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数据目录、数据字典、业务词汇表：主要区别
本文重点介绍了数据目录、数据字典和业务词汇表之间的区别。
什么是数据目录？
A 数据目录 是元数据的集合，充当组织数据资产的综合清单。它提供了所有可用数据的概述，无论其位置或技术细节如何。该集合可帮助分析师和其他数据用户找到所需的数据。
主要功能 数据目录
所有数据资产的清单
数据目录涵盖结构化数据（例如关系数据库）、半结构化数据（例如JSON、XML），甚至 非结构化数据 （例如文本文档、图像和视频）。
与数据字典不同，数据字典专注于特定数据库中的结构化数据，而数据目录创建跨组织的数据资产的全面注册表。
有关每个数据资产的元数据
数据目录充当详细的库，这意味着每个数据集都被分配 元数据，一组信息标签。该元数据包括数据内容的描述、负责其准确性的所有者（数据管理员）以及揭示数据访问和分析频率的使用统计数据。
用于查找特定数据集的搜索功能
通过数据编目，用户可以利用关键字、过滤器和其他标准来精确定位分析所需的数据集。这种方法比浏览各个数据库的复杂结构更方便。
通过谱系跟踪了解数据来源和流向
数据目录跟踪每个数据集的来源、转换及其在各个系统中的流动。此功能对于理解数据依赖关系和 确保数据质量 在整个数据生命周期中。虽然数据字典为数据库内的特定字段提供了一些沿袭信息，但数据目录提供了跨各种数据源的更全面的沿袭视图。
优点 数据目录的
简化数据发现
数据目录使用户能够根据特定标准快速找到相关数据集。这种速度消除了浪费时间搜索 孤立的数据 源。
改进数据治理
它通过促进数据沿袭跟踪、影响分析和执行来指定数据来源和数据更改的潜在影响。 数据治理 政策。
增强的协作
数据目录使组织能够发现、理解和共享相关数据资产，并使跨部门的数据消费者能够更有效地理解和利用可用数据。
什么是数据字典？
A 数据字典 有助于定义数据资产中的数据对象、术语和属性。它不包含数据库中的实际数据，而是有关如何描述或管理数据或 元数据.
创建数据字典可以帮助用户理解数据字段的类型、它们在数据库中的位置、它们的含义等等。它通常包括一个描述数据特征和关系的表。
数据字典通常包含有关默认值、审核、函数、序列、约束信息（格式、范围、唯一性）以及为字段分配的空间的信息。
数据字典的主要特征
字段定义和描述
数据字典的作用类似于数据域中每个数据元素（字段）的使用手册。 数据库。它提供了清晰而简短的解释 该字段代表什么及其用途，确保访问数据库的每个人都了解每个字段中存储的数据的确切性质。
数据字典的独特之处在于它们专注于如此细致的细节，因为它们充当数据库结构的技术规则手册。
数据类型（文本、数字、日期）
通过定义数据类型，可以确定每个字段允许的数据格式，从而确保数据的一致性和准确性。这种对数据格式的控制级别特定于数据字典，因为它们为数据库中数据的存储和组织方式建立了基本规则。
允许的值和格式
该功能以数据类型为基础，为特定字段指定了一组准确的可接受值。例如，对于名为“婚姻状况”的字段，数据字典将允许的值指定为“集成的,” “已婚,” “离婚，“和”寡设立的区域办事处外，我们在美国也开设了办事处，以便我们为当地客户提供更多的支持。“
此功能限制用户输入无效数据，并确保婚姻状况在整个数据库中保持一致。
数据字典充当数据库模式中可接受数据的规则手册。
数据元素之间的关系
数据字典映射了数据库中不同字段之间的连接。理解这些关系对于数据分析和检索至关重要，因为它描绘了内部数据架构以及各种信息如何在数据库内互连。
B使用数据字典的好处
提高数据质量
数据字典定义每个字段的有效值和格式，充当质量控制检查点。这可以减少数据输入期间的错误并确保整个数据库的一致性。
数据使用的一致性
由于数据字典标准化了术语，访问数据库的每个人都了解每个数据点的含义，从而消除了混乱和误解。
轻松编程
它通过阐明数据类型、约束和关系来充当参考指南，使程序员能够更高效、更准确地编写代码。
什么是 商业术语表
A 商业词汇 充当通用词典 由独特的术语和定义组成 帮助读者了解组织数据的关键特征。它定义并阐明了数据分析上下文中使用的业务术语。
主要功能 商业术语表
与数据相关的业务术语的定义
此核心功能通过为数据分析报告、仪表板和其他数据相关通信中使用的业务术语提供清晰、简洁的定义来解决歧义。清晰度确保每个人都以相同的方式理解这个概念。
每个术语的示例和同义词
业务术语表以定义为基础，并提供现实世界的示例和同义词来巩固理解。
例如，CLTV 定义可以包括以下示例：“高 CLTV 客户可能是经常购买并且与公司有悠久历史的人。”还可以列出“客户终生价值”等同义词。
这种综合方法阐明了业务术语的含义和用法，使术语表成为技术和非技术用户的宝贵资源。这是业务术语表的一个独特功能，因为数据字典和目录通常不包含示例或同义词。
不同业务术语之间的关系
业务词汇表通过将数据术语与箭头或参考点链接起来，绘制出各种数据相关术语之间的关系，显示它们如何流动和交互。这种关系的可视化使用户能够了解更大的图景以及不同的数据点如何协同工作以产生见解。
定义的所有权和版本控制
商业术语及其解释可以不断发展。业务术语表为每个定义建立了所有权，将其准确性和维护的责任分配给特定的个人或团队。
版本控制确保每个人都拥有最准确和最新的定义，随着数据环境和业务需求的变化保持一致性和清晰度。
所有权和版本控制特定于业务术语表，因为数据字典和目录管理数据结构和资产的技术方面。与业务术语表不同，数据字典和目录不太容易频繁更改定义。好处 商业术语表
一致的数据解释
业务术语表消除歧义并确保每个人对数据的解释一致 by 建立博士开发的技术萃取的 跨部门对关键数据术语的共识。
提高数据素养
It 提供s 数据概念的清晰定义和解释。数据素养 弥合知识差距 使非技术背景的用户能够更有效地理解和利用数据 以便做出更好的决策。
加强沟通
业务术语表可确保每个人都理解相同的术语，从而增强沟通和效率。这让员工能够专注于自己的主要职责，从而促进团队和部门之间的信任和协调。
数据目录、数据字典、业务词汇表：主要区别
数据字典、数据目录和业务术语表都有助于提高数据意识。但它们提供了独特的功能 数据管理和治理。数据字典提供特定数据库的技术详细信息，数据目录提供组织数据资产的概述以及技术和业务上下文，业务术语表定义业务术语，以便在整个组织和利益相关者之间进行清晰的沟通。
| 数据字典 | 资料目录 | 商业词汇 | |
| 目标用户 | 数据库管理员、程序员 | 数据分析师、业务用户、数据管理员、数据治理专业人员 | 业务用户、分析师和任何使用数据相关概念的人 |
| 粒度 | 高度特定于各个数据库字段 | 提供更广泛的数据资产概述 | 专注于以业务为导向的数据概念理解 |
| 更新频率 | 随着数据结构的发展，更新相对频繁地发生 | 可能会根据数据格局的变化定期进行更新 | 随着业务术语或解释的发展，可能会进行更新 |
| 之路 | 与数据库管理系统集成 | 与各种数据源集成并 数据治理工具 | 与数据目录和潜在的商业智能工具集成 |
总结思考
数据字典使我们能够清楚地理解数据结构，数据编目简化了数据发现，业务术语表增强了共享体验 键 术语，从而提高数据素养。 利用这些元数据管理工具可以增强 这些因素包括原料奶的可用性以及达到必要粉末质量水平所需的工艺。 整体沟通、理解和决策 在一个组织内.
执行此操作的最佳方法之一是使用 数据管理解决方案 具有自动执行数据摄取、转换和清理过程的内置功能。 Astera 提供统一的解决方案，允许业务用户自动管理业务术语表，从而通过无代码方法更轻松地进行数据编目。此外， Astera 数据可发现性、分析和人工智能丰富等数据治理功能使您无需手动即可管理整个公司的数据资产。
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作者：
Astera 营销团队
