通俗地理解主动元数据管理

元数据管理，是企业开展数据管理的核心基础，内容涉及元数据的创建，确定需要捕获哪些元数据，通过哪些工具和流程进行创建，继而将元数据妥善存储，保障安全性和可访问性，并不断更新维护，及时反映数据的变化动态。

对于企业检索需求，通过元数据管理，能够提供更便捷的方式，快速查询，获取目标数据，同时支持对元数据分析，帮助企业发现数据之间的关系和潜在问题，为业务决策提供支持，第一时间发现和修复问题，保障数据的准确性和可靠性。此外，通过对元数据的访问权限、合规性管理，不同系统和组织之间的元数据共享和交换管理，极大地便于协作和数据集成等。

由此可见，元数据管理是一项综合性工作，能够帮助企业提升数据开发管理水平，降低成本，促进数据的有效利用，在海量数据中发掘数据价值，加速企业数智化转型。

然而，随着企业数据量激增，“看数、管数、用数”的需求和难度随之高涨，元数据管理的技术和方法开始迎来更大挑战，而像 DataOps 这样前沿的数据开发运营一体化体系，也对元数据管理的依赖越来越强烈，日渐成为企业数据开发管理的主要建构板块之一。

在此背景下，传统的被动式元数据管理方式就暴露出不少的缺陷：

• 范围局限：传统被动元数据通常集中在数据仓库内的表数据资产范畴，缺乏对数据链路上下游的完整信息，这使得追溯数据来源和下游应用变得困难，无法进行有针对性的管理和风险控制。
• 关系刻画不足：传统被动元数据组织方式以点状的元数据为主，数据与数据之间缺乏关系刻画，这导致数据消费者难以通过数据间的关系来发现相关数据或增进对数据的理解。
• 缺乏业务语义：传统被动元数据以技术元数据为主，缺乏业务语义的描述。这使得数据消费者在寻找对业务可信的数据或在多份相似数据中决定使用哪份数据时面临极大困难。
• 更新维护问题：传统被动元数据的更新往往由数据责任人手工维护，存在保鲜问题。过期的元数据描述不仅无法为数据消费者提供帮助，反而可能带来误导，导致错误的分析结果。