1、建设数据仓库所必须
数据仓库是由外部数据、业务数据以及文档资料通过某些 ETL 工具得到的，如果没有一个明确、清晰的规则，根本不可能实现这个过程。
2、帮助快速理解数仓系统
一方面，数据仓库本质上是一个部门甚至一个公司的重要项目，开发时间冗长。中间不可避免的会产生人员流动，如果没有清楚的元数据，那会对整个系统乃和整个项目造成重大影响；
另一方面，数据仓库做为整个部门、公司的分析数据出口，并不仅仅对数据人员服务。DM 层对业务人员， DIM 对其他开发人员都是不可避免的。如果有清楚的元数据来说明数仓系统，就会节约双方大量的沟通时间。
3、高效精准沟通
一方面，元数据中的管理元数据会记录不同用户、角色、部门的数据权限。如果有数据需要进行通知，则可以快速查询系统进行群发邮件等方式进行沟通，从而避免了造成沟通环节的缺人和多人情况发生。
另一方面，在与产品沟通业务或是与研发沟通接口时，可以根据业务元数据，确认彼此沟通的指标、维度含义。从而在根源上避免交流的歧义。进而提高沟通效率。
4、保证
数据质量
理想的元数据做到了对数据仓库结构的描述，仓库模式试图，维，度量，层次结构，到处数据库的定义，以及
数据集市的位置和内容。
因此，我们可以很确定的判断哪些数据是肯定准确无误的、哪些数据是可能有问题的、哪些数据是肯定有问题的。
简单的说就是每一个字段都应该有它的取值范围、业务定义等信息，元数据定义好了自然就可以应用到数据质量检测、评估等方面，进而通过数据质量管理流程真正提高企业的数据质量。
5、降低数据系统建设成本
假如元数据建设完备，所以取得信息会更准确快捷，使数据系统建设不返工或少返工，减少分析工作量，加强各方的统一理解以及沟通效率，进而使开发成本最小。
6、快速分析变更影响
因元数据被集中维护并管理引用关系，当发生变更时，可以通过
元数据管理系统以实时分析出其所影响的业务功能、应用系统、涉及人员、是否涉及监管等影响信息。
7、为未来做好准备
大数据、人工智能、数据湖、数据中台、
商业智能等企业的战略级应用系统能够依赖良好的元数据管理而发挥出其应有的效果。
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