元数据管理。这是更上一层楼的做法，将元数据管理和数据治理作为“佳实践”与各个新的业务方案挂钩。该方案对业务案例和项目范围进行定义。在多家未能成功实施较大型数据治理方案的公司中，这一方法则取得了成功
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数据治理体系认证证书申报 大数据与治理
驱动因素
一系列公司方案推动了数据治理的进展，也由此带动了元数据管理。这些方案包括：
·通用业务词汇表（简单的数据管理）。这种“小规模试水”方法着重于某一特定问题或业务部门的通用业务词汇表。
·全面数据治理（或数据管理策略）。这是一种更近似由上至下的方式，通常用于涉及企业内一系列业务部门的较大规模计划，并以按多个阶段（如果不是更长时间）进行管理的计划中的多个商机为目标。
·合规。此类方案的推动因素是为遵守国际、国家、当地或行业法规的需求。合规——通常由一个治理、风险与合规性（GRC）职能部门进行管理，显然与数据治理唇齿相依。在发现、分析和记录企业的多项内部数据治理要求的还必须与适用外部法规的相关特定要求进行统筹协调。其中部分示例包括：
·银行业：Basel II、Basel III、多德弗兰克法案（Dodd Frank）、洗钱法案
·保险业：偿付能力监管标准II（Solvency II）
·医疗保健：HITECH Act、HIPAA
·一般金融服务：萨班斯—奥克斯利法案
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几乎所有企业都面临着管理数据量、速度和种类的挑战。Hadoop/MapReduce技术在复杂数据分析能力以及按相对低廉的成本实现大数据扩展性方面提供了一些有趣的优势。Hadoop在不久的将来取代关系性DBMS的可能性不大，这两项技术更有可能并存，因为它们各有独到之处。用于管理和分析数据的技术可能不同，元数据管理和数据治理的目标应始终保持不变：为支持良好的业务决策提供可信、及时且相关的信息。不存在所谓的“大数据治理”或“大数据元数据管理”——这是一个将全局企业数据治理和元数据管理活动加以扩展来包容全新数据类型和数据源的问题。.