元数据管理的复杂性取决于数据源、用例、用户及其角色的数量和多样性。在实施元数据管理解决方案时必须考虑到这一点，以便您的系统能够与数据治理合规性要求和数据分析策略保持一致。
数据治理尤为重要，因为您必须确保在整个数据生命周期中正确理解对可信数据的访问，并在正确的上下文中使用，以避免违反合规性。此外，只有在拥有高质量数据并对元数据有共同理解的情况下，自动化和自助服务系统才能发挥作用。
成功的元数据管理的要素
元数据管理有三个核心元素，您必须在这三个元素之间建立联系：
- 常见商业语言术语和定义。来源可能包括 手机号码数据 行业标准、政策手册、合同、参考指南和手册。
- 业务资源特定属性，如系统或报告。来源可能包括数据字典、技术文档或数据模型。
- 数据资源特定元素，如数据库表或报告。来源可能包括数据库目录、电子表格和数据模型。
有效的元数据管理系统使用在三个级别上一致地捕获、存储和管理的元数据，并且它们之间具有明确的联系。
元数据管理解决方案的核心功能
在实施元数据管理解决方案时，您必须具备以下关键能力：
- 您可以使用数据清单自动识别相似的属性、解决歧义并检测与其他数据的关系。
- 数据沿袭用于识别数据来源，而影响 什么是元数据管理为什么它很重要 分析用于了解如果任何元数据元素发生变化会发生什么。
- 自动化积极支持更广泛的数据管理工作。
- 直观的用户体验和协作工作流程，以支持广泛的用户和用例。
- 语义语言理解支持术语的变化并建立透明的业务规则，具有识别数据规则异常的能力。
元数据管理工具可以帮助简化实施，同时保持合规性和安全性，同时还能以可访问、有组织的方式自动管理数据。
简化标签和注释
虽然标记和注释元数据并不复杂，但这是一项极其繁琐且耗时的任务。人工智能可以通过提取内部数据基础设施和各种内容源中包含的详细信息（例如主题、业务或位置）来帮助自动化此过程。但是，它需要正确的 AI 方法和技术。
关键字识别等基于机器学习的标准自然语言处理技术缺乏辨别具有多重含义的术语或应归为一组的同义词的知识。因此，虽然公司可以使用这种方法来自动注释，但缺乏准确性可能会导致数据质量不佳。
符号式实体提取方法为您的模型带来了更高 台湾数据库 级别的知识和常识，可以识别和捕获关键字（和短语）及其同义词并建立它们之间的语义关系。这种自动化功能简化了元数据丰富过程，同时创建了更准确、更高质量的元数据。