元数据平台发展
在大数据的生产过程中，元数据对于数据资产的管理起着极为关键的作用。快手在多个业务场景和成长阶段面临了不少挑战，因此构建完善的元数据体系显得尤为迫切。元数据平台的建设经历多个阶段，我们经过持续努力，对元数据进行抽象和监管，目前已建立起一套满足业务需求的元数据系统架构，有效保障了海量数据的有序管理。
公司业务持续增长，数据规模迅速扩大，这给元数据的管理提出了更大的难题。我们逐步认识到元数据平台在不同成长阶段的特点和需求。从最初的基础记录功能，到如今的多功能管理，我们持续对元数据平台进行改进和提升。
元数据抽象方法
管理众多元数据，需遵循一套普遍适用的方法。在提炼元数据时，我们会碰到一些关键术语。其中，基于基础、资产、安全等元数据属性计算得出的特性，是我们关注的重点之一。这些计算得出的特性，有助于更全面地展现数据资产的特征。
这种抽象的方法能让我们更好地理解并使用元数据。比如，在评估数据资产价值时，我们可以利用这些计算特性，作出更准确的判断，这对企业决策非常有益。
自定义元数据模型
我们面对的元数据类型繁多，所以元数据系统得能自行构建元数据模型。类型系统是核心存储服务的关键部分，它支持我们定义元数据的种类，同时负责处理和管理我们需要的元数据详细信息。
类型系统在系统中占据着至关重要的地位。通过它，我们可以根据实际业务需要，自由地定义元数据的种类。这样的做法不仅提高了数据检索和管理的效率，而且使得元数据的管理更加符合实际业务的需求。
数据资产搜索能力
在寻找数字资源时，我们收集了许多满足不同用户需求的工具。特别值得注意的是，搜索功能与元数据之间的关联十分紧密。我们结合大数据的生产特点以及常规的搜索引擎原则，成功开发了一套基于元数据系统的数据资源查找功能。
我们首先通过元数据系统收集相关资料，将其转换成统一的变更信息格式。然后，以数据资产为基准，实时建立用于搜索的元数据索引。这个索引中包含重要信息，便于快速查找，助力我们快速定位所需的数据资产。
搜索排序规则
有了索引，我们便可通过搜索关键词筛选出相关数据，并对它们进行初步排列。然后，我们会对这些数据进行更深入的排序。目前，我们运用了三种排序技术，这些技术主要参照元数据中体现的属性，比如输入、输出、绑定、关联等。
这些规定能够使搜索结果更为精准。例如，当搜索一个结构复杂的数据集时，通过研究数据之间的关联以及排序方法，我们能够快速锁定符合需求的信息，进而提升用户查找数据的感受和效率。
数据血缘解析与查询
事件信息一经接收，血缘分析模块便立即开始处理。该模块通过SQL或用户自定义的规则来辨别任务输入与输出间的联系。对于涉及SQL的任务，模块还能深入解析字段间的依赖。查询功能十分全面，涵盖了数据血缘和任务血缘的多个层面。
血缘服务在多种场景下都很有用，它能明确指出数据的来源和去向。当需要检查数据质量时，借助血缘关系，我们能够快速锁定问题的核心，保证数据的准确性和可靠性。
元数据系统在数据治理中极为重要，它在平台搭建、搜索排序等多个方面都显现出其独有的价值。在大家进行数据管理时，有没有遇到过和元数据有关的问题？
