浅谈数据仓库中的元数据管理技术
数据治理中的元数据管理策略
数据治理中的元数据管理策略随着社会信息化的不断深入，数据也成为了各个企业发展的核心。
不断收集、处理、分析数据，成为了企业信息化发展的重要环节。
然而，随着数据多样化的增加，采集和管理数据也面临着许多挑战，如何对数据进行有效的管理和治理已经成为了各个企业在信息化领域迫切需要解决的问题之一。
其中，元数据管理作为数据治理的重要组成部分，也越来越引起企业的重视。
元数据是一种描述数据的数据，例如对于某一数据表，元数据可以描述它的数据类型、数据的来源、数据的更新时间等信息。
元数据的管理不仅可以帮助企业对数据进行有效的描述和管理，还可以提高数据的质量以及数据的价值。
针对这一问题，本文在总结了目前国内外对于元数据管理的研究成果和实践经验的基础上，提出了一些元数据管理策略，以期为企业的数据治理提供一些有益的借鉴。
一、元数据管理的重要性在现代企业信息化中，元数据的管理已经成为企业信息化建设过程中必不可少的一部分。
元数据管理对于企业数据治理起到了至关重要的作用。
以下是几个方面的重要性：1、提高数据质量在数据管理过程中，元数据可以描述数据的来源、数据的格式、数据的更新时间等基本信息，同时也可以对数据的适用范围、数据生命周期进行详细描述。
这些描述可以帮助企业更好地管理与维护这些数据，从而提高数据的质量。
2、提高数据可靠性元数据可以描述数据标准和数据规范，将数据标准和数据规范对应到数据本身上，对数据进行描述和解耦，在数据分析之前，确保数据的可靠性，有效提高数据处理的准确性和可靠性。
3、加快决策的速度管理好元数据后，可以根据元数据快速查找到所需数据，提高数据使用效率。
并且，元数据可以帮助企业快速获取数据，根据数据进行决策分析。
从而加速企业决策效率，提高企业的竞争力。
二、元数据管理策略元数据管理在不同的企业中，可能会有不同的策略，但是需要注意以下几点：1、确定元数据管理团队元数据管理需要专业的技能和知识，所以需要专门组建一个元数据管理团队，负责组织、制定元数据标准以及元数据管理的流程和规范等工作。
元数据管理的解析
元数据管理的解析元数据管理是指对元数据进行组织、存储、维护和使用的过程。
元数据是关于数据的数据，它描述了数据的结构、属性、关系和其他特征。
元数据管理在数据仓库、数据库、信息系统等领域中扮演着重要的角色。
元数据管理的主要目标包括：1、数据理解：元数据提供了数据的上下文信息，帮助用户理解数据的含义和用途。
通过元数据，用户可以了解数据的来源、结构、关系等信息，从而更好地进行数据分析和处理。
2、数据管理：元数据管理有助于组织和维护数据仓库、数据库等信息系统中的数据资源。
通过元数据，可以对数据进行分类、标记、排序等操作，提高数据的可管理性和可维护性。
3、数据安全：元数据管理可以确保数据的安全性和完整性。
通过对元数据进行权限控制、访问控制等操作，可以防止未经授权的访问和修改，保护数据的机密性和完整性。
4、数据交换和共享：元数据管理可以促进数据交换和共享。
通过标准化的元数据格式和协议，可以实现不同系统之间的数据互操作性，提高数据的共享效率和使用价值。
元数据管理涉及的关键技术包括：1、元数据建模：元数据建模是指根据数据的特点和需求，建立元数据模型的过程。
元数据模型描述了数据的结构、属性、关系等信息，为元数据管理提供了基础。
2、元数据存储：元数据存储是指将元数据存储在数据库或其他存储介质中的过程。
元数据存储需要考虑数据的组织、索引、查询等问题，以提高元数据的访问效率和可靠性。
3、元数据同步：元数据同步是指在不同系统之间同步元数据的过程。
由于不同系统之间的数据可能存在差异，因此需要通过元数据同步来保持数据的一致性和准确性。
4、元数据质量管理：元数据质量管理是指对元数据的质量进行评估和管理的过程。
元数据质量的好坏直接影响到数据仓库、数据库等信息系统的质量和效率，因此需要对元数据进行质量检查、清洗等操作，确保元数据的准确性和完整性。
总之，元数据管理是数据管理领域中的一个重要分支，它有助于提高数据的质量、效率和安全性，促进数据的共享和交换。
数据仓库元数据管理
数据仓库元数据管理数据仓库元数据管理是指对数据仓库中的元数据进行管理和维护的过程。
元数据是描述数据的数据，它提供了关于数据的定义、结构、属性、关系以及数据的来源和用途等信息。
数据仓库中的元数据包括数据表、字段、索引、视图、存储过程等对象的描述信息，以及数据质量、数据血统、数据变化等相关信息。
数据仓库元数据管理的目标是保证数据仓库中的元数据准确、完整、一致和可靠。
通过对元数据的管理，可以提高数据仓库的可维护性、可扩展性和可重用性，进而提高数据仓库的价值和效用。
数据仓库元数据管理的主要任务包括元数据收集、元数据存储、元数据维护和元数据使用等。
1. 元数据收集：- 根据数据仓库的设计和需求，收集相关的元数据信息。
- 可以通过手工录入、自动抽取、数据字典等方式进行元数据的收集。
- 收集的元数据包括数据表、字段、索引、视图、存储过程等对象的描述信息，以及数据质量、数据血统、数据变化等相关信息。
2. 元数据存储：- 将收集到的元数据存储到元数据仓库中，以便后续的管理和使用。
- 元数据仓库可以使用关系型数据库、NoSQL数据库、文件系统等进行存储。
- 存储的元数据需要按照一定的结构进行组织和管理，以方便后续的检索和使用。
3. 元数据维护：- 对元数据进行定期的维护和更新，以保证其准确、完整、一致和可靠。
- 可以通过手工维护、自动抽取、数据字典同步等方式进行元数据的维护。
- 维护的内容包括元数据的新增、修改、删除等操作，以及元数据的版本管理和权限管理等。
4. 元数据使用：- 利用元数据提供的信息，支持数据仓库的各项管理和运维工作。
- 可以通过元数据进行数据质量管理、数据血统分析、数据变化跟踪等工作。
- 元数据还可以支持数据仓库的数据集成、数据查询、数据分析等应用。
数据仓库元数据管理的实施需要借助相应的工具和技术。
常用的工具包括元数据管理工具、数据建模工具、数据字典工具等。
常用的技术包括数据抽取、数据转换、数据加载（ETL）技术、数据建模技术、数据质量管理技术等。
数据仓库元数据管理系统
数据仓库元数据管理系统引言概述数据仓库元数据管理系统是指用于管理和维护数据仓库中的元数据信息的系统。
元数据是描述数据的数据，是数据仓库中非常重要的组成部分。
数据仓库元数据管理系统可以帮助组织管理者更好地理解、维护和利用数据仓库中的数据，提高数据仓库的效率和质量。
一、元数据的定义和重要性1.1 元数据的定义：元数据是描述数据的数据，包括数据的结构、属性、关系、来源等信息。
1.2 元数据的重要性：元数据是数据仓库中的灵魂，它可以帮助用户更好地理解数据、发现数据间的关系、提高数据的可信度和可用性。
1.3 元数据的分类：元数据可以分为技术元数据和业务元数据，技术元数据包括数据结构、数据源、数据质量等信息，业务元数据包括数据的业务含义、数据的关系等信息。
二、数据仓库元数据管理系统的功能2.1 元数据采集：数据仓库元数据管理系统可以自动采集数据仓库中的元数据信息，包括数据表结构、数据源信息等。
2.2 元数据存储：数据仓库元数据管理系统可以将采集到的元数据信息进行存储和管理，方便用户查询和分析。
2.3 元数据维护：数据仓库元数据管理系统可以帮助用户对元数据进行维护和更新，保证元数据的准确性和完整性。
三、数据仓库元数据管理系统的优势3.1 提高数据质量：通过管理和维护元数据信息，可以提高数据仓库中数据的质量，减少数据错误和冗余。
3.2 提高数据查询效率：数据仓库元数据管理系统可以帮助用户更快速地查询和分析数据，提高数据查询的效率。
3.3 促进数据共享和协作：数据仓库元数据管理系统可以促进不同部门之间的数据共享和协作，提高组织的整体效率和竞争力。
四、数据仓库元数据管理系统的应用场景4.1 企业数据管理：数据仓库元数据管理系统可以帮助企业更好地管理和利用数据，提高数据的价值和效益。
4.2 数据分析和挖掘：数据仓库元数据管理系统可以为数据分析和挖掘提供可靠的数据支持，帮助用户更好地发现数据中的规律和趋势。
4.3 决策支持：数据仓库元数据管理系统可以为组织管理者提供准确、及时的数据支持，帮助他们做出更明智的决策。
数据仓库元数据管理
数据仓库元数据管理数据仓库元数据管理是指对数据仓库中的元数据进行有效管理和维护，以确保数据仓库的可靠性和准确性。
元数据是描述数据的数据，它包括数据的定义、结构、关系、来源、用途等信息。
数据仓库中的元数据管理是数据仓库管理的重要组成部分，它对于数据仓库的建设和运营具有重要意义。
一、元数据管理的意义1. 提高数据仓库的可理解性和可维护性：通过对元数据的管理，可以使数据仓库的结构和内容更加清晰和易于理解，从而提高数据仓库的可维护性和可理解性。
2. 提高数据仓库的数据质量：元数据管理可以对数据仓库中的数据进行监控和评估，及时发现数据质量问题，并采取相应的措施进行修复，从而提高数据仓库的数据质量。
3. 提高数据仓库的数据一致性：通过元数据管理，可以对数据仓库中的数据进行统一的定义和管理，确保数据仓库中的数据一致性，避免数据冗余和不一致的问题。
4. 提高数据仓库的数据可追溯性：元数据管理可以记录数据仓库中数据的来源、变更历史等信息，使数据的变更过程可追溯，方便数据仓库的审计和管理。
二、元数据管理的内容1. 元数据定义和标准化：对数据仓库中的元数据进行定义和标准化，明确元数据的含义和格式，确保元数据的准确性和一致性。
2. 元数据收集和录入：通过各种手段和工具，收集数据仓库中的元数据，并将其录入到元数据管理系统中，建立元数据的库存。
3. 元数据的分类和组织：对元数据进行分类和组织，建立元数据的层次结构和关系，方便元数据的检索和使用。
4. 元数据的维护和更新：定期对元数据进行维护和更新，及时反映数据仓库中数据的变化和更新。
5. 元数据的查询和检索：提供元数据查询和检索的功能，方便用户查找和使用数据仓库中的元数据。
6. 元数据的安全管理：对元数据进行安全管理，设置权限和访问控制，保护元数据的安全性和机密性。
7. 元数据的版本管理：对元数据进行版本管理，记录元数据的变更历史，方便进行数据仓库的版本控制和管理。
三、元数据管理的流程1. 元数据收集和录入流程：（1）确定元数据的收集范围和目标。
数据仓库中元数据的理解
数据仓库中元数据的理解WarrenQQ: 55150560 在讨论组里看到很多同行，朋友和DW爱好者们讨论元数据，这里本人就元数据的理解和大家分享一下，如有偏差欢迎批评指正。
元数据——“关于数据的数据”这个概念大家都知道了，但是如何理解这个关于数据的数据呢？从概念上我们可以看出，当我们说元数据时，必须有个参照，就是“关于的那个数据”，即这个概念里面有两个“数据”，我们不能孤立地说某个数据是元数据，只能说某个数据（Data A）是另外某个数据的元数据（Data B），例如，我们说数据库中字段信息是元数据，这是不准确的，应该说字段信息（Data A）是表中数据（Data B）的元数据。
那么字段信息是怎么关于Data B的数据呢，字段信息描述了表中实际数据的数据类型，用途等，这些信息就是关于数据的数据。
如果脱离了表中数据这个参照对象，字段信息就不能被说成元数据了。
比如从数据结构的设计角度来讲，字段信息就是一种数据结构。
同一种数据，是否为元数据，取决于它应用的场景。
比如我们在ETL设计过程中，设计一个参数表，用来存放ETL过程中所用到的参数，如果单纯地从这张表里的数据分析，我们很难说这个表的数据是元数据，但是如果在ETL处理过程这个场景下，我们可以非常充分地说这个表里的数据是ETL处理的元数据，ETL处理过程中需要这个表的数据为其提供支持，这个数据就是关于ETL处理的元数据，它不是ETL处理的对象，而是控制ETL处理过程的技术元数据。
元数据在数据仓库过程中十分重要，数据仓库所提供的“统一的企业级的信息视图”能力，主要就是靠元数据来体现。
元数据贯穿整个数据仓库项目，所有数据处理环节必须最大化地参照元数据，这样才能保证数据仓库项目不会因为不断增长的数据多样性而失去秩序，特别是在现行应用的异构性与分布性越来越普遍的情况下，统一的元数据就愈发重要了。
“信息孤岛”曾经是很多企业对其应用现状的一种抱怨和概括，而合理的元数据则会有效地描绘出信息的关联性，从而大大降低数据仓库后期的维护和运行成本。
数据仓库元数据管理
数据仓库元数据管理数据仓库元数据管理是指对数据仓库中的元数据进行有效管理和维护的过程。
元数据是描述数据的数据，它包含了数据的定义、结构、属性、关系以及数据之间的联系等信息。
通过对数据仓库元数据的管理，可以提高数据仓库的可维护性、可扩展性和可重用性，同时也能够提高数据仓库的查询效率和数据质量。
一、元数据管理的重要性1. 提高数据仓库的可维护性：通过对元数据的管理，可以清晰地了解数据仓库中各个数据表的含义、结构和关系，从而更好地进行数据仓库的维护和更新工作。
2. 提高数据仓库的可扩展性：元数据管理可以帮助我们了解数据仓库中的数据模型和数据结构，从而更好地进行数据仓库的扩展和升级。
3. 提高数据仓库的可重用性：通过对元数据的管理，可以清晰地了解数据仓库中的数据定义和数据结构，从而更好地进行数据仓库的重用和共享。
4. 提高数据仓库的查询效率：通过对元数据的管理，可以清晰地了解数据仓库中的数据模型和数据结构，从而更好地进行查询优化和索引设计，提高数据仓库的查询效率。
5. 提高数据仓库的数据质量：通过对元数据的管理，可以清晰地了解数据仓库中的数据定义和数据结构，从而更好地进行数据质量的监控和管理，提高数据仓库的数据质量。
二、元数据管理的主要内容1. 元数据定义和分类：对数据仓库中的元数据进行定义和分类，建立元数据的标准和规范，确保元数据的一致性和准确性。
2. 元数据采集和录入：通过采集工具和手工录入的方式，将数据仓库中的元数据进行采集和录入，包括数据表的定义、字段的定义、数据类型、数据长度、数据格式等信息。
3. 元数据存储和管理：将采集和录入的元数据存储到元数据仓库中，并进行管理和维护，包括元数据的更新、删除、备份和恢复等操作。
4. 元数据查询和检索：通过元数据查询和检索工具，可以根据需要查询和检索数据仓库中的元数据，包括数据表的定义、字段的定义、数据类型、数据长度、数据格式等信息。
5. 元数据共享和发布：将元数据共享给数据仓库的用户和开发人员，使其能够更好地了解数据仓库中的数据定义和数据结构，从而更好地进行数据仓库的开发和使用工作。
元数据管理内容
元数据管理内容
元数据管理内容主要包括以下几个方面：
1. 元数据标准：制定和推广元数据标准是元数据管理的核心内容。
元数据标准定义了数据的语义、结构和关系，使得不同系统之间能够进行有效的数据交换和共享。
例如，DC（Dublin Core）元数据标准广泛应用于数字图书馆和档案领域。
2. 元数据质量：保证元数据质量是元数据管理的重要任务。
高质量的元数据能够提高数据的可理解性和可用性，增强数据的可信度和可靠性。
元数据质量评估包括准确性、完整性、一致性和时效性等方面。
3. 元数据采集：元数据采集涉及确定需要采集的元数据类型、来源和采集频率等。
元数据采集应确保数据的准确性和完整性，同时考虑到数据规模和实时性的要求。
4. 元数据存储和备份：元数据存储和备份是元数据管理的基础设施。
选择合适的存储方案和备份策略，能够确保元数据的安全性和可恢复性。
5. 元数据映射和转换：元数据映射和转换是将不同来源和格式的元数据进行整合的关键技术。
通过元数据映射和转换，可以实现不同系统之间的数据共享和交换。
6. 元数据分析与利用：通过对元数据进行深入分析，可以挖掘出数据的潜在价值和知识。
利用元数据分析结果，可以为决策支持、
知识发现等应用提供支持。
综上所述，元数据管理内容广泛而复杂，涉及到标准制定、质量保证、采集、存储备份、映射转换和分析利用等多个方面。
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浅谈数据仓库中的元数据管理技术孙力君仇道霞方峻峰宋楠山东省烟草公司信息中心摘要：数据仓库是数据库的发展方向之一，对企业管理和决策支持起着重要的辅助作用。
简要介绍了数据仓库和元数据的基本概念，重点阐述了元数据的概念、作用、CWM标准、来源，并就元数据具体应用进行了初步的研究和探讨。
关键词：数据仓库；元数据；1. 引言随着市场竞争的越来越激烈，烟草行业的信息化建设不断的深入发展，全行业形成了“以信息化带动烟草行业现代化建设”的基本共识，明确了“统一标准、统一平台、统一数据库、统一网络”，逐步实现系统集成、资源整合、信息共享的信息化建设总体要求，走过了“由基础性向应用性、由局部性向全局性、由分散性向集中性建设”的三个转变历程，初步形成了“数字烟草”的行业信息化建设格局，既对行业数据中心的建设提出了迫切的要求，也为行业数据中心建设奠定了坚实的基础。
随着数据库技术尤其是数据仓库技术的发展，人类能更容易获得自己需要的数据和信息，由于元数据是数据仓库中非常重要的组成部分，因此讨论和研究元数据在数据仓库中的作用和应用，具有非常重要的意义。
元数据管理是山东烟草数据中心建设的重要组成部分，元数据管理平台为用户提供高质量、准确、易于管理的数据，它贯穿数据中心构建、运行和维护的整个生命周期。
同时，在数据中心构建的整个过程中，数据源分析、ETL过程、数据库结构、数据模型、业务应用主题的组织和前端展示等环节，均需要通过相应的元数据的进行支撑。
元数据管理的生命周期包括元数据获取和建立、元数据的存储、元数据浏览、元数据分析、元数据维护等部分。
通过元数据管理，形成整个系统信息数据资的准确视图，通过元数据的统一视图，缩短数据清理周期、提高数据质量以便能系统性地管理数据中心项目中来自各业务系统的海量数据，梳理业务元数据之间的关系，建立信息数据标准完善对这些数据的解释、定义，形成企业范围内一致、统一的数据定义，并可以对这些数据来源、运作情况、变迁等进行跟踪分析。
完善数据中心的基础设施，通过精确把握经营数据来精确把握瞬息万变的市场竞争形式，使山东烟草在市场竞争中保持优势。
总的来说，元数据管理平台集成相关的元数据，形成企业的全局数据视图，提供企业级共享元数据的平台，是烟草业务系统的基础设施，对业务系统的发展、应用和数据质量的提升有着深远影响。
2.数据仓库概述目前有关数据仓库的概念有多种，其中最经典的，引用最为广泛的定义是W.H.Inmon在《Building the Data Warehouse》一书中给出的，他指出：“数据仓库是面向主题的、集成的、随时间变化的、非易失的数据集合，用于支持管理层的决策过程”。
[1] 之所以要引入数据仓库，是因为随着信息时代的到来，如何从大量已存在的数据中提取出自己所感兴趣的信息并进行分析和预测越来越成为企业管理者和决策者所关心的问题。
为了更好的进行管理和决策，许多企业都选择了数据仓库，利用数据仓库可以对各种源数据进行抽取、清理、加工和转换，再利用联机分析系统(OLAP) 和数据挖掘系统(MM) 提供各种决策信息。
对于数据仓库的概念我们可以从两个层次予以，首先，数据仓库用于支持决策，面向分析型数据处理，它不同于企业现有的操作型数据库；其次，数据仓库是对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行了重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。
在数据仓库系统的众多组成部分中，元数据扮演着十分重要的角色，如何在数据仓库系统中构建元数据库并进行高效的管理，是构建数据仓库系统首先要考虑的问题。
3.元数据概念按照传统的定义，元数据（Metadata）是关于数据的数据。
在数据仓库系统中，元数据可以帮助数据仓库管理员和数据仓库的开发人员和最终用户非常方便地找到他们所关心的数据；元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据，可将其按用途的不同分为两类：技术元数据（Technical Metadata）和业务元数据（Business Metadata）。
(1)技术元数据是存储关于数据仓库系统技术细节的数据，是用于开发和管理数据仓库使用的数据，它主要包括以下信息：1)数据仓库结构的描述，包括仓库模式、视图、维、层次结构和导出数据的定义，以及数据集市的位置和内容；2)业务系统、数据仓库和数据集市的体系结构和模式3)汇总用的算法，包括度量和维定义算法，数据粒度、主题领域、聚集、汇总、预定义的查询与报告；4)由操作环境到数据仓库环境的映射，包括源数据和它们的内容、数据分割、数据提取、清理、转换规则和数据刷新规则、安全（用户授权和存取控制）。
(2)业务元数据从业务角度描述了数据仓库中的数据，它提供了介于使用者和实际系统之间的语义层，使得不懂计算机技术的业务人员也能够“读懂”数据仓库中的数据。
业务元数据主要包括以下信息：使用者的业务术语所表达的数据模型、对象名和属性名；访问数据的原则和数据的来源；系统所提供的分析方法以及公式和报表的信息；具体包括以下信息：1)企业概念模型：这是业务元数据所应提供的重要的信息，它表示企业数据模型的高层信息、整个企业的业务概念和相互关系。
以这个企业模型为基础，不懂数据库技术和SQL语句的业务人员对数据仓库中的数据也能做到心中有数。
2)多维数据模型：这是企业概念模型的重要组成部分，它告诉业务分析人员在数据集市当中有哪些维、维的类别、数据立方体以及数据集市中的聚合规则。
这里的数据立方体表示某主题领域业务事实表和维表的多维组织形式。
3)业务概念模型和物理数据之间的依赖：以上提到的业务元数据只是表示出了数据的业务视图，这些业务视图与实际的数据仓库或数据库、多维数据库中的表、字段、维、层次等之间的对应关系也应该在元数据知识库中有所体现。
4.元数据的作用与其说数据仓库是软件开发项目，还不如说是系统集成项目[1]，因为它的主要工作是把所需的数据仓库工具集成在一起，完成数据的抽取、转换和加载，OLAP分析和数据挖掘等。
如图1所示，它的典型结构由操作环境层、数据仓库层和业务层等组成。
其中，第一层（操作环境层）是指整个企业内有关业务的OLTP系统和一些外部数据源；第二层是通过把第一层的相关数据抽取到一个中心区而组成的数据仓库层；第三层是为了完成对业务数据的分析而由各种工具组成的业务层。
图中左边的部分是元数据管理，它起到了承上启下的作用，具体体现在以下几个方面：(1) 企业智能化信息建设的DNA在企业中，数据是无所不在的，是企业信息化建设的血脉。
而元数据则是企业血脉中的DNA，是保持企业信息化良性发展的重要组成部分。
优质的DNA，才能造就出优质的企业高智能信息化系统。
(2) 企业元数据标准，助力企业数据和系统的集成1) 有利于企业数据、信息共享。
2) 有利于减少数据冗余性3) 有利于应用开发过程更有效，准确及时的元数据，为开发过程提供了指导作用及参照的重要作用4) 有利于节约企业成本：元数据提供的信息，极大的保证了开发过程、企业IT运营维护的时效性，并避免重复投资5) 避免异构结构定义、提高不同工具之间定义的重复利用率6) 使得技术人员和业务人员可以统一的对各业务系统、分析型项目、数据仓库、BI系统等，进行统一的元数据管理和监督。
7) 统一掌握企业关键业务指标的数据来源及计算规则(3) 状态元数据有利于增强企业运营效率、规避错误及风险1) 系统、数据库、存储等组成部分的状态即可以看作是数据，也可以视为相对实体的元数据，有利于企业增强维护、合理按排执行任务等动作。
2) 数据集成的执行状态，也是相对执行作业的元数据，通过作业状态元数据的分析，可以监控服务器运行效率，规避作业执行错误而导致的不良后果。
(4) 元数据是进行数据集成所必需的数据仓库最大的特点就是它的集成性。
这一特点不仅体现在它所包含的数据上，还体现在实施数据仓库项目的过程当中。
一方面，从各个数据源中抽取的数据要按照一定的模式存入数据仓库中，这些数据源与数据仓库中数据的对应关系及转换规则都要存储在元数据知识库中；另一方面，在数据仓库项目实施过程中，直接建立数据仓库往往费时、费力，因此在实践当中，人们可能会按照统一的数据模型，首先建设数据集市，然后在各个数据集市的基础上再建设数据仓库。
不过，当数据集市数量增多时很容易形成“蜘蛛网”现象，而元数据管理是解决“蜘蛛网”的关键。
如果在建立数据集市的过程中，注意了元数据管理，在集成到数据仓库中时就会比较顺利；相反，如果在建设数据集市的过程中忽视了元数据管理，那么最后的集成过程就会很困难，甚至不可能实现。
(5) 元数据定义的语义层可以帮助最终用户理解数据仓库中的数据最终用户不可能象数据仓库系统管理员或开发人员那样熟悉数据库技术，因此迫切需要有一个“翻译”，能够使他们清晰地理解数据仓库中数据的含意。
元数据可以实现业务模型与数据模型之间的映射，因而可以把数据以用户需要的方式“翻译”出来，从而帮助最终用户理解和使用数据。
(6) 元数据是保证数据质量的关键数据仓库或数据集市建立好以后，使用者在使用的时候，常常会产生对数据的怀疑。
这些怀疑往往是由于底层的数据对于用户来说是不“透明”的，使用者很自然地对结果产生怀疑。
而借助元数据管理系统，最终的使用者对各个数据的来龙去脉以及数据抽取和转换的规则都会很方便地得到，这样他们自然会对数据具有信心；当然也可便捷地发现数据所存在的质量问题。
甚至国外有学者还在元数据模型的基础上引入质量维，从更高的角度上来解决这一问题。
(7) 元数据可以支持需求变化随着信息技术的发展和企业职能的变化，企业的需求也在不断地改变。
如何构造一个随着需求改变而平滑变化的软件系统，是软件工程领域中的一个重要问题。
传统的信息系统往往是通过文档来适应需求变化，但是仅仅依靠文档还是远远不够的。
成功的元数据管理系统可以把整个业务的工作流、数据流和信息流有效地管理起来，使得系统不依赖特定的开发人员，从而提高系统的可扩展性。
5. 元数据业界标准没有规矩不成方圆。
元数据管理之所以困难，一个很重要的原因就是缺乏统一的标准。
在这种情况下，各公司的元数据管理解决方案各不相同。
近几年，随着元数据联盟MDC（Meta Data Coalition）的开放信息模型OIM（Open Information Model）和OMG组织的公共仓库模型CWM（Common Warehouse Model，如图2所示）标准的逐渐完善，以及MDC和OMG组织的合并，为数据仓库厂商提供了统一的标准，从而为元数据管理铺平了道路。
CWM为数据仓库和商业智能（BI）工具之间共享元数据，制定了一整套关于语法和语义的规范。
它主要包含以下四个方面的规范：(1) CWM元模型（Metamodel）：描述数据仓库系统的模型；(2) CWM XML：CWM元模型的XML表示；(3) CWM DTD：DW/BI共享元数据的交换格式(4) CWM IDL：DW/BI共享元数据的应用程序访问接口（API）CWM通过以下几方面提供很强的对象模型：UML：以通常方式定义元数据结构及语义的标准语言；XML：作为互换机制的标准，用于共享元模型及在UML中以XML定义模型；MOF：（Meta Object Facility）定义协同元模型的公用接口及语义。