关于后端:ERD-Online-元数据是低代码平台的核心域

元数据是指以元模式存在的数据。它的数据起源包含业务流动产生的数据（例如：洽购数据、库存数据等）以及企业的用户数据。目前，企业正在将元数据作为一个重要的平台来满足其策略需要。以后各企业数字化转型都面临着挑战，如何利用元数据来帮忙企业实现数字化转型？明天咱们一起来探讨一下。

什么是元数据？

元数据就是用来定义数据，以及数据的类型、格局、大小等，这是元数据所具备的一种能力或者说认知能力。一般来说，元数据能力次要包含以下几个方面：首先，元数据蕴含业务流动产生的信息，例如：业务流程、洽购数据、用户数据等，如在企业的流程中产生哪些数据（例如：订单管理系统、库存管理系统等 ), 这些内容都会被利用到元数据中去；其次，元数据还包含数据可拜访性（数据可视化）、数据准确性和及时性的要求，如在数据可拜访性的根底上进行数据分析等；最初，元数据也蕴含用户对数据所做的拜访、应用、交互等内容，如用户满意度考察、用户积分等等；此外，元数据还包含对企业本身治理能力的了解和对本身策略定位、业务需要等进行优化；也包含利用元数据来反对业务决策等行为；等等。

1、数据是企业最贵重的资产

目前，数据曾经成为了企业外围资产。对于企业来说，当数据价值达到肯定水平时，企业将会有能力从数据中挖掘出更多信息来反对决策，实现企业的价值最大化。比方，很多企业将数据看作企业的外围竞争力之一，企业策略、业务、研发、经营、市场等所有流动都会产生大量数据和流程数据，这些数据都是从企业外部产生的，因而，咱们能够把数据看做业务流程中的一部分和要害决策数据。正是因为如此缘故，咱们对数据进行治理和开掘时都须要对数据建设一个元数据。

2、元数据是企业信息化

元数据的呈现，将企业的信息系统的各个模块和各个环节进行了梳理，把企业原有外部信息化、内外部协同解决的业务流动进行了重构和降级，并实现了业务的流程优化和资源配置效率的晋升。从 IT 信息化层面来讲，元数据将企业外部各个信息系统的性能、实现流程和办法进行了梳理和优化，造成了一套标准化和可复制的流程和办法，造成了企业外部协同治理、业务协同翻新、人力资源优化等零碎和业务翻新服务平台。具体来讲要解决以下几个问题：(1) 信息系统如何撑持企业实现高效治理：不同行业、不同类型和规模企业因为生产经营流动不同而存在着千差万别和规模企业之间存在着不同需要。例如：销售代表、洽购流程中产生着大量电子数据（洽购信息、业务流程、用户数据等）。

3、企业将会对元数据有更多要求

作为软件行业最具价值的底层数据模型，元数据能够很好地领导业务人员应用软件，但它并不是什么软件，它仅仅是一种认知能力和工具。对于企业级用户而言，他们会发现应用元数据进行决策会变得越来越艰难，因为企业不心愿用户做出更多的决策。所以公司就须要更多地通过元数据来帮忙企业做出更多决策，从而进步企业经营效率；公司还须要元数据来反对业务决策、策略定位、技术团队等，以确保公司可能获得成功、放弃领先地位；此外，企业还须要元数据来撑持外部治理、战略规划、业务决策等等行为。以市场上出名低代码平台为例。以 EMS（供应链治理）平台为例：企业在进行供应链治理过程中会产生大量物流、订单、洽购、销售等各种数据，这些数据之间都存在着肯定关系简单且高度关联。而通过低代码平台能够实现业务人员实时查问和解决这些数据信息，并将它们会集到对立平台下来进行对立整合剖析与展示；同时低代码平台也能够帮忙企业提供供应链流程服务以及对供应链中各个环节数据进行剖析解决。

元数据利用存在哪些问题？

目前，各企业正面临着数字化转型带来的微小压力，面临微小挑战的是如何利用元数据进行治理、解决、剖析和决策。首先是对企业的元数据管理不足意识；其次是企业外部对元数据标准化和自动化利用不足理解；最初是对元数据分析利用的老本过高、利用场景繁多等问题，从而导致企业很难找到适宜本身倒退需要的元数据产品。因而，企业更多地依赖元数据技术来满足数字化转型策略需要，而没有充分利用元数据来开掘数据价值。因而，要想通过元数据推动数字化转型，企业必须深刻理解企业数字化转型波及到元数据管理、元数据利用和元数据产品四大环节。

1、元数据管理环节

对企业来说，企业的数字化转型首先波及到的就是元数据管理。元数据管理是指企业依据不同业务阶段的需要，建设、调整和优化企业数据模型和分析模型。个别采纳 RPA、BPM、WMS、SQL Server、IR 等模型剖析元数据。首先，企业建设元数据模型是为了更好地治理和利用数字资产，进行价值发明，从而推动企业业务一直倒退和优化，实现业务翻新晋升企业外围竞争力。其次，数字化企业更须要对信息系统进行数据管理和深度开掘。只有实现大数据资源配置剖析和高效地获取利用能力实现企业治理翻新和晋升效益程度。

2、元数据利用环节

数据的利用是元数据管理，通过应用元数据对业务和治理问题进行剖析解决。尽管企业元数据管理曾经非常成熟，然而理论业务流程中仍然存在很多问题须要解决。例如：对业务流程进行开掘、剖析和优化；对业务问题进行智能解决；对业务数据进行深度开掘剖析等。因而，有必要对企业元数据利用流程进行梳理。通过梳理元数据利用流程能够发现治理问题、解决问题，也能够找出教训、促成业务倒退。

企业应用元数据会面临哪些问题？

很多企业都面临着“为什么没有元数据”的问题，元数据的价值如何体现？元数据如何利用？元数据系统利用是否可行？在以后企业数字化转型过程中，元数据系统要解决什么问题？这些问题间接影响着企业数字化转型的成果。

1、元数据价值没有体现

对于企业来说，元数据的价值往往体现在其数据属性和数据分析模型上。然而很多企业都没有很好体现元数据价值。企业的数据源很多，然而各个数据源之间并没有充沛实现数据共享，而是各自的业务零碎进行数据分析模型构建。在数据源共享阶段，须要应用各个企业数据库来存储大量信息，并且各个数据库之间并没有实现数据互通。所以在数据价值开掘阶段应用一个数据库进行分析模型建设，这种办法曾经成为许多企业数字化转型过程中常常采纳、但尚未广泛应用与实际过的办法，而作为一种传统数据库应用程序技术也不能齐全满足这些企业对于剖析和建模能力的需要。

2、元数据不足统一标准

尽管，元数据分类和索引组成的根底，但元数据的倒退没有统一标准，不利于元数据在利用场景中利用。如果一个零碎不足元数据规范，就很难对其进行剖析。在肯定水平上会影响元数据的可视化成果。例如，一个企业在构建了一个模型之后，元数据会依据模型进行展现或其余操作，然而如果元数据短少规范或者定义不明确，元数据展现不分明不残缺、不足针对性、不能实现企业业务需要等景象将会频繁呈现。

3、解决方案抉择艰难

许多企业目前的业务需要是与企业整体的治理能力相匹配的，企业抉择的解决方案不肯定适宜本身的业务场景。为了满足业务需要，很多企业心愿利用低代码平台来实现自动化，但在抉择适宜的解决方案时依然存在艰难。次要起因是高代码平台无奈解决“数据的生命周期”。在软件开发中通常用代码形式来形容信息，但在理论利用中这些代码都是“代码”（代码 ), 无奈实现利用层面的分析模型：这使得企业在利用中无奈了解利用场景、实现性能需要、晋升软件开发效率、升高开发成本等等，这些都限度了软件开发中用到元数据模型、实现性能需要。

交换渠道

官方论坛：https://www.zerocode.net.cn/

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