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元数据（MetaData）通常被定义为：关于数据的数据（Metadata），或者描述数据的数据（data about data），对数据及信息资源的描述性信息。 常见的元数据包括哪些? （1）技术元数据： 包括数据表结构、数据类型、索引信息等。 技术元数据主要用来描述数据实体和数据处理过程中的技术细节和处理规则。比如大家熟知的表结构、ETL映射关系等，这类元数据主要被系统建设的技术人员使用。 （2）业务元数据：描述的对象是数据的业务含义、业务规则等。通过对业务元数据的明确，人们对它的理解和使用会变得更加容易。元数据使得数据的二义性不复存在，人们对数据含义能够产生一致的认知，避免了“自说自话”的情况，进而为数据分析和应用提供支撑。
① 业务定义、业务术语解释等；
② 业务指标名称、计算口径、衍生指标等；
③ 业务规则引擎的规则、数据质量检测规则、数据挖掘算法等；
④ 数据的安全或敏感级别等。
（3）管理元数据： 包括数据所有权、安全性规定、审计信息等。
管理类元数据主要是对项目管理、IT运维、IT资源设备等相关信息的描述，这类元数据主要被企业IT部门的管理人员使用，利用此类元数据可以进行工作分配、网络资源等方面的管理。在这里，把管理元数据也纳入到业务元数据研究的范畴，即在本文中元数据只分为技术元数据与业务元数据。
（4）操作元数据：描述了数据的操作属性，比如管理部门、管理责任人等。数据操作属性的明确，有助于将数据管理责任落实到部门和个人，是数据安全管理的基础条件。
① 数据所有者、使用者等； ② 数据的访问方式、访问时间、访问限制等； ③ 数据访问权限、组和角色等； ④ 数据处理作业的结果、系统执行日志等； ⑤ 数据备份、归档人、归档时间等。 在业务智能（BI）工具中，设置适当的元数据对于确保准确、可理解的报表和分析结果至关重要。通过元数据血缘关系分析，可以理解不同数据间的关系。Smartbi可以对每一个资源进行元数据分析，通过分析数据表之间的关系，展示数据源波动带来的影响。最重要的是通过 Mapping展示帮助用户掌握理解业务口径与数据口径之间的映射关系，以用户需要的方式“翻译”出来。 通过合理设置这些元数据，BI工具可以更好地满足用户的需求，使得数据分析和决策过程更为透明和可靠。市面上真正能做到这种程度的元数据分析的BI厂商少之又少，Smartbi最早做产品就非常重视元数据分析，现在已经遥遥领先其他BI厂商。
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