数据治理--元数据
元数据是 对某个潜在信息性对象做出的陈述 。在浏览其他网页的时候会看到元数据被称之为 “数据的数据”。为了更好的描述元数据到底是什么东西，我以一本《Metadata》书作为例子进行说明。《Metadata》第二页记录着该书的 CIP 信息、作者、出版社、书号、定价、印次、字数等信息，而这些信息都是用于描述《Metadata》这本书的元数据。
一条元数据记录就是关于一个资源的主谓宾陈述集合。例如：达芬奇（宾语）是蒙娜丽莎（主语）的创作者（谓语）。
主数据、元数据与参考数据
元数据
元数据（meta-data）是描述企业数据的相关数据，指在IT系统建设过程中所产生的有关数据定义，目标定义，转换规则等相关的关键数据，包括 对数据的业务、结构、定义、存储、安全等各方面对数据的描述 。地市表这个实体的数据模型如何进行定义正是元数据所关心的范畴。
元数据可以说是企业的数据地图，它直接反映了企业中有什么样的数据，数据是如何存放的，例如，数据结构是什么样子，数据与业务之间的关系是怎么样，数据与数据之间的关系是怎么样，数据有什么样的安全需求，数据有什么样的存储需求。
主数据
主数据（main data）主要是指经实例化的企业 关键数据 。
我们在上面设计完成数据模型设计的“城市表”中填写了相应的城市数据，例如，北京、上海、广州、南宁等等。这些在城市表中 填充的数据 ，正是组织中国地理协会的主数据，因为这些数据是中国地理协会这个组织的关键业务实体， 它为组织的业务开展提供关联环境 ，而且它可能在企业业务开展过程中 被反复引用 。针对这些核心关键数据，组织和企业无论从数据的质量、一致性、可用性、管理规范等方面都应该有着最严格的数据要求。
主数据就是企业被不同运营场合反复引用关键的状态数据，它需要在企业范围内保持高度一致。它可以随着企业的经营活动而改变，例如，客户的增加，组织架构的调整，产品下线等；但是， 主数据的变化频率应该是较低的 。所以，企业运营 过程产生过程数据，如生产过程产生各种如订购记录、消费记录等，一般不会纳入主数据的范围 。当然，在不同行业，不同企业对主数据有不同的看法和做法，正如我们与国内大型航空企业的实施相关数据项目时，也在为航班动态是不是主数据而纠结不已。
个人觉得 主数据具有跨行业也能存在能力，同时实例数据变更是低频的。 例如商品价格信息、会员信息是主数据，而订单信息不是主数据，它具有高频更新存在。因而怎么算高频就是一个仁者见仁智者见智的情况了，需要结合自己所在的行业进行判断。
参考数据——数据的字典
在本文引用的假设案例中，我们将会注意到刚才填写的地市这类数据有些列，如省份、城市类型等。 如果没有缺少上下文的环境，我们是无法理解其具体含义 ，这时候我们往往引入参考数据（reference data）加以解释和理解。
参考数据是增加数据可读性、可维护性以及后续应用的重要数据。例如，你看到“性别”的这个字段，很可能是1代表男性、2代表女性。在许多企业中有这样的约定俗成，而更多的参考数据可能记录在开发人员和运营人员的大脑当中。但问题是一旦这些人离开，您系统里面的数据就成了一堆没有注释的天书。
大家可能觉得，这所谓参考数据不就是数据字典吗？对，我们在很多系统里面都会有这样和那样的数据字典。但是正是由于这些数据字典仅局限于个别系统而没有统一标准，从一个侧面间接造就了大量的数据孤岛。企业为了进行更有效率的数据整合、数据共享和数据分析应用，开始尝试对参考数据进行企业或者部门层面的整合和管理，利用参考数据集记录系统尝试为范围内的IT系统中的数据库提供统一的参考数据。
小结
主数据则是真实的企业业务数据，是企业的关键业务数据。
参考数据则是对数据的解释，针对一些数据范围和取值的数据解释，让人们容易读取相关的数据。
元数据是对数据的描述，用于描述企业数据的所有信息和数据，如结构、关系、安全需求等，除增加数据可读性外，也是后续数据管理的基础。
一般而言，企业中这三类数据与其它数据的数据量、质量需求，更新频率、数据生命周期的关系大致如下图：
中台与元数据
中台强调的是复用性，利用提高服务的重复使用，降低开发时间和提高工作效率。但现实生活中，大量的数据孤岛和重复建设存在，从而存在大量的数据指标定义不同带来的歧义问题。由于不同的项目 PM 管理风格迥异，存在有些必要信息没有进行存档，而是通过口口相传的不靠谱形式，信息准确性大打折扣。
数据中台建设中需要寻找共性数据，通过数据建模，将其进行抽取形成一张公共的数据大宽表。如何快速了解掌握数据关系，定位表与表之间的共性部分，往往需要对业务有一定的了解，但现实情况大量的开发人员只了解自己负责的那一个模块内容，对于其他人或者项目的内容一无所知。
而元数据就是为了消除二义性，同时，对元数据的管理，形成结构化的权威数据，降低数据传递成本和提高准确性。
常见元数据分类
- 元数据包括业务元数据、技术元数据和管理元数据。
- 常见的业务元数据包括：业务定义、业务术语、业务规则、业务指标等。
- 常见的技术元数据包括：存储位置、数据模型、数据库表、字段长度、字段类型、ETL脚本、SQL脚本、接口程序、数据关系等。
- 常见的管理元数据包括：数据所有者、数据质量定责、数据安全等级等。
业务问题
在没有元数据管理的情况下，从使用问题、管理问题、数据问题等三个方面进行说明：
使用问题
- 查看表结构信息不方便（查看、检索、表复用）
- 表依赖关系不清楚（血缘）
- 表信息缺少（表维护者，表状态）
管理问题
- 表权限管理
- 数据管理
- 数据质量监控
数据问题
- 建表规则混乱，没有统一标准
- 表结构变更之后，信息不同步
如何设计元数据管理
数据治理
数仓构建
名词说明
业务板块
定义数据仓库的名称和业务空间，以企业内一个 相对独立的业务 为分配单元。例如，如果业务涉及零售、文娱，且系统间 相对独立 ，则需要构建两个业务板块，即零售、文娱。如果业务仅涉及零售，且业务内的系统间隔离较少，则只需要构建一个业务板块，即零售。
公共定义
定义企业构建数据所需的全局概念对象或参数，以 保证全局概念统一 。当定义完成后，系统内其他指标（例如派生指标）可以按需统一、通用化引用这些对象，例如统计周期，年、月、日、每周、每日。
项目管理
项目是一种 物理空间上 的划分。项目管理，即用户在数据中台建设过程中，对物理资源及开发人员进行隔离化管理。 一个业务板块可以包含多个项目 ，每个系统成员可以加入多个不同的项目。
维度
维度即 进行统计的对象 。通常情况下，维度是 实际存在 、不因事件发生就存在的实体。创建维度，即从顶层规范业务中的实体（主数据），并保证实体的唯一性。例如订单、商品。
业务过程
业务过程即业务活动中的 所有事件 （它是一个事件集合）。创建业务过程，即从顶层规范业务中事务内容的类型及唯一性。因此业务过程是一个不可拆分的行为事件。例如下单、支付、退款都是业务过程。
指标
指标分为原子指标和派生指标。
原子指标：对指标统计口径（即计算逻辑）、具体算法的一个抽象，是业务定义中不可再拆分的指标，例如支付金额。一般都为数值（统计）。 原子指标=业务过程（动作） 度量， 如支付（事件）金额（度量）。
派生指标：业务中常用的统计指标。派生指标=原子指标 业务限定 统计周期 统计粒度。例如，自然周、会员、采用优惠券支付的订单。
统计粒度
统计的最小颗粒度，数据唯一性的保证，统计分析的对象或视角，定义数据需要汇总的程度，可以理解为聚合运算时的分组条件（类似于SQL中group by的对象）。 粒度是维度的一个组合，指明您的统计范围 。例如，某个指标是某个卖家在某个省份的成交额，则粒度就是卖家、省份这两个维度的组合。
这里需要注意粒度与维度的关系，通过一个或多个维度构建粒度。
流程
- 维度构建 DIM 维度模型。
- 数据域与项目是相互独立的不同统计指标，但同属于同一个业务板块下面。
- 以源表和维表构建得到事实明细表。
- 以原子指标、业务限定、统计周期、统计粒度构建得到派生指标，结合统计粒度构建 DWS 汇总表
示例