1、隨著以數據作為決策驅動的互聯網行業(yè)越來越多，數據在互聯網中扮演著越來越重要角色。并且如今數據的量級已經呈現爆炸式增長，僅僅依靠數據倉庫建模理論已經難以維持數據的良好增長，企業(yè)迫切的需要統一的管理這些數據，避免其野蠻的生長。如何合理高效的使用這些數據成為當下需要思考的問題。元數據被稱為描述數據的數據，能夠描述數據內容之間和元素之間的關聯關系，并且能夠較為清晰的描述數據，那么想要通過系統化的工具管理規(guī)模龐大的數據，元數據無疑是推動系統化工具

2、建設的答案之一。
　　本文首先分析了現階段數據治理通用的手段，元數據通用的管理方式，通過對現狀分析總結出不足，提出了通過元數據倉庫的方式推進數據治理的方案。同時，通過對現狀及實際需求進行分析，選擇了以元數據倉庫為基礎的數據地圖來解決元數據管理以及數據源確定的難題?；谛枨蠓治觯⒔Y合實際應用場景，對系統的結構以及功能模塊進行概要設計和詳細設計，其中包括系統架構圖以及功能流程圖。最后，本系統使用數據，后端，前端分離開發(fā)模式來實現需求

3、，使用基于Hadoop和Hive的ETL技術建設元數據倉庫，保證數據生產，系統后端接口采用開源Python框架Flask，使用Flux處理前后端的數據流，完成用戶和界面的交互，最終實現系統的功能。
　　本文實現的系統最終實現了對元數據統一管理的元數據倉庫，并通過數據地圖提供了數據源定位，數據展現，生命周期，血緣關系梳理等功能，解決了分析師找數據困難，找到數據不會用的問題。系統采用敏捷開發(fā)的模式，以用戶需求為核心進行功能的快速迭代和