小B是一名数据分析师，他问小A XXX的所有指标给我一下，小A“鄙视的”给了他一个文档。
元数据知道多少
小B作为一名数据分析师，为什么自己没能去找到数据呢？
这就要说下数据仓库的元数据管理。我们都知道传统的数据库中每张表都有注释，包括表注释，字段注释，你拿到一个不熟悉的表肯定要先看注释，然后才知道每个字段的意思。就像你学习英语的时候查那本牛津字典一样，你能很快查到每个单词的意思，不就你还能看单词“猜出”一个单词的意思。同样数据仓库也有这样一套“注释”，我们称之为元数据。
数据仓库的元数据是负责记录和管理数据的含义、格式、血缘关系等。
作为数据分析师，做分析之前，你都要先知道自己需要什么数据，去哪找到这些数据。没错，就是数据仓库的元数据管理系统。所以，理解数据仓库，需要从元数据开始。
元数据中有什么
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模型说明，模型的业务含义，所属主题，数据分析师可以通过说明知道模型存储的是什么数据
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模型字段，模型中每个字段代表的意思，数据分析师可以了解模型中有哪些指标数据和维度信息
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模型需求来源，这个模型的需求谁提出来的，还是建模人员自己规划的，可以帮助数据分析师了解模型建立的初衷
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模型开发者，就像你代码一样，最上面都是author 。数据分析师可以找到对应的模型开发者了解一切他想要的信息。
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模型存储信息，包括分区信息，数据大小信息，数据波动情况等，数据分析师了解后，不至于一个SQL把即席查询搞死。
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血缘关系，数据分析师可以了解模型里面字段的来龙去脉，在出现数据问题时，进行追踪溯源，找出“始作俑者”。
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变更记录，数据分析师后续进行大时间范围的分析时，方便确定数据的有效可用范围。比如，20200101变更模型，增加注释“2020增加字段a，2020年之前无该字段数据”。
模型开发者眼中的元数据
上面的元数据很大意义上是给数据分析师看的，其实还有一部分元数据是给模型开发人员看的。
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模型中字段的合法值类型、范围等
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ETL程序使用的转换规则
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UDF(自定义函数)说明
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ETL报错代码含义
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……
模型开发人员除了做好“数据分析师眼中的”元数据，还要管理好“开发的”元数据。
总结
元数据承担着数据治理的重任，完整的元数据管理系统是数据仓库建设成功的根基，也是数据仓库发挥作用大小的决定项之一。
最为数据分析师，使用好元数据，可以快速帮助你更快的构建特征工程。
大家的元数据建设都是怎样的，有什么困惑，可以留言分享下。
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