有了元数据，我们能做些什么？-数智化转型网szhzxw.cn

数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。

这一章节我们主要讲元数据的几个典型的应用。

先看一张元数据管理的整体功能架构图，有了元数据，我们能做些什么，从这张图里一目了然：

1.元数据查看

一般是以树形结构组织元数据，按不同类型对元数据进行浏览和检索。如我们可以浏览表的结构、字段信息、数据模型、指标信息等。通过合理的权限分配，元数据查看可以大大提升信息在组织内的共享。

2.数据血缘和影响性分析

数据血缘和影响性分析主要解决“数据之间有什么关系”的问题。因其重要价值，有的厂商会从元数据管理中单独提取出来，作为一个独立的重要功能。但是笔者考虑到数据血缘和影响性分析其实是来自于元数据信息，所以还是放在元数据管理中来描述。数字化转型网www.szhzxw.cn

血缘分析指的是取到数据的血缘关系，以历史事实的方式记录数据的来源，处理过程等。

以某张表的血缘关系为例，血缘分析展示如下信息：

数据血缘分析对于用户具有重要的价值，如：当在数据分析中发现问题数据的时候，可以依赖血缘关系，追根溯源，快速地定位到问题数据的来源和加工流程，减少分析的时间和难度。

数据血缘分析的典型应用场景：某业务人员发现“月度营销分析”报表数据存在质量问题，于是向IT部门提出异议，技术人员通过元数据血缘分析发现“月度营销分析”报表受到上游FDM层四张不同的数据表的影响，从而快速定位问题的源头，低成本地解决问题。数字化转型网www.szhzxw.cn

除了血缘分析之外，还有一种影响性分析，它能分析出数据的下游流向。当系统进行升级改造的时候，如果修改了数据结构、ETL程序等元数据信息，依赖数据的影响性分析，可以快速定位出元数据修改会影响到哪些下游系统，从而减少系统升级改造带来的风险。从上面的描述可以知道：数据影响性分析和血缘分析正好相反，血缘分析指向数据的上游来源，影响性分析指向数据的下游。

影响性分析的典型应用场景：某机构因业务系统升级，在“FINAL_ZENT ”表中修改了字段：TRADE_ACCORD长度由8修改为64，需要分析本次升级对后续相关系统的影响。对元数据“FINAL_ZENT”进行影响性分析，发现对下游DW层相关的表和ETL程序都有影响，IT部门定位到影响之后，及时修改下游的相应程序和表结构，避免了问题的发生。由此可见，数据的影响性分析有利于快速锁定元数据变更带来的影响，将可能发生的问题提前消灭在萌芽之中。数字化转型网www.szhzxw.cn

3.数据冷热度分析

冷热度分析主要是对数据表的被使用情况进行统计，如：表与ETL程序、表与分析应用、表与其他表的关系情况等，从访问频次和业务需求角度出发，进行数据冷热度分析，用图表的方式，展现表的重要性指数。

数据的冷热度分析对于用户有巨大的价值，典型应用场景：我们观察到某些数据资源处于长期闲置，没有被任何应用调用，也没有别的程序去使用的状态，这时候，用户就可以参考数据的冷热度报告，结合人工分析，对冷热度不同的数据做分层存储，以更好地利用HDFS资源，或者评估是否对失去价值的这部分数据做下线处理，以节省数据存储空间。

4.数据资产地图

通过对元数据的加工，可以形成数据资产地图等应用。数据资产地图一般用于在宏观层面组织信息，以全局视角对信息进行归并、整理，展现数据量、数据变化情况、数据存储情况、整体数据质量等信息，为数据管理部门和决策者提供参考。数字化转型网www.szhzxw.cn

5.元数据管理的其他应用

元数据管理中还有其他一些重要功能，如：

元数据变更管理。对元数据的变更历史进行查询，对变更前后的版本进行比对等等。

元数据对比分析。对相似的元数据进行比对。

元数据统计分析。用于统计各类元数据的数量，如各类数据的种类，数量等，方便用户掌握元数据的汇总信息。数字化转型网www.szhzxw.cn

诸如此类的应用，限于篇幅，不一一列举。

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