前言：沒有描述的數據是天書

經過前幾天的修煉，我們有了數據（新石油），認識了數據英雄，也為數據蓋好了房子（資料庫、倉儲、資料湖）。但問題來了，當資料湖裡堆滿了成千上萬個檔案，一個新人進來，他怎麼知道 order_20231026.csv 裡的 col_A 欄位到底是什麼意思？是訂單金額還是數量？單位是台幣還是美金？

如果沒有一份「說明書」，這些數據就像一本天書，難以解讀和利用。這份說明書，就是我們今天要談的主角 — Metadata (詮釋資料)。

圖片參考來源: https://www.braintraffic.com/blog/an-introduction-to-metadata-and-taxonomies

什麼是 Metadata？

簡單來說，Metadata 就是「描述資料的資料」(Data about Data)。

就像一本書的封面和版權頁，它告訴你書名、作者、出版社、出版日期等資訊，讓你不用讀完整本書，就能對它有基本的了解。在數據世界裡，Metadata 扮演著同樣的角色，它就是數據的「身分證」。

Metadata 可以包含：

• 技術性 Metadata： 欄位名稱、資料型態 (字串、整數)、長度、檔案格式 (CSV, Parquet)。
• 業務性 Metadata： 欄位的商業定義（例如：rev 是指 含稅後的營收）、資料擁有者 (哪個部門負責)、資料來源。
• 操作性 Metadata： 資料最後更新時間、ETL 流程的執行狀態、資料品質檢查結果。

圖片參考來源: https://dataedo.com/kb/data-glossary/what-is-metadata

現代資料架構的核心：分離儲存 Metadata

在傳統作法中（例如一個 Excel 檔案），數據和 Metadata 經常混在一起。欄位名稱（Metadata）和儲存格內容（Data）都在同一個檔案裡。

但現代資料架構，特別是在資料湖的場景下，強調一個核心原則：將數據與 Metadata 分離儲存。數據本體（例如 Parquet 檔案）存放在物件儲存中，而描述這些檔案的 Metadata，則集中存放在一個稱為 Data Catalog (資料目錄) 的地方。

為什麼要這樣做？

1. 效率提升： 我想知道某張表有哪些欄位，不需要去讀取龐大的資料檔本身，只需查詢輕量的 Data Catalog 即可，速度快上千百倍。
2. 治理與搜尋： 有了集中的 Data Catalog，我們才能建立一個像圖書館目錄一樣的系統，讓使用者可以搜尋「所有跟客戶相關的資料表」，並了解其來源與可信度。
3. 自動化與 AI 應用： 自動化的 Data Pipeline 或 MLOps 流程，需要依賴 Metadata 來運作。例如，一個 AI 模型的訓練流程，需要從 Metadata 中得知訓練資料的存放位置、Schema 版本、以及特徵的定義，才能自動化執行。

結論：為你的數據辦一張身分證

Metadata 看似不起眼，卻是現代資料治理與自動化的基石。如果沒有良好的 Metadata 管理機制，你的資料湖最終只會變成誰也看不懂、誰也不敢用的「資料沼澤」(Data Swamp)。

為數據建立清晰的身分證，不僅能讓團隊協作更順暢，更是讓 AI 應用得以規模化、可信任的關鍵。從今天起，養成記錄 Metadata 的好習慣，是每位數據修煉者的必修課。