之前讲解数据相关的基本概念的文章，做数据产品，这五个概念一定要搞清楚提到了元数据。这篇文章将会展开细讲，主要分享我学习的过程，我的理解，以及对全过程的总结。

01 初识元数据，我被概念绕晕了

接触新概念，当然先看定义。但是官方解释，看起来像个套娃：「元数据，是解释数据的数据」。

接下来，我又接触到了元元数据、元模型等概念：

「元元数据，是定义元数据结构和语义的信息」、「由元元数据组成的模型称之为元模型」。

当时我脑子演绎了自问自答的情景：

【问】元数据它也是一种数据，那解释元数据的数据，叫做什么？

【答】叫元元数据，

【问】那，是不是还有元元元数据？

【答】对！没错，讲道理是的！

【问】那，是不是…

【答】对！没错！别给我没完没了的！打住！

看完这一圈概念，很容易联想到"道生一， 一生二，二生三，三生万物"，很有哲学的味道。总的来说，初接触元数据，非常抽象，有点懵。

02 元数据是什么？借助例子理解一下

概念晦涩难懂，借助例子理解是一个不错的方式。

网上很多文章也列举了不少元数据的例子，比如奶茶上饮料上的营养成分表。

只有结合左边和上边的说明，我们才能理解，每100g奶茶含能量166KJ。

按照定义，「能量」、「每100g」 都是对数据166KJ的解释说明，这二者就是166KJ的元数据。

看完这样的例子，一下子就能对元数据有了直观的认知。但是，我给小伙伴讲完以后，小伙伴们反馈例子是一看就懂，但是换一个场景，还是有点懵，还是分不清哪里是元数据，以及元数据要用来干嘛。

追根究底，是因为多数人没有用元数据解决问题的体验。

03 产品经理常见的两类元数据

接下来，我以产品经理举例，介绍元数据的两大运用场景。

不同行业，产品经理所需的行业知识和技能不同，但是通常情况下，都会接触两类人：业务人员、研发人员。

1）业务元数据如何理解

作为产品，你大概率听过这些业务指标：PV、UV、DAU、MAU。

回想一下，初次接触DAU这个英文缩写的时候，你肯定也不懂，经过百度查询，你知道了DAU是指「每日活跃用户数」。

但是，因为业务不同，实际场景里，不同公司对于DAU「每日活跃用户」的定义还有差异。

A公司的业务人员，将DAU定义为「每日用户登录次数」。

B公司的业务人员，将DAU定义为「每天在平台停留20分钟以上用户的数量」。

业务人员结合实际需要，对数据作了"定义"，用以沟通交流时进行“解释”。

这些定义和解释，就是业务语义下的元数据，即「业务元数据」。

2）技术元数据如何理解

系统需要技术人员实现，所有的数据都是经过系统处理和存储的。

A公司的研发人员理解了DAU的业务语义后，便要负责定义DAU在系统中计算、存储的格式和约束。如下：

这段的含义是，DAU的数据类型是int。

研发人员为什么要定义这个呢？

其实这样是按照程序语言的规范，定义了一个计算机能懂的数据类型，这个信息将会经过层层编译，变成计算机能理解的形式。

下一次，当收到一个数据类型不为int的DAU数据时，计算机就能够识别，进而按照研发小哥设定的逻辑进行相应的处理，比如提示或报错。

技术人员因为编码需要，也对数据作了"定义"。技术语义下的元数据，即「技术元数据」。

3）再来看看，元数据类型如何定义

大家会发现，不同的标准、不同的组织对元数据有不同的分类，很多初学者经常被搞晕：说的都不完全相同，到底有多少种元数据，应该掌握哪些元数据？

元数据的类型取决于在什么场景、面向什么人作解释。

元数据的类型，不是被事先定义出来的，而是根据使用场景进行的归类，任何一个人都可以按需要定义新的元数据类型。

04 到底，为什么要管理元数据？

先看看一个极端的例子：

一个程序员在网上聊天，有一天，别人问他，你是程序员吗？

程序员本能反应，立刻就回了一个「true」。

但是对方不懂编程，也不懂英语，一阵交涉，最终明白：原来很多程序语言里，true就等同于「是」。

奇葩说里马东说：“被误解是表达者的宿命”。当然被误解绝对不是表达者的希望的结果，为了尽可能不被误解，我们要用好元数据进行解释。

人们要合作，要交流，要理解对方表达的意思，而元数据就是沟通和理解的桥梁。

05 元数据怎么管？

知道了what，why，接下来就要弄清楚how，怎么管理元数据。

以往，做人事、货物管理系统，这些系统管理的对象都是现实生活中存在的，但是要做一个元数据管理系统，元数据如此抽象，该怎么设计？

在建学生管理系统前，我们会定义学生实体的属性，即"学生模型"，学生：姓名，性别，年龄…

Class Student{
String stuName; --学生姓名
int age; --年龄
int gender; --性别
}

同样的道理，元数据也是根据实际场景定义属性，元数据会有通用的属性，比如名称，类型。

不同类型的元数据还会有自己特定的属性，比如下图中的储蓄汇总表元数据，有汇总金额和网点号两个属性。

元数据既然也是数据，肯定是存储在数据库中的。

元数据存储库是指存储元数据的物理数据库表，通常采用开放标准的关系型数据库平台实现元数据存储库。

至于为什么选用关系型数据库，这里就不展开讲了。

写在最后

元数据早就存在了我们生活中，只是我们用「元数据」这个词代指了这一类解释其他事物的事物。

当你问别人，XXX是什么，是什么意思，后续别人给的回答和解释，其实就是「无形的元数据」，当这些解释落到纸面的时候，就成了「有形的元数据」。

学习元数据的初期，我看了很多文献，被各种概念按在地上反复摩擦。通过不断地理解和实践，终于冲破了混沌，有了一定的理解。

复盘这段过程，有失有得。

我花费了很多时间研究概念，而忘了自己为什么要研究概念。其实，一直看元数据概念反而会迷失在其中，将数据平台搭建起来，最终能把数据用起来，便能体会其中奥义。

为了钻研概念，我搜集了非常多的资料，提升了资料搜寻能力，元数据是数据产品的核心概念，这也为我后续理解数据产品的其他概念打好了基础。

实践是检验真理的唯一途径，也是探索、理解真理的唯一途径。

实在弄不懂一个概念，那就去实践理解吧，你总会有顿悟的那一刻。

参考资料：

【1】艾中良,麦中凡,朱美正;元数据和元模型[A];2001全国软件技术研讨会[C];2001年

【2】数据治理之元数据管理实践[OL]

http://p.primeton.com/articles/5c73b4d64be8e67cf4000883

【3】元数据新型存储架构的探索[OL]

http://p.primeton.com/articles/5d0216a34be8e67aaf0034fa

【4】数据产品经理实战进阶-8.3元数据管理

【5】被误解是表达者的宿命[OL] 2018-11-07 https://www.jianshu.com/p/631180397