在数据治理里面，我们认为元数据其实是治理的核心，治理其实是需要元数据来去驱动的。在我们治理工作里面，元数据建设治理主要有以下五个方面： **第一，元数据的采集。**我们会采集底层组件架构的一些数据，yarn队列，Hive、Spark、Flink等各种组件的数据，以及一些平台级的元数据采集，包括调度系统，数据地图、血缘、权限、任务、存储、数据应用等平台的一些元数据，在采集之后，会进行一些系统化的加工，我们遵循于数据仓的层级规范的建设来提升数据的应用性。同时，在加工的过程中也完全遵循于数据治理理念保障数据都是高质可靠。 **第二，元数据应用。**在元数据应用部分我们会通过元数据仓库为基础，给上游的产品平台提供更多应用的能力支持。 **第三，分析部分。**我们会制定很多业务的核心指标和一些内部指标，通过一些治理场景用户的行为分析来发掘一些潜在的数据问题。另外就是会在各个维度去建设各类分析看板。 **第四，挖掘部分。**这个是在数据上更高一层的应用，我们会推动一些挖掘算法和机制，去发现一些可治理的问题，比如我们可能会对于一些数据资产的相似性进行挖掘。基于历史数据对未来的一些预测，比如说一些数据表行数的不动值预测，一些提效的推荐类挖掘。 **最后是元数据的开放部分。**我们会和字节跳动内部各个数据团队来去合作共建按需开放，提供元数据能力。