元数据和数据标准区别？

一、元数据和数据标准区别？

1.元数据

元数据是描述数据的数据，所以在数据资产管理平台上建设就可以了（元模型管理、元数据采集、元数据查询、元数据管理（血缘分析、一致性核验等）），不涉及源系统表改造。

元数据分两大功能：描述数据静态信息和描述数据动态信息

静态信息：业务元数据、技术元数据、管理元数据，也就是元模型管理的东西、元数据需要记录的信息。业务元数据记录的是数据中英文名称，来自哪个业务领域等信息；技术元数据记录的是数据的数据类型、是否为空、是否唯一等信息；管理元数据记录的是对字段的操作和访问记录。

动态信息：数据从哪来、到哪去，如何去的（加工逻辑）。

2.数据标准

数据标准解决的问题是统一数据语言：统一命名规范，统一对数据的理解，完成数据的定义和规范。

数据标准分为数据标准制定、标准维护。其中，

标准制定：数据标准一般是从数据最小颗粒度开始定义和规范，先有词根，词根组成字段，然后有编码规则，制定好标准（规定中英文名称、数据类型、文本长度、是否为空、是否唯一等）。

标准维护：事后检查，事前预防。事后检查：将标准下发至目标数据模型中进行贯标评估，将不符合标准的进行修改；事前预防：建模时，引用定义好的数据标准。

3.两者区别

元数据和数据标准的区别在于：元数据是记录/描述数据的数据，数据标准是规范/定义数据的数据。即使数据是错的，元数据不管，只负责记录，而数据标准就是定义数据对与错。

从 从0-1新建数据模型 这个角度来说，应该是先制定数据标准，在制定元数据采集。

从数据治理这个角度来说，应该是先制定元数据采集，在制定数据标准。因为元数据记录了数据操作记录，是一个留痕的动作，再者，元数据一般是自动采集，相对于数据标准制定，经历的时间会比较短。

二、医疗数据共享标准和规范？

第一条 为加强健康医疗大数据服务管理,促进“互联网+医疗健康”发展,充分发挥健康医疗大数据作为国家重要基础性战略资源的作用,根据《中华人民共和国网络安全法》等法律法规和《国务院促进大数据发展行动纲要》《国务院办公厅关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》《国务院办公厅关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》等文件精神,就健康医疗大数据标准、安全和服务管理,制定本办法。

第二条 我国公民在中华人民共和国境内所产生的健康和医疗数据,国家在保障公民知情权、使用权和个人隐私的基础上,根据国家战略安全和人民群众生命安全需要,加以规范管理和开发利用。

第三条 坚持以人为本、创新驱动,规范有序、安全可控,开放融合、共建共享的原则

三、元数据管理标准？

元数据标准（Metadata Standards）描述某类资源的具体对象时所有规则的集合。不同类型的资源可能有不同的元数据标准，一般包括完整描述一个具体对象所需的数据项集合、各数据项语义定义、著录规则和计算机应用时的语法规定。

四、数据管理标准规范？

1.1 为规范我司信息系统的数据库管理和配置方法,保障信息系统稳定安全地运 行,特制订本办法。

 2.适用范围 本规范中所定义的数据管理内容,特指存放在信息系统数据库中的数据,对于存 放在其他介质的数据管理,参照相关管理办法执行。

 3.数据库管理员主要职责 3.1 负责对数据库系统进行合理配置、测试、调整,最大限度地发挥设备资源优 势。 负责数据库的安全运行。 3.2 负责定期对所管辖的数据库系统的配置进行可用性,可靠性,性能以及安全 检查。

五、数据库命名标准与规范？

采用26个英文字母(区分大小写)和0-9的自然数(经常不需要)加上下划线'_'组成，命名简洁明确，多个单词用下划线'_'分隔,一个项目一个数据库，多个项目慎用同一个数据库

全部小写命名，禁止出现大写

禁止使用数据库关键字，如：name，time ，datetime，password等

表名称不应该取得太长（一般不超过三个英文单词）

表的名称一般使用名词或者动宾短语

用单数形式表示名称，例如，使用 employee，而不是 employees

表必须填写描述信息（使用SQL语句建表时）

数据库创建 字符集：utf8mb4、排序规则：utf8mb4_general_ci

六、数据安全规范？

1. 访问控制：规定数据的访问权限和访问控制策略，限制未经授权的访问。

2. 数据备份和恢复：规定数据备份的周期、方式和存储位置，确保数据的完整性和可恢复性。

3. 数据加密：规定敏感数据的加密方式和加密算法，确保数据在传输和存储过程中的安全性。

4. 安全审计和监控：规定安全审计的频率和内容，监控数据的访问和操作，及时发现和处理安全事件。

5. 员工培训和意识：规定员工的安全培训和意识教育，提高员工对数据安全的认识和意识。

6. 物理安全：规定数据存储设备的安全措施，如安全门禁、视频监控等，保障数据的物理安全。

7. 网络安全：规定网络设备的安全配置和管理，保障网络的安全性。

8. 安全漏洞管理：规定安全漏洞的发现和处理流程，及时消除安全漏洞。

数据安全规范的制定和执行是企业保护数据安全的重要措施，可以有效避免数据泄露、篡改和丢失等安全问题。

七、数据分类分级规范？

a) 科学性。按照数据的多维特征及其相互间逻辑关联进行科学和系统地分类，按照大数据安全需求确定数据的安全等级。

b) 稳定性。应以数据最稳定的特征和属性为依据制定分类和分级方案。

c) 实用性。数据分类要确保每个类下要有数据，不设没有意义的类目，数据类目划分要符合对数据分类的普遍认识。数据分级要确保分级结果能够为数据保护提供有效信息，应提出分级安全要求。

d) 扩展性。数据分类和分级方案在总体上应具有概括性和包容性，能够针对组织各种类型数据开展分类和分级，并满足将来可能出现的数据的分类和分级要求。

八、大数据标准规范体系

在当今数字化时代，大数据已经成为互联网行业、金融业、医疗保健等多个领域的关键驱动力。然而，随着大数据的快速发展和广泛应用，如何建立起一套完整的大数据标准规范体系成为了亟待解决的重要问题。

什么是大数据标准规范体系？

大数据标准规范体系是指为了满足大数据处理与应用的需求，对大数据的数据结构、数据质量、数据处理过程、数据安全等方面进行统一规范的体系。它包括了大数据采集、存储、处理、分析、应用等各个环节的标准化要求。

大数据标准规范体系的重要性

建立完善的大数据标准规范体系具有以下几点重要意义：

• 保障数据质量：规范的标准体系可以帮助提升数据质量，减少数据处理中的错误和偏差。
• 促进数据交换与共享：统一的规范可以促进不同系统间的数据交换和共享，推动数据的流通与应用。
• 提升数据处理效率：规范的数据处理流程能够提升数据处理效率，降低处理成本。
• 增强数据安全性：标准规范体系可以规范数据的安全处理及传输，保障数据的安全性。

如何建立大数据标准规范体系？

建立大数据标准规范体系需要以下几个关键步骤：

1. 明确标准制定的目的和范围。
2. 制定大数据的数据结构标准，包括数据格式、数据模型等。
3. 建立数据采集、存储、处理、分析、应用等环节的操作规范。
4. 设定数据质量评估标准。
5. 制定数据安全保护措施。

现阶段大数据标准规范体系存在的问题

目前，我国在建立大数据标准规范体系方面还存在一些问题：

• 标准不统一：各行各业制定的大数据标准各不相同，缺乏统一性。
• 标准更新滞后：大数据技术日新月异，标准制定滞后于技术发展。
• 监管不足：对大数据标准规范的监管力度有待加强，存在监管盲区。

未来大数据标准规范体系的发展趋势

未来，大数据标准规范体系将朝着以下方向发展：

• 标准统一化：各行各业将逐步达成共识，建立统一的大数据标准规范。
• 技术跟进：标准规范体系将与大数据技术同步更新，保持前沿性。
• 加强监管：政府部门将加大对大数据标准规范的监管力度，推动行业规范发展。

总之，大数据标准规范体系的建立对于推动大数据行业的健康发展具有重要意义。只有通过建立统一的标准体系，才能更好地发挥大数据的应用潜力，实现数据资源的最大化利用。

九、大数据的标准规范

大数据的标准规范

随着信息技术的快速发展，大数据已成为当今数字时代中最为瞩目的概念之一。作为信息时代的产物，大数据的处理和利用正在引领着全球范围内的技术变革和商业革命。然而，正是因为其庞大、复杂的特性，大数据面临着许多挑战，其中一个关键问题便是缺乏统一的标准与规范。

大数据的定义

在探讨大数据的标准规范之前，让我们首先回顾一下大数据的定义。大数据通常指的是数据量巨大、传统数据处理工具难以处理的数据集合。这些数据集合通常具有高速、多样、大卷和真实性四个特点，因此需要采用新的技术和方法来处理与分析。

大数据标准的重要性

大数据的标准规范对于数据的收集、存储、处理、分析具有至关重要的意义。只有通过制定统一的标准规范，才能确保大数据的可靠性、准确性和安全性。此外，标准化还能够促进数据的共享与交流，提高数据的利用率和效益，推动大数据行业的健康发展。

现有的大数据标准规范

目前，针对大数据的标准规范已经在全球范围内得到了广泛关注与探讨。国际标准化组织（ISO）和其他国际组织已经发布了许多涉及大数据的标准与导则，其中包括数据质量标准、数据安全标准、数据处理标准等。

• ISO9001：数据质量管理体系标准
• ISO27001：信息安全管理系统标准
• ISO15926：工业生产信息集成标准

这些标准规范为大数据的应用提供了重要的指导与支持，帮助企业与组织更好地管理与利用大数据资源。

制定符合国情的标准规范

然而，我们也要看到，在制定大数据的标准规范时，需要考虑到各国家与地区的不同国情与发展需求。因此，制定符合国情的标准规范显得尤为重要。在面对大数据处理中的挑战时，我们应该秉持开放、包容的态度，吸收各方意见，制定更加全面、科学的标准。

未来发展趋势

随着人工智能、物联网等新兴技术的不断发展，大数据的应用领域将会进一步扩大，对标准规范提出了更高的要求。未来，我们需要更加重视大数据的安全性与隐私保护，推动大数据技术与法律的有机结合，为大数据的健康发展创造良好的环境。

总的来说，大数据的标准规范是大数据产业发展中不可或缺的一环。只有通过统一的标准与规范，才能确保大数据的有效管理与应用，推动大数据技术的创新与进步，为信息社会的建设和发展做出更大的贡献。

十、技术元数据与业务元数据区别？

元数据一般可以划分为三类元数据：技术元数据、业务元数据和管理元数据。这三种元数据的具体描述如下：

1、技术元数据 技术元数据是描述数据系统中技术领域相关概念、关系和规则的数据，主要包括对数据结构、数据处理方面的特征描述，覆盖数据源接口、数据仓库与数据集市存储、ETL、OLAP、数据封装和前端展现等全部数据处理环节；

2、业务元数据 业务元数据是描述数据系统中业务领域相关概念、关系和规则的数据，主要包括业务术语、信息分类、指标定义和业务规则等信息；

3、管理元数据 管理元数据是描述数据系统中管理领域相关概念、关系和规则的数据，主要包括人员角色、岗位职责和管理流程等信息。