【数据目录】数据目录与元数据管理：差异，以及它们如何协同工作？

数据目录与元数据管理：主要区别

元数据管理和数据目录之间的主要区别在于，元数据管理是一种处理数据的策略或方法。相比之下，数据目录是一种工具，是支持元数据管理的一种手段。

下面是一个表，总结了数据目录和元数据管理之间的区别。

方面	数据目录	元数据管理
释义	数据目录是所有数据资产的有组织的列表，这些资产赋予了整个公司的数据团队权力。	元数据管理帮助组织决定如何收集、分析和维护上下文信息——元数据。
范围	它是所有数据源的有组织的数据清单。它能够在正确的上下文中进行数据搜索和发现数据资产。	它确保元数据按照数据管理策略使用。
关键差异	它是一种实现元数据管理以及数据发现、分析、质量和治理等功能的工具。	这是一种管理元数据的收集、存储和使用的方法。

目录

1. 数据目录与元数据管理：主要区别
2. 什么是数据目录？
3. 什么是元数据管理？
4. 元数据与主数据与参考数据
5. 数据目录是否包含元数据？
6. 通过强大的数据目录实现高效的元数据管理
7. 数据目录与元数据管理：相关阅读

数据目录与元数据管理有区别吗？这些概念在数据生态系统中经常可以互换使用。

虽然这两个术语之间有一些区别，但这里有一个简短的解释——数据目录是实现元数据管理的工具。因此，与其争论非此即彼，不如探讨如何建立一个支持有效元数据管理的目录。

与其考虑数据编目与元数据管理，不如考虑数据编目+元数据管理，以实现更好的数据管理。

本文分析了编目和元数据管理的概念，以及它们的协同作用和差异。

首先，让我们从数据编目开始。

 

什么是数据目录？

数据目录是一种帮助建立组织数据资产综合列表的工具。数据目录使数据工程师和业务分析师更容易找到和使用正确的数据。

集中式数据目录可以有效地分解数据竖井，从而在整个组织中实现更好的数据可访问性。

此外，为现代数据堆栈构建的数据目录可以跟踪沿袭，并帮助设置细粒度的访问策略和权限。这样可以实现更好的数据安全性，并遵守各种数据保护法规和隐私法。

有兴趣了解更多有关数据目录的信息吗？查看我们的深入指南，了解数据目录的价值、好处和功能。

在我们讨论元数据之前需要注意的另一件事是，数据目录与数据字典不同。原因如下。

数据目录与数据字典

正如我们已经提到的，数据编目是组织或清点数据资产的过程。

现代数据目录可以包括元数据存储库、上下文业务词汇表、类似谷歌的搜索以实现数据可发现性，以及确保良好治理的能力。范围因组织的需要而异。

同时，数据字典描述数据库、数据模型或数据源中包括的数据类型和数据结构。

过去，IT团队用来维护组织的数据字典来处理元数据管理。然而，随着越来越多的数据消费者和业务用户，数据字典已经成为更全面的数据目录的构建块之一。

要了解更多关于数据字典及其优点的信息，这里有一篇文章可能会对您有所帮助。

在数据目录中集成数据字典、业务词汇表以及搜索和发现功能的最大优势是数据民主化。

了解更多：数据目录与数据字典-差异、示例和用例

数据目录在数据民主化中的作用

《实践中的大数据》畅销书作者Bernard Marr表示：

“数据民主化意味着每个人都可以访问数据，或者没有在网关或数据入口点造成瓶颈的看门人。”

数据民主化使组织中的每个人都能在需要时访问他们想要的数据。因此，每个人都可以快速找到、理解并使用正确的数据进行战略决策。

强大的数据目录平台通过赋予数据团队各种功能，实现数据民主化，而不会损害数据安全或隐私，例如：

• 数据搜索和发现
• 业务术语表和数据字典
• 自动数据分析和自动词汇表建议
• API与现代数据堆栈其余部分的集成
• 在线聊天、注释和一键数据共享，实现无缝协作
• 数据沿袭和影响分析

现在让我们来看看元数据管理。

什么是元数据，什么是元数据管理？

元数据是描述数据的数据。

例如，图像的元数据包括图像名称、描述、格式、大小、作者、创建日期和修改日期。

同样，包含员工记录的excel表也有大量的元数据信息。excel工作表中每列的元数据包括名称、说明、数据类型等。

在现代数据堆栈中，业务利益相关者经常混淆元数据，并将其与主数据和参考数据互换使用。让我们来理解这些概念。

元数据与主数据与参考数据

元数据、主数据和参考数据之间的主要区别在于，元数据是关于数据的描述性信息，有助于组织理解其数据。主数据是交易所需的重要业务信息。示例包括对客户、产品、供应商零件的描述，以及来自交易数据的其他此类信息。最后，参考数据是主数据的一个子集。它是组织业务流程中各种系统所引用的数据。

元数据是关于数据的描述性信息，有助于组织理解其数据。

例如，客户记录数据库的元数据将包括列名、列数据类型、描述和格式等信息。

要了解更多关于元数据的信息，请查看我们关于元数据的详细指南，并使用它解锁数据资产的价值。

接下来是主数据。

主数据是交易所需的重要业务信息。示例包括对客户、产品、供应商零件的描述，以及来自交易数据的其他此类信息。

Gartner将主数据定义为：

主数据是一组一致和统一的标识符和扩展属性，用于描述企业的核心实体，包括客户、潜在客户、公民、供应商、站点、层次结构和会计科目表。

您需要元数据来管理主数据。Forrester表示，这就是为什么主数据管理和元数据就像一枚硬币的两面：

MDM通常涉及一些以业务为中心的声明，即实现客户、产品或其他一些关键数据的单一可信视图，而IT通常着眼于元数据，通过对公司的“关于数据的数据”有一个单一的真实版本来降低复杂性，提高生产力、重用和协作

最后，参考数据是主数据的一个子集。它是组织业务流程中各种系统所引用的数据。

一些参考数据是根据ISO等管理机构的规范进行标准化的。示例包括国家代码、邮政代码和货币代码。

其他的，如客户状态或产品类别，是在组织内定义的。

回到元数据，有效地管理所有这些信息可以构建数据的完整画面，并使其更易于理解和有意义。

元数据管理是一组管理元数据存储和使用的策略和过程。

如果做得好，元数据管理可以帮助组织遵守数据法，同时增强组织内部的数据民主化能力。

传统上，您可以使用excel表和结构化数据库来处理元数据管理。然而，随着大数据和云计算的兴起，元数据管理变得具有挑战性。

这就是数据目录可以提供帮助的地方。

数据目录是否包含元数据？

如前所述，数据目录是将元数据整合到单个存储库中的工具，可以提供组织内所有数据资产的完整情况。所以，是的，它们包括元数据。

现代数据目录通过提供单个存储库中所有元数据的概述来实现元数据管理，从而为元数据建立一个单一的真相来源。

让我们看看如何。

数据目录与元数据管理：数据目录在哪里适合元数据管理？

首先，元数据管理是一种处理数据的策略或方法。相比之下，数据目录是一种工具，是支持元数据管理的一种手段。

接下来，选择元数据管理工具将只处理元数据，这可能会也可能不会提供足够的上下文，并使发现更容易。

然而，组织可以通过数据目录以集中、协作和用户友好的方式管理大量数据，其功能包括：

• 为元数据编制索引
• 启用搜索和发现
• 简化治理

下面是一个表，总结了数据目录和元数据管理之间的区别。

方面	数据目录	元数据管理
释义	数据目录是所有数据资产的有组织的列表，这些资产赋予了整个公司的数据团队权力。	元数据管理帮助组织决定如何收集、分析和维护上下文信息——元数据。
范围	它是所有数据源的有组织的数据清单。它能够在正确的上下文中进行数据搜索和发现数据资产。	它确保元数据按照数据管理策略使用。
关键差异	它是一种实现元数据管理以及数据发现、分析、质量和治理等功能的工具。	这是一种管理元数据的收集、存储和使用的方法。

 

Aspect	Data Catalog	Metadata Management
Definition	A data catalog is an organized list of all the data assets which empower data teams throughout the company.	Metadata management helps organizations decide how to collect, analyze, and maintain contextual information — metadata.
Scope	It serves as an organized data inventory for all data sources. It enables data search and discovery of data assets, with the right context.	It ensures that the metadata is used as per the data governance policies.
Key difference	It is a tool that enables metadata management, among other things such as data discovery, profiling, quality, and governance.	It is an approach to manage the collection, storage, and use of metadata.

通过强大的数据目录实现高效的元数据管理

一个强大的数据目录有助于元数据管理等，以帮助组织有效地管理和使用其数据。这就是为什么争论不应该是数据目录与元数据管理，而是数据目录+元数据管理。

如果你想知道“健壮”是什么样子，可以考虑使用Atlan的现代数据目录进行试驾。

https://youtu.be/J0hx3oguHSA

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