5.1  元数据管理概述

1．元数据

人类大脑思维非常神奇，往往可以习惯地利用数据模型将数据和信息加以结构化，还可以利用元数据进行释义并形成数据；同时，通过大脑思维的识别、转化、扩充、统计、分析和挖掘等，可以获取衍生信息，并同样利用数据模型和元数据进行结构化和释义。

元数据最早于1969年由Jack E．Myers提出。长期以来，在银行领域，元数据主要应用在数据仓库。在数据仓库中，元数据是用以描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据。

对于数据仓库这类集成类数据系统来说，存储的表、视图等数据对象数以万计，再加上内部复杂的数据抽取、加载和转换，联机分析处理( On Line Analytical Processing，OLAP)和数据挖掘，以及众多的数据集市，很容易形成“蜘蛛网”现象。而解决“蜘蛛网”问题的关键就在于元数据管理，它可以帮助最终用户理解和使用数据仓库中的数据，也是保证数据质量的关键。同样，它也应用在图书馆日常管理中。图书馆中的书籍多如繁星，要想在浩瀚的书海中快速准确定位到某种想要选择的具体书籍，书签必不可少，而书签就是书籍的元数据。

根据银行数据特点，结合业界理论和实践经验，元数据一般可以分为业务元数据、技术元数据、操作元数据三个类别，内容覆盖结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据。