元数据管理平台如何构建适合自己的DevOps工具与平台

数据质量管理工具的平台构建特点是什么

数据质量管理工具QualityStream是一种通过访问分析对象数据来诊断质量、导出结构并进行分析，确保可持续维持提高数据质量管理的系统。

对于分析对象数据库执行profiling，并对当前的质量水准进行分析后，对管理对象(Business Rule)及调度分析结果进行注册，以及应用维护流程来进行管理的系统。

　　系统结构主要由业务标准化和企业数据品质管理组成，进行数据源管理、质量基准管理、测量管理、系统管理、作业管理和分析，最后集成元数据，完成对数据品质的管理。

　　数据质量管理工具平台的主要特征分为QS-Base、QS-Broker和QS-Base-UI。

QS-Base作为核心的质量管理Framework，它以java为基础进行创建，并用于UI与Server 联系及与质量分析引擎及集成的Framework。

由于以集成的Repository进行管理，因此与公司其他产品可实现完美的连接。

QS-Broker由用于质量数据分析的模块组成，其每个模块分别由元数据联系及元信息收集引擎、功能分析引擎组成的核心批处理模块。

QS-Base-UI提供用于质量分析及控制的用户画面，以及提供分析用功能定级及调度功能、控制过程功能、维护计划及管理结果功能等多重画面组成的用户画面。

　　数据质量管理工具平台的主要功能是为了提高数据质量，提供以基于质量管理指标、数据质量验证、质量验证结果统计及整备程序的数据质量验证基础。

有支持作为质量诊断基础的数据库的元信息管理及变更管理的元数据管理;作为质量诊断的主要基准信息及验证对象信息，可与调度程序联系的profiling管理;对于复杂的business rule进行管理及分析，可与调度程序进行联系的rule管理;综合管理品质诊断结果信息，并按各种特定基准提供结果搜索及统计信息的验证结果管理;通过对错误数据的验证及分析、维护流程的支持，可持续保证数据质量的维护管理;通过企业内工具的联系，可支持实时质量管理;支持有关企业内管理解决方案之集成管制系统的独立性potal系统。

　　数据质量管理工具平台是为了达到在Data Governance Model中管理数据质量，管理数据质量指数(DQI)，并以其为基础提供核分析错误数据的预期效果。

数据治理有哪些好的平台工具？

我提名亿信华辰旗下的睿治数据治理平台，包含由元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、数据集成管理、主数据管理、数据资产管理、数据交换管理、数据生命周期管理、数据安全管理9大产品模块，每个产品模块都可以灵活组合使用，也可以分开单独来使用，满足不同数据治理的场景。

如何通过元数据管理工具提高元数据质量？

作为经验丰富的平台软件厂商，普元推出元数据管理平台产品普元MetaCube，为企业建立元数据管理体系提供了可靠、便捷的工具支持，从而更加有效的发掘和利用信息资产的价值，实现精准高效的分析和决策，在复杂的市场环境里获得竞争优势。

普元 MetaCube产品是企业级元数据管理平台。

它采集来自企业内数据仓库领域内的技术、业务元数据、过程元数据，为企业提供了端到端的元数据服务。

优势一：端到端的元数据管理 作为真正端到端的元数据管理工具，提供跨工具和应用的企业级的元数据统一视图，提供了清晰定义和分析跟踪业务运作历史数据的实际可行的解决方案。

优势二：可定制的元模型管理 提供企业数据仓库环境内置的元数据类型支持；支持用户按需定制元模型结构，形成统一的元数据类，特别适合支持业务元数据的管理，同时多样性的类关系管理支持灵活、规范的元数据项关联关系。

优势三：自动获取和关联元数据 可连接其他软件工具（Oracle、DB2、Datastage、PowerCenter、Erwin、PowerDesigner等）自动或手动获取元数据，保证了元数据的最新、一致、可用、极大减少人工维护工作量。

通过元数据关联功能，在元数据采集时，自动关联两个来自数据库、BI工具的元数据。

减少人工映射的工作量。

优势四：强大的分析功能 血统分析 –跨工具了解数据在应用中流动变化的来源和目的 影响分析 –跨工具追踪企业范围的系统变化影响 数据地图 –用于展现企业数据全貌，为更有效的利用和挖掘信息资产提供技术支撑。

优势五：完整的生命周期和版本管理 产品提供元数据的生命周期管理，发布、删除和状态变更都有严格的流程，并提供了版本管理功能，这些都确保元数据的质量，保证了后续使用元数据系统的权威性和可靠性。

元数据管理在提升企业数据质量方面有哪些优势

一、系统简介 随着计算机技术和GIS技术的发展，管理和访问大型数据集的复杂性已成为数据生产者和用户共同面临的突出问题，数据生产者需要有效的办法来组织、管理和维护海量数据。

元数据作为描述数据的内容、质量、状况和其他特性的信息的作用已变得越来越重要，成为信息资源的有效管理和应用的重要手段。

二、系统功能 该系统具有新建元数据、打开元数据、导入文本文件、导入模板、打开质检信息、批处理元数据等功能。

CA的信息管理咨询专家能够助一臂之力.CA的咨询专家在信息管理环境上集中解决元数据管理功能的两个关键构件:端用户 的路由图和信息管理"布线"图.CA 认为，元数据对于两方面是非常重要的： 端用户 路由图 在访问方便的格式里没有足够的元数据,数据仓库的端用户 就不能有效开发利用数据仓库,创建查询程序和正确说明解释他们找到的数据.端用户 必须了解在数据仓库里有什么数据,数据来源何处.通过给他们提供可在数据仓库使用的高水平的源域和主题的数据库存清单,端用户 可 以深入分析单个元素的定义,业务内容和有效价值以及使用规则. 信息管理"布线"图 数据仓库处理十分复杂--涉及到几个数据源,要求制定几个提取和转换数据的方案程序和产生多个时间相关的作业流.通过有效的元数据管理使该处理工作文件化和得到交流至关重要.数据仓库的开发者使用该元数据促进了将来的数据仓库开发, 并且根据不断变化的要求管理数据仓库处理过程. 使用元数据,数据仓库开发者可以确认哪一个数据结构,数据集市,转换程序等需要根据后端系统或数据仓库本身的变化得到调整. CA 提供元数据管理咨询服务： 元数据管理计划 元数据已经被广泛认为是许多IT首创方案的一个重要的成功因素,从管理诸如数据仓库的复杂的技术环境到向开发者和端用户同时传送数据可用性.但是元数据管理首创方案只有在得到期望的支持时才有可能成功.因为元数据是一项支持技术,所以如果得不到任何支持,那么工作努力就会付诸东流.CA的元数据管理计划 产品将帮助你在你的战略性IT方案和元数据管理的收益之间确定一个集成点,这样以来不可缺少的功能都得到实施. 数据合理化 虽然每一个企业组织在数据上都有一个固定的投资,但是大多数的组织在取得该项投资的价值上都有困难.这些企业的困难在于了解他们有什么数据以及数据所在的位置,他们被广泛扩大的数据冗余弄得焦头烂额.例如,相同的业务信息用多个物理名储存在多个地方并不少见.甚至更令人迷惑不解的是那些相同命名的数据所指代的业务信息却不相同.如果这一切听起来耳熟,那么CA的Data Rationalization(数据合理化 )产品能够帮助你迎刃而解.CA将帮助你确认对你的业务来说是重要的信息,使用储存库技术把它们映射到相应的物理位置,这样你就可以从容处理有关数据.最后,你将得到你有什么数据,它们储存在什么地方,内容是什么的数据库存清单,结果数据冗余得到消灭,新的应用程序开发就更容易. 端用户 元数据管理 在访问方便的格式里没有足够的元数据,数据仓库的端用户 就不能有效开发利用数据仓库,创建查询程序和正确说明解释他们找到的数据.端用户 必须了解在数据仓库里有什么数据,数据来源何处等问题.CA的End-User Metadata Management(端用户 元数据管理) 通过给端用户 提供可在数据仓库使用的高水平的源域和主题的数据库存清单,可以帮助端用户 解决上述困难.端用户 掌握深入分析单个元素的定义,业务内容和有效价值以及使用规则的能力后,他们可以在数据仓库内有效地访问和应用信息. 数据仓库映射管理 数据仓库处理十分复杂--涉及到几个数据源,要求制定几个提取和转换数据的方案程序和产生多个时间相关的作业流.通过有效的元数据管理使该处理工作文件化和得到交流至关重要.数据仓库的开发者使用该元数据促进了将来的数据仓库开发,并且根据不断变化 的要求管理数据仓库处理过程.在变化影响数据仓库环境和/或促进新的数据仓库开发时, CA的Data Warehouse Mapping Management(数据仓库映射管理)产品将帮助你为维护 功能提供文件和实施手段,让元数据开发者对影响程度进行分析评估. 参考数据管理 大多数的企业组织发现实现企业报告或 集成独立的数据集市的主要难题是缺少标准化 的参照数据.单个独立的业务单位或 数据集市可能使用不同的有时候甚至重复的编码和业务规范,最后是数据集市有多个事实版本或报告,关键的业务信息可能被多计一倍.结果 ,CA提供Reference Data Management(参照数据管理)产品帮助你建立一个标准化 的基础设施,及时管理参照数据.无论是用来集成多个数据集市还是启动企业的报表程序, Refe rence Data Management都将帮助你保证得到一个单一的事实文本. 储存库工具集成 无论是购买还是室内开发,储存库是任何元数据管理计划 的一个成功关键.如果你已经选择CA Repository,我们将帮助你实施和集成这些工具形成一个全面的元数据管理解决方案.

如何构建适合自己的DevOps工具与平台

数据质量管理工具QualityStream是一种通过访问分析对象数据来诊断质量、导出结构并进行分析，确保可持续维持提高数据质量管理的系统。

对于分析对象数据库执行profiling，并对当前的质量水准进行分析后，对管理对象(Business Rule)及调度分析结果进行注册，以及应用维护流程来进行管理的系统。

系统结构主要由业务标准化和企业数据品质管理组成，进行数据源管理、质量基准管理、测量管理、系统管理、作业管理和分析，最后集成元数据，完成对数据品质的管理。

数据质量管理工具平台的主要特征分为QS-Base、QS-Broker和QS-Base-UI。

QS-Base作为核心的质量管理Framework，它以java为基础进行创建，并用于UI与Server 联系及与质量分析引擎及集成的Framework。

由于以集成的Repository进行管理，因此与公司其他产品可实现完美的连接。

QS-Broker由用于质量数据分析的模块组成，其每个模块分别由元数据联系及元信息收集引擎、功能分析引擎组成的核心批处理模块。

QS-Base-UI提供用于质量分析及控制的用户画面，以及提供分析用功能定级及调度功能、控制过程功能、维护计划及管理结果功能等多重画面组成的用户画面。

数据质量管理工具平台的主要功能是为了提高数据质量，...