元数据可以通过提供有关正在处理的数据的结构化信息来驱动转换规则，这些信息指导了应如何应用转换。例如，元数据可能描述数据类型、字段关系、约束或业务逻辑。通过分析这些元数据，开发者可以定义自动适应输入数据结构和要求的规则。这种方法确保了转换的一致性、效率和可维护性，尤其是在处理多样化或不断演进的数据源时。
一个实际的例子是数据类型转换。假设一个数据集的元数据指定某个字段包含特定格式的日期（例如 YYYY-MM-DD）。转换规则可以使用此元数据将日期转换为目标系统的不同格式（例如 MM/DD/YYYY）。类似地，如果元数据将一个字段定义为最大值为 100 的数值类型，则转换规则可以限制超出此限制的值，或将其标记为错误。元数据还可以描述表之间的关系，从而在 ETL（提取、转换、加载）过程中进行连接或聚合，而无需硬编码表名或键。
元数据驱动的转换规则在数据模式频繁变化的场景中特别有用。例如，如果 JSON API 响应中添加了一个新字段，描述模式的元数据可以自动扩展验证或映射逻辑。Apache Spark 或自定义脚本等工具经常使用元数据生成 SQL 查询、应用数据质量检查或将数据路由到特定管道。通过围绕元数据集中转换逻辑，开发者可以减少冗余，并使系统更能适应数据源或业务需求的变化。这种方法还简化了审计，因为元数据记录了转换背后的原理。