《企业信息化基础数据管理》课件

企业信息化基础数据管理欢迎参加企业信息化基础数据管理课程本课程将系统地介绍企业在信息化进程中如何有效管理基础数据，从而提升企业整体的数据质量和业务效率我们将深入探讨数据管理的各个方面，包括主数据管理、元数据管理、数据质量控制以及数据安全保障等核心议题在当今数字化转型的时代，数据已成为企业的核心资产，而基础数据的有效管理则是企业信息化成功的关键通过本课程的学习，您将掌握先进的数据管理理念和实用的管理方法课程概述课程目标本课程旨在帮助学习者掌握企业信息化基础数据管理的核心概念、框架和方法，培养实际工作中解决数据管理问题的能力通过系统的学习，您将能够设计和实施有效的数据管理策略，提升企业数据资产的价值内容安排课程分为八大章节，从基础概念入手，逐步深入到各专业领域，包括主数据管理、元数据管理、数据质量管理和数据安全等，最后介绍基础数据管理平台的建设方法，形成完整的知识体系学习方法建议学习者结合实际工作场景，在理解理论的基础上，尝试应用所学知识解决实际问题课程中的案例分析和实践指导将帮助您将理论转化为实际操作能力，提高学习效果第一章信息化基础数据概述1数据是企业的核心资产2数据管理是信息化成功的关键3系统的数据管理方法在信息化时代，数据已成为企业最重本章将简要概述系统化的数据管理方要的资产之一基础数据作为企业各随着企业信息系统的不断增多，数据法，为后续章节深入探讨各类数据管类信息系统的基石，其质量和管理水分散在各个系统中，如何有效管理这理技术和方法奠定基础我们将从数平直接影响企业的运营效率和决策质些数据，确保数据的一致性、准确性据的定义、分类到数据管理的框架，量本章将介绍基础数据的基本概念、和可用性，成为企业信息化建设中必建立完整的认知体系特征及其在企业信息化中的重要地位须解决的关键问题什么是基础数据

1.1基础数据的定义基础数据的特征基础数据是指在企业信息系统中基础数据通常具有稳定性高、共具有广泛使用价值、相对稳定且享度广、标准化要求高、生命周作为参照依据的数据它是企业期长等特点这些特征决定了基各业务流程和信息系统的共同语础数据需要特别的管理方法和技言，为企业业务活动和决策提供术，以确保其质量和可用性基础性支持基础数据的重要性高质量的基础数据是企业信息系统有效运行的前提，是业务流程顺畅执行的保障，也是数据分析和决策支持的基石基础数据管理的好坏，直接影响企业的运营效率和决策质量基础数据的分类

1.2元数据元数据是描述数据的数据，即关于数据的定义、结构、来源、质量、使用方法等信2主数据息元数据帮助用户理解数据的含义、位置和使用方式，是有效管理和使用数据的主数据是描述企业核心业务实体的数据，重要工具如客户、产品、供应商、员工等这类数据在不同业务流程和系统中被广泛使1参考数据用，是连接各业务领域的关键数据主数据通常变化较慢，但需要在企业范围参考数据是用于分类和编码的标准化数据内保持一致集，如国家代码、货币代码、商品分类等3这类数据通常由外部权威机构定义，或者按照企业内部标准制定，用于确保数据的一致性和可比性基础数据在企业信息化中的作用

1.31支持业务流程基础数据为企业各业务流程提供必要的信息支持，确保业务活动能够顺利进行例如，客户主数据支持从营销、销售到售后服务的完整客户生命周期管理；产品主数据支持从研发、生产到销售的产品全生命周期管理2确保数据一致性基础数据管理帮助企业在不同系统和部门间保持数据的一致性，避免数据冗余和不一致问题通过建立统一的数据标准和管理机制，可以消除数据孤岛，实现数据的共享和协同3提高决策质量高质量的基础数据是数据分析和决策支持的基础通过对基础数据的有效管理，企业可以获取更准确、更全面的业务洞察，制定更科学的决策，提升企业的竞争力和应变能力基础数据管理的挑战

1.4数据质量问题数据孤岛数据安全与隐私数据不准确、不完整、企业各部门和各系统独随着数据价值的提升和不一致、不及时等质量立建设和管理数据，导法规要求的加强，数据问题广泛存在，严重影致数据分散、重复和不安全和隐私保护成为企响业务运营和决策的质一致，难以形成统一视业必须面对的重要挑战量这些问题源于数据图数据孤岛不仅增加如何在充分利用数据价采集过程中的错误、系了数据管理的成本，也值的同时，确保数据安统间数据传输的失真、阻碍了数据的共享和价全和符合法规要求，需缺乏有效的数据质量控值挖掘，制约了企业数要企业建立健全的数据制机制等多种因素字化转型安全管理机制第二章基础数据管理框架全面的方法论支持本章将介绍国际公认的数据管理知识体系DAMA-DMBOK，帮助学习者建立系统化的数据管理认知框架，了解数据管理的各个核心领域及其相互关系这一框架将指导后续各章节的深入学习核心管理领域我们将重点探讨数据治理、数据架构、数据质量管理、元数据管理、主数据管理和数据安全管理等核心领域，了解每个领域的基本概念、主要任务和实施方法，为后续章节的详细讲解奠定基础实践应用通过案例分析和最佳实践分享，帮助学习者理解如何将数据管理框架应用到实际工作中，解决企业在数据管理过程中面临的各种挑战，提升数据管理的有效性和企业数据资产的价值数据管理知识体系

2.1DAMA-DMBOK概述核心领域DAMA-DMBOK（Data ManagementBody ofDAMA-DMBOK将数据管理分为数据治理、数据架构管理、数Knowledge）是由国际数据管理协会（DAMA据开发、数据运营管理、数据安全管理、数据质量管理、主数据International）发布的数据管理知识体系，是目前国际上最权管理、元数据管理、文档与内容管理、数据仓库与商业智能等十威、最全面的数据管理参考框架它定义了数据管理的范围、术个核心领域，覆盖了数据全生命周期的各个方面语、最佳实践和方法论，为企业数据管理提供了系统化的指导每个领域都有明确的定义、目标、活动、工具和技术，形成了一个全面的数据管理知识体系这一体系帮助企业从战略和实操两个层面建立有效的数据管理能力数据治理

2.2战略与政策1制定数据治理战略和政策组织与职责2建立数据治理组织架构和职责分工流程与标准3设计数据治理流程和标准规范工具与技术4实施数据治理工具和技术支持数据治理是指对数据资产管理行使权力和控制的活动集合，目的是提高数据价值、控制风险、降低数据管理成本它通过建立决策权、责任制和问责制，确保数据资产得到适当管理有效的数据治理需要建立包括数据委员会、数据管理办公室、数据所有者和数据管理员在内的组织架构，明确各角色的职责和权限，并通过一系列流程和工具来实施和监控数据治理活动数据架构

2.3数据模型1企业级数据模型的设计与管理数据流2系统间数据流转与集成设计数据集成3跨系统数据整合与同步机制数据架构是企业信息架构的重要组成部分，它定义了企业数据资产的结构、组织和关系，为数据管理提供了整体框架良好的数据架构能够支持企业业务需求，促进数据共享和集成，提高数据质量和可用性数据模型是数据架构的核心，它描述了数据实体、属性及其关系，通常分为概念模型、逻辑模型和物理模型三个层次数据流图则描述了数据在各系统间的流转路径和处理过程，帮助识别数据集成点和潜在问题数据集成架构则定义了如何将分散在不同系统中的数据整合起来，形成统一视图数据质量管理

2.4质量定义质量评估1确定数据质量标准和指标测量和评估数据质量状况2质量监控质量改进43持续监控数据质量变化实施数据质量改进措施数据质量管理是指通过系统化的方法确保数据满足特定用途的适用性要求高质量的数据应该具备准确性、完整性、一致性、及时性、有效性等特征，数据质量管理的目标就是通过一系列活动来提升和保持这些特征数据质量管理是一个持续改进的循环过程，包括定义质量标准、评估当前质量状况、实施质量改进措施和持续监控质量变化等环节通过这一过程，企业可以不断提升数据质量水平，为业务决策提供可靠的数据支持元数据管理

2.5元数据类型元数据仓库元数据标准元数据可分为技术元数据、业务元数据和元数据仓库是集中存储和管理企业各类元元数据标准是规范元数据定义、描述和交操作元数据三大类技术元数据描述数据数据的系统，它为企业提供统一的元数据换的规则集合，包括元数据模型、元数据的技术特性，如数据类型、长度、格式等；视图，支持元数据的采集、存储、维护和元素集、元数据编码和表示方法等采用业务元数据描述数据的业务含义和用途；使用元数据仓库通常具备元数据导入导标准化的元数据有助于提高元数据的一致操作元数据记录数据的操作历史，如创建出、版本管理、查询检索等功能，是企业性和互操作性，促进元数据在不同系统间时间、修改记录等实施元数据管理的技术基础的共享和交换主数据管理

2.6主数据识别识别企业核心主数据实体，如客户、产品、供应商、员工等，并明确各主数据的范围、边界和关键属性这一步骤需要与业务部门紧密合作，充分理解业务需求和数据使用场景主数据模型建立统一的主数据模型，定义主数据实体的属性、关系和业务规则主数据模型应当能够满足各业务领域的需求，同时保持足够的灵活性以适应业务变化模型设计通常采用自上而下和自下而上相结合的方法主数据同步设计并实施主数据在各系统间的同步机制，确保主数据的一致性和最新状态同步机制可以采用中心辐射型、对等分布式或混合型架构，根据企业实际情况选择最适合的方式数据安全管理

2.7访问控制数据加密审计跟踪建立基于角色的访问控制机制，确保用对敏感数据实施加密保护，防止数据在记录所有重要数据操作的审计日志，包户只能访问其职责范围内的数据访问存储和传输过程中被未授权访问企业括数据访问、修改和导出等活动，以便控制不仅包括读取权限，还包括创建、需要选择适当的加密算法，建立密钥管追溯责任和调查安全事件审计日志应修改和删除等操作权限，需要根据数据理机制，并在不影响系统性能的前提下当包含足够的详细信息，如操作类型、敏感度和用户职责进行精细化设置实施有效的加密策略操作时间、操作用户、操作内容等第三章基础数据管理实施方法1实施方法的重要性2系统化的实施步骤基础数据管理是一项复杂的系统我们将探讨基础数据管理实施的工程，需要明确的实施方法和步各个环节，包括项目启动、现状骤才能确保成功本章将介绍基评估、标准制定、模型设计、数础数据管理的实施过程，从项目据采集与整合、质量控制、安全启动到最终的制度建设，提供全保护和制度建设等关键步骤，提面的方法指导供详细的操作指引和工具方法3实践经验分享通过分享实际案例和最佳实践，帮助学习者理解如何在具体情境中应用这些方法，避免常见的实施陷阱，提高基础数据管理项目的成功率这些经验来自众多成功企业的实践总结基础数据管理项目启动

3.11项目范围定义明确基础数据管理项目的边界和目标，确定要管理的数据类型、业务领域和系统范围范围定义需要考虑企业战略目标、业务痛点和资源约束，既要有足够的价值，又要确保项目可行性2stakeholder分析识别项目的关键利益相关方，包括数据提供者、数据管理者、数据使用者和决策者等，分析他们的需求、关注点和影响力通过利益相关方分析，可以有针对性地制定沟通计划，确保各方支持和参与3项目计划制定制定详细的项目实施计划，包括工作分解结构、时间表、资源需求、风险管理和质量保证等内容项目计划应当具有可行性和灵活性，能够指导项目团队有序开展工作，并及时应对变化基础数据现状评估

3.2数据现状评估是基础数据管理的第一步，目的是全面了解企业当前的数据状况和管理水平，为后续工作提供依据评估通常包括三个主要方面数据资产盘点、数据质量评估和管理成熟度评估数据资产盘点旨在全面梳理企业的数据资产，包括数据类型、数据量、数据分布和数据流转等情况数据质量评估则通过抽样分析或全量检查，评估数据的准确性、完整性、一致性等质量维度管理成熟度评估则从组织、流程、技术等方面评估企业数据管理的现状和能力水平基础数据标准制定

3.3数据定义标准数据命名标准数据编码标准规范数据实体和属性的制定统一的数据命名规建立统一的数据编码体定义方法和内容，确保则，包括命名约定、命系，规范各类代码的结定义的清晰、准确和一名结构和命名格式等，构、长度、取值范围和致数据定义标准通常适用于数据库对象、数编码规则这些编码包包括定义模板、术语表据字段和业务术语等各括客户编码、产品编码、和词汇管理等内容，帮类数据元素规范的命单据编码等业务码，以助消除因理解不一致导名有助于提高数据的可及各类分类码和状态码，致的数据问题理解性和一致性是确保数据一致性的重要基础基础数据模型设计

3.4概念模型1概念模型是从业务视角描述企业核心数据实体及其关系的高级模型，不考虑技术实现细节，重点体现业务概念和规则这一层次通常采用实体关系图表示，帮助业务和技术人员建立共同的数据理解逻辑模型逻辑模型在概念模型的基础上，进一步细化数据结构，包括实体的详细属性、关系的基2数和完整性约束等逻辑模型独立于具体的数据库技术，但已经考虑了数据标准和规范化原则物理模型物理模型是针对特定数据库平台的具体实现设计，包括表、字段、3索引、分区和存储参数等技术细节物理模型的设计需要平衡数据完整性、查询性能和维护成本等多方面因素基础数据采集与整合

3.5数据源识别全面识别企业内外部的数据来源，包括业务系统、电子表格、外部数据提供商等，并评估各数据源的质量、可靠性和适用性建立数据源清单，记录数据源的特征、访问方式和责任人等信息数据抽取转换设计数据抽取和转换规则，将来自不同源系统的数据转换为统一的格式和标准这个过程通常涉及数据清洗、标准化、去重和合并等操作，需要根据数据质量状况和业务需求进行定制数据加载与同步实施数据加载策略，将处理后的数据加载到目标系统，并建立持续的数据同步机制根据业务需求和系统特性，选择合适的加载方式（批量或实时）和同步策略（完全刷新或增量更新）基础数据质量控制

3.6数据profiling数据清洗数据校验数据profiling是指通过统计分析和模式数据清洗是指根据既定的规则和标准，对数据校验是在数据处理过程中，通过一系发现，深入了解数据的特征和问题它可原始数据进行校正和完善，消除错误、冗列规则对数据进行验证，确保数据符合预以帮助识别数据的分布特征、异常值、缺余和不一致清洗方法包括语法检查、值期的格式和质量要求校验规则可以包括失值、重复值和依赖关系等，为后续的数域验证、格式标准化、关联核对和专家审完整性检查、一致性检查、有效性检查和据质量改进提供方向常用的profiling核等，通常采用自动化工具结合人工干预业务规则检查等，通过自动化方式嵌入到技术包括描述性统计、频率分析和关联分的方式进行数据处理流程中析等基础数据安全保护

3.7数据安全策略1制定全面的数据安全保护方针数据分类分级2根据敏感度和重要性对数据分类访问权限管理3控制用户对不同级别数据的访问数据脱敏4对敏感信息进行变形处理数据安全保护是基础数据管理中不可或缺的一环，尤其在数据价值日益提升和隐私法规日趋严格的背景下企业需要建立全面的数据安全策略，从数据分类开始，实施差异化的保护措施数据分类分级是数据安全保护的基础，根据数据的敏感度和重要性，将数据划分为不同的类别和等级，针对不同级别的数据采取不同的保护措施访问权限管理则是控制用户对数据的访问权限，确保用户只能访问其职责范围内的数据数据脱敏是保护敏感数据的重要手段，通过对数据进行变形处理，在保持数据可用性的同时，降低敏感信息泄露的风险基础数据管理制度建设

3.81数据管理政策2数据管理流程制定企业层面的数据管理政策，设计和实施数据生命周期各环明确数据管理的原则、目标和节的管理流程，包括数据创建、责任政策应当得到高层管理收集、存储、使用、共享和销者的批准和支持，为各项具体毁等过程流程设计应当考虑的数据管理活动提供指导和依业务需求、组织结构和系统环据政策通常包括数据质量政境，确保流程的可执行性和有策、数据安全政策和数据共享效性政策等3数据管理规范建立详细的数据管理规范和标准，为日常数据管理工作提供具体指导规范可以包括数据命名规范、数据采集规范、数据质量规范、数据共享规范等，通过培训和考核确保规范的有效落实第四章主数据管理详解主数据识别主数据建模1确定企业核心主数据领域设计统一的主数据模型2主数据治理主数据整合43建立持续的主数据治理机制实现多源数据的整合与匹配主数据管理是基础数据管理的核心领域之一，它专注于企业最关键的业务实体数据的管理，如客户、产品、供应商和员工等本章将深入探讨主数据管理的概念、方法和实践，帮助学习者全面理解和掌握主数据管理的技术和方法我们将首先介绍主数据管理的基础概念和核心原则，然后讨论主数据管理系统（MDM）的架构和功能，接着详细探讨客户、产品、供应商和员工等主要域的管理方法，最后介绍主数据治理的组织和流程，形成完整的主数据管理知识体系主数据管理概述

4.1定义与特征主数据类型主数据是描述企业核心业务实体企业的主数据主要包括客户主的数据，如客户、产品、供应商、数据（如个人客户、企业客户）、员工等主数据具有高共享度、产品主数据（如商品、服务）、低变更率、高业务价值等特征供应商主数据（如厂商、分销主数据管理（MDM）是指通过商）、员工主数据（如员工信息、策略、流程和工具，确保主数据组织结构）、财务主数据（如会准确性、一致性和可控性的一系计科目、成本中心）等列活动主数据生命周期主数据的生命周期包括创建、维护、使用和归档四个阶段每个阶段都有特定的管理要求和控制点，需要建立相应的流程和规则，确保主数据在整个生命周期中的质量和一致性主数据管理系统（）

4.2MDMMDM系统架构MDM功能模块MDM实施步骤MDM系统通常采用多层架构，包括数据集MDM系统的核心功能模块包括数据集成MDM项目的实施通常包括需求分析（明成层、数据处理层、数据存储层、服务层和模块（负责数据导入导出）、数据治理模块确业务目标和范围）、架构设计（选择适合应用层集成层负责与源系统和目标系统的（负责权限和流程控制）、数据质量模块的部署模式）、系统实施（系统安装和配数据交换；处理层执行数据清洗、匹配和合（负责数据校验和清洗）、匹配合并模块置）、数据加载（初始数据迁移）、流程整并；存储层保存主数据和元数据；服务层提（负责重复数据处理）、历史版本模块（负合（与业务流程对接）和持续运营（系统维供数据访问和管理接口；应用层支持数据浏责变更追踪）和数据服务模块（负责数据访护和优化）等步骤项目实施应采用迭代渐览、查询和维护等功能问和分发）进的方法，从单一域开始，逐步扩展到其他领域客户主数据管理

4.3客户数据模型客户数据整合客户360视图客户数据模型是客户主数据管理的基础，客户数据整合是指将分散在不同系统中的客户360视图是对客户全方位的认知，包它定义了客户实体的结构、属性和关系客户数据整合到一起，形成统一的客户视括客户的基本属性、关系网络、交易历史、典型的客户数据模型包括基本信息（如名图整合过程中的关键挑战是客户身份匹服务记录、偏好行为等多方面信息通过称、地址、联系方式）、关系信息（如组配，即如何识别同一客户在不同系统中的客户360视图，企业可以全面了解客户，织结构、家庭关系）、交易信息（如购买记录常用的匹配方法包括精确匹配、模提供个性化服务，提高客户满意度和忠诚历史、支付偏好）和行为信息（如兴趣爱糊匹配和概率匹配等度，实现精准营销和风险控制好、反馈意见）等部分产品主数据管理

4.420%30%提高产品上市速度降低产品管理成本有效的产品主数据管理能够显著缩短新产品从设计到上市良好的产品主数据管理可以减少重复工作和错误，降低产的时间，提高企业的市场响应速度通过标准化的产品信品信息管理的人力和时间成本统一的产品数据标准和流息管理流程，企业可以更快地完成产品信息的采集、审核程能够提高工作效率，减少跨部门协作的摩擦和发布25%提升客户体验准确、完整、一致的产品信息是提供良好客户体验的基础通过产品主数据管理，企业可以确保客户在各渠道获取的产品信息保持一致，避免因信息不准确或不完整导致的客户困惑和投诉产品主数据管理是对企业产品信息进行统一管理的过程产品数据模型是基础，它定义了产品的属性和结构，包括基本属性（如名称、编码、规格）、技术属性（如材质、性能参数）、商业属性（如价格、供应商）和营销属性（如描述、图片）等产品分类管理则帮助企业建立科学的产品分类体系，便于产品的组织和查找产品信息富化则是通过多种渠道和方法，不断完善和丰富产品信息，提高产品信息的完整性和吸引力这些活动共同构成了完整的产品主数据管理体系供应商主数据管理

4.51供应商数据模型供应商数据模型定义了供应商实体的属性和关系，包括基本信息（如名称、地址、联系人）、业务信息（如提供的产品和服务、合作历史）、财务信息（如银行账户、税务信息）和合规信息（如许可证、认证证书）等模型设计需要考虑不同业务部门的需求和各国法规要求2供应商评估供应商评估是基于一系列指标对供应商进行评价的过程，包括产品质量、交付能力、价格水平、服务水平、创新能力等方面评估结果用于供应商分级和选择决策，帮助企业优化供应商组合，降低供应链风险，提高采购效益3供应商关系管理供应商关系管理是维护和发展与供应商战略合作关系的过程，包括供应商沟通、绩效管理、风险管理和发展计划等活动良好的供应商关系管理可以提高供应链的效率和弹性，促进双方的共同发展和价值创造员工主数据管理

4.6员工数据模型组织架构管理职位与角色管理员工数据模型定义了员组织架构管理是对企业职位与角色管理是对企工实体的属性和关系，组织结构进行定义和维业内部职位和系统角色包括个人信息（如姓名、护的过程，包括部门设进行定义和映射的过程身份证号、联系方式）、置、汇报关系、岗位设职位描述了员工在组织职业信息（如职位、部计等内容组织架构是中的职责和要求，而角门、技能）、薪酬信息员工主数据的重要组成色则定义了员工在信息（如工资级别、福利选部分，它反映了企业的系统中的权限和访问范项）和发展信息（如培管理层级和职责分工，围通过职位与角色的训记录、绩效评估）等为员工数据提供了组织映射，企业可以实现基模型设计应当既满足人背景和关系网络于职责的权限管理，提力资源管理需求，又符高系统安全性和管理效合数据保护法规要求率主数据治理

4.7主数据所有权明确各类主数据的所有者和管理者，建立主数据责任制主数据所有者通常是业务部门的高级管理者，负责制定数据标准和策略；而主数据管理者则负责日常的数据维护和质量监控清晰的所有权定义有助于解决数据管理中的权责不明问题主数据变更管理建立规范的主数据变更流程，包括变更申请、审核、实施和验证等环节对于重要的主数据变更，应当进行影响分析，评估变更对相关系统和业务流程的影响，制定相应的风险应对措施变更过程应当记录完整的审计日志，以便追溯和回退主数据质量监控建立主数据质量的监控机制，定期评估主数据的准确性、完整性、一致性和及时性等质量维度质量监控可以采用系统自动检查与人工抽查相结合的方式，发现问题及时处理，并分析根本原因，持续改进数据质量和管理流程第五章元数据管理详解1元数据的战略价值2元数据管理的体系化方法元数据是描述数据的数据，是理解和使用数据的关键本章我们将系统介绍元数据管理的将深入探讨元数据管理的原理各个环节，包括元数据的采集、和方法，帮助学习者理解如何存储、集成、应用和治理等，通过有效的元数据管理提升数并探讨各环节的关键技术和最据的可发现性、可理解性和可佳实践通过建立完整的元数用性，从而最大化数据的价值据管理体系，企业可以更好地控制和利用其数据资产3元数据管理工具选择与应用我们还将讨论元数据管理工具的选择和应用，包括商业工具和开源工具的特点、优势和局限性，以及如何根据企业实际情况进行工具选型和实施，确保元数据管理的有效性和可持续性元数据管理概述

5.1元数据的定义与分类元数据标准元数据管理的价值元数据是描述数据的数据，它提供了关于元数据标准是规范元数据定义和交换的规元数据管理为企业带来多方面的价值提数据的背景、内容、结构、质量和管理方则集合，包括元数据模型、元数据元素集高数据的可发现性，使用户能够快速找到式等信息元数据可以分为三大类技术和编码规则等常见的元数据标准有所需数据；增强数据的可理解性，帮助用元数据（描述数据的技术特性，如数据类ISO/IEC11179（元数据注册标准）、户准确理解数据的含义和背景；提升数据型、格式、存储位置等）、业务元数据Dublin Core（内容资源描述标准）和的可用性，指导用户正确使用数据；支持（描述数据的业务含义、用途和责任人等）PREMIS（数字保存元数据标准）等数据治理，为数据标准制定和质量控制提和操作元数据（记录数据的操作历史、使采用标准化的元数据有助于提高元数据的供依据；促进数据集成，为数据映射和转用情况和质量状况等）一致性和互操作性换提供基础信息。