这是zgdzc的第115篇原创
曾经有段时间给甲方爸爸做项目的时候，他们看我长的显小，喜欢挑战一些问题，其中我遇到最多的就是“什么是元数据”。遇到这种问题既不能啰嗦，也不能太过于专业，否则领导会不开熏。
另外，元数据、主数据也都是数据治理的核心中的核心。今天就给大家把这几个名词给彻底解释清楚。
为什么要取这么多名字？
我初入数据行业的时候也被一堆的名词给绕晕了。什么元数据、技术元数据、业务元数据、操作元数据、主数据、参考数据、事务数据、业务数据、维度、度量、指标等等等等，那时候简直一脑门子的官司。
那时候就是刘姥姥进大观园，看啥都新鲜，看啥也都不懂，长期处于信息过载的状态。那时候也没有人帮我整理整理，自己也没时间去系统性的学习，只是硬着头皮边用边学，慢慢的加深理解。其实这些东西都是内在关联的。我梳理了一下，这样看就能清楚很多了：
我们知道，面对大量信息的时候，最好的办法就是归类、合并、分解，把它们用一个结构组合起来，这样就能很容易的理解。其实所有的数据也是一样，我按照数据的记录、管理和分析三个用途，对这些数据名词进行归类，这样是不是就清晰多了？
记录类数据
什么是事务数据？
事务是数据库的处理数据的一个单元，可以理解为一次数据库CRUD的操作。事务数据就是记录下数据库操作的系统日志数据，以及特定业务场景中，专门记录的业务操作事务记录的数据，比如用于安全审计的系统登录日志。
什么是业务数据？
业务数据就是为了完成业务流程而存储的业务操作类数据。就是业务系统的绝大多数表和数据。
什么是日志数据？
早期的日志数据是属于事务数据中的。现在大数据时代，用户访问数据变得越来越重要，所以单独分离出来。
什么是元数据
元数据（Meta-data）是描述数据的数据。如何理解这句话？以小学课文《翠鸟》为例， 我告诉你这是一只翠鸟，如果你没见过翠鸟，你肯定无法理解翠鸟是个什么东西。但是如果是这样描述一下呢？
翠鸟喜欢停在水边的苇秆上，一双红色的小爪子紧紧地抓住苇秆。它的颜色非常鲜艳。头上的羽毛像橄榄色的头巾，绣满了翠绿色的花纹。背上的羽毛像浅绿色的外衣。腹部的羽毛像赤褐色的衬衫。它小巧玲珑，一双透亮灵活的眼睛下面，长着一张又尖又长的嘴。
上文在描述翠鸟，怎么描述的呢？从这几个方面：停在那儿、小爪子、颜色、头上的羽毛、背上的羽毛、腹部的羽毛、体型、眼睛、嘴。
同理，现在我告诉一个数字：175，你除了对175这个数字有比较确定的量化意义之外，也无法理解175具体代表了什么含义。但是如果是这样描述一下呢？
这样是不是就很清楚了？175的意思是：2020年统计的全国成年男性平均身高，该值的合理阈值是80-260cm，数据目前存在MySQL中，访问连接是XXXX，由国家统计局的rdqj在2020年1月1日创建，数据目前是公开的，很安全，质量经过多重确认无误的。
上表在描述175这个数据，用了哪些描述项呢？单位、指标、统计时间、统计范围、合理阈值、数据库、表、字段、接口、创建人、创建时间、数据权限、质量等级等等。这些都是在描述175这个数据。我们把描述175这个数据的其他数据称之为“元数据”。
当然，为了管理方便，我们同样还能将上述元数据进行归类：
与业务规则、流程相关的描述性数据，我们称之为业务元数据；
与存储、访问等技术底层的描述性数据，我们称之为技术元数据；
与数据操作相关的描述性数据，我们称之为操作元数据；
与数据管理相关的描述性数据，我们称之为管理元数据。
元数据解决什么核心问题？
如上所述，元数据就是为了准确的描述我们拥有的所有数据。其核心的目的是降低人与数据之间的沟通成本。描述的越准确，我们使用数据的成本就越低。
什么是主数据
主数据（Master Data）就是关于业务实体的数据。主数据是关键业务实体的最权威、最准确、价值最大的数据，用于建立交易闭环。其实Master Data翻译成“核心数据”可能会更合适，因此主数据也被成为“黄金数据”。这么说吧，其实阿里的One ID就是主数据理念的结果。
对于CRM客户管理系统来说，用户就是主数据；对于银行来说，卡wxdds码、开户行、账号、理财产品等都是主数据；对于生产企业，BOM表是主数据；对于二手房平台，房源信息是主数据。贝壳的楼盘字典就是典型的主数据，他们从2008年开始建设，持续了12年，投入了5、6亿。
所以我们总结一下，主数据一共有以下种类：
与人相关的：用户、客户、公民、病人、供应商、学生等；
与物相关的：实体产品、虚拟产品（理财产品）、生产资料（BOM表）等；
与场相关的：地址库、楼盘字典、POI信息等；
与规则相关的：财务的账套等。
在传统IT企业，甲方公司的主数据可以立一个千万级的项目。国内也有很多公司专门做主数据这个行当。主数据的核心思想是全局唯一的标准数据。因此，主数据一般会完成以下工作：
确定核心业务环节
识别主数据
定义和维护主数据匹配规则（代码规则、ID Mapping）
建立及发布数据标准
主数据的后续维护及更新
什么是参考数据？
参考数据就是码表。
什么是维度、度量、指标？
可以参考之前分享过的文章：
什么是全量、增量、流水、拉链、快照、维度、缓慢变化维、度量？
怎么理解数据分析、维度和指标？
今天分享的就这些，扩展阅读：数据治理相关资料，公众号“大数据架构师”后台回复“数据治理”即可下载。
配合以下文章享受更佳
下载 | 阿特拉斯耸耸肩，数据治理法力无边~~
干货 | 什么是数据地图、血缘分析和数据资产？
干货 | 数据资产化的前提-浅谈数据治理体系的建设
干货 | 楼盘字典为什么能成为贝壳的超级护城河？
下载 | 数据中台建设方案全套资料来了~~~
我需要你的点赞，爱你哟