数据治理框架
元数据为Datablau接入数据，提供前台库表文件等属性管理和展示功能，并提供元数据之间的血缘关系的展示和管理。模块包含元数据，采集管理，血缘管理等功能，是负责数据建设与维护的用户在日常使用中涉及的重要部分。
治理目标
在数据治理中提到的元数据治理目标主要包括以下几点：
1. 提升企业数据资产管理能力：通过有效的元数据管理，组织能够更好地控制和利用其数据资产，从而提高数据的业务价值。
2. 定义、批准、沟通和实施数据管理的原则、政策、程序、指标、工具和责任：这涉及到建立一套完整的数据管理框架，确保数据管理活动与组织的战略目标一致，并得到有效执行。
3. 监控和指导政策合规性、数据使用和管理活动：通过持续监控和评估，确保数据管理政策得到遵守，数据使用和管理活动符合既定的标准和法规要求。
此外，DAMA还强调了元数据管理的几个关键挑战和成熟度模型，以及通过元数据管理工具来支持这些目标的实现。元数据管理的成熟度可以分为以下几个层级：
初始级：元数据的管理是随机的，没有统一的标准和流程。
定义级：开始在业务规章和信息系统设计中定义元数据，并在局部范围内共享。
管理级：制定组织级的元数据管理办法，进行集中采集和管理。
驱动级：元数据管理成为组织内的一项常规工作，跨系统跨业务领域的元数据关联关系较为完善。
优化级：元数据管理高度自动化，能够持续优化业务流程，实现数字化业务转型。
通过这些目标和成熟度模型，组织可以评估其元数据管理能力，并制定相应的策略和行动计划，以提升数据治理的效率和效果。
治理流程
元数据管理的流程通常包括以下几个关键步骤：
1. 元模型管理：定义和分类元模型，这些模型包含描述元数据属性的规范。元模型可以采用或参考相关的国家标准。
2. 元数据采集：基于元模型对元数据进行收集，对不同类型、不同来源的元数据进行集成，形成统一的数据描述视图。同时，需要基于规范的流程对数据的变更进行及时更新和管理。
3. 元数据应用：根据数据管理和数据应用需求，对组织管理的各类元数据进行分析应用，如查询、血缘分析、影响分析、符合性分析、质量分析等。
4. 元数据存储与查询：将整合后的元数据存储在中央元数据存储库中，并提供灵活的查询功能，使用户能够快速找到所需的数据。
5. 元数据应用与分析：基于元数据中心开展各种元数据应用建设，如数据地图、数据血缘分析等。这些应用可以帮助企业更好地理解数据之间的关系和流向，提高数据分析的质量和效率。
6. 元数据安全与权限管理：对元数据进行权限管理，确保只有授权的用户才能访问和使用元数据。同时，实施有效的安全措施，保护元数据不被非法访问或篡改。
7. 元数据质量控制：进行元数据质量检验和评估，确保元数据的一致性和准确性。
8. 元数据发布：将已治理的元数据发布给用户使用。
9. 元数据治理：包括元数据摸排、采集、清洗与整合、质量校验、应用与发布等环节，形成闭环的元数据管理流程。
这些流程的目标是确保元数据的质量、一致性、及时性和安全，提供标准途径使元数据使用者可以访问元数据，并推广或强制使用技术元数据标准以实现数据交换。通过这些流程，组织可以有效地管理其数据资产，提高数据的可用性和可信度，支持数据驱动的决策制定。
组织与角色
在元数据治理中，角色和制度的支持是确保治理工作顺利进行的关键因素。以下是一些在元数据治理中常见的角色：
角色：
1. 数据治理委员会：负责制定数据治理的策略、政策，并监督其执行。委员会通常由高级管理人员和关键利益相关者组成。
2. 数据管理员：负责日常的元数据管理和维护工作，确保元数据的准确性和一致性。
3. 数据分析师：分析元数据以支持业务决策，帮助理解数据之间的关系和流向。
4. IT开发人员和架构师：负责技术元数据的管理，包括数据模型的设计、数据库架构的维护等。
5. 业务分析师：负责业务元数据的管理，包括业务术语的定义、业务规则的解释等。
6. 数据质量分析师：负责监控和提高元数据的质量，确保数据的准确性和可靠性。
7. 安全和合规专家：负责确保元数据的安全性和合规性，防止数据泄露和违规行为。
规章制度
1. 《元数据管理办法》：明确元数据管理的范围、内容和流程，为元数据管理工作提供指导和规范。定期进行元数据审计，确保元数据的合规性，及时发现并纠正问题。通过绩效评估和激励机制来鼓励组织内部成员积极参与元数据治理工作。
2. 《数据标准管理办法》：制定数据标准，确保元数据的一致性和准确性，并通过质量控制流程来维护数据质量。
3. 培训和教育：对组织内部成员进行元数据治理相关的培训，提高他们对元数据重要性的认识和治理能力。
4. 元数据管理工具和平台：使用元数据管理工具和平台来支持元数据的收集、存储、管理和分析，提高治理效率。
这些角色和制度共同构成了元数据治理的框架，确保元数据治理工作能够顺利进行，从而提高数据的质量和价值，支持组织的战略目标。