元数据管理要符合企业数据现状，要能支撑企业数据人员分析数据的需要，元数据是企业数据资产的最原始词典，我们需要从这本词典中获取到准确的数据信息，准确、便捷、深度、广度是元数据管理努力的方向。
要实现企业元数据管理需从两个方面考虑，一是盘点企业数据情况，搞清楚要管理哪些元数据以及这些元数据在什么地方，以何种形态存储，他们之间有有着怎样的联系。二是建模，这里的建模是建立元数据的模型及元模型，要抽象出企业的元模型，建立个元模型之间的逻辑关系。总结的讲盘点企业数据资产和建立企业元模型是元数据管理的两个基本步骤。下面我们展开的讲一下这两点：
企业数据资产盘点，首先要把元数据建设的定位定义清楚，短期解决什么问题，长期达到什么目的，基于短期目标要重点细化。举个例子要实现企业物理模型的全面管理，实现数据结构变更一体化管理这个短期目标，那么就需要盘点企业有多少应用系统，每个应用系统有多少个数据库，数据库的种类有什么，哪些是业务数据表，哪些是垃圾数据表，每个数据字段的含义是否完整，每个系统那个业务部门使用，哪些管理员进行运维，企业的数据变更是否有流程驱动等。将以上信息分为两大类，一类是数据模型本身的元数据信息，一类是支撑数据模型管理的元数据信息，这两类信息都是需要盘点的内容。
元数据建模，元数据建模是对企业要管理的元数据进行结构化、模型化。元模型的构建要一般要参考公共仓库元模型CWM，但也不能照搬CWM，否则构建的元模型太过臃肿，不够灵活。在构建元模型过程中不但要关心模型的结构更要关系模型间的关系，每个模型在元数据的世界里是一个独立的个体，个体和个体之间的关系赋予了模型间错综复杂的关系圈，这些关系的创建往后衍生会支撑数据图谱或知识图谱的构建。再拿数据资产盘点的例子来讲，我们要建立数据库元模型、表元模型、字段元模型、管理员元模型，其中库-表-字段是通过组合关系来构建的，而表-表、字段-字段是通过依赖关系来构建的。通过这样的关系构建就能将企业中的所有有交互的数据形成一个错综复杂庞大的数据关系网络，数据分析人员就可以基于这张网络进行各种信息的挖掘。
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