHub 采用模型优先的理念，重点是解锁不同工具和系统之间的互操作性。
数据治理很火，在 DAMA 数据管理知识体系指南中，数据治理位于 “数据管理车轮图” 的正中央，如下图：
大家好，我是一哥，元数据管理是企业数据治理的基础，是数据仓库建设的关键。作为一名数据人，首要任务就是理解元数据管理。
我们知道在一个存储系统中，不光光只有它所存储的数据文件重要，它的存储系统的元数据管理同样十分的重要。因为涉及到存储系统数据访问操作时，会经过存储系统元数据的查询或更新操作，如果元数据这边的操作出现性能瓶颈，同样会导致用户访问数据的行为出现缓慢的情况。本文我们来聊聊存储系统一般是如何做高效的元数据管理的，这里面会涉及到多种不同的元数据管理方式。
最近Gartner在研究报告里明确指出，“元数据管理将是未来企业信息化的核心基础设施”。确实，在大数据环境中，如果企业不通过元数据管理把多种复杂的信息管理起来，很难做到信息的有效利用。但是，很多企业逐渐发现元数据管理直接给企业业务创新带来的价值非常有限。目前的元数据管理现状是什么？如何充分释放元数据管理的业务价值？有哪些实践经验可以借鉴？ 目录： 一、现状分析：孤独的企业元数据管理 二、解决方案：面向业务释放元数据价值 三、技术实践：普元的企业元数据管理实践 一、现状分析：孤独的企业元数据管理 元数据管理不
Doris中，Leader节点与非Leader节点和Observer节点之间的元数据高可用和一致性，是通过bdbje(全称:Oracle Berkeley DB Java Edition)的一致性和高可用实现的。
如果我说：元数据（Meta Data），就是描述数据的数据。没有技术背景加持的路人粉看到这句「绕口令」，内心可能会浮现这样的想法：
近几年来数据的量级在疯狂的增长，由此带来了系列的问题。作为对人工智能团队的数据支撑，我们听到的最多的质疑是 “正确的数据集”，他们需要正确的数据用于他们的分析。我们开始意识到，虽然我们构建了高度可扩展的数据存储，实时计算等等能力，但是我们的团队仍然在浪费时间寻找合适的数据集来进行分析。
导读：元数据管理是企业数据治理的基础，是数据仓库的提升。作为一名数据人，首要任务就是理解元数据管理。
元数据（Metadata）是描述数据的数据。元数据按用途不同分为技术元数据、业务元数据和管理元数据。
刘耀铭同学元数据系列作品的第二篇，大家支持！ 其他相关文章： 元数据概念 基于元数据驱动的ETL Hive 元数据表结构详解 上一遍我们了解了什么是元数据，即元数据的定义，我们知道了元数据是对数据的描述以及解释，它用来说明数据内容质量状况和其他特征的背景信息。那么元数据具体有什么作用呢？ 1、元数据是进行数据集成所必须的。 怎么理解？我们知道一个数据仓库是由外部数据、业务数据以及文档资料通过某些抽取工具而得到的，数据集市就是数据仓库经过元数据的定义，约定它的结构等信息所产生。元数据做到了对数据仓库有效的数据
目前，很多企业已经意识到，由于业务人员看不懂系统中存储的数据，所以难以通过大数据来提升业务创新能力，本文就来谈谈解决这个问题的方法——业务元数据管理。（同系列文章请点击王轩的文章《面向业务的企业元数据管理》） 目录： 一、计算机和人之间出现“语义屏障” 二、业务元数据——数据背后的业务上下文 三、基于本体的业务元数据管理实践 四、总结与展望 一、计算机和人之间出现“语义屏障” 大概70多年前的一个情人节，ENIAC诞生在了美国宾夕法尼亚大学，从此人类开启了在计算机“智能化”上的探索，“语言识别”、“图像识别
元数据，又被称为描述数据的数据，你可以把它类比成关系型数据库的 schema 信息，来方便直观地理解它，但是它绝不仅仅是 schema 信息，它还包括了很多其他的信息。一般意义上来说，元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据。一般按照用途来分类，元数据分为技术元数据和业务元数据。
在当今快速发展的数字经济中，数据资产化和数据要素化已成为企业提升竞争力的关键策略。这些过程不仅涉及将数据转换为有形的经济价值，还关乎如何利用数据驱动决策、创新和业务增长。
“元数据是关于数据的数据”。从数据、信息、知识和智慧人类认知领域的层次结构来讲，数据是通过工具或机器搜集的原始资料。确切地说，数据是原始、未经处理的资料或潜在信息。信息就是经过某种处理并供人使用的数据。知识指的是你知道的事情，也就是经过内化的信息，而智慧则是指了解如何运用知识。元数据是对潜在信息的信息，是关于数据的更高层次抽象，是对数据的描述。
大家好，我是独孤风，一位曾经的港口煤炭工人，目前在某国企任大数据负责人，公众号大数据流动主理人。在最近的两年的时间里，因为公司的需求，还有大数据的发展趋势所在，我开始学习数据治理的相关知识。今天给大家分享一体化的元数据管理平台——OpenMetadata。
伴随中国企业数字化转型大提速，2020年5月13日下午，国家发展改革委官网发布“数字化转型伙伴行动”倡议，正式把数字化转型提到国家政策层面。发展数字化转型就避免不了要和数据打交道，数据治理的核心是元数据管理。元数据驱动数字化转型成为趋势，而随着业务系统体量逐渐扩大，对元数据管理、分析提出了新的挑战。及时性、可靠性、可视化等等方面提出了新的要求。
下面是它的一级元数据，每一级下面又列出了二级元数据，总共加起来，可以从100多个方面刻画一部电影
首先，阿里云也有一款名为DataHub的产品，是一个流式处理平台，本文所述DataHub与其无关。
企业架构理论体系中，数据架构始终是企业架构的核心组成部分。TOGAF企业架构框架定义了数据架构位于业务架构与基础技术架构之间，通过数据架构的治理实现的业务和应用的有效衔接。
经过这些年的发展，国内外厂商在元数据管理能力的建设上有了一定的经验积累，此篇文章分析了国内外市场现状，指出企业级元数据管理正吸引着越来越多的厂商关注，有望成为未来元数据管理的主流方向，提出了企业级元数据管理需要具备的基本能力，并在最后简要分析了未来企业级元数据管理体系架构的技术趋势。 1. 企业级元数据管理将成为 企业信息管理的核心 国内外对企业级元数据管理的需求日益增加 仔细分析国内外现状，目前市场上对企业级元数据管理的需求正日益增加： 1、数字化加速，企业内数据量成倍增长 数字化时代到来，许多复杂多变的
今天分享的主题是元数据治理实践，这是一项长期持续的工作，涉及多部门协作、多角色参与，链路长且复杂，要有完善的流程、成熟的平台、业务和技术部门共同参与，才能推进治理工作的有效展开。
元数据（Metadata），通常的定义为"描述数据的数据"。元数据打通了源数据、数据仓库、数据应用，记录了数据从产生到消费的全过程。元数据管理是数据治理的核心。
元数据（Metadata）：描述数据的数据（data about data），主要是描述数据属性（property）的信息，用来支持如指示存储位置、历史数据、资源查找、文件记录等功能。元数据算是一种电子式目录，为了达到编制目录的目的，必须在描述并收藏数据的内容或特色，进而达成协助数据检索的目的。
如果让你在本地构建一个 Dubbo 应用，你会需要额外搭建哪些中间件呢？如果没猜错的话，你的第一反应应该是注册中心，类 Dubbo 的大多数服务治理框架都有注册中心的概念。你可以部署一个 Zookeeper，或者一个 Nacos，看你的喜好。但在 Apache Dubbo 的 2.7 版本后，额外引入了两个中间件：元数据中心和配置中心。
在[WS标准篇]中我花了很大的篇幅介绍了WS-MEX以及与它相关的WS规范：WS-Policy、WS-Transfer和WSDL，因为WCF元数据结构体系完全是基于WS-MEX等相关的规范之上。熟悉这些基本的WS规范，对于我们全面、深刻的理解WCF整个元数据架构体系具有十分重要的意义。不仅仅是针对元数据，对于后续章节陆续要介绍的内容，比如事务、可靠会话、安全等，我强烈建议读者在正式进行相关部分的学习之前，先对相关的WS规范作一个大致的了解。 通过对WS-MEX的介绍，我们知道：不论是采用WS-Trans
元数据（Meta Date），主要记录数据仓库中模型的定义、各层级间的映射关系、监控数据仓库的数据状态及ETL的任务运行状态。一般会通过 元数据资料库（Metadata Repository） 来统一地存储和管理元数据，其主要目的是使数据仓库的设计、部署、操作和管理能达成协同和一致。 元数据是数据仓库管理系统的重要组成部分，元数据管理是企业级数据仓库中的关键组件，贯穿数据仓 库构建的整个过程，直接影响着数据仓库的构建、使用和维护。
在当今的数据驱动时代,数据被视为组织的战略资产,对于支持业务决策、优化运营效率、推动创新至关重要。然而,要充分发挥数据的价值并非易事。数据资产通常分散于整个企业,存在于各种系统和平台中,这给数据的发现、集成、质量保证和合规管理带来巨大挑战。因此,有效的数据资产管理(Data Asset Management,DAM)已成为组织的当务之急。
数据资产治理（详情见：数据资产，赞之治理）的前提要有数据。它要求数据类型全、量大，并尽可能多地覆盖数据流转的各个环节。元数据采集就变得尤其重要，它是数据资产治理的核心底座。
原作者：Bane Radulovic 译者： 赵恩东 审核： 魏兴华 DBGeeK社群联合出品 ASM 元数据概述 ASM的元数据由ASM实例进行维护和管理，元信息本身非常重要，ASM磁盘组中的文件要想被Oracle DB和其他客户端正常使用，就要求元信息一定要是完好无损的，ASM的元信息以元信息块的形式存储在磁盘组中。 译者注：ASM的元信息可以类比为Oracle数据库的数据字典，一旦核心的元信息发生毁坏，那么ASM磁盘组将不能被装载继而提供服务。 有些ASM 元数据在每个ASM 磁盘的固定位
这是一个新概念：The Modern Metadata Platform，直译就是现代元数据平台。这个概念是伴随着 Modern Data Stack 概念而生，是其中的一部分。
元数据锁(metadata lock,简称MDL)是用来保证并发访问数据库对象场景下的一致性而设定的。简单理解，它是为了管理数据库元数据而产生的一种锁。关于元数据锁，有以下的知识点需要注意：
在日常工作中，元数据的管理主要体现在元数据的采集、存储、查询、应用几个方面。原则上应从规范化，到脚本化，到工具化的方向进行建设。
原作者：Bane Radulovic 译者： 邱大龙 审核： 魏兴华 DBGeeK社群联合出品 ASM METADATA BLOCK ASM的元数据由ASM实例进行维护和管理，元信息本身非常重要，ASM磁盘组中的文件要想被Oracle DB和其他客户端正常使用，就要求元信息一定要是完好无损的，ASM的元信息以元信息块的形式存储在磁盘组中。 译者注：ASM的元信息可以类比为Oracle数据库的数据字典，一旦核心的元信息发生毁坏，那么ASM磁盘组将不能被装载继而提供服务。 有些ASM 元数据在每个A
数据即资产的概念已被大多数人所接受，有效的数据治理是形成优质数据资产的必要条件，而元数据管理又是数据治理的基础。那么，元数据管理具体有哪些应用呢？本篇文章我们将通过一些具体场景来科普一波。
大家好，我是独孤风。元数据管理平台层出不穷，但目前主流的还是Atlas、Datahub、Openmetadata三家，那么我们该如何选择呢？
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