元数据管理概述

最新推荐文章于 2025-12-16 09:54:17 发布
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#数据仓库

博客参考公众号文章，聚焦数据治理，着重介绍元数据及元数据管理的策略、方法和技术，为数据治理相关工作提供了有价值的参考。

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参考公众号文章：数据治理：元数据及元数据管理策略、方法和技术

大数据领域的元数据管理
AI天才研究院
05-07 1981
随着企业数据量以每年50%以上的速度增长（Gartner数据），异构数据源（数据库、数据湖、数据仓库、API接口等）的复杂度呈指数级上升。数据资产难以盘点：业务人员无法快速定位所需数据数据血缘不清晰：影响数据变更影响分析和故障排查数据质量失控：缺乏统一的质量评估体系合规风险：敏感数据泄露、数据使用权限混乱本文覆盖从元数据定义到落地实施的全生命周期，重点探讨技术实现细节和企业级应用实践，涉及金融、零售、制造等行业的典型场景。基础理论：定义核心概念，构建元数据管理知识体系。
数据治理——元数据管理实施步骤
爱吃辣条的博客
04-16 2832
参考文章：元数据管理之——浅谈元数据管理实施步骤（附实施模板）
元数据管理系统
热门推荐
爱是与世界平行
11-22 1万+
如果想建设好元数据系统，需要理解元数据系统的相关概念，如数据、数据模型、元数据、元模型、ETL、数据血缘等等。首先，要清楚数据的定义、数据模型的定义。数据一般是对客观事物描述的抽象，在数据库维度，数据是数据记录的简称，例如，个人的基本信息、产品信息等。数据模型是数据特征的抽象，它从抽象层次上描述了系统的静态特征、动态行为和约束条件，为数据库系统的信息表示与操作提供一个抽象的框架。数据模型所描述的内容有三部分，分别是数据结构、数据操作和数据约束。
13（第十二章，元数据管理）
承缘丶
04-25 1300
元数据管理，资料来源于DAMA-DMBOK
元数据管理-解决方案调研一：元数据概述
sysocc的博客
11-17 629
元数据定义：描述数据的数据，对数据及信息资源的描述性信息。小编认为元数据不仅仅是关于数据的数据，它还是一种上下文，赋予信息更加丰富的身份。以图片为例，其图片本身是一种数据，那么图片的名称、属性、尺寸、使用什么设备生成的、生成的时间、责任人等等这些信息其实都属于元数据。
数据治理：元数据管理篇之Altas
GIS摆渡人
04-14 4572
Atlas 是一个可伸缩且功能丰富的数据管理系统，深度集成了 Hadoop 大数据组件。简单理解就是一个跟 Hadoop 关系紧密的，可以用来做元数据管理的一个系统,整个结构 图如下所示官网: https://www.cloudera.com/products/open-source/apache-hadoop/apache-atlas.html http://atlas.apache.org/#/为组织提供开放式元数据管理和治理功能，用以构建数据资产目录，对这些资产进行分类和管理，并未数据分析和数据治理
数据治理实战——元数据管理
爱吃辣条的博客
04-17 3382
数据治理实战——元数据管理
【数据资产】数据资产管理体系概述
求-是
11-29 2273
数据资产管理是对企业或组织内部产生的海量数据进行全面、系统、规范的管理，包括数据的收集、存储、处理、分析、利用和保护等环节，旨在挖掘数据价值，提升数据质量，确保数据安全，从而支持业务决策，促进业务创新，增强企业的市场竞争力和可持续发展能力。
元数据概述
cuijiekun的博客
11-23 2176
数据治理之元数据概述
元数据管理Atlas预研_v0.1.docx
06-21
元数据管理在大数据领域扮演着至关重要的角色，它提供了对数据资产的理解，使得数据分析和决策制定更为高效。本文主要关注的是一款名为Atlas的元数据管理工具，它在Hadoop生态系统中发挥着核心作用，用于管理和追踪...
精选资源
大数据流程模型和元数据管理-大数据治理概述
01-27
大数据流程模型和元数据管理是大数据治理的重要组成部分。 首先，我们要理解大数据的定义。狭义的大数据是指由于规模、复杂性导致无法用传统方法处理的信息，而广义的大数据不仅包括这些，还包括企业日常运营产生的...
企业级元数据管理系统概述
06-04
"企业级元数据管理系统概述" 企业级元数据管理系统是一种高效的解决方案，旨在解决当前软件开发过程中存在的各种问题，例如代码分散、版本控制混乱、基础系统信息的分散、器材设备的管理混乱等。这种系统可以将所有...
元数据管理
09-16
#### 一、元数据管理概述 元数据管理是信息系统管理和维护中的一个重要组成部分，它主要关注于定义、收集、存储、控制和分发与数据相关的描述性信息（即元数据）。良好的元数据管理能够帮助企业更好地理解其数据...
ETL、数据仓库与数据湖详解
weixin_41312759的博客
12-16 800
至目标系统的过程，是数据集成与预处理的核心环节。：ETL 指将数据从来源端。数据湖 // 原始数据存储。数据科学 // 探索性分析。数据仓库 // BI报表。传感器/日志/业务DB。
基于Java+SpringBoot+Vue的家具网上商城系统设计与实现源码及文档
最新发布
12-21
本项目旨在构建一个基于Web的家具在线销售平台，该系统致力于实现家具商品的高效数字化管理与用户交互。平台核心功能涵盖：主页展示、个人中心、用户账户管理、家具分类维护、商品信息管理、订单处理及系统配置等模块。管理员通过预设凭证登录后，可全面管理平台的各项业务与数据。 技术实现采用Spring Boot与Node.js作为后端支撑，结合Vue.js前端框架及Element UI组件库，数据库选用MySQL，项目管理依赖Maven。开发环境推荐使用IntelliJ IDEA，同时兼容Eclipse。系统遵循浏览器/服务器（B/S）架构模式，确保跨平台访问的便捷性。 部署时需配置数据库连接参数，相关设置在项目资源文件中指定。初始化数据库可执行提供的SQL脚本。应用启动后，管理员可通过特定路径访问后台管理界面，普通用户则通过前端入口浏览与购买商品。具体技术细节与操作流程可参考附带的文档资料。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
推荐系统基于Java+Vue的联邦学习隐私保护模型设计：分布式协同推荐架构与安全通信实现 项目介绍 基于java+vue的联邦学习的隐私保护推荐系统设计与实现（含模型描述及部分示例代码）
12-21
内容概要：本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构，使用户数据在本地完成模型训练，仅上传加密后的模型参数或梯度，通过中心服务器进行联邦平均聚合，从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计，包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块，并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时，系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示，Java后端支撑高并发服务与日志处理，形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例，如特征提取、模型聚合、加密上传等，增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群：具备一定Java和Vue开发基础，熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术，从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标：①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法；②掌握隐私保护机制（如加密传输、差分隐私）与模型聚合技术的集成；③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型；④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议：建议结合代码示例深入理解联邦学习流程，重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑，同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展，适用于科研验证与工业级系统原型开发。
基于spring boot的水果商城网站的设计与实现开题报告.docx
12-21
基于spring boot的水果商城网站的设计与实现开题报告
遗传算法的原理及其在实践中的应用（PDF格式）
12-21
源码来自：https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向（最优解）进化，进化过程中，会自动选择优良基因，淘汰劣等基因。 遗传算法（英语：genetic algorithm (GA) ）是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为： 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解，放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作，生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值，选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群（适应度函数的值越小越好） 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体，进行交叉，产生 2 个子代。 （交叉概率） 对子代（parent + 生成的 child）的染色体进行变异。 （变异概率） 重复3,4,5步骤，直到新种群（parentnumber + childnumber）的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率：两个个体进行交配的概率。 例如，交配概率为0.8，则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率：所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值，其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
EsPowerMeta元数据管理平台技术优势概述
EsPowerMeta元数据管理平台技术优势 EsPowerMeta元数据管理平台是基于B/S架构的软件平台，研发过程中遵循软件工程迭代开发和面向对象设计思想。该平台的设计遵循先进性、可维护性、可靠性、易用性、安全性和扩展性...
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