元数据管理，是企业开展数据管理的核心基础，内容涉及元数据的创建，确定需要捕获哪些元数据，通过哪些工具和流程进行创建，继而将元数据妥善存储，保障安全性和可访问性，并不断更新维护，及时反映数据的变化动态。

对于企业检索需求，通过元数据管理，能够提供更便捷的方式，快速查询，获取目标数据，同时支持对元数据分析，帮助企业发现数据之间的关系和潜在问题，为业务决策提供支持，第一时间发现和修复问题，保障数据的准确性和可靠性。此外，通过对元数据的访问权限、合规性管理，不同系统和组织之间的元数据共享和交换管理，极大地便于协作和数据集成等。

由此可见，元数据管理是一项综合性工作，能够帮助企业提升数据开发管理水平，降低成本，促进数据的有效利用，在海量数据中发掘数据价值，加速企业数智化转型。

然而，随着企业数据量激增，“看数、管数、用数”的需求和难度随之高涨，元数据管理的技术和方法开始迎来更大挑战，而像 DataOps 这样前沿的数据开发运营一体化体系，也对元数据管理的依赖越来越强烈，日渐成为企业数据开发管理的主要建构板块之一。

在此背景下，传统的被动式元数据管理方式就暴露出不少的缺陷：

• 范围局限：传统被动元数据通常集中在数据仓库内的表数据资产范畴，缺乏对数据链路上下游的完整信息，这使得追溯数据来源和下游应用变得困难，无法进行有针对性的管理和风险控制。
• 关系刻画不足：传统被动元数据组织方式以点状的元数据为主，数据与数据之间缺乏关系刻画，这导致数据消费者难以通过数据间的关系来发现相关数据或增进对数据的理解。
• 缺乏业务语义：传统被动元数据以技术元数据为主，缺乏业务语义的描述。这使得数据消费者在寻找对业务可信的数据或在多份相似数据中决定使用哪份数据时面临极大困难。
• 更新维护问题：传统被动元数据的更新往往由数据责任人手工维护，存在保鲜问题。过期的元数据描述不仅无法为数据消费者提供帮助，反而可能带来误导，导致错误的分析结果。
• 检索和使用不便：传统被动元数据通常仅在数据团队需要了解数据时被检索或查看，而没有嵌入到数据团队日常使用的工具中，这增加了数据管理和使用过程中的摩擦。

有位元数据管理解决方案的知名顾问曾就吐槽过这种方式：“我们约 50% 的业务来自于帮公司花费数百万美元购买昂贵的元数据管理工具，而 2-3 年后公司才意识到这些工具根本是无效的，并拼命尝试去解决这种情况。”

针对这些缺陷，主动元数据应运而生。2021 年，Gartner 取消了元数据管理解决方案魔力象限，取而代之的是主动元数据市场指南，将其列为了未来的一个新技术方向类别，并同 Data Fabric 这一面向未来数据管理架构思想紧密关联，认为主动元数据是实现 Data Fabric 的关键能力。

Gartner 这样定义主动元数据：“对用户、数据管理、系统、基础设施和数据治理实践报告的持续分析，以确定数据设计与实际情况之间的一致性和异常情况。”并断言，数据管理的焦点已经从数据内容管理向元数据管理升级，而主动元数据是让数据管理更自动更智能的关键。

相对于传统被动式元数据管理，主动元数据管理方式提供了一种更加动态、智能化和集成化的方式来处理和管理元数据，优势更加明显。

• 实时在线：能够实时捕获、更新和提供元数据信息。
• 智能驱动：通过机器学习和人工智能技术等，自动化分析和理解元数据，提供更深入的洞察和决策支持。
• 以行动为导向：不只是被动地存储和编目信息，更能够基于元数据分析结果，主动触发行动和流程。
• 全文检索和智能展现：让用户更容易地查询到所需信息。
• 持续分析：提供持续的元数据访问和处理能力，支持持续的数据分析和监控。
• 与第三方集成：能够和第三方系统、工具集成，支持更广泛的应用场景和自动化工作流程。
• 改善数据质量和管理：更有效地识别和解决数据质量问题，提高数据准确性和可靠性。

国内 DataOps 实践者、创新者与引领者 Aloudata 大应科技，基于 Data Fabric 架构理念，依托于自研的算子级数据血缘解析技术，打造了 Aloudata BIG——全球首个算子级血缘解析的主动元数据平台，可以为企业提供全面、精细、准确的元数据管理能力支持，进而实现对数据的高效、自动、智能化管理。

• 自动盘点全域数据，百万数据资产1 天厘清

即使是数百万表，基于算子级血缘的极致精细刻画能力，Aloudata BIG 也可在 1 天内自动完成资产盘点，并持续跟踪数据变化。只需简单配置，即可从纷繁复杂的数据网络中，快速厘清全域指标口径、盘清主数据模型、准确识别隐私敏感数据（准确率 >95%），还可对全域数据资产进行实时分类打标，进而实施分类分级数据资产管理策略，让数据管理有“数”可依。

• 实时在线的建模助手，10 倍提升模型研发效率

面对不断增长的数据网络，即使是再资深的数据专家也无法了解每个数据细节、把控每次数据需求。Aloudata BIG 是数据专家的 AI 助手，能够自动识别重复数据资产、主动发现数据链路问题，并在模型研发时提供高置信 SQL 编写建议、在模型变更前精准分析模型变更影响、在模型上线后真实量化模型收益，让数据专家专注在数据建模本身。

• 精准归因数据异常，5 分钟完成根因定位

在数据质量监控之外，Aloudata BIG 实现了对数据链路的可观测性，独有的异常检测框架可自动扫描数据资产、收集统计数据并监控这些统计数据的变化，当出现异常时，可基于算子级血缘追溯全链路所有历史变更，分钟级完成数据异常的根因定位，极大提升风险应对效率。

• 隐私敏感数据实时追踪，秒级感知用数合规风险

基于对隐私敏感数据的实时分类识别和对数据血缘的算子级刻画，Aloudata BIG 可实时追踪隐私敏感数据的应用、流转和导出事件，并基于用户隐私授权协议和应用场景标识，秒级完成对数据应用隐私合规风险的精准判断和主动预警，防范风险于未然。

目前，Aloudata BIG 主动元数据平台已经在招商银行、杭州银行等多家头部金融企业高度复杂的数据环境中落地应用，实现了数据资产的统一采集和连接，丰富数据治理手段，从依赖人工到智能化管理，成功解决了企业所面临的数据治理通病，效率指数级上升。想要了解更多 Aloudata BIG 平台及最佳实践案例详情，欢迎访问 Aloudata 官网，快速了解。