在数据驱动的环境中，元数据不仅仅是数据的副产品；还是综合数据治理战略的关键组成部分。企业需要适当的元数据管理，以释放数据的全部潜力，并确保遵守适用的法规。

元数据是关于数据的数据。它可以包含描述电子数据文件的广泛信息。具体的信息取决于文件类型、存储类型、程序类型和元数据定制程度。例如，文件的元数据可能包括文件的名称和类型、创建文件的用户，以及文件创建和上次修改的日期和时间。

元数据可以帮助企业实现正确管理数据和优化其质量所需的粒度。它在数据驱动的决策和数字化转型中发挥着关键作用。如果企业未能实施有效的元数据管理，可能会导致违反合规性、无效的业务决策和错过机会。

元数据管理是管理和控制元数据的过程，以便企业能够使用它来访问、发现和理解它所描述的数据。适当的元数据管理对于管理不断增长的数据量、来源和类型至关重要。它可以简化运营、整合数据、提高生产力、降低成本和提高数据质量。

全面的元数据管理策略可帮助分析师更容易找到和理解数据。管理员可以更好地跟踪数据使用情况，并在整个生命周期中跟踪其情况。跟踪数据有助于识别潜在问题，并遵守安全和合规性要求。为了执行有效的元数据管理，IT团队必须识别数据源，建立元数据存储库，实施元数据标准，并开发支持管理工作所需的流程和工作流程框架。

元数据管理最佳实践

企业必须应对大量数据量、不同的数据源、复杂的合规法规、日益增长的安全威胁和更激烈的竞争。在这种情况下，下面5个元数据管理最佳实践可帮助企业开始使用系统方法构建有效的管理计划。

1. 制定策略

当IT团队计划启动元数据管理工作时，应从制定战略开始，明确确定项目目标以及实现这些目标需要什么。他们应该尽可能了解数据及其元数据的一切，例如数据的位置、格式如何以及正在跟踪哪些元数据。他们还应该确定完成每个步骤需要多长时间，以及执行这些步骤所需的资源，包括他们将在哪里存储元数据。

IT团队应该定义特定于项目的目标和关键绩效指标。目标应与企业的目标一致，并反映项目的预期结果。

目标应该考虑到企业的具体情况。例如，医疗中心的元数据目标不会与食品分销商的目标相同。关键绩效指标应与目标保持一致，并衡量实现目标的进展。

2. 创建元数据管理团队

如果没有专门负责项目的合格团队，元数据管理策略就无法实施。专门的团队可以完善和实施该战略，并确保其在实施后继续以高效的方式向前推进。为此，元数据管理不是一次性事件。这是一个持续的过程，需要专业团队随着时间的推移来监控、评估和调整管理流程。团队成员需要明确界定的角色和责任，并应获得所需的资源和培训以履行其职责。

元数据管理应该是企业更大数据治理战略的一部分。这是整个公司的努力，该团队应该涉及与数据互动的所有业务部门。团队成员还应包括包含这些人，他们的技能和责任涉及通过不同方式来使用和监督数据及其元数据。例如，元数据团队可能包括管理存储和其他基础设施的IT代表、使用数据的营销部门利益相关者和构建依赖数据的应用程序的产品开发人员。

3. 采用元数据管理标准

元数据管理策略必须定义标准和策略，以规范如何构建、分类、捕获、存储和使用元数据。简洁的标准和政策确保了元数据的一致性，并促进整个组织及其应用程序的互操作性。如果没有标准，用户更难找到、访问和理解数据。标准可提供管理和与元数据交互所需的结构。标准应该有明确的文档和沟通，以确保整个组织的合规性。

企业通常采用标准化模式来应用于其元数据，例如专注于地理数据的ISO 19115，或与安全管理相关的ISO 27001。其他常见的元数据标准包括都柏林核心、数据文档倡议和行业标准元数据的发布要求。元数据团队负责实施机制，以监控和执行适用标准。该团队还应定期审查及时性和有效性的标准和政策。

4. 在管理元数据时利用AI和ML

元数据管理正在从被动方法转向主动方法。被动管理是一种高度手动的过程，它依靠静态元数据快照来描述每个文件的属性。主动元数据管理是一个持续的自动化过程，其中元数据不断更新，以反映数据的变化。

主动方法通过有关数据血统及其流动的描述性信息来丰富元数据。主动元数据管理可以受益于人工智能和机器学习（ML）等先进技术。

将人工智能和机器学习与元数据管理结合，可增强自动化以及用于捕获和分类元数据的流程。这些技术还可提高效率，减少人工干预的需求。利用AI和ML可以从包括数据库和数据词典在内的广泛数据源中提取元数据。它还可以通过分析数据中的模式和异常，更好地跟踪数据血统，并发现数据中的模式和关联来解决数据质量问题。人工智能技术可增强数据集成和转换、治理和合规性以及隐私和安全。

5. 选择并部署元数据管理工具

企业用于部署元数据管理策略的工具也至关重要，决定成败。正确的工具正确收集、存储、编排和维护元数据。主动元数据管理工具可以处理所有类型的元数据，并从本地和基于云的数据存储中提取元数据。该工具应提供智能平台，其中集成了人工智能技术，并使企业能够从元数据中获得最大利益。

智能元数据管理工具最重要的方面之一是其自动化功能。它应该自动化和简化整个元数据管理过程，从捕获和编排到数据发现。最佳工具随着需求的增长而扩展，并与数据分析平台和其他系统无缝集成。这些工具应遵守数据安全、隐私和治理政策。有效和高效的元数据管理工具使用简单，足够灵活，以满足不断变化的元数据需求。