Метаданные помогают организовывать и понимать данные, делая их более полезными и доступными для использования. Рассказываем, что такое метаданные простыми словами, а также как их посмотреть, удалить, проверить По своей сути метаданные — это как этикетки на продуктах в магазине. На этикетках указывается информация о продукте: его название, состав, срок годности и т.д. Точно так же метаданные предоставляют информацию о данных: какие это данные, откуда они взяты, кто их создал, когда они были созданы, какая структура у данных и так далее...
Метаданные 🔎 Метаданные – это данные и документация, которые описывают способ, формат, структуру хранения всех данных на уровне таблицы, базы данных, системы или даже целой организации. Для понимания давайте посмотрим пример из жизни о библиотеке 📚📚📚. В библиотеке есть множество книг, где каждая книга - данные. Если книги будут разбросаны по библиотеке, то читателю будет сложно найти нужную ему книгу, будет беспорядок. А вот если все книги расставить по полкам, разделить полки по жанрам, еще и упорядочит все по алфавиту, в таком случае гораздо проще будет искать нужные книги. Полочки и подписи жанров на полках - это метаданные, они помогают все структурировать. Другой пример про фотографии 📷📸 Если зайдете в галерею фото своего телефона, на каждом фото в дополнительной информации есть метаданные - формат фото, его разрешение, дата создания, локация и т.д. Само фото - данные Информация о фото - метаданные Метаданные делят на несколько видов: 📍Бизнес-метаданные Описание содержания и состояния данных, необходимо для корректного использования данных в будущем. ➡️ бизнес-правила и расчетные формулы ➡️ классы конфиденциальности ➡️ происхождение данных из источников 📍Технические метаданные Описание технических характеристик хранения и перемещения данных ➡️ описание процесса ETL ➡️ права доступа ➡️ описание физической модели данных 📍Операционные метаданные Описание процессов обработки данных и ролевой модели доступа, а также получение системной информации из журналов ошибок и логирования ➡️ журналы логов и ошибок ➡️ расписание обработки данных ➡️ результаты аудита В одном из следующих постов посмотрим примеры разных метаданных на практике