1. 什么是元数据（MetaData）及元数据的用途
元数据（Meta Data）是关于数据的数据，当人们描述现实世界的现象时，就会产生抽象信息，这些抽象信息便可以看作是元数据，元数据主要用来描述数据的上下文信息。
通俗的来讲，假若图书馆的每本书中的内容是数据的话，那么找到每本书的索引则是元数据，元数据之所以有其它方法无法比拟的优势，就在于它可以帮助人们更好的理解数据。
发现和描述数据的来龙去脉，特别是那些即将要从OLTP系统上升到DW/BI体系建设的企业，元数据可以帮他们形成清晰直观的数据流图，元数据是数据管控的基本手段。
元数据是为了提升共享、重新获取和理解企业信息资产的水平，元数据是企业信息管理的润滑剂，不对元数据进行管理或管理不得当。
信息将被丢失或处于隐匿状态而难以被用户使用，数据集成将十分昂贵，不能对业务进行有效支撑。终端用户要识别相关的信息将十分困难，最终用户将失去对数据的信任。
(1)数据库元数据管理扩展阅读
元数据分类
元数据管理的范围将涵括数据产生、数据存储、数据加工和展现等各个环节的数据描述信息，帮助用户理解数据来龙去脉、关系及相关属性。按其描述对象的不同可以划分为三类元数据：技术元数据、业务元数据和管理元数据。这三种元数据的具体描述如下：
1、技术元数据 技术元数据是描述数据系统中技术领域相关概念、关系和规则的数据，主要包括对数据结构、数据处理方面的特征描述，覆盖数据源接口、数据仓库与数据集市存储、ETL、OLAP、数据封装和前端展现等全部数据处理环节；
2、业务元数据 业务元数据是描述数据系统中业务领域相关概念、关系和规则的数据，主要包括业务术语、信息分类、指标定义和业务规则等信息；
3、管理元数据 管理元数据是描述数据系统中管理领域相关概念、关系和规则的数据，主要包括人员角色、岗位职责和管理流程等信息。
2. 如何有效的进行数据治理和数据管控
从技术实施角度看，主要包含“理”“采”“存”“管”“用”这五个，即业务和数据资源梳理、数据采集清洗、数据库设计和存储、数据管理、数据使用。
数据资源梳理：数据治理的第一个步骤是从业务的视角厘清组织的数据资源环境和数据资源清单，包含组织机构、业务事项、信息系统，以及以数据库、网页、文件和 API 接口形式存在的数据项资源，本步骤的输出物为分门别类的数据资源清单。
数据采集清洗：通过可视化的 ETL 工具（例如阿里的 DataX，Pentaho Data Integration）将数据从来源端经过抽取 (extract)、转换 (transform)、加载 (load) 至目的端的过程，目的是将散落和零乱的数据集中存储起来。
基础库主题库建设：一般情况下，可以将数据分为基础数据、业务主题数据和分析数据。基础数据一般指的是核心实体数据，或称主数据，例如智慧城市中的人口、法人、地理信息、信用、电子证照等数据。主题数据一般指的是某个业务主题数据，例如市场监督管理局的食品监管、质量监督检查、企业综合监管等数据。而分析数据指的是基于业务主题数据综合分析而得的分析结果数据，例如市场监督管理局的企业综合评价、产业区域分布、高危企业分布等。那么基础库和主题库的建设就是在对业务理解的基础上，基于易存储、易管理、易使用的原则抽像数据存储结构，说白了，就是基于一定的原则设计数据库表结构，然后再根据数据资源清单设计数据采集清洗流程，将整洁干净的数据存储到数据库或数据仓库中。
元数据管理：元数据管理是对基础库和主题库中的数据项属性的管理，同时，将数据项的业务含义与数据项进行了关联，便于业务人员也能够理解数据库中的数据字段含义，并且，元数据是后面提到的自动化数据共享、数据交换和商业智能（BI）的基础。需要注意的是，元数据管理一般是对基础库和主题库中（即核心数据资产）的数据项属性的管理，而数据资源清单是对各类数据来源的数据项的管理。
血缘追踪：数据被业务场景使用时，发现数据错误，数据治理团队需要快速定位数据来源，修复数据错误。那么数据治理团队需要知道业务团队的数据来自于哪个核心库，核心库的数据又来自于哪个数据源头。我们的实践是在元数据和数据资源清单之间建立关联关系，且业务团队使用的数据项由元数据组合配置而来，这样，就建立了数据使用场景与数据源头之间的血缘关系。 数据资源目录：数据资源目录一般应用于数据共享的场景，例如政府部门之间的数据共享，数据资源目录是基于业务场景和行业规范而创建，同时依托于元数据和基础库主题而实现自动化的数据申请和使用。
质量管理：数据价值的成功发掘必须依托于高质量的数据，唯有准确、完整、一致的数据才有使用价值。因此，需要从多维度来分析数据的质量，例如：偏移量、非空检查、值域检查、规范性检查、重复性检查、关联关系检查、离群值检查、波动检查等等。需要注意的是，优秀的数据质量模型的设计必须依赖于对业务的深刻理解，在技术上也推荐使用大数据相关技术来保障检测性能和降低对业务系统的性能影响，例如 Hadoop，MapRece，HBase 等。
商业智能（BI）：数据治理的目的是使用，对于一个大型的数据仓库来说，数据使用的场景和需求是多变的，那么可以使用 BI 类的产品快速获取需要的数据，并分析形成报表，像派可数据就属于专业的BI厂商。
数据共享交换：数据共享包括组织内部和组织之间的数据共享，共享方式也分为库表、文件和 API 接口三种共享方式，库表共享比较直接粗暴，文件共享方式通过 ETL 工具做一个反向的数据交换也就可以实现。我们比较推荐的是 API 接口共享方式，在这种方式下，能够让中心数据仓库保留数据所有权，把数据使用权通过 API 接口的形式进行了转移。API 接口共享可以使用 API 网关实现，常见的功能是自动化的接口生成、申请审核、限流、限并发、多用户隔离、调用统计、调用审计、黑白名单、调用监控、质量监控等等。
3. 元数据库
元数据是“关于数据的数据”，存在于电子信息环境中，用于描述资源的属性，呈现其关系，支持资源发现、管理与有效利用(徐筱红，2006)，是对所采集到的数据的说明。一般来说，它有两方面的用途:首先，元数据能提供基于用户的信息，如记录数据项的业务描述信息的元数据能帮助用户使用数据;其次，元数据能支持系统对数据的管理和维护，如关于数据项存储方法的元数据能支持系统以最有效的方式访问数据。具体来说，在塔里木河流域生态环境动态监测及辅助决策支持系统综合数据库系统中，元数据机制主要支持以下几类系统管理功能:①描述哪些数据在综合数据库中;②定义要进入数据库中的数据和从数据库中产生的数据;③记录并检测系统数据一致性的要求和执行情况;④衡量数据质量。
(一)元数据分级与特征
1.元数据分级
基本元数据:提供地理数据源基本文档所需要的最少的元数据元素集。
完全元数据:提供完整的地理数据源(单独的数据集、数据集系列、各种地理要素)文档所需要的必选的和可选的元数据元素集。它完整地定义全部元数据，以便标识、评价、摘录、使用和管理地理信息。
2.元数据特征
(1)名称:赋给元数据实体或元素的标记。
(2)标识码:计算机中使用的定义每个元数据实体和元素的唯一代码。代码结构为:XXXXXX
前2位为元数据子集，2位数字码;中间2位为元数据实体/独立元素，2位数字码;后2位为元数据实体包含的元素，2位数字码。
(3)定义:对元数据实体和元素的说明。
(4)性质:说明元数据实体或元素是否总是出现，或有时出现的描述符。描述符分别为:M－必选;C－一定条件下必选;O－可选。
(5)条件:说明何种条件下元数据子集、实体或元素是必选的。如果对所说明的条件成立，那么该子集、实体或元素就是必选的。
(6)最大出现次数:指定元数据实体或元素在实际使用时，可能重复出现的最大次数。只出现一次的表示为“1”，重复出现的表示为“N”。
(7)数据类型:表示元数据元素的一组不同的值，例如，“文本”、“整型”、“短语”、“坐标串”、“实型”和“日期”。
(8)值域:指定每个元数据元素的取值范围。“任意长文本”表示所述内容不受限制，实型数和基于代码的整型数等只能使用一个限定的(闭合的)值域内的值。
(二)元数据库主要内容
塔里木河流域生态环境动态监测系统的元数据包括数字影像图、数字栅格图、数字高程模型、数字线划图等。大部分数据都有相应的国家或行业元数据标准规范，有国家或行业标准的按照标准规范采集;没有规范的，按照元数据的分级特征进行定义。主要包括有关数据源、数据分层、成果归属、空间参照系、数据质量(包含数据精度和数据评价)、数据更新、图幅接边等方面的信息(周骋等，2006)。其主要内容描述如下:
(1)标识信息:是唯一标识数据集的元数据信息。包括数据集名称、发布时间、版本、语种、摘要、现状、空间范围(地理范围、时间范围)、表示方式、空间分辨率、信息类别。
(2)数据质量信息:是数据集质量的总体评价。包括数据集内容完整性说明、数据集在概念、值域、格式和拓扑关系等方面的一致性程度、位置精度(空间位置绝对精度和相对精度)、时间精度(表示时间的精确程度、现势性、有效性)、属性精度(数据集属性分类正确性、属性值的精度和正确性)、数据质量保证措施。
(3)数据字典信息:包含数据集应用、数据源及生产数据集时所用工艺方法等信息。
(4)空间参照系信息:数据集使用的空间参照系统的说明。包括基于地理标识的空间参照系统、基于坐标的空间参照系统。
(5)内容信息:描述数据集的主要内容。包括主要要素类型名称及相应的属性名称、影像数据集内容概述(波长、波段、灰阶等级、合成处理方式)、栅格数据集内容概述(格网尺寸、格网尺寸单位、格网行列数、格网起始点坐标)。
(6)元数据参考信息:包括元数据发布或更新的时间，以及建立元数据单位的联系信息。
以上6类由两个公共数据类型联系，公共数据类型包括:
(1)覆盖范围信息:数据集的空间范围(经纬度坐标、地理标识符)、时间范围(起始时间、终止时间)、垂向范围(最小垂向坐标值、最大垂向坐标值、计量单位)。
(2)负责单位联系信息:与数据集有关的单位标识(负责单位名称、联系人、职责)和联系信息(电话、传真、通信地址、邮政编码、电子信箱地址、网址)。
(三)元数据入库
元数据信息是一个纯文本文件，在生产时采集了多项数据，它是与图形数据、属性数据紧密联系在一起的，按照每幅图一个文本文件存储。为了实现数据库系统中元数据与数据体的集成化管理，以及元数据与数据体的一体化相互检索查询，需将元数据信息空间化。采取的技术方法就是将元数据文件与图幅结合表联系起来，将每一幅图形的区域作为一个目标对象，所采集的多项元数据信息作为其属性项，构成一个以图幅结合表为基础的矢量格式元数据集。同图形数据坐标系统一样，元数据采用地理坐标系统，整个流域则以Coverage格式整体存储，数据处理完成后全部导入到Oracle9i数据库中。