元数据（Metadata）通常被定义为“描述数据的数据”。它提供了数据的上下文、含义和关系等信息，对于数据的整合、查询、分析和可视化都至关重要。
元数据包含了数据的表结构、数据的血缘关系、数据的业务属性、数据的权限归属等众多信息。
元数据包括但不限于以下几个方面：
- 业务元数据：从业务角度描述数据仓库中的数据，提供语义层，帮助业务人员理解数据。
- 技术元数据：涉及数据的存储、处理和传输的技术细节，如数据源的IP、端口、数据库类型、数据获取方式、数据存储结构、原数据列的定义等。
- 管理元数据：涉及数据的管理信息，如数据的生命周期、权限、质量管理、数据治理策略等。
- ETL元数据：与数据抽取、转换和加载（ETL）过程相关的元数据，包括数据清洗规则、数据转换规则等。
- 数据仓库元数据：描述数据仓库结构的元数据，如仓库模式、视图、维度、层次结构等。
- BI元数据：与商业智能（BI）相关的元数据，如汇总算法、度量和维度定义、数据粒度等。
- 数据血缘：记录数据的起源和流动路径，对于数据的追踪和影响分析非常重要。
- 数据质量：涉及数据准确性、完整性、一致性和可信度的元数据。
元数据管理通过集成各类数据源，收集并标准化各类元数据信息，提供统一的元数据视图，支持多种元数据标准，具备数据映射和转换功能，从而帮助用户更好地理解和使用数据，提升大数据应用的效率和价值。
元数据管理的主要内容包括以下几个方面：
- 元数据定义：确立元数据的范畴和定义，明确哪些信息属于元数据，并制定相应的标准和模式。
- 元数据发现和捕获：从各种数据源中自动识别和提取元数据，包括业务应用程序、数据库、数据仓库等。
- 元数据创建：对于捕获的不完整或缺失的元数据，进行手动或自动的补充和完善。
- 元数据质量保证：确保元数据的准确性、完整性、一致性和互操作性，定期进行审计和验证。
- 元数据存储：设计和实现元数据的存储机制，可以是内部存储（嵌入数据对象中）或外部存储（元数据存储库）。
- 数据编目：创建和维护数据资产的目录，使数据资产易于搜索和检索。
- 数据分析：审查数据资产的内容、结构、质量和相互关系，使用元数据来总结和展示数据集的特征。
- 数据沿袭：使用技术元数据跟踪数据的演变和移动，提供数据生命周期的全面可见性和可追溯性。
- 元数据治理：建立和执行元数据管理的政策、流程和标准，确保元数据的持续有效管理。
- 元数据应用：将元数据用于数据仓库管理、数据质量管理、数据安全控制、数据访问和权限管理等。
- 元数据门户：提供用户界面，使用户能够方便地查询、浏览和管理元数据信息。
- 元数据的集成和共享：确保不同系统和应用程序之间的元数据可以互操作和共享。
- 工具和自动化：使用专门的元数据管理工具和自动化流程，提高元数据管理的效率和准确性。
元数据管理有助于提升数据的透明度和可管理性，支持数据驱动的决策制定，优化数据架构设计，并促进数据的最大化利用。
- Colibra
- OpenMetadata
- LeanIx （企业架构治理工具）