1、元数据
元数据是描述数据的数据，所以在数据资产管理平台上建设就可以了（元模型管理、元数据采集、元数据查询、元数据管理（血缘分析、一致性核验等）），不涉及源系统表改造。
元数据分两大功能：描述数据静态信息和描述数据动态信息
静态信息：业务元数据、技术元数据、管理元数据，也就是元模型管理的东西、元数据需要记录的信息。业务元数据记录的是数据中英文名称，来自哪个业务领域等信息技术元数据记录的是数据的数据类型、是否为空、是否唯一等信息管理元数据记录的是对字段的操作和访问记录。
动态信息：数据从哪来、到哪去，如何去的（加工逻辑）。
2、数据标准
数据标准解决的问题是统一数据语言：统一命名规范，统一对数据的理解，完成数据的定义和规范。
数据标准分为数据标准制定、标准维护。其中
标准制定：数据标准一般是从数据最小颗粒度开始定义和规范，先有词根，词根组成字段，然后有编码规则，制定好标准（规定中英文名称、数据类型、文本长度、是否为空、是否唯一等）。
标准维护：事后检查，事前预防。事后检查：将标准下发至目标数据模型中进行贯标评估，将不符合标准的进行修改事前预防：建模时，引用定义好的数据标准。
3、两者区别
元数据和数据标准的区别在于：元数据是记录/描述数据的数据，数据标准是规范/定义数据的数据。即使数据是错的，元数据不管，只负责记录，而数据标准就是定义数据对与错。
从 从0-1新建数据模型 这个角度来说，应该是先制定数据标准，在制定元数据采集。
从数据治理这个角度来说，应该是先制定元数据采集，在制定数据标准。因为元数据记录了数据操作记录，是一个留痕的动作，再者，元数据一般是自动采集，相对于数据标准制定，经历的时间会比较短。
