DataStreams

: 管理元数据（说明数据的信息）是建立企业数据治理的第一步。利用MetaStream™可以使企业内部的所有人以单一观点共享相关数据的定义和内容，并能理解数据如何存储在何处以及如何使用数据。用户可以将在各种数据源收集的元数据储存在元数据库，并能通过建模工具确认模型信息，以及实时监控元数据管理状态。此外，为了减少由于理解错误而滥用数据的风险，MetaStream™可自动生成DDL，并迁移至开发、测试和操作数据库。

系统架构

主要特点

元数据提取和共享

MetaStream™识别并提取各种内外部元数据源（包括各种类型的数据库、模型、ETL、OLAP和XML）和集成管理信息，并通过标准化的界面共享体系化的信息。
遵守标准

MetaStream™通过集成管理加强遵守数据（单词、术语、域、编码）和模型标准，并通过持续监控，保证更加轻松地遵守法律规定和加强业务洞察力。
数据标准化

通过MetaStream™可以对包括数据单词、术语、域和编码进行定义、并创建用法明确的数据词典。还有，为了业务概念和技术术语之间的一致性，支持数据资产和业务术语之间的映射。
模型管理

MetaStream™可以与各种模型工具联动，提取模型信息、查询和管理模型关系、分析更改内容、管理索引、生成DDL等多种功能。
搜索和发现

MetaStream™提供与谷歌等搜索引擎类似的简易搜索功能，用于搜索元数据关键词，用户通过搜索结果，可轻松确认数据类型、格式、所有权、用途以及与其他数据的关系等。
数据库管理

MetaStream™可以从各种关系型数据库中提取目录信息。并且提供数据库对象（表、列、索引、流程）信息，管理历史记录，并通过数据库与物理模型进行比较，改进表结构。

成功案例

韩国专利厅
专利审核数据质量管理

专利审核数据没有一致性，而且对数据的可信度非常低。因为在数据生成过程中不存在质量验证功能，并不知出现什么错误，于是数据量大幅增加。即使是发现了数据中存在错误，也仅是临时纠正该错误，并没有进行其他改进。DataStreams及时发现每个用户的错误，并通过实时质量管理，一年以内将数据质量的准确性提高至99.3%。
大邱银行
元数据、数据质量、影响度分析及数据血缘集成管理

由于大邱银行比其他银行晚开始下一代系统的执行计划，于是试图从全公司角度执行标准的下一代系统，而其他银行尚未实施。
DataStreams对大邱银行的数据管理系统进行了顾问，定义了标准政策、标准管理流程、作用、组织，并为了确认数据错误，制定了基于数据质量指数（DQI）和品质关键点（CTQ）的资料收集和质量政策。