一、数据中台与元数据治理概述

在当今数字化时代，企业面临着海量数据的挑战。数据中台作为一种新兴的架构模式，旨在整合企业内部的各类数据资源，实现数据的共享、流通和价值挖掘。而元数据治理则是数据中台建设的重要组成部分，它对于构建高效的数据资产管理体系至关重要。

元数据是关于数据的数据，它描述了数据的结构、内容、质量、来源等信息。通过对元数据的治理，企业可以更好地理解和管理数据，提高数据的可用性、准确性和一致性。例如，在一个制造企业中，元数据可以包括产品的型号、规格、生产工艺、原材料等信息。通过对这些元数据的治理，企业可以实现对产品数据的全生命周期管理，提高生产效率和产品质量。

数据中台的元数据治理主要包括以下几个方面：

• 元数据采集：通过自动化工具或人工方式，采集企业内部各类数据源的元数据信息。
• 元数据存储：将采集到的元数据存储在元数据库中，以便于管理和查询。
• 元数据管理：对元数据进行分类、标签、版本控制等管理操作，确保元数据的准确性和一致性。
• 元数据服务：提供元数据查询、浏览、分析等服务，支持企业内部的数据应用和决策。

二、构建高效的数据资产管理体系

数据资产管理是企业数据管理的重要环节，它涉及到数据的规划、采集、存储、处理、分析和应用等多个方面。通过构建高效的数据资产管理体系，企业可以更好地利用数据资源，提高数据的价值和竞争力。

构建高效的数据资产管理体系需要从以下几个方面入手：

1. 数据战略规划

企业需要制定明确的数据战略规划，明确数据资产管理的目标、范围和策略。数据战略规划需要与企业的业务战略相匹配，确保数据资产管理能够为企业的业务发展提供支持。

2. 数据组织架构

企业需要建立专门的数据管理组织架构，负责数据资产管理的具体实施和运营。数据管理组织架构需要包括数据管理部门、数据质量部门、数据安全部门等多个部门，确保数据资产管理的各个环节都能够得到有效的管理和控制。

3. 数据标准规范

企业需要制定统一的数据标准规范，包括数据模型、数据编码、数据格式、数据质量等方面的标准。数据标准规范需要在企业内部得到广泛的认可和执行，确保数据的一致性和可比性。

4. 数据质量管理

数据质量是数据资产管理的核心，企业需要建立完善的数据质量管理体系，包括数据质量评估、数据质量监控、数据质量改进等方面的内容。通过对数据质量的管理，企业可以提高数据的准确性和可靠性，为数据应用和决策提供支持。

5. 数据安全管理

数据安全是数据资产管理的重要保障，企业需要建立完善的数据安全管理体系，包括数据加密、数据备份、数据访问控制等方面的内容。通过对数据安全的管理，企业可以保护数据的机密性、完整性和可用性，防止数据泄露和损坏。

6. 数据价值评估

企业需要建立完善的数据价值评估体系，对数据的价值进行评估和分析。数据价值评估需要考虑数据的质量、数量、时效性、可用性等多个方面的因素，为企业的数据资产管理和决策提供支持。

三、亿信华辰品牌解决方案助力数据中台元数据治理

亿信华辰作为国内领先的大数据产品与服务提供商，提供了一系列的数据中台元数据治理解决方案，帮助企业构建高效的数据资产管理体系。

1. 主数据管理

通过数据中台中的主数据管理能力，实现诸如物料、工艺、型号等数据在全生产制造流程中的贯通传递，解决生产制造过程中前后数据不统一、一物多码、一码多物等问题。

2. 数据标准化

推进数据标准化，管理数据标准的定义、发布和执行情况，建立全行通用的数据标准，推进数据标准在系统中的有效落地。

3. 数据质量管理

通过全面数据质量管理，有效地降低了数据质量导致的系统维护和信息维护成本，使数据真正转化为信息。

4. 数据资产价值发掘

通过数据治理和管控，系统将提供标准统一的、高质量的数据，并通过元数据服务帮助用户快速定位，促进数据资产价值的发掘和利用，实现精准高效的分析。

客户案例：

某军工机械厂数据中台项目

建设内容：

• 全域数据资产数据全量入湖，建立多维度数据资产目录供其他系统和用户查询、使用。
• 搭建数据治理平台及支撑硬件环境，形成多需求数据处理存储能力，构建数据湖、数据仓库，打破数据孤岛。

项目价值：

• 通过平台的建立和体系的建立和完善，工厂数据管理成熟度将提升至稳健级。
• 打造持续升值的数据资产，提供数据服务。
• 将数据变为全厂人员可阅读，易理解的内容，并可以快速结合到业务中。
• 加强数据应用能力，使数据成为生产力。

某政策性银行BI数据平台建设

充分借鉴业界先进数据仓库建设成功经验，经过分析论证，决定采用先建数据集市、后建数据整合层的方案，进行数据仓库建设，搭建数据基础平台，整合全行主要业务系统数据，形成全行数据应用统一出口。同时制定一批重要业务数据标准，依据标准对数据进行加工...

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