数据仓库及应用-数据模型-元数据
数据仓库主题设计及元数据设计
数据仓库主题设计及元数据设计3.4 明确仓库的对象：主题和元数据大多数商务数据都是多维的，所以采集和表示三维以上的数据不能完全借用业务数据库设计中的方法，必须有一种新的方法来表达多维数据。
现阶段流行的有2种方法，一是面向对象方法，即把商务数据抽象为对象，再使用Rational Rose等对象建模工具来表达这些对象；另一种方法就是使用信息包图，这是一种简便且高效的方法，在项目中使用的普及率很高。
信息包图实际上是自上而下数据建模方法的一个很好的工具。
自上而下的建模技术从用户的观点开始设计。
用户的观点是通过与用户交流得到的，可以进一步明确用户的信息需求。
自上而下的方法几乎考虑了所有的信息源，以及这些信息源影响商务活动的方式，它使得设计者可以围绕着一个通常的主题或商务领域进行信息包的开发。
下面就详述如何通过信息打包技术建立信息包图，从而确定数据仓库中的主题和元数据。
3.4.1 信息打包技术1．信息打包技术的基本使用信息打包法是一种自顶向下的设计方法，它从管理者的角度出发把焦点集中在企业的一个或几个主题上，着重分析主题所涉及数据的多维特性。
此法具体分4个阶段：（1）采用自顶向下的方法对商务数据的多维特性进行分析，用信息打包图表示维度和类别之间的传递和映射关系，建立概念模型。
其中类别是按一定的标准对一个维度的分类划分，如产品可按颜色、质地、产地和销地等不同标准分类。
（2）对企业的大量的指标实体数据进行筛选，提取出可利用的中心指标。
其中指标也称为关键性能指标和关键商务测量的值，是在维度空间衡量商务信息的一种方法。
比如产品收入金额、原材料消耗、补充新雇员或设备运行时间等都可以叫做指标。
（3）在信息打包图的基础上构造星形图，对其中的详细类别实体进行分析，进一步扩展为雪花图，建立逻辑模型。
（4）在星形图和雪花图的基础上，根据所定义数据标准，通过对实体、键标、非键标、数据容量、更新频率和实体特征进行定义，完成物理数据模型的设计。
数据仓库元数据管理
数据仓库元数据管理数据仓库元数据管理是指对数据仓库中的元数据进行管理和维护的过程。
元数据是描述数据的数据，它提供了关于数据的定义、结构、属性、关系以及数据的来源和用途等信息。
数据仓库中的元数据包括数据表、字段、索引、视图、存储过程等对象的描述信息，以及数据质量、数据血统、数据变化等相关信息。
数据仓库元数据管理的目标是保证数据仓库中的元数据准确、完整、一致和可靠。
通过对元数据的管理，可以提高数据仓库的可维护性、可扩展性和可重用性，进而提高数据仓库的价值和效用。
数据仓库元数据管理的主要任务包括元数据收集、元数据存储、元数据维护和元数据使用等。
1. 元数据收集：- 根据数据仓库的设计和需求，收集相关的元数据信息。
- 可以通过手工录入、自动抽取、数据字典等方式进行元数据的收集。
- 收集的元数据包括数据表、字段、索引、视图、存储过程等对象的描述信息，以及数据质量、数据血统、数据变化等相关信息。
2. 元数据存储：- 将收集到的元数据存储到元数据仓库中，以便后续的管理和使用。
- 元数据仓库可以使用关系型数据库、NoSQL数据库、文件系统等进行存储。
- 存储的元数据需要按照一定的结构进行组织和管理，以方便后续的检索和使用。
3. 元数据维护：- 对元数据进行定期的维护和更新，以保证其准确、完整、一致和可靠。
- 可以通过手工维护、自动抽取、数据字典同步等方式进行元数据的维护。
- 维护的内容包括元数据的新增、修改、删除等操作，以及元数据的版本管理和权限管理等。
4. 元数据使用：- 利用元数据提供的信息，支持数据仓库的各项管理和运维工作。
- 可以通过元数据进行数据质量管理、数据血统分析、数据变化跟踪等工作。
- 元数据还可以支持数据仓库的数据集成、数据查询、数据分析等应用。
数据仓库元数据管理的实施需要借助相应的工具和技术。
常用的工具包括元数据管理工具、数据建模工具、数据字典工具等。
常用的技术包括数据抽取、数据转换、数据加载（ETL）技术、数据建模技术、数据质量管理技术等。
关于元数据、资源目录、主数据、数据元、元数据管理、主数据管理解释
主数据、元数据、分级数据、非结构化数据、交易数据
Master Data Service(MDS)
主数据、元数据 变易数据、分析数据
InfoSphere MDM server
支持SOA 支持的业务实体 实施成本
是 SAP的所有业备实体
最高
三类业务实体中心
是 (Hub)客户、产品、位 中等 置 类似于IBM 的领域
元数据管理为数据质量管理 提供基础支撑，促进数据质 量标准管理
2021/8/8
元数据管理 元数据管理的范围
技术元数据
• 描述系统中技术领域相关概念、关系和规则的数据，主要包括 对数据结构、数据处理方面的特征描述，覆盖系统数据源接口、 数据仓库与数据集市存储、ETL、OLAP、数据封装和前端展现等 全部数据处理环节
标识符 数据元类型 数据格式
值域
数据元名称
数据库表中不展示内容， 英文名称
用于理解
中文全拼
同义名词
相关环境
定义
注册机构
提供者
数据库表中不展示内容， 源系统
用于管理
维护者
限制项
属性定义
CY010100001：CY 01 0100 001
船员 基本信息 登记 登记号
CrewRegNum 字符型 an9 代码结构如 C+9位整数数字，C表示船员， 数字表示编号。
的信息。 • 是关于数据仓库的数据，指在数据仓库建设过程中所产生的有关数据源定义，
目标定义，转换规则等相关的关键数据。 • 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；
数据仓库概述(概念、应用、体系结构)
事务处理 分析处理
DB
从数据 OLTP 数据
DW
从数据 信息（知识） OLAP（DM、OLAM）
18
数据仓库与传统数据库的区别
19
OLTP和OLAP的区别
用户和系统的面向性:
转换描述从操作数据库到数据仓库的映射方法以及转换数据的算法访问权限备份历史存档历史信息传输历史数据获取历史数据访问等等29主题区和信息对象类型包括查询报表图像音频视频等支持数据仓库的其它信息例如信息传输系统包括的预约信息调度信息传送目标的详细描述商业查询对例如数据历史快照版本拥有权数据抽取的审计跟踪数据的使用方法30与数据访问和分析工具的集成31元数据库metadatarepository和工具32主要使用数据来源的物理结构信息企业数据模型和仓库数据模型最终用户最关心两类元数据
4
业务系统不适宜DSS应用
事务处理和分析处理的性能要求和特性不同
事务处理对数据的存取操作频率高而每次操作处理的时 间短； 在分析处理环境中，某个DSS应用程序可能需要连续几 个小时，会消耗大量的系统资源。
数据集成问题 历史数据问题 数据的综合问题（更高粒度）
5
建立数据仓库的投资回报
数据模型：（1）逻辑数据结构，包括为有效进行数据
用的数据集合,是不同于DB的一种新的数据环境, 是DW 扩 展后得到的一个混合形式。四个基本特点：面向主题的、 集成的、可变的、 当前或接近当前的。 库处理由DBMS提供的操作和约束；（2）数据表示系统（ 例如，ER图和关系模型）。
25
元数据
元数据和元模型
元数据和元模型1. 介绍在计算机科学和信息管理领域，元数据和元模型是两个重要的概念。
元数据指的是描述数据的数据，可以理解为数据的“数据”。
元模型则是对数据模型进行抽象的模型，定义了数据模型的特征和规则。
本文将详细探讨元数据和元模型的定义、作用、关系以及在实际应用中的应用案例。
2. 元数据2.1 定义元数据是用来描述数据的数据，它包含了对数据的定义、结构、格式以及使用方式等信息。
它从不同的维度描述了数据，并提供了查找、管理和使用数据的元信息。
元数据可以理解为对数据进行注释和解释的资源，它为数据的理解和使用提供了重要的帮助。
2.2 作用•数据管理和维护: 元数据记录了数据的来源、归属、更新时间等信息，使得数据管理和维护更加高效。
•数据查询和分析: 元数据描述了数据的结构和内容，可以帮助用户快速定位和查询感兴趣的数据，并进行分析和挖掘。
•数据共享和集成: 元数据提供了对数据的描述和定义，可以帮助不同系统之间的数据共享和集成，使得数据流动更加顺畅。
•数据安全和隐私: 元数据可以对数据进行分类、分级和权限管理，保护数据的安全和隐私。
2.3 元数据类型根据元数据的来源和使用范围，可以将元数据分为不同类型，包括：1.技术元数据: 描述了数据的物理特性和技术规范，如数据的存储格式、编码方式、备份策略等。
2.业务元数据: 描述了数据的业务含义和相关规则，如数据的名称、定义、关联关系等。
3.描述性元数据: 描述了数据的结构、格式和内容，如数据库表的字段名、类型、长度等。
4.结构化元数据: 描述了数据的组织结构和模式，如数据模型、数据字典等。
5.上下文元数据: 描述了数据的使用环境和上下文信息，如数据的质量、来源、权限等。
3. 元模型3.1 定义元模型是对数据模型进行抽象的模型，用来描述和定义数据模型的特征和规则。
它是一种元数据的抽象表示，通过元模型可以对数据模型的各个组成部分进行统一的描述和管理。
3.2 作用•数据模型的定义和验证: 元模型定义了数据模型的结构和规则，在设计和开发阶段可以对数据模型进行验证和检查。
数据仓库元数据管理
数据仓库元数据管理数据仓库元数据管理是指对数据仓库中的元数据进行有效管理和维护的过程。
元数据是描述数据的数据，它包含了数据的定义、结构、属性、关系以及数据之间的联系等信息。
通过对数据仓库元数据的管理，可以提高数据仓库的可维护性、可扩展性和可重用性，同时也能够提高数据仓库的查询效率和数据质量。
一、元数据管理的重要性1. 提高数据仓库的可维护性：通过对元数据的管理，可以清晰地了解数据仓库中各个数据表的含义、结构和关系，从而更好地进行数据仓库的维护和更新工作。
2. 提高数据仓库的可扩展性：元数据管理可以帮助我们了解数据仓库中的数据模型和数据结构，从而更好地进行数据仓库的扩展和升级。
3. 提高数据仓库的可重用性：通过对元数据的管理，可以清晰地了解数据仓库中的数据定义和数据结构，从而更好地进行数据仓库的重用和共享。
4. 提高数据仓库的查询效率：通过对元数据的管理，可以清晰地了解数据仓库中的数据模型和数据结构，从而更好地进行查询优化和索引设计，提高数据仓库的查询效率。
5. 提高数据仓库的数据质量：通过对元数据的管理，可以清晰地了解数据仓库中的数据定义和数据结构，从而更好地进行数据质量的监控和管理，提高数据仓库的数据质量。
二、元数据管理的主要内容1. 元数据定义和分类：对数据仓库中的元数据进行定义和分类，建立元数据的标准和规范，确保元数据的一致性和准确性。
2. 元数据采集和录入：通过采集工具和手工录入的方式，将数据仓库中的元数据进行采集和录入，包括数据表的定义、字段的定义、数据类型、数据长度、数据格式等信息。
3. 元数据存储和管理：将采集和录入的元数据存储到元数据仓库中，并进行管理和维护，包括元数据的更新、删除、备份和恢复等操作。
4. 元数据查询和检索：通过元数据查询和检索工具，可以根据需要查询和检索数据仓库中的元数据，包括数据表的定义、字段的定义、数据类型、数据长度、数据格式等信息。
5. 元数据共享和发布：将元数据共享给数据仓库的用户和开发人员，使其能够更好地了解数据仓库中的数据定义和数据结构，从而更好地进行数据仓库的开发和使用工作。
元数据、维度、指标、度量以及建模的基础概念
元数据、维度、指标、度量以及建模的基础概念元数据我们在操作数据仓库时，操作的都是元数据，⽽元数据分为技术元数据和业务元数据。
技术元数据：指数据仓库开发、管理、维护相关的数据，描述了数据的原信息，转换描述、数据映射、访问权限等；业务元数据：为管理层和业务分析⼈员服务，从业务的⾓度描述数据，包括⾏业术语、数据的可⽤性、数据的意义等；元数据的存储常⽤两种，⼀种是以数据集为基础，每⼀个数据集有对应的元数据⽂件，每⼀个元数据⽂件对应数据集的元数据内容；另⼀种是以数据库为基础，由若⼲项组成，每⼀项表⽰元数据的⼀个元素。
什么是数据模型数据模型是数据关系的⼀种映射，就是将业务之间的关系，⽤模型图形化展⽰出来，在设计数据仓库模型和架构的时候，我们需要懂具体的技术，也需要了解⾏业的知识和经验来帮助我们对业务进⾏抽象、处理，进⽽⽣成各阶段的模型。
对数据仓库建模的好处模型可以很好的帮我们分离出底层技术的实现和上层业务的展现，更清晰的看到数据之间内在的关联关系，从⽽建⽴起全⽅位的数据视⾓，并消灭信息孤岛和数据差异化问题，保证数据的⼀致性。
维度、度量、指标的含义维度：即数据观察的⾓度，从什么⾓度分析问题（指标）称为维度，⽐如：2019年北京地区华为⼿机的销售量，销售量就是我们要去看的⼀个指标，维度就是时间维度，地区维度和产品维度。
度量：事实表和维度交叉汇聚的点，度量和维度构成OLAP的主要概念，这⾥⾯对于在事实表或者⼀个多维⽴⽅体⾥⾯存放的数值型的、连续的字段，就是度量。
这符合上⾯的意思，有标准，⼀个指标：就是我们具体要分析的对象、分析的数据，⽐如销售收⼊、销售⽑利、采购成本、⼈均产出等数值类型的就是指标。
事实表和维度表事实表：存储有事实记录的表，如系统的⽇志、销售记录、⽤户访问⽇志等信息，事实表的纪录是动态增长的，所以体积⼤于维度表。
例：⽤户访问⽇志（事实表）：⽤户名、url、时间…维度表：是与事实表相对应的表，这个表保存了维度的属性值，可以跟事实表做关联，相当于是将事实表中经常重复的数据抽取、规范出来⽤⼀张表管理，常见的有⽇期（⽇、周、⽉、季度等属性数据模型的建⽴过程业务模型➡ 领域模型➡ 逻辑模型➡ 物理模型业务模型：业务分解和程序化，确定好业务边界和业务流程，如订单、⽀付都是⼀个独⽴的业务模块。
数据模型-ETL-元数据
数据转换
原则上，数据转换只处理规律而重复性 大的数据聚合; 如汇总、取平均值、找最大最小值等， 而不用于复杂计算，以减少开发成本和 系统负载。
对于不规律而且复杂的计算，可由源系 统端将数据计算好。
数据加载——刷新
（1）刷新（Refresh）：数据仓库数据表 中只包括最新的数据，每次加载均删除原 有数据，然后完全加载最新的源数据。 如大多数参数表的加载都采用这种模式。
表2 一些厂商提供的数据仓库工具
公司名称 IBM Oracle Sybase CA
ETL工具 Warehouse Manager Oracle ETL Server Replication Server PowerStage InfoPump
数据仓库管理工具 Visual Warehouse Enterprise Manager Warehouse Studio PLATINUM ERWin PLATINUM InfoPump Warehouse Administrator SQL Server
对于非计算机专业的用户而言，比较直 观
星型结构的缺点
当事务问题发生变化，原来的维不能满 足要求时，需要增加新的维，这种变化 带来数据变化将是非常复杂、非常耗时 的。
雪花模型
它是对星型模型的扩展，每一个维度都 可以向外连接多个详细类别表。
详细类别表对事实表在有关维进行详细 的描述，达到缩小事实表和提高查询效 率的目的。
维表：用于描述事实表，大多为文字描述、
种类、低于、时间、产品、客户等类型的 数据。
事实表的的主键由所有维表的主键组成
图2 零售业营销分析的星型图
星型结构的优点
数据仓库的概念模型的概念
数据仓库的概念模型的概念数据仓库是一种用于支持决策分析和业务报告的数据存储和管理系统。
它的主要目标是将来自不同数据源的大量数据集成到一个统一的、结构化的、易于查询和分析的数据集中，以便帮助企业进行决策制定和战略规划。
数据仓库的概念模型是数据仓库设计的核心基础，它描述了数据仓库中存储的数据以及数据之间的关系和属性。
概念模型体现了数据仓库的逻辑结构，为数据仓库的建立、使用和维护提供了指导和便利。
数据仓库的概念模型通常采用星型模型或雪花模型。
星型模型是以事实表为核心，围绕事实表构建多个维度表。
事实表存储了事实数据，如销售量、收入等，而维度表包含了与事实数据相关的各种维度，如时间、地区、产品等。
事实表和维度表通过外键关联起来，形成一个星形的数据结构。
星型模型简单直观，易于理解和查询，适用于较为简单的数据仓库场景。
雪花模型在星型模型的基础上进一步细化了维度表，将维度表再次分解成更小的表。
这种模型可以更好地表达维度之间的关系，但也带来了更复杂的查询和维护操作。
通常情况下，星型模型适用于规模较小、数据结构相对简单的数据仓库，而雪花模型适用于规模较大、数据结构复杂的数据仓库。
在数据仓库的概念模型中，一般还包括以下几个关键元素：1. 数据源：数据仓库的数据源包括各种数据库、文件、应用系统等，数据从这些源中抽取、清洗和转换后存储到数据仓库中。
2. ETL过程：ETL（抽取、转换、加载）是数据仓库的重要组成部分。
在ETL过程中，数据从各个源系统中抽取出来，经过一系列的转换操作，最后加载到数据仓库中。
ETL过程的设计和实现对数据仓库的性能和质量有着重要影响。
3. 元数据：元数据是数据仓库中的数据描述信息，包括数据定义、数据源、数据转换规则、数据质量、数据字典等。
元数据的管理对于数据仓库的正确理解和有效使用至关重要。
4. 查询和报告：数据仓库的主要目标是提供给决策者和业务用户一个易于查询和分析的数据集。
因此，数据仓库的概念模型需要考虑查询和报告的需求，提供适当的数据结构和查询接口。
元数据的概念
元数据的概念引言概述：元数据是指描述数据的数据，它提供了关于数据的信息，如数据的结构、格式、内容和含义等。
元数据对于数据管理和数据分析非常重要，它可以匡助我们更好地理解和利用数据。
本文将介绍元数据的概念及其在数据管理中的重要性。
一、元数据的定义和分类1.1 元数据的定义元数据是指描述数据的数据，它包括了数据的属性、结构、关系和语义等信息。
元数据可以匡助人们理解数据的含义和用途，从而更好地进行数据管理和数据分析。
1.2 元数据的分类根据元数据的不同用途和内容，可以将其分为三类：技术元数据、业务元数据和管理元数据。
- 技术元数据：描述数据的技术属性，如数据的格式、存储方式、访问权限等。
- 业务元数据：描述数据的业务属性，如数据的含义、用途、来源等。
- 管理元数据：描述数据的管理属性，如数据的创建时间、修改时间、所有者等。
1.3 元数据的重要性元数据对于数据管理和数据分析非常重要，它可以匡助我们更好地理解和利用数据，具体体现在以下几个方面：- 数据质量管理：通过元数据可以了解数据的来源和质量，从而对数据进行质量控制和数据清洗。
- 数据集成和共享：通过元数据可以了解数据的结构和关系，从而实现数据的集成和共享。
- 数据分析和挖掘：通过元数据可以了解数据的含义和用途，从而更好地进行数据分析和挖掘。
- 数据安全和隐私保护：通过元数据可以了解数据的访问权限和敏感信息，从而实现数据的安全和隐私保护。
二、元数据的应用场景2.1 数据库管理在数据库管理中，元数据被广泛应用于数据字典的建立和维护、数据模型的设计和优化、数据访问权限的管理等方面。
通过元数据可以了解数据库中的表、字段、索引等信息，从而更好地进行数据库管理。
2.2 数据仓库和数据集成在数据仓库和数据集成中，元数据被用于描述数据的来源、结构和关系，从而实现数据的集成和共享。
通过元数据可以了解数据仓库中的维度表、事实表等信息，从而更好地进行数据仓库和数据集成。
2.3 数据分析和挖掘在数据分析和挖掘中，元数据被用于描述数据的含义和用途，从而更好地进行数据分析和挖掘。
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）。
数据仓库系统
数据仓库系统(DWS)由数据仓库、仓库管理和分析工具三部分组成。
源数据：数据仓库的数据来源于多个数据源，包括企业内部数据、市场调查报告及各种文档之类的外部数据。
仓库管理: 在确定数据仓库信息需求后，首先进行数据建模，然后确定从源数据到数据仓库的数据抽取、清理和转换过程，最后划分维数及确定数据仓库的物理存储结构。
元数据是数据仓库的核心，它用于存储数据模型和定义数据结构、转换规划、仓库结构、控制信息等。
数据仓库: 包括对数据的安全、归档、备份、维护、恢复等工作，这些工作需要利用数据库管理系统(DBMS)的功能。
分析工具用于完成实际决策问题所需的各种查询检索工具、多维数据的OLAP分析工具、数据开采DM工具等，以实现决策支持系统的各种要求。
数据仓库应用是一个典型的C/S结构。
其客户端的工作包括客户交互、格式化查询及结果和报表生成等。
服务器端完成各种辅助决策的SQL查询、复杂的计算和各类综合功能等。
现在，一种越来越普遍的形式是三层结构，即在客户与服务器之间增加一个多维数据分析服务器。
OLAP服务器能加强和规范决策支持的服务工作，集中和简化原客户端和DW服务器的部分工作，降低系统数据传输量，因此工作效率更高。
什么是联机分析处理(OLAP)联机分析处理 (OLAP) 的概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的，他同时提出了关于OLAP的12条准则。
OLAP的提出引起了很大的反响，OLAP作为一类产品同联机事务处理 (OLTP) 明显区分开来。
当今的数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP(on-line transaction processing)、联机分析处理OLAP(On-Line Analytical Processing)。
OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。
OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。
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，它能够帮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，帮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治理，帮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，帮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，帮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，帮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，帮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，帮助人们进行数据集成和数据共享。
大数据：元数据（Metadata）
⼤数据：元数据（Metadata）⼀、元数据概述1、元数据定义元数据：按传统的定义，元数据就是关于数据的数据；元数据的⽤途：打通源数据、数据仓库、数据应⽤，记录数据从产⽣到消亡的全过程；主要记录：数据仓库中模型的定义、各层级间的映射关系、监控数据仓库中的数据状态、监控 ETL 的任务的运⾏状态；在数据仓库系统中，元数据可以帮助数据仓库管理员和开发⼈员，⾮常⽅便的找到他们所关系的数据，⽤于指导其进⾏数据管理和开发，提供⼯作效率；将元数据按⽤途的不同分为两类：1. 技术元数据（Technical Metadata）；2. 业务元数据（Business Metadata）； 1/1）技术元数据作⽤ / ⽤途：存储关于数据仓库系统技术细节的数据，⽤于开发和管理数据仓库；例：阿⾥常见的技术元数据：1. 分布式计算系统的存储元数据如，MaxCompute 表、列、分区等：1. 记录了表的表名、分区信息、负责⼈信息、⽂件⼤⼩、表类型，⽣命周期；2. 列的字段名、字段类型、字段备注、是否是分区字段等；2. 分布式计算系统的运⾏元数据如，MaxCompute 上所有作业运⾏等信息；类似于 Hive 的 Job ⽇志，包括作业类型、实例名称、输⼊输出、SQL、运⾏参数、执⾏时间、最细粒度的 FuxiInstance（MaxCompute 中 MR执⾏的最⼩单元）执⾏信息等；3. 数据开发平台中，数据同步、计算任务、任务调度等信息数据同步信息：数据同步的输⼊输出表和字段、同步任务本⾝的节点信息；任务调度信息：任务的依赖类型、依赖关系等，以及不同类型调度任务的运⾏⽇志等；计算任务信息：输⼊输出、任务本⾝的节点信息；4. 与数据质量和运维相关的元数据如任务监控、运维报警、数据质量、故障等信息，包括任务监控运⾏⽇志、告警配置及运⾏⽇志、故障信息等； 1/2）业务元数据作业 / ⽤途：从业务⾓度描述了数据仓库中的数据，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；阿⾥常见的业务元数据：1. OneData 元数据如，维度及属性、业务过程、指标等的规范化定义，⽤于更好的管理和使⽤数据；2. 数据应⽤元数据如，数据报表、数据产品等的配置和运⾏元数据；2、元数据的价值元数据最重要的应⽤价值，是数据管理、数据内容、数据应⽤的基础；1. 数据管理⽅⾯为集团数据提供在计算、存储、成本、质量、安全、模型等治理领域上的数据⽀持；如，在计算上可以利⽤元数据查找超长运⾏节点，对这些节点进⾏专项治理，保障基线产出时间；2. 数据内容⽅⾯为集团数据进⾏数据域、数据主题、业务属性等的提取和分析，提供数据材料；如，可以利⽤元数据构建知识图谱，给数据打标签，清楚的知道现在有哪些数据；3. 数据应⽤⽅⾯打通了产品及应⽤链路，保障产品数据准确、及时产出；如，打通 MaxCompute 和应⽤数据，明确数据资产等级，更有效的保障产品数据；3、统⼀元数据体系建设元数据建设的⽬标：打通数据接⼊到加⼯，再到数据消费的整个链路，规范元数据体系与模型，提供统⼀的元数据服务出⼝，保障元数据产出的稳定性和质量；元数据体系建设的思路：（以阿⾥元数据体系 OneMata 为例）1. ⾸先梳理清楚元数据底层数据1. 对元数据做分类，较少数据重复建设，保障数据的唯⼀性；分类：计算元数据、存储元数据、质量元数据、模型元数据、成本管理元数据等；2. 丰富表和字段使⽤说明，⽅便使⽤和理解；2. 根据元仓底层数据构建元仓中间层1. 依据 OneData 规范，建设元数据基础宽表，也就是元数据中间层，打通从数据产⽣到消费的整个链路，不断丰富中间层数据；如，MaxCompute 元数据、调度元数据、同步元数据、产品访问元数据、服务器元数据、应⽤注册元数据等；2. 基于元数据中间层，对外提供标准统⼀的元数据服务出⼝，保障元数据产出的质量；3. 应⽤1. 丰富的元数据中间层，能够为集团数据提供在计算、存储、成本、质量、安全、模型等治理领域上的数据⽀持，形成⼀套完整的ROI 数据体系；2. 丰富的元数据中间层，还能为为集团数据进⾏数据内容、数据域、数据主题、业务属性等的提取和分析提供了数据素材；⼆、元数据应⽤数据的真正价值在于，数据驱动决策，通过数据指导运营；数据化运营：通过数据驱动的⽅法，判断趋势，从⽽展开有效⾏动，帮助发现问题，推动创新或解决⽅案的产⽣；元数据应⽤⽰例：1. 对于数据使⽤者，可以通过元数据指导其快速找到所需要的数据；2. 对于 ETL ⼯程师，可以通过元数据指导其进⾏模型设计、任务优化、任务下线等各种⽇常 ETL ⼯作；3. 对于运维⼯程师，可以通过元数据指导其进⾏整个集群的存储、计算、系统优化等运维⼯作；1、Data Profile核⼼思路：为纷繁复杂的数据，建⽴⼀个脉络清晰的⾎缘图谱；主要功能：通过图计算、标签传播算法等技术，系统化、⾃动化的对计算与存储平台上的数据，进⾏打标、整理、归档；形象的说，Data Profile 实际承担的是为元数据 “画像” 的任务；Data Profile 共有四类标签：思路：数据之间的个性化，除了应⽤场景的不同之外，实际上在数据研发流程、保障登记、数据质量要求、安全等级、运维策略、警告设置上都会有差异；作⽤：节约研发⼈员的时间成本，同时对阿⾥内部的⾮研发⼈员来说，也可以更直观的理解数据、利⽤数据，从⽽提升数据的研发效率；根据这种差异化，Data Profile 开发了四类标签：1. 基础标签：针对数据的存储情况、访问情况、安全等级等进⾏打标；2. 数仓标签：针对数据是增量还是全量、是否可再⽣、数据的⽣命周期来进⾏标签化处理；3. 业务标签：根据数据归属的主题域、产品线、业务类型，为数据打上不同的标签；4. 潜在标签：主要为了说明数据潜在的应⽤场景，如，社交、媒体、⼴告、电商、⾦融等；2、元数据门户主要功能：数据搜索和数据管理；功能模块：“前台”、“后台”；1. “前台” 产品数据地图功能：定位消费市场，实现检索数据、理解数据等 “找数据” 的需求；数据地图：服务对象：围绕数据搜索，服务于数据分析、数据开发、数据挖掘、算法⼯程师、数据运营等，数据表的使⽤者和拥有者；服务内容：提供⽅便快捷的数据搜索服务，拥有功能强⼤的⾎缘信息及影响分析，利⽤表使⽤说明、评价反馈、表收藏级精品表机制，为⽤户浮现⾼质量、⾼保障的⽬标数据；1. 如，在数据分析前，使⽤数据地图进⾏关键词搜索，帮助快速缩⼩范围，找到对应的数据；2. 如，使⽤数据地图根据表名直接查看表详情，快速查阅明细信息，掌握使⽤规则；3. 如，通过数据地图的⾎缘分析，可以查看每个数据表的来源、去向，并查看每个表及字段的加⼯逻辑；2. “后台” 产品数据管理功能：定位于⼀站式数据管理，实现成本管理、安全管理、质量管理等；数据管理平台：服务对象及内容：个⼈开发者、BU 管理者、系统管理员等⽤户，提供个⼈和 BU 全局资产管理、成本管理、质量管理等；1. 针对个⼈开发者，主要包括计算费⽤和健康分管理、存储费⽤和健康分管理，并提供优化建议和优化接⼝；2. 针对 BU 管理者和管理员，主要提供 BU、应⽤、集群等全局资产消耗概览、分析和预测；3、应⽤链路分析思路 / 功能：配置数据间的 “⾎缘关系”，⽤户可以通过元数据⾎缘，分析产品及应⽤的链路；通过⾎缘链路可以清楚的统计到某个产品所⽤到的数据在计算、存储、质量上存在哪些问题；通过治理优化保障产品数据的稳定性；实例：业务需求对于某个数据计算任务或表，其重要程度如何？是否还有下游在使⽤？是否可以下线？阿⾥的很多数据产品，都依赖哪些 MaxCompute 表？对这些 MaxCompute 表是否需要根据应⽤的重要程度进⾏资源、运维保障？解决思路：通过元数据⾎缘来分析产品及应⽤的链路，通过⾎缘链路可以清楚的统计到某个产品所⽤到的数据在计算、存储、质量上存在哪些问题，通过治理优化保障产品数据的稳定性；通过应⽤链路分析，产出 3 中⾎缘类型：表级⾎缘、字段⾎缘、表的应⽤⾎缘；表级⾎缘主要有 2 中计算⽅式：1. 通过 MaxCompute 任务⽇志进⾏解析；2. 根据任务依赖进⾏解析；表的应⽤⾎缘解析：难点最⼤；按照应⽤和物理表的配置关系，可以分为配置型和⽆配置型：1. 配置型：如，对于数据报表、集市等应⽤，其数据源直接或间接使⽤ MaxCompute 数据，且有元数据配置依赖关系，通过配置元数据，可以获取 MaxCompute 物理表、具体的报表、集市等应⽤的⾎缘关系；问题案例：对于⽣意参谋等数据产品，其数据源通过数据同步⽅式同步到 MySQL、HBase 等数据库，间接使⽤MaxCompute 数据，且⽆配置产品和 MySQL、HBase 等物流数据源的依赖关系，导致⽆法通过配置源数据解析MaxCompute 数据和数据产品的关系；解决⽅案：主要通过统⼀的应⽤⽇志打点 SDK 来解决此类问题，可以做到配置化、应⽤⽆痕化；2. ⽆配置型：常见的应⽤链路分析应⽤：主要有影响分析、重要性分析、下线分析、链路分析、寻根溯源、故障排查等；4、数据建模思路 / 业务场景：基于现有底层数据已经有下游使⽤的情况，可以通过下游使⽤的元数据指导数据参考模型；通过元数据驱动的数据仓库模型建设，提⾼了数据仓库建模的数据化指导，提升建模效率；下游使⽤情况：指查询、关联、聚合、过滤等操作；记录下游使⽤情况的数据，就是辅助建设模型的元数据；操作：设置阈值，记录下游对数据的使⽤情况，使⽤次数超过阈值的情况，将被⽤来参考建模；数据仓库建模所使⽤的元数据：其中，查询值 SQL 的 SELECT，关联指 SQL 的 JOIN，聚合指 SQL 的 GROUP BY，过滤指 SQL 的 WHERE；1. 表的基础元数据包括下游情况、查询次数、关联次数、聚合次数、产出时间等；2. 表的关联关系元数据包括关联表、关联类型、关联字段、关联次数等；3. 表的字段的基础元数据包括字段名称、字段注释、查询次数、关联次数、聚合次数、过滤次数等；在星形模型设计过程中，可能类似于如下使⽤元数据：1. 基于下游使⽤中关联次数⼤于某个阈值的表，或查询次数⼤于某个阈值的表等元数据信息，筛选⽤于数据模型建设的表；2. 基于表的字段元数据，如，字段中的时间字段、字段在下游使⽤中的过滤次数等，选择业务过程标识字段；3. 基于主从表的关联关系、关联次数，确定和主表关联的从表；4. 基于主从表的字段使⽤情况，如，字段的查询次数、过滤次数、关联次数、聚合次数等，确定哪些字段进⼊⽬标模型；5、驱动 ETL 开发思路：通过元数据，指导 ETL ⼯作，提⾼ ETL 的效率；实例场景：1. 通过 Data Profile 得到数据的下游任务依赖情况、最近被读写次数、数据是否可再⽣、每天消耗的存储计算等，通过这些信息判断数据是否可以下线；2. 如果根据⼀些规则判断数据可以下线，则会通过 OneClick 触发⼀个数据下线的⼯作任务流，数据 Owner 可能只需要点击提交按钮，删除数据、删除元数据、下线调度任务、下线 DQC 监控等⼀些列的操作就会⾃动在后台执⾏完成；。
数据仓库元数据管理
数据仓库元数据管理数据仓库元数据管理是指对数据仓库中的元数据进行有效管理和维护，以确保数据仓库的准确性和可靠性。
元数据是描述数据的数据，它包括数据的定义、结构、关系以及数据在数据仓库中的位置等信息。
对元数据进行管理可以匡助数据仓库管理员和用户更好地理解和使用数据仓库中的数据。
数据仓库元数据管理的目标是建立一个完善的元数据管理体系，包括元数据的采集、存储、更新和查询等功能。
下面将详细介绍数据仓库元数据管理的各个方面。
1. 元数据采集元数据采集是指采集数据仓库中各个组件的元数据信息。
这些组件包括数据表、列、索引、视图、分区等。
元数据采集可以通过手工输入、自动扫描或者集成外部工具等方式进行。
采集到的元数据应包括数据的定义、结构、数据类型、数据长度、数据格式、数据来源、数据质量等信息。
2. 元数据存储元数据存储是指将采集到的元数据信息存储到元数据仓库中。
元数据仓库是一个专门用于存储和管理元数据的数据库。
元数据存储应采用标准的数据模型和结构，以方便元数据的查询和管理。
同时，元数据存储还应具备高可用性、可扩展性和安全性等特点，以确保元数据的可靠性和安全性。
3. 元数据更新元数据更新是指对数据仓库中的元数据进行维护和更新。
元数据的更新可以包括新增、修改和删除等操作。
新增元数据是指在数据仓库中新增数据表、列、索引等元数据信息。
修改元数据是指对数据仓库中已有的元数据进行修改，如修改数据表的结构、数据类型等信息。
删除元数据是指从数据仓库中删除再也不使用的元数据信息。
4. 元数据查询元数据查询是指根据用户的需求，从元数据仓库中检索和查询所需的元数据信息。
元数据查询可以通过图形界面工具、命令行工具或者编程接口等方式进行。
查询结果应包括元数据的详细信息和相关的数据仓库对象信息，以满足用户对数据仓库的需求。
5. 元数据管理元数据管理是指对数据仓库中的元数据进行全面的管理和监控。
元数据管理包括元数据的备份和恢复、权限管理、版本管理、数据质量管理等功能。
数据仓库元数据管理
数据仓库元数据管理一、概述数据仓库是企业中重要的数据资源管理系统，用于集成、存储和分析各种数据源的数据。
数据仓库的元数据是描述数据仓库中数据的数据，包括数据源、数据表、字段定义、数据质量等信息。
数据仓库元数据管理是指对数据仓库中的元数据进行规范化、整理、维护和管理的过程。
本文将详细介绍数据仓库元数据管理的标准格式。
二、数据仓库元数据管理的标准格式1. 数据源元数据数据源元数据是描述数据仓库中数据源的元数据，包括数据源名称、数据源类型、数据源地址、数据源连接信息等。
以下是数据源元数据的标准格式：数据源名称：XYZ公司销售系统数据源类型：关系型数据库数据源地址：192.168.1.100数据源连接信息：用户名：admin，密码：1234562. 数据表元数据数据表元数据是描述数据仓库中数据表的元数据，包括数据表名称、数据表结构、数据表描述等。
以下是数据表元数据的标准格式：数据表名称：销售订单表数据表结构：字段名数据类型长度描述订单编号字符串 20 订单的唯一标识客户姓名字符串 50 下单客户的姓名订单金额数值 - 订单的总金额下单时间日期时间 - 订单的下单时间3. 字段元数据字段元数据是描述数据仓库中字段的元数据，包括字段名称、字段类型、字段长度、字段描述等。
以下是字段元数据的标准格式：字段名称：订单编号字段类型：字符串字段长度：20字段描述：订单的唯一标识4. 数据质量元数据数据质量元数据是描述数据仓库中数据质量的元数据，包括数据完整性、数据准确性、数据一致性等信息。
以下是数据质量元数据的标准格式：数据完整性：高数据准确性：中数据一致性：高5. 元数据关联关系元数据之间存在关联关系，如数据表和字段之间的关联关系。
以下是元数据关联关系的标准格式：数据表名称：销售订单表字段名称：订单编号三、数据仓库元数据管理的流程1. 元数据采集通过与数据仓库相关的系统和工具，采集数据仓库中的元数据，包括数据源元数据、数据表元数据、字段元数据和数据质量元数据。
数据仓库元数据管理
数据仓库元数据管理数据仓库元数据管理是指对数据仓库中的元数据进行有效管理和维护的过程。
元数据是描述数据的数据，它包括数据的定义、结构、属性、关系以及数据的来源、存储和使用等信息。
数据仓库的元数据管理对于数据仓库的设计、开发、维护和使用都起着至关重要的作用。
一、元数据管理的重要性元数据管理对于数据仓库的成功运作和有效利用具有重要意义。
以下是元数据管理的几个重要方面：1. 数据仓库设计和开发：元数据管理可以帮助数据仓库设计人员和开发人员了解数据仓库中数据的结构和属性，从而更好地进行数据模型设计和数据仓库开发。
2. 数据仓库维护和管理：元数据管理可以帮助数据仓库管理员了解数据仓库中数据的来源、存储和使用情况，从而更好地进行数据仓库的维护和管理。
3. 数据仓库查询和分析：元数据管理可以帮助数据仓库用户了解数据仓库中数据的含义和关系，从而更好地进行数据查询和分析。
4. 数据仓库数据质量管理：元数据管理可以帮助数据仓库管理员和数据仓库用户了解数据仓库中数据的质量情况，从而更好地进行数据质量管理。
二、元数据管理的内容元数据管理的内容包括以下几个方面：1. 元数据定义和描述：对数据仓库中的各种元数据进行定义和描述，包括数据的定义、结构、属性、关系等信息。
2. 元数据分类和组织：对数据仓库中的元数据进行分类和组织，建立元数据的层次结构和关系，便于元数据的管理和使用。
3. 元数据采集和录入：通过各种手段和工具，采集和录入数据仓库中的元数据，包括数据的来源、存储和使用等信息。
4. 元数据更新和维护：及时更新和维护数据仓库中的元数据，确保元数据的准确性和完整性。
5. 元数据查询和分析：提供元数据查询和分析功能，便于用户了解数据仓库中数据的含义和关系。
6. 元数据安全和权限管理：对数据仓库中的元数据进行安全和权限管理，确保只有授权用户可以访问和修改元数据。
三、元数据管理的方法和工具元数据管理可以采用以下几种方法和工具：1. 手工管理：通过人工手动录入和维护元数据，适用于数据量较小的情况。
浅析元数据在数据仓库中的应用
浅析元数据在数据仓库中的应用元数据在数据仓库中的应用数据仓库是一个用于集成、存储和管理企业数据的关键系统。
在数据仓库中，元数据起着至关重要的作用。
元数据是描述数据的数据，它提供了关于数据的信息，包括数据的结构、定义、来源、用途等。
在数据仓库中，元数据的应用涉及到数据的管理、分析和查询等方面。
一、元数据在数据仓库中的管理1. 元数据定义和描述元数据在数据仓库中用于定义和描述数据对象、数据表、字段、索引、视图等。
通过元数据，可以清晰地了解数据的结构和关系，方便数据仓库管理员进行数据的管理和维护。
2. 元数据的版本控制数据仓库中的数据经常会发生变化，包括数据的添加、删除、修改等。
通过元数据的版本控制，可以追踪数据的变化历史，方便数据仓库管理员进行数据的追溯和回滚操作。
3. 元数据的权限管理数据仓库中的数据通常涉及到不同用户和部门的访问权限。
通过元数据的权限管理，可以对不同用户和部门进行权限的分配和控制，确保数据的安全性和合规性。
二、元数据在数据仓库中的分析1. 数据血缘分析数据仓库中的数据通常来自于不同的数据源，经过清洗、整合和转换等处理。
通过元数据的血缘分析，可以追踪数据的来源和变化过程，帮助分析师和决策者了解数据的可信度和可靠性。
2. 数据质量分析数据仓库中的数据质量是关键的，它直接影响到分析和决策的准确性和可靠性。
通过元数据的质量分析，可以评估数据的准确性、完整性、一致性和时效性等指标，帮助数据仓库管理员进行数据质量的监控和改进。
3. 数据统计和报表分析数据仓库中的数据通常用于生成各种统计和报表。
通过元数据的统计和报表分析，可以对数据进行聚合、分组、排序等操作，生成各种统计和报表，帮助企业进行业务分析和决策。
三、元数据在数据仓库中的查询1. 数据检索和查询数据仓库中的数据通常需要进行检索和查询，以满足用户和部门的需求。
通过元数据的查询，可以根据用户的需求，快速地检索和查询数据，提供准确的结果。
2. 数据挖掘和分析数据仓库中的数据通常包含大量的历史数据，通过数据挖掘和分析，可以发现数据中的隐藏模式和规律，帮助企业进行更深入的业务分析和决策。
元数据的数据结构及该元数据的处理方法
元数据的数据结构及该元数据的处理方法一、引言元数据是描述数据的数据，它提供了关于数据的信息，包括数据的属性、结构、格式、来源、关系等。
元数据在数据管理和数据分析中起着重要的作用，它可以帮助我们更好地理解和利用数据。
本文将介绍元数据的数据结构以及处理方法。
二、元数据的数据结构元数据的数据结构可以根据不同的应用场景和需求进行设计，下面是一种常见的元数据数据结构示例：1. 元数据基本信息- 元数据名称：用于标识元数据的名称。
- 元数据类型：描述元数据的类型，如表、字段、文件等。
- 元数据描述：对元数据进行详细的描述，包括用途、含义等。
- 元数据标识符：用于唯一标识元数据的标识符。
2. 元数据属性信息- 属性名称：描述元数据的属性名称，如字段名称、文件名称等。
- 属性类型：描述元数据的属性类型，如字符串、整数、日期等。
- 属性长度：描述元数据的属性长度，如字符串的长度限制。
- 属性描述：对元数据的属性进行详细的描述，包括含义、取值范围等。
3. 元数据关系信息- 父元数据：描述元数据与其父元数据之间的关系。
- 子元数据：描述元数据与其子元数据之间的关系。
- 关联元数据：描述元数据与其他相关元数据之间的关系。
4. 元数据来源信息- 数据源：描述元数据的数据来源，如数据库、文件等。
- 数据提供方：描述元数据的数据提供方，如数据采集系统、数据仓库等。
5. 元数据权限信息- 元数据访问权限：描述元数据的访问权限，如读、写、执行等。
- 元数据授权人：描述对元数据进行授权的人员或角色。
三、元数据的处理方法元数据的处理方法包括元数据的采集、存储、管理和应用等过程，下面是一种常见的元数据处理方法：1. 元数据采集- 数据源识别：识别数据源中的元数据，包括数据库表结构、文件属性等。
- 元数据抽取：从数据源中抽取元数据，包括元数据名称、类型、描述等。
- 元数据清洗：对抽取的元数据进行清洗和整理，确保元数据的准确性和一致性。
2. 元数据存储- 元数据仓库：建立元数据仓库用于存储和管理元数据，包括元数据的结构和属性信息。
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Operational Information
Data history (snapshots, versions); Data ownership; Data extract audit trail; Data usage data; Used by the load, management, and
Metadata
Metadata answers the following types of question: • What information is available, by subject area, and
when did we start collecting that data? • How was this summarization created? • What queries are available to access the data? • What business assumptions have been made? • How do I find the data I need? • How old is the data? • What does that value mean?
Metadata
Metadata can be classified into:
Technical metadata that contains information about data warehouse data for use by data warehouse designers and administrators when carrying out data warehouse development and management tasks.
Metadata is used throughout the DW, from extraction stage through the access stage.
Metadata is used throughout the DW, from extraction stage through the access stage.
Why Data Modeling Is Important
Visualization of the business world: Generally speaking, a model is an abstraction and reflection of the real world.
Metadata
Metadata contains detailed descriptions of the location, structure, and meaning of data; keys and indexes of the data; the algorithms and business rules used to transform and summarize datMetadata
Metadata is very important in the data warehouse environment. Metadata is often described as 'data about data'. Metadata contains information on the location, the structure, and meaning of data, mapping information, and a guide to the algorithms used for summarization between detail and summary data.
Business metadata contains information that gives users an easy-to-understand perspective of the information stored in the data warehouse.
Data warehouse operational information.
What is Data Modeling
Data modeling has been an art that first gained recognition since Dr. Peter Chen's 1976 article which illustrated his new-found approach called "Entity-Relationship Modeling." Since then it has become the standard approach used towards designing databases. By properly modeling an organization's data, the database designer can eliminate data redundancies which are a key source for inaccurate information and ineffective systems.
access processes for scheduling data loads or end user access.
Metadata Users
Choosing the Metadata Location
Where it is stored is product-specific, the metadata resides in the database and usually on the data warehouse server. This is the preferred method. Metadata may be located on a separate database on another machine.