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這篇文章是關于數據運營的深入探討，特別強調了在數據使用過程中“找到數據”的重要性。作者詳細介紹了數據地圖、數據目錄和數據資產平臺等工具，這些工具的目標是展示數據平臺已經加工好的數據，以便有數據需求的人能夠輕松地找到并使用這些數據。

找數據對于數據使用這來說，是開啟數據使用的第一步，如果連數據都找不到談何使用。數據地圖、數據目錄、甚至于數據資產平臺等等。其實目標就是一件事情，展示數據平臺已經加工好的數據，能夠讓有數據需求的人，完成使用數據第一步–找數據。

這里的數據地圖和數據管理篇中檔我們討論元數據的時候，我們在討論什么 中介紹的元數據本質是一樣的。但是展示形式上可以更加靈活些?；蛘哒f一個是面向研發的，一個是面向業務應用的。

在元數據篇中，界面一般按照所屬的數據源展示為樹狀結構。

在數據地圖中，一般有一個首頁，首頁一個搜索框，在搜索列表中，詳情頁有各個不同的tab。

首頁

首頁的主要就是一個搜索能力，用戶輸入想搜索的內容，模糊匹配后顯示模糊匹配的列表內容。這里的列表均是表的內容。

如果是增強版本的話，通過這個搜索能夠將數據資產的的數據服務API、報表、大屏、甚至文章等等均進行搜索查詢。這塊可以在資產搜索 中再說明。

詳情頁面

搜索完之后，點擊某一個具體的字段，可以顯示搜索的詳情。

詳情頁面其實就是針對表的各個維度的描述，有哪些維度也是隨著使用不斷深入的。通常我們可以添加的維度有：基本信息、字段  、  數據預覽、分區信息、數據稽核、數據血緣、更新信息、加工任務、評價等等。

基本信息

基本信息包括表的英文名稱、中文名稱、表的描述、創建時間、負責人、等等基本的信息。

以及這個元數據屬于什么數據倉庫分層，屬于什么業務領域的。這些信息是在數據管理篇中2、表層面的規劃 中進行的設置。

字段

以列表的形式展示表里面的字段、字段的類型、以及字段的描述信息。其中字段描述信息是否豐富、全面也是數據是否全面的一個重要維度。

數據預覽

不需要查詢數據，提供一下數據預覽能力，把表里面的數據是什么樣子，能夠更加直觀的給數據消費者以用戶體驗。

這里有一個問題是如果是直接查詢數據的話，需要選擇查詢數據的時候使用的資源。如果是提前保存數據的話，保存的多少，使用什么存儲，是否進行更新就需要有一個方案了。

分區信息

如果是大數據存儲如HIVE等。如果是分區表，需要列出來分區信息，都有哪些分區字段，最新分區是什么。每個分區是什么時候更新寫入數據的。

數據稽核

這個信息其實更多的是一個數據探查的過程，相當于提前把一些字段的特征給總結出來不需要用戶手動寫SQL進行總結。如果字段的最大值、最小值、平均值。如果是枚舉字段的話，有多少個枚舉值，每個值數多少。如果數數值類型的話，數值類型的字段分布是什么樣的等等，這些信息。

這些信息是一個表的一個計算的結果，就會涉及到一個范圍的問題。以及什么時候來進行計算。使用什么資源來進行計算。這些想清楚了，這個功能才能更好的實現。

數據血緣

數據血緣可以理解為是在任務治理篇中的端到端的任務血緣鏈路 的精簡版本，這里僅僅展示表與表之前的上下游關系。用戶作為影響分析， 數據溯源。展示形式上仍舊以圖的形式進行展示。

更新信息

每個表都需要進行更新，進行字段增加，進行字段類型變更，字段刪除等等。這里就可以記錄表的整個的變更信息。

加工任務

將對應的加工任務在界面上顯示出來，直觀的體現是由哪個任務加工生成的此表。

評價

評價的功能就比較靈活了?？梢允枪俜降脑u價，如數據熱度、數據可信度—這個可信度就可以是面向OLAP的數據指標使用 中提到的，如果是統一的指標了，就保證是一致的，添加一個官方標簽表明已經是。

也可以是用戶為主的，提這張表的意見，新增什么字段、數據準確性怎么樣等等信息。從而建立一個信息收集、反饋的渠道。

生成的數據服務

如果是基于表生成的數據服務API，直接顯示對應的API，如果是基于SQL的也可以體現下，此表在哪個數據服務API邏輯中。