数据治理中的元数据就是数据的数据，讲究从数据的全生命周期：产生/采集、存储、加工和展现等环节进行描述与分析。元数据体现数据的各类关系和属性，可从技术、业务、管理3个维度对元数据进行划分，从而帮助用户对整个系统内数据资产的质量和分布形成清晰直观的认知，并有助于持续地进行数据质量的提升以及问题的跟踪回溯。

　　标准的数据治理元数据管理系统，应满足以下四大功能模块与特性：

　　元数据采集：能准确便捷地从各类数据库及大数据平台中采集全生命周期的各类元数据，包括各类数据实体机加工逻辑，并支持异构环境;

　　元数据管理：准确定义元数据模型并封装储存，在功能层包装成各类元数据功能，最终对外提供应用及展现;提供元数据分类和建模、血缘关系和影响分析，方便数据的跟踪和回溯。

　　元数据展示：清晰直观的可视化呈现，展现数据间各类组合依赖关系及加工上下游逻辑，并能进行针对性问题和指标的突显和预警;

　　元数据搜索：可根据数据源库、类型等搜索元数据信息。

　　主数据

　　数据治理中的主数据就是用来描述组织内核心业务实体并具备高度“可复用性”的数据，比如客户、员工、产品标准、地域标准码等信息;这些数据往往存在于多个异构的应用系统中，如果不进行梳理与整合，极有可能造成数据的重复开发，带来资源的浪费和后续数据、系统对接上的麻烦。

　　标准的数据治理主数据管理系统，应满足以下四大功能模块与特性：

　　主数据存储、整合：需具备对数据的整合、清洗、校验、合并等功能，能够实现对分散在各地处的主数据的集中维护、收集，并确保主数据在应用场景下的完整、唯一与准确;

　　主数据管理：支持对主数据的维护，包括主数据申请与校验、审批、变更、冻结/解冻、发布、归档等全生命周期管理;

　　主数据分发与共享：支持主数据对外查询和分发服务，满足业务人员和IT人员日常的查询和调取;

　　主数据分析：实现对主数据的变更情况监控，为主数据系统管理员提供对主数据进行分析、优化、统计、比较等功能;

　　数据治理中主数据在业务层面常常以各类指标出现，对于数据指标的管理，应着重从以下几个方面考虑：

　　数据指标定义：能够以不同的主题和业务域对维度进行定义、属性和模型方面的管理;

　　指标维度管理：从时间、空间、物料以及层次四个维度的信息和所含具体维度进行管理;

　　指标维护：支持对指标进行新增、修改、删除、审批、冻结、解冻、发布(分发)、导出等操作，并就以上操作进行各类权限设置及权限功能的操作流程设计;

　　数据治理平台是以用户为中心，以元数据为基础，贯穿信息标准、数据采集、数据标准化、数据质量、主数据管理、数据共享等从源端到数据中心，再到应用端的全过程管理，并通过大数据治理，是用户能更便捷、更灵活、更准确地获得大数据资产的能力。