• 解析能力：适配解析各种数据源特点 ， 文件格式 ， SQL脚本 ， 抽象任务等 ， 完成标准元数据的转换沉淀；
  

• 类型识别：十分复杂的一个节点 ， 类型在描述数据的时候至关重要 ， 结构化存储可以直接读取 ， 文件类结构通常需要类型转换标识 ， 任务流程会直接统一管理 ， 依次保证数据在不同环境中的合理存储；
  

• 更新消息：业务的发展中 ， 各种数据结构是频繁变动的 ， 这就需要与元数据系统进行同步 ， 通常要向消息服务（总线）发送通知 ， 然后触发元数据更新动作；
  

核心能力：结构与类型识别解析、获取初始化数据 ， 并且通过消息通知线路 ， 完成动态更新流程的触发 。
3、元数据管理核心能力的打造 ， 通常在系统初期都是围绕基本能力和业务需求的方向 ， 以求快速落地实现 ， 提供业务支撑能力；

• 基础能力：标准化元数据结构 ， 进行结构存储和可搜索能力实现 ， 这个节点进行统一维护 ， 数据类型识别和转换是至关重要的；补充说一句 ， 在数据平台中 ， 都会存在类型服务系统 ， 以提供相应的识别能力和规范不同场景下的转换；
  

• 实体与关系：数据业务中两个核心概念 ， 实体必然由属性构成这是常说的 ， 实体之间维护的关系：关联、、绑定、输出、输入等 ， 是构建血缘关系和数据链路的核心标识；
  

• 数据抽取：基于对元数据的组织和实体的定义 ， 生成数据抽取规则 ， 进而完成数据的快速获取 ， 后续就是对接具体的业务 ， 例如数据存储方式 ， 搬运方式 ， 最终落地业务线使用；
  

• 可视化分析：包括数据质量分析 ， 链路与周期分析 ， 血缘分析等 ， 这类功能一般在核心业务能力完成之后 ， 会按需求等级 ， 逐步迭代实现；
  

通过核心能力的建设 ， 以求实现对数据的快速定位 ， 高效管理 ， 灵活应用的目标 ， 提高数据服务能力的效率 ， 适应业务发展的多变性 。

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