メタデータは、データの内容を正しく理解し、検索や運用を成立させるための「データについての情報」です。データそのものが「何を表すのか」「どこから来たのか」「どう扱うべきか」を示すため、データ利活用では欠かせない基盤になります。カラム名や型、単位、定義、更新頻度、作成者、保管場所、アクセス権限などが代表例です。
実務では、利用者が迷わず使えるように、ビジネスメタデータと技術メタデータを分けて整理すると運用が安定します。ビジネスメタデータは、指標定義、業務用語、集計ロジック、データの用途や利用条件などで、数値解釈のズレを防ぐ役割があります。技術メタデータは、スキーマ、パーティション、ファイル形式、ジョブ実行履歴、データリネージ、品質チェック結果などで、運用とトラブルシュートを支えるものです。
メタデータ整備で詰まりやすいのは、作って終わりになり、変更が反映されず陳腐化することです。スキーマ変更やパイプライン更新が起きたら自動で追従できる項目と、人が合意して更新すべき項目（定義や利用条件）を分け、責任者と更新フローを決める必要があります。検索性と監査性を両立するには、データセット単位の説明だけでなく、重要カラムの定義、権限、リネージ、品質指標まで揃え、常に最新である状態を仕組みで担保するのが現実的でしょう。
