本文档提供了一份全面的功能清单,涉及元数据管理、数据质量和数据治理,旨在构建一个企业级的信息管控体系。该清单涵盖了从元数据浏览、统计、版本管理到数据质量分析和影响分析等多个方面。
元数据管理是数据管控的核心部分,它包括元数据地图浏览,统计信息查看,全局版本比对,以及各种类型元数据的管理,如DW来源系统、DW集市、LDM等。此外,还涉及到ETL和映射信息、数据文件元数据、用户查询样例和元数据对象的版本查看与比对。通过血缘分析和影响分析,可以追踪数据源头,理解数据处理过程。元数据质量分析则帮助企业确保数据的准确性、完整性。同时,提供了孤立对象分析,帮助识别未被充分利用或已废弃的对象。全局检索和用户注释功能增强了协作和信息共享,而元数据的下载、批量加载、缓冲区管理和版本回滚等功能则确保了元数据管理的灵活性和可靠性。
数据质量是另一个关键领域,包括对数据适用度的评估,完整性检查和业务规则的遵循。企业需要了解各个源系统的数据质量,以及开发团队的工作表现。数据质量的监控和管理有助于提升数据仓库的性能和决策的准确性。通过数据标准的制定,可以确保数据的一致性和规范性。
数据治理涉及战略层面的管理,明确了项目所有权和优先级,界定数据管理的职责,确保数据的安全性和隐私,并通过数据整合实现数据的清理、转换和丰富。主数据管理关注企业运营中的关键数据实体,确保数据资产的准确和一致。
在实施数据管控时,应考虑技术平台的选择,接口规范的制定,以及数据提交的标准模板。流程方面,需要建立可执行的工作流程和规范,同时制定相应的管理制度。组织架构上,需设立专门的数据管控团队,定义清晰的角色和职责。
数据管控的特点强调其在企业分析型应用中的重要性,它的跨系统、跨部门性质,以及需要长期渐进式推进的特点。企业数据管控成熟度模型展示了随着管控实践的深入,系统、人员和数据之间的协同将更加完善。
构建一个高效的企业级信息管控体系需要全面考虑元数据管理、数据质量和数据治理的各个方面,通过技术、流程和组织架构的优化,提升数据的价值和业务洞察力。