为什么企业对自身内部的数据资产总是混沌不清?其实是缺少一种有效的工具来进行数据资产的梳理和盘点。而元数据管理工具就是一种有有效的盘点工具或手段。
元数据是企业中用来描述数据的数据。元数据(metadata) 是关于数据的组织、数据域及其关系的信息。它可理解为比一般意义的数据范畴更加广泛的数据，不再仅仅表示数据的类型、名称、值等信息，它可以进一步提供数据的上下文描述信息，比如数据的所属域、取值范围、数据间的关系、业务规则，甚至是数据的来源。在数据分析中，元数据可以帮助DW管理员和DW开发人员非常方便地找到他们所关心的数据。
元数据相当于企业数据的DNA，它可以告诉你，有用的数据在哪里，能提供一份数据结构定义和元素的详细示意图，数据来龙去脉、关系，使应用开发过程更有效，提供数据的参照性、引用性、血缘分析、影响分析、变化分析....
简单地说，元数据管理是为了对数据资产进行有效的组织。它使用元数据来帮助管理他们的数据。它还可以帮助数据专业人员收集、组织、访问和丰富元数据，以支持数据治理。
元数据管理的3个目标
企业元数据管理的本质是有效利用企业数据资产，让数据发挥出尽可能大的价值。元数据管理可以帮助业务分析师、系统架构师、数据仓库工程师和软件开发工程师等相关干系人清楚地知道企业拥有什么数据，它们存储在哪里，如何抽取、清理、维护这些数据并指导用户使用。
以下元数据管理目标是企业的普遍诉求。
1、建立指标解释体系
满足用户对业务和数据理解的需求，建立标准的企业内部知识传承的信息承载平台，建立业务分析知识库，实现知识共享。能够回答以下问题：
企业有哪些数据？
什么是企业有效客户？有效客户和客户有何区别？
什么是产品的生命周期？
这个数据还叫什么名字？
数据仓库中的存储过程是谁写的？它用来干什么？现在还在用吗？
典型应用有数据资源目录和业务术语表。
2、提高数据溯源能力
让用户能够清晰地了解数据仓库中数据流的来龙去脉、业务处理规则、转换情况等，提高数据的溯源能力，支持数据仓库的成长需求，降低因员工换岗造成的影响。元数据有助于回答以下问题：
这张表是从哪个业务系统中抽取过来的？
ETL过程是否对数据进行过加工处理？进行了哪些处理？
指标数据是从哪些表汇总计算出来的？
典型应用有血缘分析、影响分析、全链路分析。
3、数据质量稽核体系
通过非冗余、非重复的元数据信息提高数据完整性、准确性。元数据管理解决的问题是如何将业务系统中的数据分门别类地进行管理，建立报警、监控机制，出现故障时能及时发现问题，为数据仓库的数据质量监控提供基础素材。能够回答以下问题：
今天的在线用户数为什么是0？
为什么A报表中的本月收入值与B报表中的不同？
典型应用有指标标准和数据质量规则。
