元数据 and 元数据标准

一般银行内的系统建设环境分为三个：开发环境、测试环境与生产环境，每一个系统建设的周期都需要经过前两个环境才能正式进入生产环境。然而在系统的设计、开发、测试、上线过程中，无论是需求变更还是BUG修改都避免不了数据模型也就是元数据的改动。大到库表结构重新设计，小到一个字段类型的变更，都可能对程序造成影响。我们以往只重视程序功能测试，却往往忽视了对元数据的管控。往往在开发库、或测试库测试通过，而由于人工疏忽在在上线过程中遇到问题。运维部门也很头疼，由于对系统的数据结构并不了解，事先无法判断，但是每次出了问题我们都需要陪着解决。

元数据系统的对比分析功能。元数据系统可以自动化采集三个环境的库结构、表结构、字段结构、视图与存储过程结构等等。自动化采集保证了各自环境中都是最新的、最真实的、最准确的元数据结构。

元数据(meta data)——“data about data” 关于数据的数据，一般是结构化数据（如存储在数据库里的数据，规定了字段的长度、类型等）。
元数据是指从信息资源中抽取出来的用于说明其特征、内容的结构化的数据(如题名,版本、出版数据、相关说明,包括检索点等)，用于组织、描述、检索、保存、管理信息和知识资源。
比如，关于一本书（信息资源），我们在图书馆系统中检索可以得到如下信息

简单来说，就是要把数据字段，数据描述相关的信息管理起来，也就是说字段定义，字段类型等等多有单独的管理说明。

元数据标准。

元数据标准包括元数据结构标准（即元数据包含那些项目，都柏林核心集，MARC元素集）、元数据内容标准、元数据取值标准、元数据编码标准（用于机读记录的存储和交换，比如MARC(Machine Readable Cataloging), XML）