缺乏有效的支撑对象

主动规范体系数据模型在数据生命周期过程中起到了承上启下的感化，也是数据标准化落实的关键阶段，是元数据事前治理的重要环节。

对于新增体系和存量体系来说，主动规范体系数据模型的方法也不合。在信息体系扶植初期，营业模型、逻辑模型、数据模型要能在线上设计完成，并且设计的过程中能引用企业信息模型（非金融）或数据标准（金融），以词攀来达到规范模型的目标；

而对于存量体系，我们可以应用主动化的元数据采集才能，自下而上反向生成存量体系的数据模型，如上图所示。

3.主动构建企业数据地图

固然在线设计体系模型在必定程度上包管了数据标准或企业信息模型的有效落地，但体系运行是一个持续的过程，投产后的体系元数据随时都有可能产生变更，所以须要按期主动大年夜临盆情况中采集元数据和设计态中的元数据进行比对纠偏，包管设计和投产的一致。

企业组织是一个整体，描述的企业晃荡的数据应当也是一个整体。企业可以经由过程元数据治理对象，将企业所有元数据主动采集到一路，并在主动采取元数据的过程中建立不合载体与跨载体的数据关系，形成一张反竽暌钩企业近况数据的关系网，我们平日称这张网为“数据地图”。

经由过程数据地图，在运营治理上能兼顾对待数据，全盘推敲数据架构，提出数据治理目标，大年夜根本上解决问题。

企业数据地图的构建必须是主动化的，经由过程主动化才能精确获取企业信息体系中的元数据信息以及元数据间的关系信息，数据地图的脉络分析让每个数据的在企业的数据链条的地位和数据价值变得清楚可见，经由过程数据地图还能萌芽数据的技巧属性、营业属性、治理属性、安然属性、考察属性等，当然也能知道数据是否遵守了企业数据标准规范。

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本文标题：数字化转型中的自动化大数据治理

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