将题目分为两部分——元数据和数据治理时，元数据治理最容易理解。询问任何擅长元数据管理的组织（或提供他们的数据，信息和记录的完整文档），无论他们是否管理他们的元数据，他们肯定会肯定地回应。这些组织确保人们正式对元数据负责，因为已知的事实是元数据不会自行管理。

元数据是存储在IT工具中的数据的事实，可以改善对数据的业务和技术理解，从而提高其价值。

数据治理首先是执行与有效数据管理相关的权限的规则。

将这些定义合并在一起，元数据治理是提供有效元数据资源的学科。元数据治理基本上是元数据的有效治理。

元数据治理与普通的旧数据治理同样重要，甚至更重要。数据治理从业者将率先告诉你全面数据文档对于提高最关键数据资产价值的重要性。

成功的数据治理（和元数据治理）的五个核心组成部分是：

1、角色（权威）

2、流程

3、通讯

4、度量

5、工具

角色（权威）

成功的数据治理计划（以及元数据治理）的第一个基础组成部分是角色和职责的定义。定义角色的方式是管理数据或元数据所需工作量的预测因子。当工作超出现有职责时，分配到角色通常会产生推迟。识别角色会遇到较少的回击，因为人们将自己视为已经插入的角色。将人们视为角色是对每个人在该计划中所扮演的角色的直接认可方式。

作为方法的一部分提供的操作模型和附带工件包括对正式职责，升级和决策路径，角色如何正式参与流程以及与每个级别共享的通信的详细描述。元数据不会定义，生成和使用自身。因此，我们必须确定将对元数据治理正式负责的人员的角色和相关责任。将其视为定义将要管理的元数据的正式职责，以及生成元数据的正式责任，并希望正式负责使用元数据帮助他们完成工作职能的人员。

流程

成功数据治理的第二个基本组成部分是角色应用于流程的方式。“单一治理过程”的概念歪曲了过程是治理成功的主要组成部分的事实。没有一个元数据流程受到管理; 相反，有一系列过程将应用治理。

数据通过可重复的流程来管理，这些流程反映了整个流程中适当的正式问责级别。如果组织要通过元数据提高他们对数据的知识和信心，那么对于数据文档和元数据也必须如此。数据治理的重点是让“正确”的人员参与流程的“正确”步骤，以提供“正确”的结果，无论流程重点如何对问题进行解决，保护，质量，以项目为中心。元数据治理成为元数据流程的正式治理应用。

通讯

沟通是成功治理工作的重要组成部分。提高定义，生成和使用数据（和元数据）的每个人的数据和元数据意识对于实现成功的治理至关重要。教育必须关注政策，处理规则，最佳实践，标准，流程和基于角色的治理活动。

通信在治理定义和交付的各个方面发挥着作用。沟通必须彻底和可衡量。沟通必须侧重于正式确定上述数据和元数据流程的问责制：问题解决，保护，质量，以项目为中心，或对数据或元数据的管理方式的任何其他权限应用。通信计划必须镜像上述角色组件。通信必须包括定向，入职和利用可用通信工具专注于特定受众的持续主题。

度量

治理工作必须能够衡量其对组织的影响。这是支持角色的职责，通常称为数据治理管理员或DG主管和团队。管理您的数据和元数据的影响和价值可以在财务上量化，但情况可能并非总是如此。衡量效率和效益的改进需要现状和测量和报告结果的管理活动的基准。

组织通过收集和报告记录和解决的问题数量来衡量治理方面的改进，同时还量化问题解决的价值，量化教育，认识以及正式参与的处理规则和事件的认证。

数据和元数据治理指标和度量必须是可审计的，并且在需要时可以向管理层和权威机构证明。组织通常通过元数据计算数据定义的可重用性和可理解性，在“正确”时间访问“正确”数据的能力和速度，高质量数据的生成以及数据的正确使用和处理。

工具

治理工具使人们能够为组织创造价值。组织使用他们内部开发的工具以及他们购买的工具来满足其治理工作的特定需求。开发或购买的工具基于实用性，易用性以及数据治理计划的特定目标或元数据的治理。

工具用于规范数据和元数据管理的责任，并提高管理数据所需的数据规则和流程的知识。工具用于记录和提供元数据，以提高整个企业数据的理解和质量。

随着数据治理的定义扩展到解决大数据，智能数据，元数据和用于分析的所有数据的权限执行，数据治理工具市场正在增长。在投资新技术之前，组织应明确说明其要求，考虑利用现有工具并在内部开发工具以满足其数据治理计划的特定元数据需求。元数据治理工具和数据治理工具倾向于共享许多功能。

元数据治理工具

数据治理——元数据管理平台

亿信元数据管理平台元模型以Meta Object Facility(MOF)规范为基础，支持XMI格式的元模型导入和导出，同时内置大量技术元数据、业务元数据的元模型，用户可直接使用。元模型管理对元模型的基本信息、属性、父子关系、依赖关系、组合关系的增删改查操作，内置元模型的内置信息不允许修改或者删除，但可进行新增操作。

对元数据信息的维护除界面手动操作方式外，亿信元数据管理平台利用内置采集适配器，让用户通过配置数据源参数及定时采集任务，进行自动化采集。实现直连数据源的端到端元数据采集。

对技术人员而言，元数据管理平台通过对将分散、存储结构差异大的资源信息进行描述、定位、检索、评估、分析，实现了信息的描述和分类的结构化，从而为机器处理创造了可能，大大降低数据治理人工成本。正因如此，元数据已经成为了很多大型数据治理项目的核心。所以在进行数据治理的时候我们应该使用真正适合自己公司的产品。元数据治理是数据治理学科对数据数据的正式应用。