メタは、ある対象そのものではなく、対象を説明するための情報や概念を指す言葉です。「データについてのデータ」のように、一段上の視点で扱う意味合いだと捉えると理解しやすいでしょう。
データ利活用では、メタは主にメタデータとして登場し、項目定義、型、作成日時、出典、更新頻度、権限、リネージなどが該当します。データカタログで検索できるタグや用語の定義もメタに含まれ、利用者が安全に再利用する手掛かりになります。Webページのmetaタグやメタディスクリプションも、ページ内容を説明するメタ情報です。分析やAI開発では、学習データのラベル定義や前処理条件をメタとして残すと、再現性と監査対応が通りやすいでしょう。
運用で起こりやすい課題は、メタデータの更新が追いつかず、最新の仕様と説明が食い違うことです。スキーマ変更やデータ移動のたびに自動更新できる項目と、責任者が手で更新すべき項目を分けて管理すると破綻しにくいでしょう。メタを整備する効果は、検索性だけでなく、権限設定や品質チェック、影響調査まで同じ土台で回せる点にあります。
