元数据分类

元数据（Metadata）是描述数据的数据，通常分为 业务元数据、技术元数据 和 操作元数据。这三类元数据从不同维度对数据进行描述和管理，以下是它们的定义、作用和示例：

1. 业务元数据（Business Metadata）

• 定义：从业务角度描述数据的含义、用途和业务规则，帮助业务人员理解数据的业务上下文。

• 作用：

  • 提供数据的业务定义和解释。

  • 支持业务用户理解数据背后的业务逻辑。

  • 促进业务与技术团队之间的沟通。

• 示例：

  • 业务术语表（如“客户”在业务中的定义）。

  • 数据指标（如“销售额”的计算公式）。

  • 数据分类（如“敏感数据”标签）。

  • 数据的所有者（业务部门或责任人）。

  • 数据合规性要求（如 GDPR 相关规则）。

2. 技术元数据（Technical Metadata）

• 定义：描述数据的物理结构、存储方式和数据处理技术细节，通常由技术人员（如开发人员、数据工程师）使用。

• 作用：

  • 支持数据存储、集成和系统开发。

  • 提供数据的技术属性，便于数据抽取、转换和加载（ETL）。

  • 管理数据血缘（Data Lineage）和依赖关系。

• 示例：

  • 数据库表结构（字段名称、数据类型、主键）。

  • 数据模型（ER 图、数据仓库模型）。

  • ETL 作业的流程和转换规则。

  • 数据存储位置（如数据库、文件路径）。

  • API 接口的输入输出格式。

3. 操作元数据（Operational Metadata）

• 定义：记录数据在操作层面的使用情况、处理日志和系统运行状态，用于监控和优化数据流程。

• 作用：

  • 跟踪数据处理的性能和效率。

  • 支持系统运维和故障排查。

  • 记录数据访问和变更历史。

• 示例：

  • 数据作业执行日志（如 ETL 运行时间、状态）。

  • 数据访问审计日志（如谁在何时访问了数据）。

  • 系统资源消耗（CPU、内存使用情况）。

  • 数据更新频率（如每小时同步一次）。

  • 错误日志和告警信息。

总结与关联

• 业务元数据是业务与技术之间的桥梁，确保数据的业务含义被正确理解。

• 技术元数据是数据管理的基础，支撑数据的存储、处理和集成。

• 操作元数据是运维和优化的依据，关注数据的运行时状态。

• 三者结合： 例如，在数据血缘分析中，技术元数据描述数据如何从源系统流向目标表，业务元数据解释目标表的业务意义，而操作元数据记录这一过程的执行时间和错误情况。

通过整合这三类元数据，企业可以实现更高效的数据治理（Data Governance）、数据质量管理（Data Quality Management）和合规性管理。