在数据资产管理领域，有着许多相似的概念和词汇。本篇就谈谈元数据和数据标准。
数据标准
数据标准：保障数据的内外部使用和交换的一致性、准确性的规范性约束(如命名、类型、值域等)，通常包括了基础指标和计算指标。
计算指标：即计算口径，如下单转化率、获客成本、复购率的具体计算的方式
如怎么定义一个人的性别、婚姻状况、健康状况，在不同的业务系统中定义的可能千差万别，数据标准就是将这些定义进行统一化、规范化。
数据标准用于指导系统的数据结构定义及值域的选择
在国家标准全文公开系统中，定义了各行各业方方面面的标准，可在实际数据建模时进行引用。
数据标准分为：
●国家标准：如国家标准全文公开系统中定义的数据标准，又为了强制性国家标准、推荐性国家标准
●行业标准：如交通运输行业标准-交通信息基础数据元
●企业标准
元数据
元数据是描述数据的数据，版本化管理数据结构
其核心作用如下：
1、追溯数据的生成过程，做数据的"血缘分析”
2、评估数据变更造成的影响
3、做全链路数据正确性核查
4、对比数据的结构
元数据又细化为：
●业务元数据：与业务规则、流程相关的描述性数据
●技术元数据：与存储、访问等技术底层的描述性数据
●操作元数据：与数据操作相关的描述性数据
●管理元数据：与数据管理相关的描述性数据
元数据和数据标准有一些相似之处，但也有一些区别。
元数据是描述和提供其他数据信息的数据，它是数据的特征、来源、用途等信息。元数据可以帮助组织、查找和理解数据。
数据标准是规范描述、表示和结构化数据的规则，它是建立对数据含义或语义的共同理解的要求，以确保数据的所有者和用户正确和恰当地使用和解释数据。数据标准可以使数据更容易处理。
举例来说，假设你有一个关于人口普查的数据库，它包含以下字段：
姓名（name）
性别（gender）
年龄（age）
出生地（birthplace）
居住地（residence）
这些字段就是元数据，它们描述了数据库中每一列的名称、类型、长度等信息。为了使这个数据库能够与其他人口普查数据库兼容和交换，你需要遵循一些数据标准，例如：
姓名必须使用全名，不缩写
性别必须使用M或F表示男性或女性
年龄必须使用整数表示
出生地和居住地必须使用国家/州/城市的格式表示
这些标准就是规范描述、表示和结构化人口普查数据的规则，它们可以使不同来源的人口普查数据库更容易比较和分析。
