数据仓库的规模越大，元数据就越能体现出它的作用。就像一本书，如果内容不多，有无目录影响不大，
如果厚达几百页而又没有目录，页码，那么使用这本书简直是受罪。
日常生活也是如此，到处是元数据带给我们的便利。想想我们去图书馆，音像店，甚至是餐馆点菜的菜谱。。。

ETL方面，元数据一样重要。有些公司在一开始就依赖工具。这样入口统一，规则也统一，所以元数据收集比较方便，准确。
也有一些公司是先CODING的方式，这在几年前比较常见。由于那时候公司管理者还不知道数据仓库能带来的价值，
往往是抱着先试试看的态度。而coding的优点就是灵活，效率高，前期投入少。
往往经过N年的发展后，问题也会出来，尤其是在一些业务高速发展的公司。后期会变得维护困难，维护的成本很大。
而且小组成员越来越多，CODING风格不一，随意性较大，互相维护起来更不易。

这时候，就需要一次彻底整理。从底层几十万行代码中，提炼出核心的步骤，
比如
a、模块间的调度关系，可以直观知道一个模块是放在哪个模块调度的，那个模块的源头又有哪些模块。
b、表与表间的转换关系，一个事实表，它是由哪些事实表计算得来的。又有哪些表是依赖它生成的。
再细下去可到字段级别。如a表的b字段，是从c表的d字段，经过sum()得来的。
但个人觉得，要实现字段级别，前提是已经存在较严格的编码规范并严格遵守。否则，想实现这个难度还是很高的，
除非你是想手工一行行的整理，那就没有难度可言，只是时间问题。

但，不管难度怎么样，要花多少时间，一旦成功做出来，效果将是非常可喜的，你也一定会觉得很值得。