数据仓库元数据集成技术研究与应用

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企业数据仓库中元数据的应用研究

企业数据仓库中元数据的应用研究
于千城
（北方民族大学计算机学院，宁夏银川７０２）５０１
摘
要：着数据仓库的数据质量问随题越来越引重视，起更进一步让人们认识到了元数据管理和应用的重要性。文章首先
对元数据管理和数据质量的依赖关系做了介绍，然后阐述了应用元数据解决数据质量问题的几个应用实例。
Ａｂｓｒｃ：ｉｈｔｅａａｔａｔＷｔｈｄｔｗａｅｕｓｄｔｑｕｌｔｉｓｅｍｏｒａｔｎｔｏｒｈｏｅａａａｉｙｓｕｓｅｔｅｉｎ，ｍｏｅＯｔｔｅｌｒａｉｅｈａｔｅｒＳｈａｐｏｐｅｅｌｔｔｈｍｅａａａｚｔ—ｄｔ
元数据是 “ 关于数据的数据” 关于数据的结构或“ 化数据” 即关于数据的内容、，质量、状况和其他特性的
信息。【１
控制Ｂ系统中数据的数据，Ｉ对上层功能提供信息支撑。
１数据仓库的数据质量问题
基础数据的正确性、真实性直接影响到报表和分
２１数据血缘分析。
・数据被错误理解・重要的事实错误传达
・不能判断商业变化造成的影响
・缺乏工具连贯性・缺乏查帐索引
辅助管理人员对由Ｂ系统提供的报表、Ｉ指标的数据项进行血缘分析，了解该指标或报表元素由源系统
到Ｂ系统，Ｉ由数据仓库到前端显示或者报表系统的计
ｍａａｅｅｔａｄａｐｉａｏｆｉｏｔｎｅｈｓａｔｌｒｔｍｅａｄｔｎｇｍｅｔａｄｄｔｅｅｄｎｎｔｅｑａｔｆｎｇｍｎｎｐｌｔｎｏｃｉｍｐｒｃ．Ｔｉｒｃｆｓａｉｅｉｔ— ａｍａａｅｎｎａｄｐｎｅｔｏｈｕｌｏａａｉｙ

领域本体方法在数据仓库元数据管理中的应用研究

ｉｏｇＵｉｒｔｈｎｈｉ０４ｆａｔｎｎｅｉ，Ｓａｇａ０２０，Ｃｉａｏｖｓｙ２ｈｎ）
Ａｂｓｒｃ：Ｔｈｓｐｐｒｐｏｏｓｄｎａｐｏｃｉｎｔｓｌｉｇｔｅｐｏｌｍｆｓｍａｔｃｈｔｒｇｎｉｎｔｔ — ａａｍａａｅｔａｔｉａｅｒｐｅａｐｒａｈａｍｉｇａｏｖｎｈｒｂｅｏｅｎｉｅｅｏｅｅｔｉｈｅｍｅａｄｔｎｇ — ｙ
第２７卷第１１期
２１００年１１月
计算机应用研究
ＡｐｌａｉｎＲｅｅｒｈｏｏｕｅｓｐｉｔｓａｃｆＣｍｐｔｒｃｏ
Ｖ０．７Ｎｏ１１２．１ＮＯ．２０Ｖ０ｌ
领域本体方法在数据仓库元数据管理中的应用研究水
随着企业信息化建设的推广和深入，企业数据仓库系统中积累了越来越多的企业数据。元数据对数据仓库中的数据、数据来源以及数据的应用规则进行描述，是构建、管理、护和维
ห้องสมุดไป่ตู้
规范说明，通过描述概念间的相互关系表达语义。本体有多种类型，领域本体是其中的一种。领域本体针对特定的应用
Ａｐｌａｉｎｏｏｉ－ｎｏｏｙｍｅｈｄｉｐｉｔｏｆｄｍａｎｏｔｌｇｔｏｎｃｍｅａｄｔｎｇｍｅｔｏａａｗａｅｏｓｔ — ａａｍａａｅｎｆｄｔｒｈｕｅ
ＸＵ —ｙ，ＸＩｅｇＢｏｉＥＣｈｎ，ＣＡＩＨｏ — ｉｇｎｇｍｎ。

数据集成技术报告

数据集成技术报告数据集成是指将来自不同数据源的数据整合在一起，以便进行综合分析和共享利用的过程。

随着大数据时代的到来，数据集成技术变得越来越重要。

本报告将介绍数据集成的概念、常见的数据集成技术，并对其应用领域和挑战进行探讨。

一、概述数据集成是将来自多个数据源的数据整合在一起，形成一个统一的数据视图。

在数据集成过程中，需要解决数据格式、数据结构、数据语义以及数据冲突等问题。

数据集成的目标是实现数据的一致性、完整性和准确性，以提供给用户更全面、可靠的数据资源。

二、常见的数据集成技术1. 数据仓库数据仓库是一种面向主题的、集成化的、相对稳定的数据存储，用于支持企业的决策分析和业务报告。

数据仓库能够将来自不同数据源的数据进行抽取、转换和加载，形成适合决策支持的数据模型。

2. ETL技术ETL（Extract, Transform, Load）技术是数据仓库建设的关键技术之一。

通过ETL技术，可以从不同的数据源中抽取数据，进行数据清洗、转换和整合，最后加载到数据仓库中。

ETL过程涉及数据的读取、转换和写入等复杂处理，需要考虑数据质量、性能和安全等方面的问题。

3. 数据虚拟化数据虚拟化是一种将来自多个数据源的数据逻辑上整合在一起，用户可以通过一个统一的接口访问这些数据源的技术。

与传统的数据物理存储不同，数据虚拟化技术解耦了数据的物理存储和逻辑访问，提供了更灵活和实时的数据访问能力。

4. 数据标准化数据标准化是指通过对数据进行清洗、转换和规范化，使其符合特定的标准和格式，以便于进行数据集成和共享。

数据标准化可以解决数据的不一致性、重复性和冗余性等问题，提高数据的质量和可用性。

三、应用领域与挑战数据集成技术在各个领域都有广泛的应用，如金融、医疗、交通等。

在金融领域，数据集成可以将来自不同银行的数据整合在一起，进行风险评估和客户分析；在医疗领域，数据集成可以将来自不同医院和医疗机构的数据整合，提供更全面和准确的医疗服务。

数据仓库中元数据应用管理研究

维普资讯
科技情报开发与经济
文章编号：０５６３（０７３ — ０７０１０ — ０３２０）３０１— ２
ＳＩＴＣＦＲＡＩＮＤＶＬＰＮＣ－ＥＨＩＯＭＴＯＥＥＯＭＥＴ＆ＥＯＯＹＮＣＮＭ
预处理数据是处于数据源和主题数据之问的巾间层次的数据，预处理数据的处理在数据仓库的后台进行，而且处理的内容比较多。包
８一２Ｏ８．
巾。这个过程所必需的时间、地点信息，原始数据和数据仓库巾数据的对
［］范井思．３基层公共图书馆数字资源建设：理念、原则与方案［］Ｊ．图书馆论坛，０５６：９ — ９．２０（）１０１５（责任编辑：薛培荣）
２１实现数据仓库中数据的集成．
访问方法和使用限制、数据源的存储平台、源的内容说明、源的数据数据
更新频率等等。
１１．．预处理数据元数据２
数据仓库很重要的一个特点是它的集成性．是将不同时间、不同地点、不同系统中的数据采集、整理并且按照一定的模式存储在数据仓库
要面对用户进行工作。１１技术元数据．
主题数据直接面对分析性用户的访问，建立一个变视图，分析性用
户通过实视图对数据仓库进行访问。数据仓库主题数据元数据包括：各种数据库表或视图的定义、数据库分区设置、引的建立方法、索数据库访问权限分配、数据库备份方案。
２０年第ｌ０７７卷第３期３

数据库中的数据集成与共享研究

数据库中的数据集成与共享研究一、引言数据库是现代信息化环境中最常用的数据管理工具之一。

在大数据时代，数据量以及数据类型的多样性不断提高，导致数据的管理和利用变得愈发困难。

因此，数据集成和共享成为了数据管理的重要领域之一。

本文将对数据库中的数据集成和共享的研究进行介绍和分析。

二、数据集成数据集成是指将不同源的数据通过某种方式集中到一起，形成统一的数据资源。

将不同源的数据集成起来，可以实现数据的无缝整合，方便用户进行数据的查询和分析。

数据集成一般分为以下几种技术：1、ETLETL（Extract-Transform-Load）是数据仓库中常用的一种技术，通过抽取、转换和装载数据来实现不同数据源的集成。

该技术可以处理大量数据，同时也可以将数据进行标准化处理，提高数据的质量和可用性。

2、元数据管理元数据是指描述数据的数据，包括数据的定义、格式、结构、来源和用途等信息。

元数据管理可以根据元数据对数据进行整合和匹配，从而实现不同数据源的集成和管理。

3、虚拟化虚拟化技术是将数据源看作虚拟的数据集合，用户可以通过查询语言来获取所需的数据，而无需了解数据源的具体细节。

虚拟化技术可以避免数据移动和复制的过程，大大提高了数据集成的效率和可行性。

三、数据共享数据共享是指对数据进行开放访问，允许不同用户在一定规则下使用数据资源。

数据共享的前提是保证数据的安全性和隐私性。

数据共享可以帮助用户更好地利用数据资源，提高数据的价值和应用。

数据共享主要包括以下几种模式：1、开放式数据共享开放式数据共享是指将数据资源开放给任何有需要的用户。

数据的共享和管理由数据拥有方进行控制，用户可以通过一定的方式来获取数据资源。

该模式适用于可以公开的数据资源，例如政府和科研机构发布的数据等。

2、协议式数据共享协议式数据共享是在数据资源提供方和使用方之间达成一定的协议和合作关系，共同使用数据资源。

协议式数据共享可以保证数据的访问和使用符合一定的规定和标准，同时也可以保护数据资源的安全和隐私。

元数据管理及其在数据仓库中的应用研究

（）供完整的企业数据现状的视图。加信一提增
息共享程度
通过将企业分散在多个应用系统中的数据库、程序、发文档和相关的业务流程文件中的元数据开集中管理，为企业提供现有系统、用的完整数据现应状视图，向相关人员共享这些数据信息。并
在通常的系统开发过程中，数据关系缺乏规元范的、一的描述，响系统管理和维护的效率和质统影量，系统开发周期长。有了元数据管理，系统开发人员可合理规划开发计划和确定工作难点，改造和对升级等工作进行影响分析，高系统建设各环节的提
数据管理的构建架构、主要内容和应注意的问题。关键词：数据；元元数据管理；据仓库数中图分类号：３１１ＴＰ１．３文献标识码：Ａ文章编号：０８９４２０）４１０３１０ —３４（０６０ —０３ —０
（）保企业数据的准确性、二确一致性、完整性通过元数据的集中管理和控制，现其中的问发题并加以改正，确保企业数据的准确性、致性和完一整性，进而提升企业的数据质量。（）供系统开发、护、造与升级的支持三提维改
元数据管理及其在数据仓库中的应用研究
平静平林瑞。，

数据库的多源数据融合与集成技术

数据库的多源数据融合与集成技术多源数据融合与集成技术在数据库领域中扮演着重要的角色。

随着数据规模的不断增大和多样化的数据源的增加，如何高效地整合和融合来自不同数据源的数据变得至关重要。

本文将探讨数据库的多源数据融合与集成技术的意义、挑战以及相关的方法和工具。

首先，多源数据融合与集成技术对于数据库的重要性不言而喻。

在当今信息爆炸的时代，各个企业和组织拥有的数据源越来越多，并且这些数据源通常来自于不同的系统和平台。

多源数据融合与集成技术可以将这些异构的数据整合到一个统一的数据库中，从而方便用户进行数据的查询和分析。

同时，通过数据融合与集成技术，用户可以消除不同数据源间的数据冗余和一致性问题，提高数据的质量和可靠性。

然而，实现多源数据融合与集成并不是一件容易的事情，面临着许多挑战。

首先，多源数据通常存在语义和架构上的差异，这就要求我们解决数据的语义映射和架构转换的问题。

其次，由于数据量的不断增大和数据源的变化，数据的实时性和更新性也成为了一个挑战。

此外，数据安全和隐私保护也是多源数据融合与集成技术面临的重要问题。

因此，我们需要开发出高效和安全的算法和工具来应对这些挑战。

为了解决这些挑战，数据库领域提出了多种多源数据融合与集成技术。

一种常见的方法是使用元数据库(Metadata)来描述和管理数据。

元数据库是描述数据元素特性的数据库，它可以用来对数据源进行建模、查询以及数据转换。

另一种方法是使用数据仓库(Data Warehouse)和数据集市(Data Mart)来集成数据。

数据仓库和数据集市是用于存储和管理大量数据的数据库系统，它们可以对数据进行抽取、转换和加载(ETL)。

同时，数据仓库和数据集市还提供了强大的数据查询和分析功能，便于用户进行数据挖掘和决策支持。

此外，还有一些基于模式匹配和数据挖掘的方法用于数据融合和集成。

这些方法通过分析数据的模式和关系，自动发现和生成数据映射、转换和集成规则，从而实现不同数据源之间的数据融合。

多源数据集成方法与应用研究

多源数据集成方法与应用研究一、引言随着大数据时代的到来，数据量的增加以及数据类型的多样化使得数据集成变得尤其重要。

在各个领域，各种跨平台、跨系统、跨区域的数据之间需要进行汇总分析，以帮助人们更好地了解问题和做出准确的决策。

多源数据集成技术应运而生，成为解决这一问题的主要手段之一。

二、多源数据集成方法1.数据预处理多源数据集成的第一步就是进行数据预处理。

由于多源数据之间通常存在数据格式、数据类型、数据结构等方面的差异，预处理的目的在于将数据格式、数据类型等同化，以便于后续步骤的处理。

常见的数据预处理方法有：（1）数据清洗：消除重复数据、填充缺失数据等。

（2）数据转化：将数据从某种格式、某种语言转化为目标格式、目标语言等。

（3）数据归一化：统一不同数据源的数据单位，统一不同数据源的数据规模等。

2.数据集成数据集成是多源数据集成的核心步骤。

主要的技术方法有：（1）手动集成：人工对数据进行取舍、合并等操作。

（2）基于模型的集成：使用数据挖掘、机器学习等技术，自动构建数据集成模型。

（3）基于规则的集成：定义一定的规则，将不同数据源的数据进行匹配、合并。

3.数据清洗和数据集成的迭代由于多源数据之间的差异性非常大，往往需要多次进行数据清洗和数据集成的迭代。

在迭代的过程中，不断优化数据清洗和数据集成的方法，使得最终的多源数据集成结果更加可信可靠。

三、多源数据集成应用1. 社交媒体数据的集成社交媒体是当前最流行的信息交流平台之一，每天产生的海量数据包括微博、博客、论坛、评论等都具有重要的价值。

社交媒体数据集成可以有效地帮助企业、政府等机构从中获得有关潜在客户、消费者、市场竞争情况、用户口碑等方面的信息，辅助决策。

2. 医疗数据的集成医疗领域是一个重要的数据汇聚场所，主要涉及患者个人信息、病历信息、医院信息等众多数据。

传统的医疗体系中，各项数据由不同的医院和医生管理，数据孤立、难集成，导致信息不精确、不完整、不直观，限制了医疗服务水平的提高。

元数据管理研究报告

一．什么是元数据元数据是：• 数据的数据(data about data)• 结构化数据(Structured data about data)• 用于描述数据的内容（what）、覆盖范围（where, when）、质量、管理方式、数据的所有者（who）、数据的提供方式（how）等信息，是数据与数据用户之间的桥梁；• 资源的信息(Information about a resource)• 编目信息(Cataloguing information)• 管理、控制信息（Administrative information)• 是一组独立的关于资源的说明（metadata is a set of independent assertions about a resource ）data that defines and describes other data （ISO/IEC 11179-3:2003(E)）简单地说，元数据是数据仓库数据本身信息的数据（data about data）。

针对于数据仓库的元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据，可将其按用途的不同分为两类：技术元数据（Technical Metadata）和业务元数据（Business Metadata）。

技术元数据是存储关于数据仓库系统技术细节的数据，是用于开发和管理数据仓库使用的数据，它主要包括以下信息：•数据仓库结构的描述，包括仓库模式、视图、维、层次结构和导出数据的定义，以及数据集市的位置和内容；•业务系统、数据仓库和数据集市的体系结构和模式；•汇总用的算法，包括度量和维定义算法，数据粒度、主题领域、聚集、汇总、预定义的查询与报告；•由操作环境到数据仓库环境的映射，包括源数据和它们的内容、数据分割、数据提取、清理、转换规则和数据刷新规则、安全（用户授权和存取控制）。

业务元数据从业务角度描述了数据仓库中的数据，它提供了介于使用者和实际系统之间的语义层，使得不懂计算机技术的业务人员也能够“读懂”数据仓库中的数据。

基于数据仓库技术的应用研究

１行业和学术背景、
１数据仓库满足决策支持的需求．２
为了满足各个行业对决策支持的需求，需要用新的技术或工程化方案来弥补原有数据库系统的不足，把企业各个部门现有业务数据集成到新的系统中，以便提取有用的信息，帮助他们在业务管理和发展上做出及时、确的判断，据仓库技术就是因此产生的。正数数据仓库是计算机和数据库应用发展到一定阶段的必然产物。
数据仓库也是适应决策支持系统的需要而产生的。所采用的软件产品应该能够支持决策过程的全部工作内容。完整的数据仓库是１．１医药销售领域对决策支持的迫切需求主要包括３个方面的内容：数据仓库技术、联机在日益激烈的市场竞争中，信息对企业的生存和发展起着至关个十分庞大的系统，分析处理技术（ＬＰ和数据挖掘（ａＭｉｉｇ技术。ＯＡ）Ｄｔｎｎ）ａ重要的作用。业数据随着时间和业务的发展不断膨胀，知识爆企 “ １．３医药销售领域决策支持需求的解决方案炸 ” 信息爆炸” 了信息社会的常用词汇。和“ 成各企业建立的用来收随着市场竞争的日益激烈，医药生产销售行业对决策支持系统集、存储、管理业务数据的数据库系统，在相当程度上提高了工作效的需求越来越迫切，不少医药生产销售企业包括全球制药巨头也采率。然而，传统的数据库应用只是对数据进行简单的处理，越来越不纷纷建立了自己的数据仓库系统，用来支持企业能满足企业发展的对信息更深层次的需要。以我国医药流通行业为用数据库技术的应用研究

数据仓库元数据管理系统

数据仓库元数据管理系统概述：数据仓库元数据管理系统是一种用于管理数据仓库中的元数据的软件系统。

它提供了对数据仓库中各种数据对象的定义、描述和管理功能，包括数据表、列、索引、视图、存储过程等。

通过数据仓库元数据管理系统，用户可以方便地查找、理解和使用数据仓库中的数据，提高数据仓库的管理效率和数据质量。

功能要求：1. 元数据定义与管理：系统应支持对数据仓库中的各种元数据进行定义和管理，包括数据表、列、索引、视图、存储过程等。

用户可以通过系统界面方便地创建、修改、删除和查询元数据定义。

2. 元数据描述与文档化：系统应支持对元数据进行详细描述和文档化，包括元数据的含义、用途、来源、格式、规则等。

用户可以通过系统界面方便地查看和编辑元数据的描述信息，以便更好地理解和使用数据仓库中的数据。

3. 元数据关联与血缘分析：系统应支持对元数据之间的关联关系进行管理和分析，包括数据表之间的关系、列与索引之间的关系等。

用户可以通过系统界面方便地查看和分析元数据之间的关联关系，以便更好地理解和利用数据仓库中的数据。

4. 元数据权限与安全管理：系统应支持对元数据的权限和安全进行管理，包括对不同用户和角色的访问权限控制、元数据的保密性和完整性保护等。

用户可以通过系统界面方便地设置和管理元数据的权限和安全策略，以确保数据仓库的安全性和合规性。

5. 元数据版本控制与追踪：系统应支持对元数据的版本控制和追踪，包括对元数据的修改历史记录、版本比较和回滚等功能。

用户可以通过系统界面方便地查看和管理元数据的版本信息，以便追踪和管理元数据的变更过程。

6. 元数据搜索与查询：系统应支持对元数据进行全文搜索和高级查询，包括对元数据的名称、描述、属性等进行搜索和过滤。

用户可以通过系统界面方便地查找和定位所需的元数据信息，提高数据仓库的检索效率和使用便利性。

7. 元数据导入与导出：系统应支持将外部数据源中的元数据导入到数据仓库中，以及将数据仓库中的元数据导出到外部数据源中。

面向信息集成的元数据模型的研究和应用

总第254期2010年第12期计算机与数字工程C om put er&D i gi t alE ngi ne er i ngV01．38N o．12149面向信息集成的元数据模型的研究和应用。

李建花"曲守宁2’(济南大学信息科学与工程学院”济南250022)(济南大学信息网络中心∞济南250022)摘要元数据标准是实现数据有效管理、共享、交互的一种重要手段。

通过对高校信息化建设的现状和面临的问题进行分析和研究，提出了一个基于元数据标准的信息集成模型。

此模型通过使用统一的元数据标准和对元数据的存储管理，屏蔽了各种数据源的异构性，实现了各个应用系统之间数据的共享与交互。

关键词信息集成模型；元数据；元数据标准；元数据存储中图分类号TP311A n I nfor m at i on I nt egr at i on M ode lB as ed on T he St andar d of M e t adat aL i J i anhual’Q u Shouni n酽’(D epart m en t of i n f or m at i o n S c i e nce a nd E ngi ne er i ng，U ni ver si t y of Ji na nD。

Ji na n250022)(I nf or m at i on N et w or k C e nt er，U ni ve r s i t y of Ji nanz’，Ji nan250022)A b s t ra ct T h e st and ar d of m et a dat a i s one of t he m ost i m port ant m et hods t o m ana ge．s h a r e and e x c hang e dam．T hi s paper ana l yz es cu r r en t s i t uat i ons and probl e m s of t he i nt e gr at i on of cam pus，an d proposes a ne w m od el of i nf or m a t i on i nt e-gr a t i on w hi ch i s bas ed o n t he st and ar d of m e t ada t a and t he st or age of t he m e t adat a．I tc a n shi eld t he he t er ogenei t y oft he v a-r i ous dat a s our c es，and f i nal l y be hel pf ul t O sh ar e and e x c h a ng e i n．f or m at ions be t w e e n di f f er ent app l i cat i on s ys t em s．K e yW or ds i nf cI r m at i on i nt egr at i on，m e t adat a，t he st an dar d of m e t a da t a，t he st or age of m et a da t aC l a ss N um ber T P3111引言经过十几年的信息化发展，各个高校已经建成了一个个独立的信息系统，但由于形成时期、目的、厂商等多种原因，造成了系统之间难以进行有效的共享和交互，进而形成了一个个的“信息孤岛”[1]。

数据仓库中元数据管理模型的研究

ＫＥＹＷＯＲＤＳｄｔｒｈｕｅ，ｍｅａａａ￣ａｅｎｄｌａａｗａｅｏｓｔｄｔ．ｍｎｇｍｅｔｍｏｅ
在数据仓库的构建和使用过程中，大量数据的收集、织、理和访问的复杂性正成为日益突出的问组管题。如何将多个分散的、异质的原始数据融合在一起，完成不同数据存取、查询及文档分析．从而生成报告来支持决策过程，中一个关键技术就是如何实现高效其
２０一）２收到．０２０００１（７３２０２ｊ政回
目前已有一些现成的数据字典和纲目库，标准但
率课题由北京理１夫学与北京市气象局资助：
建芬，．９７生，女ｉ６年副教授，瘦博士，９５３在华北工学院计弭机系莸硕士学位，究方向：在１９年：研数据仓库、网络技术
ＡＢＴＲＡＣＴＭａａｅｎｆｍｅａａａｉｏｅｏｈｅｅｈｏｏｙｏａａｗａｅｏｓｎｓａｍｉｎｗａｏｉｌｍｅｔｓａｅｏＳｎｇｍｅｔｏｔｄｔｓｎｆｔｅｋｙｔｃｎｌｇｆｄｔｒｈｕｅａｄｉａｙｔｍｐｅｎｈｒｆｉｆｒｔｎＴｈｄｉｉｉｎ，【ａｃ，ｏｔｎｎｎ２ｍｅｔｍｏｅｏａａｗａｅｏｓｔｄｔｎｏｕｉｎ印ｐｉａｉｎ，ｔ．ｎｏｍａｉ．ｅｄｎｔｏｏｉＨｔｎｅｃｎｅｔａｄｍａａｅｎｄｌｆｄｔｒｈｕｅｍｅａａａａｄｓｌｔｓ．ｌｔｏｅｃｍｐｏｃａｅｅｐｕｄｄ，ｈｃｒｖｄｓａｆｅｔｅａｐｉａｉｎｅａｌｏｔｄｔｎｇｍｅｔｏａａｗａｅｏｓ．ｒｘｏｎｅｗｉｈｐｏｉｅｎｅｆｃｖｐｌｔｘｍｐｅｆｒｍｅａａａｍａａｅｎｆｄｔｒｈｕｅｉｃｏ

元数据概念及应用

元数据基础知识：Microsoft® SQL Server™ 2000 Meta Data Services 是一系列使您得以管理元数据的服务。

要使用Microsoft Meta Data Services，需要先了解元数据的特点。

如果不了解元数据的概念，本概述会帮助您了解Meta Data Services 所管理的数据类型。

元数据描述数据的结构和意义，就象描述应用程序和进程的结构和意义一样。

切记：元数据是抽象概念，具有上下文，在开发环境中有多种用途。

元数据是抽象概念当人们描述现实世界的现象时，就会产生抽象信息，这些抽象信息便可以看作是元数据。

例如，在描述风、雨和阳光这些自然现象时，就需要使用"天气"这类抽象概念。

还可以通过定义温度、降水量和湿度等概念对天气作进一步的抽象概括。

在数据设计过程中，也使用抽象术语描述现实世界的各种现象。

人们把人物、地点、事物和数字组织或指定为职员、顾客或产品数据。

在软件设计过程中，代表数据或存储数据的应用程序和数据库结构可以概括为开发和设计人员能够理解的元数据分类方案。

表或表单由对象派生出来，而对象又由类派生。

在元数据中有多个抽象概念级别。

可以描述一个数据实例，然后对该描述本身进行描述，接着再对后一个描述进行描述，这样不断重复，直到达到某个实际限度而无法继续描述为止。

通常情况下，软件开发中使用的元数据描述可扩展为二至三级的抽象概念。

比如"loan table" 数据实例可以描述为数据库表名。

数据库表又可以描述为数据库表对象。

最后，数据库表对象可以用一个抽象类描述，该抽象类确定所有派生对象都必须符合的固定特征集合。

元数据具有上下文人们通常把数据和元数据的区别称为类型/实例区别。

模型设计人员表述的是类型（如各种类或关系），而软件开发人员表述的是实例（如Table 类或Table Has Columns 关系）。

数据仓库中数据集成的研究

ｄａａｗａｅｏｅ，ｉｈｓｔｆｅｈｅｄｏｅｉｉｎｓｐｐ￣．ｔｒｈｕｓｗｈｃａｉｉｓｔｅｎｅｆｄｓｏｕｏｓｃ
ＫｅｗｏｄｓＤａｎｔｇａｉｎＤａｒｅｏｓ；ｔｌａｉｇｙｒ：ｔｉｅｒｔ；ｔｗａｈｕＤａｃｅｎｎ；Ｃｏｇｅａｉｎａｏａｅａｎｒｇｔｏ
Ａｂｓｒｃ：ｒｕｈｅｅｒｈｎｄｎａｙｉｎａａｉｔｇａｉｎｆｄｔｗａｅｏｓ，ｃｎｅａｇｏｅｅｔｏｙｔｍｅ－ｔａｔＴｈｏｇｒｓａｃｉｇａａｌｓｓｏｄｔｎｅｒｔｏｏａｎａｒ，ｈｕｅｗｅａｇｔｏｄｆｃｎｓｓｅｐｒ
一
人员必须确定从操作型系统中选取哪些数据装载到数据仓库中去，在操作型系统中哪些是对决策支持有用的数据，哪些是没有用的。当选定了源数据，建人员创就可以着手考虑如何将它们装载到数据仓库中。数据抽取是根据元数据库中的主题表定义、据源定义、数数据抽取规则定义对异地异构数据源（种数据库、本各文
维普资讯
《农业网络信息》０６２０年第８信息资源建设与管理期
数据仓库中数据集成的研究
秦学勇
（安徽建筑工业学院计算机与信息工程系，安徽合肥２０２）３０２

数据仓库元数据的集成及管理

仓库数据模型，据汇总规则等。主要为负责开发，数它维护和管理数据
４仓库的Ｉ员服务。Ｔ人业务元数据：从业务的角度来描述数据仓库中的数据。如．它例预
元数据模型的集成方法
ＣＷＭ（共元数据模型）公是一个完整描述数据仓库和业务分析领定义的查询和报表，业的概念模型，据转换的商业规则等。为最域的元模型。它提供构建元数据所需的语法和语义，用这些数据可企数它利终用户服务，最终用户能够理解系统的各项操作．使以便更好地应用以描述一个完整的ＩＣ（息供应链）Ｓ信的所有组成部分。ＣＭ用ＵＷＭＬ数据仓库为其服务。表示，ＷＭ对ＵＣＭＬ的子集进行了扩展经包含数据仓库和业务领域的
１元数据的定义及分类
元数据通常被定义为：关于数据的数据 ” 它是描述数据仓库内３４建立一个元数据访问和整个元数据生命周期管理的系统，它是 “ 。．数据的结构和建立方法的数据。数据可以按系统用户的角度主要分元数据访问和集聚的平台。据仓库所有的元数据都存放在元数据库元数为两类：技术元数据（ｅｈｉａＭｅａ￣ａ和业务元数据ｆｕｉｅｓ中，现元数据的集成。Ｔｃｎｃｌｔｄ）Ｂｓｓｎ实

元数据的概念

元数据的概念概述：元数据是指描述数据的数据，它提供了关于数据的信息，包括数据的属性、结构、格式、来源、质量等。

元数据在数据管理和数据分析中起着重要的作用，它能够匡助人们理解和使用数据，提高数据的可理解性和可用性。

本文将详细介绍元数据的概念、分类、作用以及在实际应用中的应用场景。

一、元数据的概念元数据是指描述数据的数据，它提供了关于数据的信息，匡助人们理解和使用数据。

元数据可以描述数据的属性、结构、格式、来源、质量等方面的信息。

它记录了数据的特征和属性，可以被用来解释数据的含义、使用方式以及数据间的关系。

元数据可以存在于不同的形式中，如数据字典、数据目录、数据模型、数据标准等。

二、元数据的分类根据元数据的不同内容和用途，可以将元数据分为以下几类：1. 技术元数据：技术元数据描述了数据的物理属性和技术特性，包括数据的存储位置、文件格式、访问权限、数据字典等。

技术元数据主要用于数据管理和数据管理，匡助人们管理和维护数据。

2. 业务元数据：业务元数据描述了数据的业务含义和用途，包括数据的定义、业务规则、数据所有者、数据质量要求等。

业务元数据主要用于数据分析和决策支持，匡助人们理解数据的含义和用途。

3. 血缘元数据：血缘元数据描述了数据之间的关系和来源，包括数据的产生过程、数据的传输路径、数据的变换过程等。

血缘元数据主要用于数据追溯和数据质量分析，匡助人们了解数据的来源和变化过程。

4. 上下文元数据：上下文元数据描述了数据的上下文信息，包括数据的时间、地点、环境等。

上下文元数据主要用于数据分析和数据挖掘，匡助人们理解数据的背景和环境。

三、元数据的作用元数据在数据管理和数据分析中起着重要的作用，具有以下几个方面的作用：1. 数据理解和解释：元数据提供了关于数据的信息，匡助人们理解数据的含义、结构和用途。

通过元数据，人们可以了解数据的属性、定义、业务规则等，从而更好地理解和解释数据。

2. 数据集成和共享：元数据描述了数据的结构和关系，匡助人们进行数据集成和数据共享。

元数据的概念

元数据的概念概述：元数据是指描述数据的数据，是对数据的定义和描述，它提供了关于数据的信息，帮助我们理解和使用数据。

元数据包括数据的结构、属性、关系、来源、格式、质量等信息，是数据管理和数据分析的重要组成部分。

本文将介绍元数据的概念、作用、分类以及应用领域。

一、元数据的概念元数据是指描述数据的数据，它提供了关于数据的信息，帮助我们理解和使用数据。

元数据可以描述数据的结构、属性、关系、来源、格式、质量等特征。

它是对数据的定义和描述，是数据管理和数据分析的重要组成部分。

二、元数据的作用1. 数据理解和解释：元数据提供了关于数据的信息，帮助我们理解数据的含义和用途。

通过元数据，我们可以知道数据的来源、格式、质量等特征，从而更好地理解和解释数据。

2. 数据管理和维护：元数据可以帮助我们管理和维护数据。

通过元数据，我们可以了解数据的结构、属性、关系等信息，从而更好地进行数据管理和维护工作，包括数据的增删改查、数据的备份和恢复等操作。

3. 数据分析和挖掘：元数据是进行数据分析和挖掘的基础。

通过元数据，我们可以了解数据的结构和属性，从而更好地进行数据分析和挖掘工作，包括数据的统计分析、数据的模型建立等操作。

4. 数据共享和交流：元数据可以帮助我们进行数据共享和交流。

通过元数据，我们可以了解数据的格式和质量，从而更好地进行数据共享和交流，包括数据的导出和导入、数据的共享和交换等操作。

三、元数据的分类元数据可以按照不同的维度进行分类，常见的分类方式包括以下几种：1. 技术元数据：技术元数据描述了数据的物理特征和技术属性，包括数据的存储方式、数据的格式、数据的访问权限等信息。

2. 业务元数据：业务元数据描述了数据的业务含义和用途，包括数据的定义、数据的业务规则、数据的业务流程等信息。

3. 结构元数据：结构元数据描述了数据的结构和关系，包括数据的表结构、数据的字段关系、数据的索引等信息。

4. 语义元数据：语义元数据描述了数据的语义和含义，包括数据的词汇、数据的概念、数据的语义关系等信息。

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首先，随着分布环境下数据仓库技术应用越来越广，数据仓库元数据呈现分布范围广、管理层次多的特点，这样就要求所设计的元数据集成系统具有低耦合、易扩充、分布式管理的特点，Ｗｅｅｉ技术的优而ｂＳｒｃｖｅ势能够较好地解决这一问题。其次，采用Ｗｅｅｉ技术的元数据集成系统＿ｂＳｒｃｖｅ口Ｊ
第２１卷
第９期
计算机技术与发展
ＣＯＭＰＵＩＥＲＥＣＨＮＯＬＯＧＹＡＮＤＤＥＶＥＬＯＰＭＥＮＴ
２１０１年９月
Ｖ０．ＮＯ９１２ｌ．Ｓｅ２ｐ．０１１
数据仓库元数据集成技术研究与应用
李瑞旭李，扬
据仓库元数据集成问题缺乏深入探讨。文献［０～１］绍了Ｗｅｅｉ１２介ｂＳｒｃｖｅ在数据集成方面的应用。文献［０提出了ＳＡ架构（ｅｖｅＯｉ．１］ＯＳｒｃｒｎｉｅ
ｔｒｈｅｔｅＳＡ）Ｗｅｅｖｅ的关系。ＳＡ架ｅＡｃｉｃｒ，Ｏ与ｄｔｕｂＳｒｉｓｃＯ
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基金项目：国家自然基金（１７１８６００１）
模型。从本质上讲，ｂＳｒｉｓ以实现ＳＡ架构，Ｗｅｅｃ可ｖｅＯ
而且只是ＳＡ架构实现方式中的一种。由于ＷｅＯｂＳｒｃ具有良好的分布式结构、ｅｖｅｉ跨平台性、扩展性，可
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数据集成系统框架图。图中，ＤＩ通用描述、ＵＤ是发现和集成规范。服务提供者可以通过ＵＤ协议注册其ＤＩ
许各种异构平台下的客户端调用它提供的服务，各种
客户端都使用ＳＡＯＰ与ＷｅｅｉｂＳｒｃｖｅ进行信息交换，而ＳＡＯＰ本身就是利用ＸＬ进行封装的，Ｍ并且可以利用
要发布的服务，务请求者依照ＵＤ规范向ＵＤ注服ＤＩＤＩ
册表搜索柑应的Ｗｅｅｉ，后得到相应的ＷＳＬｂＳｒｃ然ｖｅＤ文档进行服务调用。ＳＡＯＰ提供了标准的ＲＣ方法来Ｐ调用Ｗｅｅｉ，ｂＳｒｃ并定义厂ＳＡｖｅＯＰ消息的格式，以及如
元数据集成与交换格式问题。文献［］研究了基于８ＸＬ的元数据封装问题。文献［］提出了一种用于Ｍ９
元数据集成的ＦＲＦｄｒｔｔｏｅａｌＲｌｉａＩＡ（ｅｅａｄＩｅｐｒｅｅｔｎｌｅｎｒｂａｏＡｇｂａ关系代数。这些研究为进一步研究元数据集ｌｒ）ｅ成问题奠定了基础。但目前这些研究对分布环境下数
于ＳＡ架构的数据仓库元数据集成技术。该技术以Ｗｅｅｉ技术为应用框架，ＣＯｂＳｒｃｖｅ以ＷＭ为元数据模型，采用ＸＬ设计Ｍ元数据封装器，实现了分布环境下数据仓库元数据的集成与重用。文章重点介绍了系统的体系构架，Ｃ及ＷＭ元数据模型的结构设计和不同Ｗｅｅｖｅ法设计和调用。最后，ｂＳｒｃ方ｉ将该技术应用到消防工程领域的一个实际数据仓库项目中，验证了该技术的可行性、有效性、实用性。关键词：数据仓库；元数据集成；ＯＳＡ架构；ｂ服务Ｗｅ
异构平台可以是不同的硬件平台、软件环境，甚至不同的软件实现技术。而利用ＣＲＡ或者ＤＯＯＢＣＭ技术很
难做到这一点。
何通过ＨＴＴＰ协｝义来使用ＳＡ。ＷＳＩ则是一种基ＯＰＤ于ＸＩ用于描述ＷｅｅｉＭ，ｂＳｒｃｖｅ及其操作、数以及返参回值的语言。它详细描述了服务的完整信息，括服包
以实现真正意义上的异构环境下的元数据集成和重
用。ＷｅｅｉｂＳｒｃ立在规范和标准的规格之上，允ｖｅ建它
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库元数据集成是文中的研究目的。
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任何的实体传输协议（ＴＰＴＰＳＴ）进行传ＨＴ，Ｃ，ＭＰ来
输，就确保了在现有的Ｗｅ这ｂ平台上Ｗｅｅｉ Ⅱ ｂＳｒｃ『ｖｅ＿以得到广泛支持，使得Ｗｅｅｉ具有了很好地整并ｂＳｒｃｖｅ合各类异构平台、分布式应用环境的能力，构建这里的
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Ｗｅｅｖｅ采用面向服务架构（ｅｉｒｎｅｂＳｒｃｉＳｒｃＯｉｔｖｅｅｄ
Ａｃｉｃｒ，Ｏ）在该架构下存在二个参与者与三ｒｈｅｔｅＳＡ，ｔｕｔ种基本操作。图Ｉ是基于Ｗｅｅｉ技术设计的元ｂＳｒｃｖｅ
管理主要包括元数据分类、储、护、存维更新、集成和交
换等内容。目前对元数据管理的研究主要集中于元数据分类、元数据管理系统的功能与系统结构等方
面 ’ ，对元数据集成的研究相对较少。文献［］论４讨了元数据集成问题，认为建立一个核心的、统一的元数据模型是元数据集成的前提。文献［］出了一种通５提用数据仓库元模型（ｏｍｎＷａｅｏｓｔｏｅ，ＣｍｏｒｈｕｅＭｅｍｄｌａＣＷＭ）进行了研究，析了具体包以及如何进行元数剖
Ｏ引言
元数据是数据仓库的一个重要组成部分，是联系数据仓库中各部分的纽带，它作用于数据仓库的创建、维护、理和使用的各个方面… 。目前，管元数据管理已成为数据仓库技术研究的重点之一。数据仓库元数据
据存储和管理。文献［，］６７研究了基于ＣＷＭ模型的
ｅｃｐｕｌｔｎｉｅｉｎｄｉｎａｓａｉｓｄｓｇｅｎＸＭＬ．Ｔｈｔｄｔｏｄｓｉｕｅａａｗａｅｏｅａｅｎｅｆｃｅｔｔｇａｅｎｄｒｕｅ．ｔｆｃｓｓｏｏｅｍｅａａａｆｍｉｔｂｔｄｄｔｒｈｕｓｓｈｓｂｅｆｉｎｌｉｅｒｔｄａｅｓｄＩｏｕｅｎｒｒｉｙｎｔｅａｃｉｃｕｅｏｅｓｔｍ，ｔｅｓｕｔｒｅｉｎｏｈｒｈｔｔｒｆｔｙｓｅｈｅｈｆｃｎｅｄｓｇｆＣＷＭ．ａｌｓｖｒｏｓＷｅｅｖｃｔｄｒａｉｎａｄｃｌ．ＦｎｌｓｗｅｌａａｉｕｂＳｒｉｅｍｅｈｏｓｃｅｔｏｎａ１ｉａｌｙ，ｖｒｙｅｉｆｔｅｆａｉｉｔｅｆｃｖｎｓｎｒｃｉａｉｔｆｔｉｏｕｉｎｙｅｐｅｉｎ．ｈｅｓｂｌｙ，ｆｅｔｅｅｓａｄｐａｔｂｌｙｏｓｓｌｔｓｂｘｒｍｅｔｉｉｃｉｈｏＫｅｒｓ：ａａｗａｅｏｓｍｅａａｉｔｇａｏＳｙｗｏｄｄｔｒｈｕｅ；．ｄｔｎｅｒｔｎ；ＯＡｃｉｅｔｒＷｅｅｖｃｉｒａｈｔｃｕｅ；ｂＳｒｉｅ
中图分类号：Ｐ９Ｔ３文献标识码：Ａ文章编号：６３６９（０）９０７ — ４１７ — ２Ｘ２１０ — １５０１
ＲｅｅｒｈｎＡｐｉａｉｎｆＭｅａａａＩｔｇａｉｎｓａｃａｄｐｌｔｏｏｔｄｔｎｅｒｔｏｃｆｒＤａａＷａｅｕｓｓ０ｔｒｈｏｅ