质量元数据在数据治理领域的研究与应用-论文.pdf

今 日 自 动 化 自动化管理 2021年第4期
（3）缺乏一致性。数据的一致性是开展数据治理的基础，但
质量元数据就是质量管理中所用的元数据，在使用环节能帮 是在相关工作开展环节，很容易出现数据不一致问题。比如，不
助质量管理人员提高质量数据使用效率。目前，质量元数据可以 同系统的数据定义差异，就会导致同一业务的数据缺乏一致性 ；
被分为质量业务元数据和质量技术元数据，这两种数据分别以业 相关联业务系统的数据不同步也会导致数据缺乏一致性。
务用户和技术客户为使用者 [1]。在实践工作中，质量业务元数据 （4）冗余问题。在数据治理工作中，并非所有数据皆可用，
与质量技术元数据的内容存在交叉，但二者也存在明显差异。比如， 许多数据之间都存在内容重复的问题，而且在治理环节也存在数
产品生命周期内的质量管理活动、业务活动信息、质量数据结构、 据记录重复的现象，造成了非常严重的冗余问题。此外，非法键
质量决策支持元数据等都属于质量业务元数据 ；而数据 ETL 响应 值的存在也同样易引发数据冗余。
时间、OLAP 规则、决策与系统运行相关性等都属于质量技术元 　 数据治理问题的危害
数据。 数据治理问题会对数据的正常使用以及相关工作的开展造成
现阶段，质量元数据可以为企业质量管理工作的开展提供巨 极大干扰，将会危害实践工作的正常开展。基于上述治理问题，
大辅助，在使用环节需要建立质量元数据规范集，该项工作的根 许多无效和重复性的工作浪费了人力物力资源，使得数据治理工
本目的是为建立质量元数据标准奠定基础，规范集就是这一标准 作的成本大幅增加，数据集成项目的重复实施率高达83%。