一、元数据

1.90后美女程序员：元数据什么鬼？

近几年，90后这个群体开始迈入职场，逐渐出现在社会大众的视野当中，他们是极具个性的一代，他们这代技术人的新奇想法，正是现代企业需要的创新源泉…

2.轻松理解元数据，只需懂点心理学

元数据的抽象含义难于被人们理解，在此篇文章中，普元数据治理专家王轩将从心理学的视角出发，给大家讲解元数据的内在逻辑…

3.从概念到应用再到架构，一篇文章彻底读懂元数据管理

近几年，企业每年收集和使用的数据成倍增长，很多企业大数据环境中的数据形态多样，标准不统一，多种数据源之间的采集、传播和共享遇到瓶颈。元数据管理作为大数据治理的核心，是有效管理海量数据的基础和前提。

4.元数据管理的未来趋势——企业级元数据管理（EMM）

经过这些年的发展，国内外厂商在元数据管理能力的建设上有了一定的经验积累，本文分析了国内外市场现状，指出企业级元数据管理正吸引着越来越多的厂商关注，提出了企业级元数据管理需要具备的基本能力，并简要分析了未来企业级元数据管理体系架构的技术趋势。

5.业务元数据管理——洞悉数据背后的业务含义

目前，很多企业已经意识到，由于业务人员看不懂系统中存储的数据，所以难以通过大数据来提升业务创新能力，业务元数据是未来元数据管理的关键，大数据时代下企业更需要加强业务元数据管理，企业可以基于本体，采用自动化的手段管理业务元数据，并将业务元数据以服务的形式提供给业务人员使用，从而帮助业务人员更好地使用数据。

6.面向业务的企业元数据管理

由于管理范围窄、业务难结合、应用场景缺、技术不完善等方面的问题，企业元数据价值往往难以得到释放，王轩结合普元元数据管理平台在德邦、中国东方航空、某电力公司等诸多案例中的应用，分享了普元面向业务的元数据解决方案。

7.从三个场景看如何玩转元数据应用

元数据的概念已经充分体现在企业数据建设的方方面面。很多企业也意识到了元数据重要性，并购买了元数据系统，但系统如何发挥价值，是需要考虑的问题。元数据到底应该管理哪些数据？分析哪些环节？看似抽象的系统的功能在企业IT、数据建设中有哪些应用场景？

8.元数据核心架构解析

元数据在微服务管理过程中作用是很明显的，通过分析，数据管理微服务从技术上完全可行，也很有必要性；相信随着微服务应用的不断发展，元数据管理地位必然越来越重。

9.元数据驱动的微服务架构（上）

企业IT架构已经发展了多个阶段，一方面是服务化架构的发展，在SOA阶段主要解决应用间集成问题，但随着企业业务的发展，单个应用逐渐成为“巨石型”应用，难以扩展也难以维护。本文分享了：1、微服务架构需要元数据，2、介绍微服务与元数据的关系。

10.元数据驱动的微服务架构（下）

微服务中的元数据中具体如何应用，有哪些应用场景？在实际工作中，元数据驱动的微服务价值体现为：一、提供微服务边界交互模型；二、规范微服务开发和使用；三、分析微服务的脉络；四、管理微服务的全生命周期。

二、大数据治理

1.秦始皇：请叫我数据治理专家

千百年来，秦始皇的功过是非，历来众说纷纭，不论后人如何评价，值得肯定的是，秦始皇确实做了许多前无古人的业绩，一直影响着世代后人。今日再回顾秦朝历史，发现秦朝统治中处处体现着数据治理思想，秦始皇可谓是2000多年前的“数据治理专家”。

2.数字化转型中的大数据治理架构

数字化时代，我们的数据来源比以前更广了。这些数据大部分是非结构化的，如媒体数据、视频数据，包括物联网传感器等信息，这些信息远比以前更加难以管理，怎么样把这些信息管理好，充分发挥这些信息中的价值，就是本文的主要内容。

3.建设大数据平台，从“治理”数据谈起

在数据平台建设过程中，忽视数据治理给企业带来了很多问题。在大数据时代从前的问题不会自动消失，数据治理同样重要。在大数据时代需要有新一代的面向用户的带有自服务能力的大数据治理，能够从数据的使用、数据的管理、数据的安全、数据的监控等方面，构建面向全企业用户的大数据工作环境，从而在用户的使用过程中做好治理。

4.敏捷数据管理的12个技术原则

回顾整个数据平台的发展，在每一个阶段所有数据类应用都会或多或少的都会有数据质量的困扰，数据标准更是难以落地。数据管理由于难度大，涉及方面多逐步成为重要不紧急的事情。在海量复杂数据的场景下，如果没有有效的管理，那么大数据只能成为数据的沼泽。

5.大数据治理关键技术解析

从企业数据资产管理和提升数据质量，到自服务和智能化的数据应用，大数据治理的内容在不断地发展和完善，其落地实施的过程中会遇到各种各样的难题和挑战。

本文结合实践为大家分析了大数据治理建设中的难题，并总结出了大数据治理需要具备的能力和关键技术。

6.企业数据标准规划、建设和应用

数据标准作为企业对数据进行定义的依据，是增强企业各部门对业务统一理解的手段。本文将从数据标准的定义讲起，结合具体项目实践，为大家详细介绍数据标准体系架构、数据标准建设的一般步骤、以及数据标准落地过程中的一些关键点。

7.企业数据标准，如何从理论走向实践？

数据标准是企业信息化建设的重要内容，是充分体现业务价值的重要手段，堪称企业连接业务与数据的纽带，但越来越多的企业意识到，数据标准不仅难以梳理，并且很难在信息系统中落地，那么企业应如何建立数据标准体系？

8.数据质量核心要素和技术原则

现阶段大中型企业已经开始了数据化运营的实践。在这个环境和趋势中，数据是得以实现整个规划布局的前提。在将数据作为资产的前提下，企业的运营需要准确的、完整的、及时的、高价值、高质量的数据。

9.大数据是否值得信赖——浅谈商业银行如何提升数据质量

为提高我国金融市场的主体竞争力，银监会对金融机构的数据质量提出了更高的要求。普元数据治理专家将结合具体项目实践，站在国内银行的角度，为大家讲解在大数据时代下提升数据质量的办法…

10.大数据资产管理实战

在业务敏捷变革、应用快速创新的前提下，企业的大数据需要能够准确反映出企业的业务情况，进而需要高质量的数据和完善的数据管理机制，也就是大数据资产管理。本文介绍了复杂场景下数据资产管理的一个实例。

三、大数据治理精选案例

作为国内领先的大数据治理厂商，普元的大数据治理客户已遍布全国，以下是部分精选案例：

1.金融行业案例

(1)华夏银行——大数据时代，商业银行该如何治理海量数据？

激烈的市场竞争趋势和日趋严格的外部监管要求，对商业银行数据的准确性提出了更高的要求。为保证数据的健康发展，华夏银行通过建立健全的大数据治理体系，推动了业务发展的全面提升。

(2)技术改变金融，兴业银行信用卡中心成为大数据“弄潮儿”

兴业银行在大数据应用方面具有天然优势：其在业务开展过程中积累了包括客户身份、资产负债情况、资金收付交易等大量高价值的数据。通过数据治理，这些数据将产生巨大的商业价值…

(3)北京银行通过多态元数据管理大幅提升IT运营效率

还记得苦逼的程序员们在系统上线当天彻夜加班排查上线脚本问题的场景吗？使用元数据对比分析能完美解决这类问题。那么北京银行是如何借助元数据管理工具实现IT运营效率提升的呢？本文会对这部分内容进行详细介绍。

(4)太平洋保险——元数据驱动成为行业未来趋势

国务院重要文件的出台，使太平洋保险在宏观经济下行的背景下驶入了发展的快车道，同时，伴随着行业的快速发展，保险数据的价值日益明显，元数据作为数据管理的基础，对企业的重要意义不言而喻，建立企业级元数据管理，用元数据驱动企业架构，成为太平洋保险适应未来趋势的必经之路…

(5)金融资产管理行业首个数据标准产出

中国长城资产作为国家级金融资产管理企业，为响应国家政策，需要加快向更高水平商业化企业转型的步伐，在转型过程中，标准化、规范化的数据是必要的。那么，依据什么方法建设数据治理体系，才能形成适合长城资产的数据标准？

2.航空/电信/制造行业案例

(1)中国东方航空的大数据治理实践

受互联网的影响，国内外旅客出行方式逐渐向移动化发展，个性化服务成为各大航空公司之间竞争的焦点，而数据恰恰就是为乘客创造美好旅程体验、提升企业运行效率、创造更多业务收益的关键。本文介绍了中国东方航空开展大数据治理的详细步骤。

(2)上海移动的数字化转型之路

大数据时代下，几乎所有的公司都在谈论数字化转型与企业治理，上海移动也走过了一段完整的数字化转型历程，在集成能力与数据能力两方面的提升上做出了努力。此篇文章中，普元专家将为大家分析上海移动数字化转型的几个主要阶段。

(3)中国航天三江集团——用数字化思维解密智能制造

目前数字化已上升为制造业的核心竞争力，中国航天三江集团通过建设大数据交换平台，加强了对业务活动的信息化支撑，提升了管理效率，构建了企业工业4.0的基础环境，加快了向智能制造企业转型的步伐。

(4)中国制造业的未来与大数据治理有何关系？

伴随中国经济的高速发展，“中国制造”席卷世界，数字化逐渐上升为制造业的核心竞争力，为了加强数据对业务活动的信息化支撑，加快向智能制造转型的步伐，国内大中型制造企业纷纷将目光转向了大数据治理…

3.电力/能源行业案例

(1)新奥能源——大数据将如何引领能源领域新变革？

新奥能源为打造出基于大数据驱动的智能运营体系，通过持续的大数据治理和大数据应用迭代，推动了业务的创新发展和管理的变革提升。打造出了领先的新能源企业，创造出了更大的经济效益和社会效益。

(2)如何打通业务与技术之间的壁垒？——谈谈国网浙江电力数据模型管理实践

2016年6月初，国家电网公司下发了《国家电网公司关于印发公司全业务统一数据中心建设方案的通知》，国网浙江电力作为建设的前锋和主力单位，通过完善企业统一数据模型，实现了公司级数据定义、数据管理、数据交换的标准化和规范化，打通了业务与技术之间的壁垒。本文将为大家详细介绍国网浙江电力数据模型管理实践的全过程。

(3)拥抱大数据时代，秦山核电站由 “传统核电厂”向“数字核电厂”转型

秦山核电站启动了国内首个核电大数据咨询项目，根据业务现状制定出了切实可行的大数据平台方案，做好了数据的挖掘和分析利用，充分发挥出了核电数据的价值。

(4)从“智能电网”说起，谈谈电力行业的大数据治理实践

通讯、计算机、自动化等技术在电网中的广泛深入应用和与传统电力技术的有机融合，极大地提升了电力行业的智能化水平，随着各种新技术的进一步发展、应用和与物理电网的高度集成，“智能电网”应运而生。