什么是元数据？

元数据是指赋予数据更多背景和相关性的数据信息。它记录数据的基本方面（例如，日期、大小、所有权、数据类型或其他数据源），以帮助用户发现、识别、理解、组织、检索和使用数据，将信息转换为业务关键资产。

可以将其视为盒子上的标签，描述里面的内容。元数据使您可以更轻松地查找和利用所需的数据。典型的元数据元素包括：

• 内容详细信息：标题、描述、标签和类别
• 所有权/访问信息：创建者、创建日期、修改者和访问控制

有哪些元数据示例？

让我们看一个例子以更好地理解：

电子表格文件的元数据：

电子表格文件的元数据。图片来源： Astera.

电子表格包含各种类型的元数据，包括列标题以及行数和列数。在上面的示例中，表行、列标题和 Saba 的注释都是元数据的示例，因为它们为后续行中的数据提供上下文。这种类型的元数据有助于处理当前数据。

电子表格中的其他元数据元素包括源描述、表之间的关系、数据验证规则、数据类型、列统计信息（缺失值、最小值或最大值、分布）、数据所有权信息、创建日期、注释和更新历史记录。

其他例子： 

除了电子表格之外，元数据还有助于对各种数字资产进行组织和分类，包括图像、网页、计算机文件、文档、地理信息系统 (GIS) 文件、关系数据库、图形数据库、电子邮件、应用程序代码、多媒体内容（视频）和录音。

为什么元数据如今比以往任何时候都更加重要？ 

元数据管理 超出了描述内容的范围。它有助于使重要信息可搜索和发现——如今已被广泛采用，以提高组织和效率 数据管理 目的。仅举几例，它：

改进数据组织

元数据通过分类处理大量数据。有关数据的描述性、技术性和结构性详细信息可作为标记、分类、定位和检索数据的基础，从而节省时间和精力，从而提高工作效率。

增强数据管理

它提供了对数据沿袭（其起源日期及其经历的转换）、谁可以访问它以及它如何与其他数据相互关联的见解。这有助于避免数据不一致或错误，提高 数据质量 并随后增强业务流程。

增强决策能力

数据复杂性的增加使得分析大量数据变得充满挑战且不现实。元数据将这些数据置于上下文中并为其添加更多结构，以便更好地理解。此外，在人工智能和机器学习算法的支持下，异常检测和纠正、标记和分类过程会自动化，从而提高数据可发现性和数据准确性，从而做出明智的决策。   

协助合规性和安全性

当 涉及数据存储、使用和保留，尤其是 PII，每个企业都必须遵守概述的合规性规定（例如 HIPAA），与行业无关。元数据通过提供有关数据所有者或创建者和沿袭的信息来促进这一点，帮助跟踪文档生命周期。此外，访问级别、加密和审计跟踪等元数据可确保数据完整性和机密性。

此外，元数据支持高效 数据集成 顺利 数据迁移，以及在 ERP 和 CRM 等企业系统之间实现协作并培养联系。此外，它还是现代内容发现和提升客户体验的强大工具。它允许潜在买家通过快速搜索和浏览找到相关标题。清晰的元数据有助于客户了解产品详细信息并做出明智的购买决策。

元数据在数据管理中的作用

元数据提供有关数据资产的丰富信息，以释放其真正价值。

图片由 Astera.

以下是它如何有效地跨维度管理数据：

• 补充上下文： 元数据为数据库或系统中存储的数据添加了一层解释。它详细说明了数据的来源（来自哪里）、其格式（其结构如何，例如数字或文本）以及它所经历的任何转换（例如计算或调整）。这种额外的上下文允许用户准确地解释数据并选择最合适的技术来提取可靠的见解。
• 搜索和过滤： 元数据促进数据库内基于文本的内部搜索功能。元数据中的描述性属性（例如关键字、标题和摘要）在搜索结果中提供上下文，使用户能够通过内部搜索工具快速找到相关数据集。此外，元数据允许根据特定标准对搜索结果进行过滤和排序，从而节省了筛选不相关数据的时间和精力。
  
• 逻辑结构： 元数据简化了数据的组织方式。它定义了数据元素之间的连接、相互之间的依赖关系以及它们在较大数据集中的层次结构。这种详细的细分允许逻辑和组织良好的数据结构，这使得存储、检索和集成不同数据集更加高效。

说明元数据如何建立关键数据关系。图片来源： Astera.

• 血统追踪： 元数据允许跟踪数据库中的数据集在其整个生命周期中经历的起源和转换。记录的历史记录和谱系允许用户评估数据的有效性和可靠性，确保他们使用准确的信息来做出明智的决策。
  
• 数据质量检查：元数据中可以嵌入有关对数据库中存储的数据执行的数据质量检查和验证过程的信息。通过提供对数据生命周期的更多可见性，元数据使用户能够在利用数据集进行分析之前评估数据集的准确性和完整性。
• 访问控制： 元数据通过提供有关用户角色、数据敏感级别以及与访问控制相关的其他属性的信息，促进数据库数据访问权限的管理。例如，数据库管理员可能会设置一条规则，即只有具有“管理员”角色的用户才能访问元数据中标记为“机密”的数据。通过指定用户角色和授权级别，元数据有助于确保只有授权人员才能访问敏感或机密数据，从而加强责任和数据安全。
• 清晰的访问说明：一旦找到相关数据集，元数据将详细说明访问方法，包括身份验证和授权要求。通过清晰的访问指令，用户可以毫无混乱地获取分析所需的数据，从而简化数据检索过程。 
• 标准化共享： 它允许在数据库系统中的各种数据集上创建一致的数据格式。通过提供标准化格式，元数据有助于团队、部门和组织之间的无缝数据共享，从而促进协作、数据发现、研究和知识共享实践。
• 减少对数据团队的依赖： 借助现成且记录齐全的数据（得益于元数据），用户可以从系统中独立查找和理解他们所需的数据。因此，工作量的减少使数据团队能够专注于更复杂的任务。
• 数据互操作性： 元数据通过建立通用语言来促进技术堆栈中各个系统之间的互操作性。它定义了数据格式、模型和交换协议，以确保数据库之间的协调和无缝交换。
• 审计追踪和责任： 如前所述，元数据跟踪谁访问或修改了数据库中的特定数据集。这将创建详细的活动记录，使组织能够识别责任方、防止未经授权的更改并最大程度地减少数据泄露。在版本控制中，它有助于在发生错误时进行回滚过程，确保数据完整性。
• 简化合规性： 元数据充当转换器，实现跨不同系统的一致数据处理实践。无论数据位于何处，它都可以遵守公司政策和监管要求，并最大限度地减少可能导致合规性问题的错误和不一致。

元数据在数据管理中的作用。图片来源： Astera.

元数据类型

根据其在信息管理方面的功能，元数据分为多种类型，其中一些是：

描述性元数据

描述性元数据包含有关数据资源的基本细节（内容、时间、地点和人员），包括其内容、上下文和特征。它包括标题、作者姓名、关键词、摘要、出版日期、类别和物理特征（对于物理媒体）。

功能： 它可以帮助用户快速发现相关数据并促进文档管理系统内的版本控制。

结构元数据

结构元数据是数据源的内部组织。它指定组件之间的层次关系，从而实现高效的数据探索和分析。

功能： 它允许用户有效地浏览复杂的数据结构，并通过增强的数据呈现（例如，网站导航菜单、演示文稿中的幻灯片编号以及数据库中的父子关系）来提高数据可用性和用户理解。

管理元数据

管理元数据提供了帮助管理或控制数据资源的关键信息，即了解谁拥有数据资源、用户如何访问它以及用户如何管理它。这种类型的元数据通常是在内容管理系统 (CMS) 中输入内容时自动创建的，并且在 CMS 内的数据管理、导航、交付和检索中发挥着关键作用。

它包括数据的创建日期、作者、ID 号、编码或媒体类型、访问权限、保留期限以及版权或使用权等详细信息。此类元数据有助于维护跨部门的数据完整性和合规性。

功能： 它有助于管理 数据治理 和安全性，确保按照数据保留规定正确访问、存储和使用数据。

这三种元数据类型通常相互关联并一起工作。这是它们如何相互关联的示例。

描述性、结构性和管理性元数据之间的相互关系。图片来源： Astera.

技术元数据

此元数据类型提供有关数字资源的技术特征的信息。它描述了存储数据的规则和结构，包括数据模型和备份协议。它包括文件大小、格式（例如 PDF、JPEG、MP4）、字符编码（例如 UTF-8、ASCII）、压缩方法、数据沿袭、安全设置、用于创建文件的软件以及硬件或设备详细信息等元素。

例子: 数据转换 规则、模式、字段名称、索引详细信息、行或列计数、数据源信息、数据类型、数据关系和访问控制。

表模式 – 技术元数据示例。图片来源： Astera.

功能： 技术元数据最大限度地提高数据互操作性，识别数据不一致，提供数据沿袭（起源和转换）的可见性，通过捕获数据源信息简化数据集成，增强数字资产的可搜索性和检索性，帮助数据保存和正确归档，并实现无缝导航和数据分析。

主动元数据与被动元数据

活动元数据是动态的。它是一个永远在线、 API驱动流程，与您的数据堆栈工具集成，从中收集元数据，创建智能，并在无需人工干预的情况下推动行动。简而言之，它描述数据，为其添加上下文，并且可以根据交互进行更改。

例如，活动元数据从历史使用记录中识别最常用的数据集，并建议优化的时间表 数据管道 执行。然而，它并不止于此。除了建议之外，它还通过直接集成自主调整数据管道，从而全面推进 数据操作 以中心为中心的方法。

另一方面，被动元数据是一个传统的、更静态的过程。它描述数据，由人类手动创建，并且不会根据事件改变其行为。示例包括标签、数据描述、数据类型和数据源。这是被动和主动元数据的直观描述，以及前者如何为后者铺平道路。

主动元数据与被动元数据。资料来源：高德纳

最好有效地使用元数据

以下是一些指导您有效利用元数据的最佳实践：

1. 了解你的原因： 定义元数据的用途。确定捕获的元数据的业务价值以及它如何支持您的系统、流程和组织。
2. 设计自定义架构： 创建结构化框架（架构）以根据您的特定需求对资产进行分类和组织。
3. 使其可被发现： 规划轻松的内容发现和访问。解释谁是目标用户以及他们将使用哪些工具和方法来查找和利用元数据。
4. 关注价值，而不是数量： 选择并描述您收集的每一条元数据。仅包含与您的目标和目的直接相关的属性。
5.  简化以获得更好的使用： 保持元数据简单明了，以鼓励用户贡献重要信息。避免使用过多的字段并优先考虑基本属性。例如，在为图像添加元数据时，标题、描述和标签等字段对于分类至关重要。此外，删除不相关的预填充默认属性以创建更清晰的界面。
6. 确保它与业务目标保持一致： 制定治理计划。这包括建立明确的角色和职责， 数据质量管理以及管理元数据的策略，确保元数据元素的一致性和合规性。此外，确定元数据的来源和特征，以有效地调整您的治理计划，以满足不断变化的需求。
   
   进一步了解 元数据治理最佳实践。

总结

有效管理组织内的数据对于推动数据驱动的决策至关重要。虽然数据具有巨大的价值，但充分利用它需要上下文，这就是元数据至关重要的原因。通过更深入地了解数据的特征、沿袭和在数据库中的位置，元数据可以实现高效的数据发现，确保质量和合规性，并简化长期保存。

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