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随着大数据时代的到来和大数据技术的成熟，数据已经成为每个企业或者组织最重要的资产。如何高效地管理数据资产、提高数据的质量、保障好数据的安全、让更多的用户来使用数据，让数据发挥更大的价值，已经成为很多传统企业以及新兴企业数字化的关键。而在数字化转型中，关键在于对数据资产核心技术的掌握。随着大数据的发展，数据量越来越大，通过传统的表格或者文档早就已经无法管理这么庞大的数据。数据资产的管理，通常需要通过专门的IT系统来实现信息化，以降低手工维护产生的人力成本。比如，通过专门的数据资产管理平台，可以进一步整合种类繁多的数据来源和数据格式，使得数据更易于查找和获取。通过数据资产管理提供的数据血缘、数据质量以及数据安全的管理，确保业务能够更安全、更高效地使用高质量数据，支持更精准的决策制定。
在数据资产管理中，元数据是数据资产管理的基础。有了元数据，才能知道当前数据有哪些，数据类型是什么，数据存储在哪里。从微观的技术角度来说，元数据一般是用于描述数据的属性信息（比如数据的存储位置、类型、存储格式等），是方便进行数据查找而存在的一类数据信息。
元数据通常具有如下特点：
· 元数据方便用户查找，类似于数据的一个“电子目录”。有了元数据后，在检索和查找数据时，就能快速找到自己需要的数据。
· 元数据通常以结构化形式存储，因为元数据的数据量通常不会非常大，并且只是对数据特征的一种描述。
· 元数据通常需要贯穿于数据的整个生命周期中。
从数据库、数据仓库或者数据湖的角度来说，元数据通常包含如下几类信息。
· 数据库元数据：是指描述数据仓库或者数据湖中每一个数据库的数据存储路径、管理人员等信息的一种数据。
· 数据表元数据：是指描述数据仓库或者数据湖中每个表的字段的长度、分区、类型、注释，以及表自身的存储格式、修改时间、注释、所属类型（比如临时表、外部表、内部表、视图等）、所有者等信息的一种数据。
无论是像Hive这样的数据仓库，还是像Hudi这样的数据湖，再或者是类似MySQL这样的传统关系数据库，都会有自己的一套元数据信息。由于元数据是数据资产管理的基础，因此管好数据资产的前提就是对元数据进行采集，然后进行统一存储和管理。