元數據（Metadata）是關于數據的數據。主要記錄數據倉庫中模型的定義、各層級間的映射關系、監控數據倉庫的數據狀態及 ETL 的任務運行狀態。ETL是構建數據倉庫的主要步驟之一。元數據定義了源數據系統到數據轉換的規則、數據倉庫的映射、數據更新的規則、數據倉庫的邏輯結構、裝載周期以及數據導入歷史記錄等相關內容。數據抽取和轉換的專家以及數據倉庫管理員正是通過元數據高效地構建數據倉庫。

一、元數據的定義
元數據（Metadata）是關于數據的數據。主要記錄數據倉庫中模型的定義、各層級間的映射關系、監控數據倉庫的數據狀態及 ETL 的任務運行狀態。ETL是構建數據倉庫的主要步驟之一。元數據定義了源數據系統到數據轉換的規則、數據倉庫的映射、數據更新的規則、數據倉庫的邏輯結構、裝載周期以及數據導入歷史記錄等相關內容。數據抽取和轉換的專家以及數據倉庫管理員正是通過元數據高效地構建數據倉庫。元數據是數據倉庫管理系統的重要組成部分，在數據倉庫系統中，元數據可以幫助數據倉庫管理員和數據倉庫的開發人員非常方便地找到他們所關心的數據；一般會通過元數據資料庫（Metadata Repository）來統一地存儲和管理元數據，其主要目的是使數據倉庫的設計、部署、操作和管理能達成協同和一致。元數據管理是企業級數據倉庫中的關鍵組件，貫穿了數據倉庫的整個生命周期，使用元數據驅動數據倉庫的開發，使數據倉庫自動化，可視化。

二、元數據的作用
1、幫助用戶理解數據
元數據可以實現業務模型與數據模型之間的映射，因而可以把數據以用戶需要的方式“翻譯”出來，從而幫助最終用戶理解和使用數據。
2、數據集成
數據倉庫最大的特點就是它的集成性。這一特點不僅體現在它所包含的數據上，還體現在實施數據倉庫項目的過程當中。一方面，數據源與數據倉庫中數據的對應關系及轉換規則都要存儲在元數據知識庫中；另一方面，在建立數據集市的過程中，注意了元數據管理，在集成到數據倉庫中時就會比較順利；相反，如果忽視了元數據管理，那么最后的集成過程就會很困難，甚至不可能實現。
3、支持需求變化
元數據管理系統可以把整個業務的工作流、數據流和信息流有效地管理起來，使得系統不依賴特定的開發人員，從而提高系統的可擴展性。
4、保證數據質量的關鍵
用戶可以通過元數據管理系統，了解各個數據的來龍去脈以及數據抽取和轉換的規則；也可便捷地發現數據所存在的質量問題。

三、元數據應用
1、數據質量管理：定義數據質量規則對元數據進行數據質量測量。智能分析數據質量缺陷，過濾出有問題的數據，。
2、ETL自動化管理：使用元數據信息自動生成ETL程序腳本，物理模型，調度程序和任務依賴關系。
3、數據標準管理：使用元數據信息生成標準的維度模型。
4、數據安全管理：使用元數據信息進行報表權限控制?？梢苑奖悴榭从脩艉驮L問權限，并啟用對象級和行級安全管理。確保通過身份驗證的用戶只可以訪問表中特定的數據。
5、項目文檔管理：使用元數據可以自動、方便的生成的健壯全面的項目文檔，幫助用戶應對各種對于數據合規性要求。
6、數據語義管理：使用元數據可以語義層建模，幫助業務用戶自助分析不了解的數據倉庫，正確解釋數據，使用易于業務用戶理解的描述來轉換數據。
7、數據接口管理：使用元數據信息進行接口統一管理。多種數據源接入，并提供多種插件對接最流行的源系統，簡單方便獲取數據。