基于CWM的数据仓库体系结构设计
元数据管理与CWM标准
ETL产品
产品名称 IBM DB2 Warehouse Manager 是否支持CWM 支持Metadata Interchange Specification (MDIS). 是 不能确定 是 支持 是 通过API输入/输出 通过API输入/输出 元数据互换其他形式 通过API输入/输出
Oracle Warehouse Builder Sagent Informatica PowerCenter Cognos Decision Stream TeraData ETL组件
业务术语
对象 (UML) 关系型资源 数据 类型
记录型 键 索引
多维
XML
基础
Hale Waihona Puke 业务信息表达式类型映射
软件发布
对象模型
UML 1.3 (基础，行为元素，模型管理)
基础层（Foundation）
• 提供为驻留在更高层次的其他包提供CWM特定的 服务的包 • 包括6个包
– – – – – – 业务信息包（Business Information） 数据类型包（Data Types） 表达式包（Expression） 键和索引包（keys and indexes) 软件部署包（Software Deployment） 类型映射包（Type Mapping）
提纲
• 元数据管理基本概念
– 元数据定义 – 元数据管理
• CWM元数据标准
– – – – – – CWM标准概述 对象模型层 基础层 资源层 分析层 管理层
CWM标准背景
• OMG是一个拥有500多会员的国际标准 化组织，著名的CORBA标准即出自该组 织。 • 公共仓库元模型（Common Warehouse Metamodel）的主要目的是在异构环境下， 帮助不同的数据仓库工具、平台和元数 据知识库进行元数据交换。
智慧仓库的系统架构设计方案
智慧仓库的系统架构设计方案智慧仓库系统是基于物联网技术和大数据分析的仓库管理系统。
其系统架构设计方案如下：1. 总体架构设计：智慧仓库系统采用分布式架构，由三层组成：边缘层、云平台层和应用层。
2. 边缘层设计：边缘层是智慧仓库系统的底层，包括感知设备和边缘计算节点。
感知设备包括传感器、RFID标签、摄像头等，用于采集仓库内部的环境数据、货物信息和运动轨迹等。
边缘计算节点负责数据的实时处理与分析，主要包括数据传输、数据预处理和数据过滤等功能。
3. 云平台层设计：云平台层是智慧仓库系统的核心层，承担着大数据的存储和处理任务。
该层包括数据中心和云服务平台。
数据中心是用于存储采集到的大量数据的地方，可以采用分布式存储技术，以提高可靠性和容量扩展性。
云服务平台负责数据的分析与处理，主要包括数据清洗、数据挖掘、数据建模和数据可视化等功能，以提供智能化的仓库管理服务。
4. 应用层设计：应用层是智慧仓库系统的顶层，主要面向仓库管理人员和用户提供各类应用服务。
应用层可以包括仓库管理软件、移动App和网页等多种形式。
仓库管理软件可以提供库存管理、入库出库管理、货物跟踪等功能，帮助管理人员实时监控仓库的运营情况。
移动App和网页提供用户查询货物信息、下单和配送等功能，方便用户使用仓库服务。
在整个系统架构设计中，需要考虑以下几个关键问题：1. 安全性：智慧仓库系统处理的是大量敏感数据，包括货物信息、仓库内部布局等。
因此，系统需要采取一系列安全措施，防止数据泄露和非法访问。
可以使用加密技术对数据进行保护，使用身份验证技术进行访问控制等。
2. 可靠性：智慧仓库系统是实时性要求非常高的系统，因此需要确保系统的稳定性和可靠性。
可以使用冗余技术来提高系统的可用性，使用负载均衡技术来实现系统资源的均衡分配，以提高系统的承载能力。
3. 扩展性：智慧仓库系统需要具备良好的扩展性，能够应对未来的发展需求。
可以采用分布式存储和计算技术，以支持更多的设备和用户接入系统。
数据仓库的设计与构建研究
数据仓库的设计与构建研究随着互联网技术的发展，数据量的快速积累和每天不断增长的数据趋势，数据管理变成了日益复杂的任务。
数据仓库便应运而生，成为了企业管理和数据分析的必然选择。
在企业的决策和战略制定中，数据仓库所扮演的角色越来越重要，也越来越值得重视。
一、数据仓库的概念数据仓库是指将企业各种分散的数据源汇集起来，进行预处理、汇总、加工、再分析处理等操作后进行存储的一个系统。
其目的是为了利用大数据环境下的企业数据，将其变成决策支持的信息，从而为企业决策提供可靠的数据支撑。
数据仓库结构主要包含以下几个重要组成部分：1. 数据源数据源是数据仓库的来源，包括操作性数据库、文件系统、网络、接口等等。
通过提取不同来源的数据，并将其汇总到仓库中进行统一存储、管理和维护，实现数据的集成化管理。
2. 数据加工处理数据加工处理是数据仓库中最为复杂的一部分，包括数据清洗、数据挖掘、数据转换、数据整合等等。
这一过程要求数据仓库管理员具有一定的数据处理能力，并且需要考虑多种因素的影响，例如数据量、类型、格式、质量等等。
3. 元数据元数据是指描述数据仓库的数据，包括数据类型、数据来源、数据转换规则、质量检验规则等等。
元数据的作用是对数据进行管理、维护、分发和使用，为数据共享和商业决策提供支持。
4. 多维分析多维分析是指对数据仓库中的数据进行分析、整理和处理，以便更好地展现数据的特征和规律。
多维分析可通过OLAP（联机分析处理）的方式对数据进行分析，再根据分析结果制定企业针对性的业务决策。
二、数据仓库的设计思路数据仓库的设计与构建需要全面考虑企业的业务需求和数据特点，通过规范化、标准化的方式来进行设计，使其能够满足企业需求，并为企业的决策提供支持。
1. 初步分析通过初步分析了解企业的业务场景和数据来源，以及研究需求和决策支持信息的种类、格式等，以便进一步确定数据仓库的设计。
2. 数据建模数据建模是数据仓库的核心，它需要根据不同的业务需求和对数据的认识，对数据进行分类、构建数据模型，以便完成数据转化的目标。
基于CWM的企业元数据集成中元数据抽取与导出研究
第 ２ ７卷 第 ３期 ２００８年 ９月
计
算
技
术
与 自 动
化
Ｖｏ ． ７． １ ２ ＮＯ． ３
Ｃ ｍｐ ｔ ｇ Ｔｅ ｈ ｏｏ ｙ ａ ｄ Ａｕ ｏ ｔ ｎ ｏ ｕ ｉ ｃ ｎ ｌｇ ｎ ｔ ｍａ ｉ ｎ ｏ
பைடு நூலகம்
Ｓｅ ｐ．２ ０ ０ ８
文 章 编 号 ：０ ３ １９ ２ ０ ）３ ０ ８ ４ １ ０ —６ ９ （０８ ０ —０ ８ —０
ｍｅ ａ ａ ａ ｉ ｔ ａ ｅ ｏ ｓ ｎ ｓ ｅｓ Ａｎ ｌｓｓｅ ｖ ｒ ｎ ｎ ｏ ｖ ｎｅ ｔｙ ｔｈ ｓｂ ｃ ｍｅ ａｃ ｒ ｏ ｏ ｅ ｔｏ ｅ ｓｒ ｔ ｇ ｃ ｔ ｄ ｔ ｎ Ｄａ ａＷ ｒ ｈ ｕ ｅａ ｄ Ｂｕ ｉ ｓ ａ ｙ ｉ ｎ ｉ ｍｅ ｔｃ ｎ ｅ ｉｎ ｌ ．Ｉ ａ ｅ ｏ ｏ ｅ ｃ ｍｐ ｎ ｎ ｆａ ｎ ｗ ｔ ａ ｅ ｉ ｎ ｏ
近年来 ， 有关 企业数据集成 已经成 为业界研究 的 个热点 。 目前企业数据集 成的方法虽然 多种多样 ， 但 由于它们对企业数据缺乏一个公共 的理解 ， 因此就
一
Ｃ ＷＭ 实质上 是一 种交 换 技 术 ， 完 全 独 立 于 它 任何 具 体实现 的元 模 型 。数 据 仓 库 和 业 务分 析 领 域 中组 成 信 息 供 应 链 （ｎｏｍａｉｎ Ｓ ｐ ｌ ｈ ｉ， Ｉｆｒ ｔ ｕ ｐｙ Ｃ ａ ｏ ｎ ｉｃ ［ 的各类 组 件 （ 可操 作 数 据存 储 库 、 系 数 ｓ ）］ 如 关 据库、 Ａ ＯＬ Ｐ服 务器 以及 分 析 、 视 化 和 报 表 工 具 可 等） 都拥 有 丰富 的元 数 据 结 构 ， 数 据 为 这 些 组 件 元 提 供 操 作 和服 务 的基 础Ｈ 。在 ＩＣ 中 ， Ｊ Ｓ 可操 作 的 数据存 储 场景 是 Ｉ Ｃ的基 础 。从 各 种 可 操 作 数 据 Ｓ 存储 场 景 中 抽 取 出元 数 据 并 把 它 们 转 换 成 符 合 Ｃ ＷＭ 标 准 的元 数 据 是 基 于 Ｃ ＷＭ 的企 业 数 据 成 功集 成 的前 提 。本 文重 点 探 讨 了基 于 Ｃ Ｍ 的元 Ｗ 数 据 的抽取 与导 出 ， 提 出了相应 的导 出规则 。 并 本文第 二 节简 要 介 绍 了 基 于 Ｃ ＷＭ 的 Ｉ Ｃ集 Ｓ 成， 第三 节对元 数 据抽 取与 基 于 Ｃ ＷＭ 的导 出进 行
基于CWM的企业数据仓库体系结构设计
Ｃ ｌ ｇ ｆＢ Ｐ ． ｅ ｉｇ ｌ０ ７ ） ｏｌ ｅ ｏ Ｕ Ｔ Ｂ ｉｎ ０ ８ ６ ｅ ｊ
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｔ ｅ ｕ ｔ ｉｔ ｎ ｏ ａａ ｒ ｓ ｕ ｃ ｎ ｅ ｔｒ ｒｓ ｓ ｓ ｇ ｅ ｔ ｅ ｔ ｃｅ ｙ ｐ ｒｉｕ ａ ａ ａ ｅ ｏ ｓ ｏ ｌ ｄ ｅ ｔ ｓｒ ｃ ： ｈ ｎ ｉ ｚｉ ｆ ｄ ｔ ｅ ｏ ｒ ｅ ｉ ｎ ｅ ｐ ｉｅ ｉ ｒ ａｌ ｒ ｓｒ ｔ ｄ ｂ ａ ｔ ｌｒ ｄ ｔ ｗ ｒ ｈ ｕ ｅ ｔ ｏｓ ｕ ｏ ｌ ｏ ｙ ｉ ｃ ａ ｔ ｅ ｉ ｃ ｍｐ ｔ ｉ ｔ ｆ ｔ ｅ ｅ ｔｏ ｓＢ ｓ ｄ ｏ ｈ ｎ ｌ ｓｓ ｏ ｙ ｔ ｍ ｒ ｈ ｔｃ ｕ ｅ ａ ｄ ｄ ｔ ｘ ｈ ｎ ｅ ｈ ｎ ｏ ａ ｉ ｌ ｙ ｏ ｈ ｓ ｏ ｌ． ａ ｅ ｎ ｔ ｅ ａ ａ ｙ ｉ ｆ ｓ ｓｅ ａ ｃ ｉ ｔ ｒ ｎ ａ ｅ ｃ ａ ｇ ｍｅ ｈ ｎ ｓ ， ｂ ｉ ｅ ａ ｃ ａ ｉｍ ａ ＣＷ Ｍ－ ｂ ｓ ｄ ａ ｃ ｉ ｃｕ ｅ ｗｉ ｔｎ ａ ｄ ｉ ｔ ｒ ｃ ｆ ｄ ｔ ｎ ｔ ｄ ｔ ｘ ｈ ｎ ｅ ｉ ｄ ｒ ｓ ｅ ｏ ｓ ｌ ｅ ｔ ｅ ａ ｏ ｅ ｐ ｏ ｌ ｍ． ａ ｅ ｒ ｈ ｔ ｔ ｒ ｔ ｓ ｄ ｒ ｎ ｅ ｆ ｅ ｏ ａ ａ ａ ｄ ｍｅ ａ ａ ｅ ｃ ａ ｇ ｓ ａ ｄ ｅ ｓ ｄ ｔ ｏ ｖ ｈ ｂ ｖ ｒ ｂ ｅ ｅ ｈ ａ ａ ａ Ｋｅ ｗｏ ｄ ： ＣＷ Ｍ ，ＤＬ， ｔ ａ ｅ ｏ ｓ Ｓ ｆ ｒ ｃ ｉ ｃ ｕ ｅ ｙ ｒｓ Ｉ Ｄａａ Ｗ ｒ ｈ ｕ ｅ， ｏ ｔ ｅ Ａｒ ｈｔ ｔ ｒ ｗａ ｅ
改 变 。 该 文 第 一 部 分将 对 Ｃ ｗＭ 及 相 关 技 术 作 简 单 介 绍 ， 二 第
部 分 提 出 了一 种 基 于 Ｃ ＷＭ 的 数 据 仓 库 体 系 结 构 ， 详 细 阐 述 并
公共仓库元模型（CWM）学习（一）
公共仓库元模型（CWM）学习（⼀）⼀、什么是CWM？在我们学习⼀个新东西时，⾸先得弄懂明⽩它是⽤来⼲什么的？然后通过实例与理论交错学习，CWM——Common Warehouse Metamodel,很明显翻译过来时公共仓库元模型，CWM的提出主要基于以下背景：从数据仓库开发者的⾓度：单⼀⼯具很少能完全满⾜⽤户不断变化的需求，但同时⼜很难对各种产品进⾏集成；从数据仓库⽤户的⾓度：⾯对的信息量太⼤，⽆法轻易找到⾃⼰真正需要的，⽽且把这些信息完整正确地表⽰出来也是个挑战；从数据仓库供应商的⾓度：⽬前信息的共享还没有标准格式，元数据集成的代价太⼤；现在有很多数据仓库产品，它们对元数据都有⾃⼰的定义和格式，百家争鸣，都不愿与其他⼚商共享，然后最终的客户往往⼜不会选择⼀家公司为其建设数据仓库，其主要原因我想还是怕在⼀棵树上吊死， 因此创建、管理和共享元数据很耗时⽽且容易出错。
要解决上⾯这些问题，就必须得⽤标准的语⾔描述数据仓库元数据的结构和语义，并提供标准的元数据交换机制。
CWM就是满⾜这些条件的⼀个规范。
OMG（对象管理组织）在2000年发布了CWM规范，旨在推动数据仓库、智能商务和知识管理⽅⾯元数据的共享和交换。
和OMG合作提出CWM 规范的公司有：IBM，Unisys，NCR，Hyperion Solutions，Oracle，UBS AG，Genesis Development，Dimension EDI。
还有⼀些公司明确表⽰⽀持CWM，包括：Deere & Company，Sun，HP，Data Access Technologies，InLine Software，Aonix，Hitachi, Ltd。
说⽩了，CWM其实就是⼀个元数据交换的标准，为各种数据仓库产品提出的⼀个标准。
⼆、CWM组成元素？CWM主要基于以下三个⼯业标准：UML（Unified Modeling Language）：统⼀建模语⾔，是OMG的⼀个建模标准；MOF（Meta Object Facility）：元对象⼯具，是OMG关于元模型和元数据库的⼀个标准；XMI（XML Metadata Interchange），XML元数据交换，是OMG关于元数据交换的标准；咋⼀看，是不是很熟悉，尤其是UML 、 XML ⼤家应该很明⽩这是⼲什么的吧，这三个标准是OMG元数据库体系结构的核⼼，UML定义了表⽰模型和元模型的语法和语义。
基于CWM模型的电力数据仓库元数据仓储设计
基于 Ｃ ＷＭ 模 型 的 电 力 数 据 仓 库 元数 据 仓 储 设 计
赵 钊 林 刘 莞 ，
（ ． 建工程学院 计算机与信息科学 系， 建 １福 福 福 州 ３ ００ ； ． 建工程 学院 现代教 育技 术 中心 ， 建 ５ １８ ２ 福 福 福 州 ３００ ） ５ １８
数据仓库系统的体系结构
体系结构数据源是数据仓库系统的基础,是整个系统的数据源泉;通常包括企业内部信息和外部信息;内部信息包括存放于RDBMS中的各种业务处理数据和各类文档数据;外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等等；数据的存储与管理是整个数据仓库系统的核心;数据仓库的真正关键是数据的存储和管理;数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库,同时也决定了其对外部数据的表现形式;要决定采用什么产品和技术来建立数据仓库的核心,则需要从数据仓库的技术特点着手分析;针对现有各业务系统的数据,进行抽取、清理,并有效集成,按照主题进行组织;数据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库通常称为数据集市;OLAP联机分析处理服务器对分析需要的数据进行有效集成,按多维模型予以组织,以便进行多角度、多层次的分析,并发现趋势;其具体实现可以分为：ROLAP关系型在线分析处理、MOLAP多维在线分析处理和HOLAP混合型线上分析处理;ROLAP基本数据和聚合数据均存放在RDBMS之中；MOLAP基本数据和聚合数据均存放于多维数据库中；HOLAP基本数据存放于RDBMS之中,聚合数据存放于多维数据库中;数据仓库系统的体系结构数据仓库系统通常是对多个异构数据源的有效集成,集成后按照主题进行重组,包含历史数据;存放在数据仓库中的数据通常不再修改,用于做进一步的分析型数据处理;数据仓库系统的建立和开发是以企事业单位的现有业务系统和大量业务数据的积累为基础的;数据仓库不是一个静态的概念,只有把信息适时的交给需要这些信息的使用者,供他们做出改善业务经营的决策,信息才能发挥作用,信息才有意义;因此,把信息加以整理和重组,并及时提供给相应的管理决策人员是数据仓库的根本任务;数据仓库的开发是全生命周期的,通常是一个循环迭代的开发过程; 一个典型的数据仓库系统通常包含数据源、数据存储和管理、OLAP服务器以及前端工具与应用四个部分;1、数据源数据源是数据仓库系统的基础,即系统的数据来源,通常包含企业或事业单位的各种内部信息和外部信息;内部信息,例如存于操作型数据库中的各种业务数据和办公自动化系统中包含的各类文档数据；外部数据,例如各类法律法规、市场信息、竞争对手的信息以及各类外部统计数据及其它有关文档等;2、数据的存储与管理数据的存储与管理是整个数据仓库系统的核心;在现有各业务系统的基础上,对数据进行抽取、清理、并有效集成,按照主题进行重新组织,最终确定数据仓库的物理存储结构,同时组织存储数据仓库的元数据包括数据仓库的数据字典、记录系统定义、数据转换规则、数据加载频率以及业务规则等信息;按照数据的覆盖范围和存储规模,数据仓库可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库;对数据仓库系统的管理也就是对其相应数据库系统的管理,通常包括数据的安全、归档、备份、维护和恢复等工作;3、 OLAP服务器OLAP服务器对需要分析的数据按照多维数据模型进行重组,以支持用户随时从多角度、多层次来分析数据,发现数据规律与趋势;如前所述,OLAP服务器通常有如下3种实现方式：1 ROLAP基本数据和聚合数据均存放在RDBMS之中2 MOLAP基本数据和聚合数据存放于多维数据集中3 HOLAP是ROLAP与MOLAP的综合,基本数据存放于RDBMS之中,聚合数据存放于多维数据集中;4、前端工具与应用前端工具主要包括各种数据分析工具、报表工具、查询工具、数据挖掘工具以及各种基于数据仓库或数据集市开发的应用;其中,数据分析工具主要针对OLAP服务器；报表工具、数据挖掘工具既可以用于数据仓库,也可针对OLAP服务器;数据仓库系统的体系结构根据应用需求的不同,可以分为以下4种类型：1、两层架构generic two-level architecture2、独立型数据集市independent data mart3、依赖型数据集市和操作型数据存储dependent data mart and operational data store4、逻辑型数据集市和实时数据仓库logical data mart and real-time data warehouse独立的数据仓库体系结构通常的数据仓库是两层体系结构,如图所示,构造这种体系结构需要以下4个基本步骤：1、数据是从各种内外部的源系统文件或数据库中抽取得到;在一个大的组织中,可能有几十个甚至几百个这样的文件和数据库系统2、不同源系统中的数据在加载到数据仓库之前需要被转换和集成;甚至可能需要发送一些事务信息到源系统中,以纠正在数据分段传输中发现的错误;3、建立为决策支持服务的数据库,即数据仓库,它通常会同时包括详细的和概括的数据4、用户通常SQL查询语言谨分析工具访问数据仓库,其结果又会反馈到数据仓库和操作型数据库中;数据仓库环境最重要的三个环节包括：抽取extract、转换transform、加载load,把数据从源数据库系统加载到数据仓库,即ETL过程;抽取和加载通常是定期的,即每天、每星期或每个月;因此,数据仓库常常没有或者说不需要当前的数据;数据仓库不支持操作型事务处理,虽然它含有事务型数据但更多的是事务的概括和变量状态的快照,如帐户余额和库存级别;对大多数数据仓库应用来说,用户寻找的不是对个别事务的反应,而是寻求包括在整个数据仓库中的一个特定的子集上的企业或其它组织状态的趋势和模式;例如,通常会有5个季度以上的财务数据保存在数据仓库中,以便识别趋势和模式;太陈旧的数据,如果确定对决策分析已没有意义,也可被清除或者存档;基于独立的数据集市的数据仓库的体系结构一些企业或事业组织由于其特殊的业务需求或历史原因,刚开始时并没有建立数据仓库,而是创建了许多分离的数据集市;其实,每一个数据集市都是基于数据仓库技术的,而不是基于事务处理的数据库技术;数据集市是范围受限的小型数据仓库,常适用于特定终端用户群决策应用;在这种情况下,每个独立数据集市的内容都来自于独立的ETL处理过程;数据集市被设计用来优化定义明确的和可预测的使用性能,通常包括单个或一组针对某特殊应用的查询功能,如市场数据集市、财务数据集市、供应链数据集市等; 相对于其它数据仓库体系结构,独立型数据集市策略的一个明显的特征是：当需要访问分离的数据集市的中的数据时,对终端用户来说具有相对的复杂性;这个复杂性不仅来自于从分离的数据集市数据库访问数据,而且可能来自于不一致的数据系统产生的数据集市;如果有一个元数据集合跨越所有的数据集市,且数据集市上的数据通过数据分段传输时保存一致即数据分段传输中拥有“一致维”,那么,对用户来说复杂性就减小了;另一方面是其ETL处理的复杂性,因为需要为每一个独立的数据集市创建一个抽取、转换、加载过程;因为一个企业或事业组织集中于一系列的短期的业务目的,独立的数据集市经常被建立;有限的短期目标同需要相对较低成本来实现更加独立的数据集市相兼容;然而,从数据仓库体系结构的角度来说,围绕一些不同的短期目标来设计整个数据仓库环境,意味着失去了应用长期目标及业务环境变化的能力和灵活性;而这种应对能力对决策支持来说是至关重要的;采用这种体系结构的优点是其方便性,可快速启动,这种数据仓库架构可通过一系列的小项目来实现;在一个大的企业或事业单位中,相对于使所有的下属组织在一个中心数据仓库中形成一致视图来说,在组织上,政策上更容易拥有独立的,小型数据仓库;另外,一些数据仓库技术在它们支持的数据仓库大小上有一定的局限性或称为可扩展性,但是,如果在理解数据仓库业务需求之前就把自己局限在特定的数据仓库技术上,则是由技术决定的数据仓库体系结构,而通常的情况是业务需求才是最关键的技术架构决定因素;独立型数据集市架构的局限性包括如下方面：1 为每一个数据集市开发一个独立的ETL过程,它可能产生高代价的冗余数据和重处理工作2 数据集市可能是不一致的,因为它们常常是用不同的技术来开发的;因此,不能提供一个清晰的企业数据视图,而这样的数据视图可能涉及到重要的主题,如客户、供应商和产品等;3 没有能力下钻到更小的细节或其它数据集市有关的事实或共享的数据信息库,因此分析是有局限性的;要想获得全面数据,则需要在不同数据集市的分离平台上做连接,但跨数据集市的数据关联任务要由数据集市的外部系统来执行;4 规模扩大的成本高,因为每一个新的应用创建了一个分离的数据集市,都要重复所有的抽取和加载步骤;通常情况下,对批数据抽取来说,操作型系统有有限的时间窗口如每天的0~5点;如果想让分离的数据集市一致,成本将会更高;基于依赖型数据集市和操作型数据存储的数据仓库体系结构解决独立数据集市架构局限性的方法之是是使用基于依赖型数据集市dependent data mart和操作型数据存储operational data store,ODS的数据仓库的的体系结构;通过企业级数据仓库Enterprise data warehouse,EWD中加载依赖型数据集市,在整个体系架构中只使用单一的ETL过程,确保了ETL的效率和数据集市数据的一致性;企业级数据仓库是一个集中的、集成的数据仓库,它拥有一致的数据版本,并可以对数据作统一控制,对终端用户的决策支持也是可用的;依赖型数据集市的主要目标就是提供一个简单、高性能的数据环境,用户群可以访问数据集市、当需要访问其它数据时,也可以访问企业数据仓库;另外,跨依赖型数据集市的冗余在控制之内,且冗余的数据是一致的;因为每一个数据集市都是从一个共同的源数据以一种同步的方式加载而来的;基于依赖型数据集市和操作型数据存储的数据仓库体系架构常常被称为“中心和辐射”架构,其中企业级数据仓库是中心,源数据系统和数据集市在输入和输出的两端;这种体系结构也被称为合作信息工厂corporate information factory,CIF;在支持所有用户的数据需求中,它被认为是一个全面的企业级的数据视图;相对于一般的两层体系结构而言,依赖型数据集市的的优势是它们可以处理各个用户群的需求,甚至是探索性数据仓库的需求;探索性数据仓库是一种专门的数据仓库版本,它使用先进的统计学、数学模型和可视化工具来优化,通常用于数据挖掘和商业智能等业务模型应用的探索;独立型数据集市的主要优点是可以采用分段方法业开发数据仓库;事实上,分段方法也可以在基于依赖型数据集市和操作型数据存储的体系结构中实现;ODS为所有的业务数据提供了一个集成的数据源,同时也解决了独立数据集市架构不能下钻到更小细节的问题;ODS实际上是一个集成的、面向主题的、可更新的、当前值的但是可“挥发”的企业级的、详细的数据库,也叫运营数据存储; 一个ODS是一个典型的关系数据库,像在务系统中的数据库一样被规范化,但它是面向决策支持应用系统的,因此,如索引等其它关系数据库设计理念都是面向检索大量数据的,而不是面向事务处理或者查询个别记录的情况;因为ODS有易变的、当前的数据,在ODS下的相同查询在不同的时间很有可能会产生不同的结果,这也称为ODS可“挥发性”;一个ODS一般不包括历史数据,而EWD而保存了企业或事业组织状态的历史快照;一个ODS可能来自于一个ERP应用数据库,也可能来自其它业务数据库,因此,ODS通常是区别于ERP数据库的;ODS同样作为分段传输区域,为将数据加载到EWD提供服务;ODS可能立即接收数据或者有一定的延迟,无论哪一种情况它的决策支持需求都是可行的和可接受的;ODS存储的逻辑结构是企事业组织范围内所有相关业务系统的数据以全面、统一的关系型实体来体现的；ODS中的数据是基于分析主题进行组织,而不是基于业务系统的功能进行组织；ODS只是存储了当前的数据且数据是挥发性的,因此其数据的刷新很快,过期的数据将要被挥发掉;因此,ODS的存储量取决于业务接口数据的抽取和刷新频率,取决于企业的服务客户的数量;从ODS的作用和实现来说,ODS将各个孤立业务系统的运营数据集成起来,实现企业的统一数据视图,同时也实现了ODS的数据共享;ODS扮演的是用于数据稽核与交互的角色,它反映了在一个时间切片瞬间;数据仓库系统和外围业务系统相互交换数据的集合,可用于数据仓库及其分析系统与外围业务系统之间关键数据的一致性校验,以及分析系统对外围业务系统的决策支持数据的反馈如以客户扩展属性为主体的详细资料等反馈信息;ODS数据稽核功能是根据ODS参与工作的实际情况建立相应的ODS,并控制其权限;ODS数据稽核主要涵盖下面的内容：界定关键数据稽核的项别与内容、获取数据稽核所需数据、稽核据所需数据的完整性、数据稽核报告的存储和稽核数据的更正等过程;ODS数据交互的价值体现在数据仓库及其分析系统的高度综合数据向外围业务系统的回流;如果从安全上考虑,回流数据的格式可以采用文本的方式,用户只需要登录到分析系统,进入ODS数据交互应用,下载文本即可;ODS数据交互程序会自动在指定周期,把预定义的内容上传到指定路径;但如果从实现的方便、快捷、可维护性考虑,可以采用数据库方式,即外围业务系统与分析系统之间相互约定好数据格式,由外围系统连到分析系统ODS数据库,直接把ODS的高度综合数据导入到自己的数据库系统；也可以选择由ODS数据交互调度模块自动在指定周期,把预定义的内容通过事先建立的数据库连接,直接导入到外围数据库;基于逻辑型数据集市和实时数据仓库的体系结构逻辑型数据集市logical data mart和实时数据仓库体系结构实际上只用于一些特定环境的数据仓库系统,或使用一些高性能的数据仓库技术时,例如NCR Teradata系统;这种系统结构具有如下特征：1 逻辑数据集市并不是物理上分离的数据库,而是在同一个物理数据库里的,稍微有些不规范的关系数据仓库的不同关系视图2 数据被放到数据仓库而不是分离的分段传输区域中,利用数据仓库技术的高性能计算能力来执行清洗和转换步骤3 新的数据集市可以非常快的创建,因为不需要创建或获得获得物理数据库或数据库技术,且不需要书写加载驱动程序4 数据集市总是最新的,因为涉及到某个视图时,视图中的数据将被建立,如果用户有一系列的查询和分析来清理数据集市中相同的实例,视图可以被物化;实时的数据仓库也叫动态数据仓库active data warehouse,它意味着源数据系统,决策支持服务和数据仓库之间以一相接近实时的速度交换数据和业务规则;事实上,有许多的分析系统需要快速响应系统当前的、全面的组织状况的描述;例如,一些分析型CRM系统特别是呼叫中心的回答问题和日志记录问题,会需要客户最近的销售信息、欠账和付款事务信息、维护活动和订单的有关信息描述;一个重要事件,如输入一个新的产品订单,可以立即对客户和客户所在组织的最新状况有一个全面了了解;一个有关客户的实时数据仓库分析系统可能的需求目标包括：1 在一个业务事件发生什么中获取客户数据,减少从事件到行为的延迟2 分析客户行为为什么会发生并且预言客户的可能行为及其反应将发生什么3 制定规则来优化客户的交互,规则包括适当的反应和达到最好的结果的途径4 为了使期望的结果发生,在适当的时间点对客户立即采取行动,当确定了决策规则时,适当的行动时间点是基于对客户的最佳反应实时的数据仓库系统还包括如下一些应用领域：1 运输;及时的运输是基于最新的存货水平2 电子商务;例如在用户下线之前,一个取消的购物车能引起电子邮件信息的增加3 信用卡交易的欺骗检测;一个特殊的交易类型可能会使销售员或在线购物车程序警惕以采取额外的预防措施这样的应用常被在线用户一天24小时、一周7天、一年365天访问,用户可能是雇员、客户或商业伙伴;随着高性能计算机和实时数据仓库技术的出现,ODS和EWD在这种情况下事实上是一个系统,这样在解决一系列问题的过程中,对用户来说上钻和下钻都比较容易;逻辑或物理的数据集市和数据仓库在数据仓库技术环境中起着不同的作用,其主要区别如下表所示：对比内容数据仓库数据集市范围应用独立特定的DSS系统集中式的、企业级可能用户域的离散化规划的可能是临时组织的无规划数据历史的、详细的和概括的一些历史的、详细的和概括的轻微不规范化高席不规范化主题多个主题用户关心的某一个主题源多个内部和外部源很少的内部和外部源其它特征灵活的严格的面向数据面向工程长期短期大开始小,逐渐变大单一的复杂结构多、半复杂性结构、合并复杂虽然数据集市的范围有限,但数据集市可能也并不小,因此,可扩展技术对数据仓库系统是致关重要的;当用户需要在几个物理上分离的数据集市上集成数据时如果这是可能的,负载和代价就会分担给用户;因此,逻辑型数据集市和实时数据仓库的体系结构不失为建立数据仓库的一种较佳的有效方法,特别是在硬件性能不断提高,成本不断下降的条件下;。
大数据治理系列教材(DOCX 95页)【实用优质资料】
大数据治理——为业务提供持续的、可度量的价值目录大数据治理——为业务提供持续的、可度量的价值 (1)概述 (2)大数据治理系列 (2)第一部分：大数据治理统一流程模型概述和明确元数据管理策略 (2)第二部分：元数据集成体系结构 (15)第三部分：实施元数据管理 (25)第四部分：大数据治理统一流程参考模型的第四步到第九步 (36)第五部分：定义度量值和主数据监管 (53)第六部分：大数据监管和信息单一视图监管 (67)第七部分：分析监管、安全与隐私管理和信息生命周期监管 (80)概述面对我们身边每时每刻迅速增长的庞大数据，因为其数量大、速度快、种类多和准确性的特征，如何更好地利用大数据创造出有意义的价值，一直是我们探索的重要话题。
而在这之前，就需要用科学正确的方法策略对大数据进行治理。
大数据治理是指制定与大数据有关的数据优化、隐私保护与数据变现的政策，是传统信息治理的延续和扩展，也是大数据分析的基础，还是连接大数据科学和应用的桥梁，因此大数据治理是大数据再创高峰的“必修课”。
下面我们将与您分享新鲜出炉的大数据治理方案。
大数据治理系列本系列共分为七个部分，围绕大数据治理统一流程参考模型，并结合实际业务问题和IBM相应的产品解决方案展开叙述。
第一部分：大数据治理统一流程模型概述和明确元数据管理策略为了更好地帮助企业进行大数据治理，笔者在IBM数据治理统一流程模型基础上结合在电信、金融、政府等行业进行大数据治理的经验，整理出了大数据治理统一流程参考模型。
本文主要介绍了大数据治理的基本概念，以及结合图文并茂的方式讲解了大数据治理统一流程参考模型的前两步：“明确元数据管理策略”和“元数据集成体系结构”内容。
大数据治理概述（狭义）大数据是指无法使用传统流程或工具在合理的时间和成本内处理或分析的信息，这些信息将用来帮助企业更智慧地经营和决策。
而广义的大数据更是指企业需要处理的海量数据，包括传统数据以及狭义的大数据。
WMS与WCS系统交互数据结构设计
WMS与WCS系统交互数据结构设计WMS与WCS系统交互数据结构设计设计目标：本文档旨在定义和说明仓库管理系统（Warehouse Management System，WMS）与控制系统（Warehouse Control System，WCS）之间的数据交互结构。
通过定义清晰的数据结构，确保数据传输的准确性和系统之间的无缝衔接，以提高仓库管理的效率和准确性。
⒈引言⑴文档目的本文档旨在为开发人员、测试人员和其他涉及仓库管理系统和控制系统的相关方提供一个参考资料，以确保数据交互的正确性和一致性。
⑵读者对象本文档适用于仓库管理系统和控制系统的开发人员、测试人员和相关技术人员，以及对于仓库管理系统和控制系统感兴趣的其他人员。
⑶背景WMS用于管理仓库中各种物料的进出库、库存管理等功能，而WCS则用于控制仓库中的自动化设备、等物流设备的运行和调度。
为了实现WMS和WCS之间的数据交互，需要定义清晰的数据结构设计。
⒉数据交互需求⑴数据交互流程数据交互需要满足以下流程：1) WMS向WCS发送物料信息，包括物料编号、数量、类型等。
2) WCS根据收到的物料信息进行仓库内部的任务调度和分配。
3) WCS向WMS发送仓库任务状态和执行结果，包括任务完成情况、异常情况等。
⑵数据交互内容数据交互内容包括但不限于以下几个方面：1) 物料信息：包括物料编号、数量、类型等。
2) 任务信息：包括任务编号、任务类型、任务状态等。
3) 任务执行结果：包括任务完成情况、异常情况等。
⒊数据结构设计⑴物料信息数据结构物料信息数据结构示例如下：{\。
基于CWM构建军事训练元数据模型
基于CWM构建军事训练元数据模型作者：陈兴建,郝文宁,刘庆河,韩宪勇来源：《电脑知识与技术》2010年第10期摘要:针对当前军事训练数据集成和共享存在的困难,基于CWM元模型,结合军事训练元数据标准,构建了军事训练元数据模型。
并利用EMF元建模工具实现了该模型。
初步探讨了通过构建元数据模型解决军事训练数据集成和共享问题。
关键词:元数据模型;公共仓库元模型(CWM);Eclipse模型化框架(EMF)中图分类号:TP311文献标识码:A文章编号:1009-3044(2010)10-2498-03Construction of Military Training MetaData Model Based on CWMCHEN Xing-jian, HAO Wen-ning, LIU Qing-he, HAN Xian-yong(Engineering Institute of Corps of Engineers, PLA University of Science & Technology, Nanjing 210007, China)Abstract: For the difficulties the current integration and sharing of milirary training data faces, combined with military training data criterias, established a military discipline meta-data model based on the CWM meta-model. And exploited EMF meta-modeling tools to achiere this model initially exploited to solve military training data integration and sharing by constructing metadata models.Key words: metadata model; Common Warehourse Metamodel(CWM); Eclipse Modeling Framework(EMF)1 概述随着信息时代的到来和军队信息化建设的进行,军事训练数据建设在全军得以广泛开展,取得了大量的成果,积累了海量的数据。
WMS与WCS系统交互数据结构设计
WMS与WCS系统交互数据结构设计作者：杨巨峰张志杰严锐来源：《物流技术》2017年第06期[摘要]梳理了具有自动输送分拣线、手持终端RF辅助拣选与电子标签辅助拣选DPS系统智能化设备的仓库管理系统WMS与仓储设备控制系统WCS间的交互业务，进而对信息接口进行分析定义：从周转箱/托盘集装单元信息方面、拣货任务、分拣等方面确定交互信息内容，然后从WMS下传WCS、WCS回传WMS以及交互完成状态等方面对接口任务数据表的字段名称、字段类型、输入值、字段作用等信息进行分析定义，为现代化仓储管理系统项目集成提供建议。
[关键词]WMS；WCS；接口交互；数据任务表[中图分类号]F253.9 [文献标识码]A [文章编号]1005-152X（2017）06-0161-041引言随着市场对仓储需求的提高，仓储管理逐步利用信息管理系统与自动化设备提高其运转与管理水平。
智能化仓储是指自动输送分拣系统、电子标签辅助拣选系统DPS、自动立体库系统RS/AS、自动导航搬运车AGV、码垛机器人、仓储管理系统WMS与仓储设备控制系统WCS 等一体化的应用。
WMS为库内作业流程与物流信息管理软件，下发入库与出库指令后，众多库内自动化设备根据信息指令启动工作，但WMS专注库内物流信息管理，不能直接驱动众多自动设备，并且众多设备的工作顺序需要进行调度，必须要有设备控制管理层，即仓储设备控制系统WCS作为业务管理信息与设备指令衔接层，直接决定仓储作业信息与设备转接关系，从而影响智能化仓储信息与设备一体化程度。
仓储WMS与WCS系统分别为独立应用系统，整个智能化仓储运转的稳定与WMS、WCS系统间接口交互有重大关系。
在两大系统融通方面，主要问题为接口交互信息传递，有必要对WMS与WCS间的交互信息进行详细分析。
通过对智能化仓储信息层与交互流程的梳理，对接口数据传递信息表项进行定义，为仓储信息系统集成工程提供一定依据。
由于WCS可以对接较多的智能化仓储设备，本文就WCS控制自动输送分拣线、手持RF 拣货系统、电子标签辅助拣选系统DPS的出库作业下分析WMS与WCS间的交互数据关系。
WMS与WCS系统交互数据结构设计
WMS与WCS系统交互数据结构设计WMS与WCS系统交互数据结构设计1.引言本文档旨在详细介绍WMS（Warehouse Management System）与WCS（Warehouse Control System）系统之间的数据交互结构设计。
通过准确定义数据结构，实现两个系统之间的有效数据传递和处理，提高仓库管理和控制的效率。
2.数据交互需求分析在WMS与WCS系统交互过程中，需要明确的数据交互需求，主要包括以下几个方面：2.1 接口定义2.2 数据传输方式2.3 数据处理规则2.4 异常处理机制3.数据交互结构设计基于以上需求分析，将WMS与WCS之间的数据交互结构设计如下：3.1 数据格式定义在系统之间传输的数据应采用统一的数据格式，常见的数据格式包括XML、JSON等，根据实际情况选择合适的数据格式。
3.2 数据字段定义明确每个数据字段的含义和取值范围，确保双方系统交互的数据一致性。
3.3 数据交互流程设计定义WMS与WCS系统之间数据传输的流程，包括数据请求、数据响应和数据处理等环节。
确保数据在系统之间的传输和处理顺畅。
4.数据交互实现根据数据交互结构设计，实现WMS与WCS系统之间的数据交互功能。
具体实现方式包括编写接口代码、配置数据传输方式和处理规则等。
5.测试与验证对于实现的数据交互功能进行测试与验证，包括接口测试、数据一致性验证和异常处理测试等。
确保数据交互功能的稳定性和准确性。
6.维护与升级一旦数据交互功能实现并投入使用，需要进行系统的维护和升级。
定期检查数据交互过程中的问题和异常，及时修复和升级系统。
7.附件本文档涉及到的附件包括数据交互的示例文件、接口文档和测试报告等。
详见附录部分。
8.法律名词及注释8.1 WMS（Warehouse Management System）：仓库管理系统，用于对仓库的物流活动进行计划、组织、调度、控制和评价的信息化系统。
8.2 WCS（Warehouse Control System）：仓库控制系统，用于对仓库内物流设备的控制和调度的信息化系统。
基于CWM的元数据储存库设计
图 １ 原型系统的体系结构
Ｘ ＭＬ文档等功 能 。对 元数据 的收集通 过获取 服役元 数据接 口和
Ｆ． ｉ １ ｒ ｉｃ ｒ ｏ ｐｏ ｔ ｅ ｙｔ 基 于 Ｃ Ｍ 的元 数据 建 模 工具 ， 用接 口获 取和 接 纳 服役 中数 ｇ Ａ ｃ ｔ ｔ ｅ ｆ ｒｔ ｙ ｓ ｍ ｈ ｅｕ ｏ ｐ ｓ ｅ Ｗ 使
着重介绍 了该实现方案的元数据存储库 Ｍｅａ ｔｒ 设计 ， ｔＳｏｅ 它应 用“ 对象 关系映射” 技术 ， 建立在关系数据库上 ， 不仅解决 了 Ｃ ＷＭ 中类 、 关联和继承 在库 中的实现 ， 而且与数据仓库构建模式紧密结合 ， 能够集成多个主题的
不 同 数据 仓 库 的 元 数 据 。 关键 词 ： 数据 ；Ｗ Ｍ ； ｔＳｏｅ 对 象 关 系 映射 元 Ｃ Ｍｅａｔｒ ； 中图 分类 号 ： ３ １ １ ＴＰ １ ．３ 文献标识码 ； Ａ 文 章 编 号 ：０ １６０ （０ ７ ０—１ ２０ １０ —６ ０２ ０ ） ４０５ —４
为 了保 持 Ｃ ＷＭ 元模 型 的面 向对 象性 质不变 ， Ｃ 将 ＷＭ 面 向对 象 的概 念 映射到关 系表上 时 ， 要应用 需 “ 象关 系映射 ”３ 对 ｒ技术 来解决 Ｃ ］ ＷＭ 中类 、 关联 和继承 在关 系数据 库上 的实现 问题 。 技术 的主要 映射规 该
建立以Ｃ ＷＭ 标准为基础的中央储存库来存放统一、 干净
店 的元数据 ， 再利 用 Ｘ 技术 来实现 基于 Ｃ Ｍ 的元 数据转换 ， ＭＩ Ｗ 促
：
进 各工具 间元数据 的便 捷 交换 ， 到 存储 和交 换 的统 一和协 调 。 做
壁 层 里 基于这个思想， 我们设计了系统实现方案， 并开发原型系统 。系
层 。Ｃ ＷＭ 标准 已被 ＯｒｃｅＩＭ 、 Ｃ ａｌ、Ｂ Ｎ Ｒ等 多家大 公司 支持并包 含进 他们下 一代 的数据 仓库 与数据分 析产
第1章数据仓库的概念与体系结构
2020/11/26
数据仓库与数据挖掘
2
背景2
基于web的应用越来越普及，各种网站积累了大量的 点击流数据
访问者的访问时间、IP地址、经常访问的页面和内容、 在网页上停留的时间等；
客户的交易、付款、产品利润、查询等数据
数据仓库与数据挖掘
第1章 数据仓库的概 念与体系结构
2020/11/26
1
背景1
企业信息化程度越来越高，产生的历史数据越来越多 常用的数据处理方法：
将已失效的历史数据简单删除，减少磁盘空间占用 对历史数据通过介质进行备份后删除，可按需查看 建立一个数据仓库系统，对业务系统及其他档案系统中
技术元数据：DW设计和管理人员使用，包括：数据源信息、数 据转换的描述、DW内对象和数据结构的定义、数据清理和数据 更新时使用的规则；源数据到目的数据映射表、用户访问权限、 数据备份和导入、信息发布历史记录
业务元数据：从单位业务的角度描述DW的元数据，如业务主题 描述，即业务主题包含的数据、查询和报表等信息
✓ DW中数据应使用一致的命名规则、格式、 编码结构和相关特性来定义
2020/11/26
数据仓库与数据挖掘
6
1.1 数据仓库的概念、特点与组成
数据仓库的特点：
面向主题； 集成的； 相对稳定的； 反映历史变化。
✓ 操作型数据库中的数据通常实时更新
✓ DW中数据主要用于决策分析，对数据的操 作主要是数据查询和少量定期更新
14
1.3 数据仓库的技术、方法与产品
数据仓库技术是为了有效的把操作型数据集成到统一的环境中， 以提供决策性数据访问的各种技术和模型的总称。
基于CWM规范设计的元数据管理系统
基于CWM规范设计的元数据管理系统作者：张明治来源：《电脑知识与技术》2014年第02期摘要：CWM为公共元数据模型，通过CWM的模型使用可以定义出相应的元数据标准，满足数据仓库和商业智能系统的元数据管理平台。
完成诸如血缘分析、关系分析、影响分析来满足对数据仓库管理的需求。
关键词：CWM；元数据；模型；数据仓库；商业智能；血缘关系中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2014）02-0254-051 元数据概述元数据即关于数据的数据。
元数据不仅仅是描述数据类型、数据描述等表面信息，还描述了数据上下文的信息，包含数据所在领域中数据管理员更关注的信息。
元数据是描述数据结构、数据来源、应用方法及上下过程的数据，元数据按其用途划分可分为四类：项目元数据、操作元数据、技术元数据、业务元数据、这四种元数据（技术元数据、业务元数据、项目元数据和操作元数据）的具体描述如下：1）技术元数据：技术元数据是描述BI系统中技术领域相关的概念，主要包括数据结构，数据来源、数据存储和技术数据的方方面面。
2）业务元数据：业务元数据是描述BI系统中业务领域相关的概念，主要包括业务术语、信息分类、行业规则、指标定义等。
3）项目元数据：项目元数据是描述BI系统中项目知识领域相关的概念，主要包括项目描述、项目的文档、项目的明细，项目成员信息等等。
4）操作元数据：操作元数据是描述BI系统中操作知识领域相关的概念，包含ETL的操作信息、前段展现的数据处理环节，操作元数据主要指对数据动态过程的描述信息。
如上图所示，在整个BI系统中元数据管理的范畴是极其广泛的，从底层到应用层都有其用武之地。
我们首先看BI系统的数据来源，就可以包含源系统信息中的库表信息，接口信息，维度信息等。
再到数据采集层，元数据需要清楚的记录DW的映射关系，ETL程序信息，数据转换清洗的规则等。
再到我们自己的数据存储和管理层（数据仓库），元数据需要清除的描述DW数据的物理结构、数据字典、数据安全级别、客户信息、资源目录等详细信息。
基于CWM的数据质量管理模型
李 源， 马玉祥
（ 西安电 子科技大 计算机学 学 院，陕 西安 ７０ ） 西 １ｍ１ 摘 要 数据质量管理已 经成为当 今数据管 理的关 题， 健问 并得到了 广泛的研究和应用 该文介绍了目 数 前 据质量 存在的问 题和数据质量的 度量， 并提出了 公共仓库元模型的 基于 数据质量管理模型的理论描述 关键词 数据质量； 公共仓库元模型；数据 质量管理 棋型
中图分 类号 Ｔ ３１１１ Ｐ １．３
在现代社会里， 数据是企业走向 信息 化的 必然 基础，然而随着企业应用系统数据量的急剧扩大， 新应用的不断出 现以 及应用之间的相互整合， 数据 质量问 题变得 日 益突出。 质量低劣的数 据已 成为影 响企 业进行正确 决策的 重要因 所以 索， 数据质量管 理必将成为企业信息化进程中一个必不可少的环 节。 但是 对各个行业来说， 数据质 量都没有统一的 标准， 该文讲述了 于元 基 数据模型的 数据质量管理
方法的理论描述 。
常范围； 记录的错 误主要是属性依赖性错 ， 误 例如 属性年龄和属性出生日 期之间的值不一致， 就出现 记录错误； 记录类型错 误一般是指惟一 键冲突的错
误 ；源数据 出现 的错误是指参考 完整性 的冲突 。
实例相关的问题是在模式一级无法避免的问
题 。典型的实例相 关的问题包括 ：① 空缺值 ，在
务 ；资源层 的元模型描述 面向对象 、关 系、记录、
数据谱系： 描述数据集的历 史沿革，即 数据 集
从获取、编辑到现状完整 生命周期 的有关描述。数
据 谱系包括两个独立的部 ： 分 数据源信息和数据处 理步骤、重要处理事件 （ 转换、维护）信息。
多维、 Ｍ 数据源， Ｘ Ｌ等 关于面向对象资源层 Ｃ ＷＭ 采用基础元模型； 分析层的元模型描述数据转 换、 ＯＡ （ Ｌ Ｐ 联机分析处理）分析、数据挖掘、信息可
基于CWM的商场数据仓库ETL系统架构研究
、
Ｅ Ｌ 概 述 Ｔ
Ｅ Ｌ 数 据 抽 取 （ｘｒ ｔ 、 Ｔ是 Ｅｔ ｃ） 转换 （ｒｎｆｒ 、加载 （ｏｄ ａ Ｔａｓ ｍ） ｏ Ｌ ａ ）的简 写 ．它 是指 ：将 各 种 异 构 数据 源 中 的数 据 抽取 出 来 并 将 不 同数 据 源 的 数 据 进 行 转换 和整 合 ，得 出～ 致 性 的 数 据 然 后 加载 到数 据 仓 库 中 。Ｅ Ｌ 具 ．是 数 据 仓 库 系 统 的 重 要 组 成部 分 是 影 响 Ｔ工
据 集 市 。 以 满 足决 策 的需 要 。
一
（ ） ＷＭ元模型 （ ｔｍｏ ｅ） １Ｃ Ｍｅａ ｄ １：描述数据仓库系统 共享 的元
模 型 。 它 由一 系列 子 元模 型构 成 。 （ ） ＷＭ Ｘ ＷＭ 元 模 型 的 Ｘ 表 示 。 ２ Ｃ ＭＬＣ ＭＬ （ ） ＷＭ Ｄ Ｄ：Ｗ ／ Ｉ ３ Ｃ Ｔ Ｄ Ｂ 共享 元 数据 的交 换 格 式 。 （ ） ＷＭ Ｉ［ Ｄ ／ Ｉ ４ Ｃ Ｄ． Ｗ 共享 元 数 据 的应 用程全过程 ．成为数据从数据源到数
据 仓 库 的 桥 梁
嘲 １基于 ｅ ｌ ｗｖ ｌ
换 和管理膜式
基于Ｃ ＷＭ的数据仓库元数据转换 和管理模 型可 用图 １ 表示。
数 据 抽取 阶 段 没 有 相 应 的 映射 规 则 ，就 无 法 知道 需 要 抽 取 从 图 １ 难 理 解 ，元 数 据 库 也是 基于 Ｃ 不 ＷＭ 标 准 ，通 过 Ｃ ＷＭ 元模 什 么 样 的 数 据 在 源 数 据 存 储 格 式 转 换 为 目标 数 据 存 储 格 式 型 映 射 构 建 ， Ｗ Ｍ 以 ｕ 、Ｃ ＭＬ 的 元模 型 为基 础 ，针 对 数 据 仓 库领 时 ，需 要 知 道源 存储 格 式 和 目标 存 储格 式 的信 息 ，以及 卡 应 的存 域 的应 用 使 用 特 定 的 元 类 、元 关 系 ，将 来 自各 异 构数 据源 和 数 目 储 格式 之 间 的转 换 规 则 ；在 数 据 加载 阶 段 需 要知 道 目标 数 据 仓 据 仓 库 各 个 组 件 中的 元 数 据 通 过 Ｃ ＭＬ Ｃ Ｔ 、 ＷＭ ＷＭ Ｘ 、 ＷＭ Ｄ Ｄ Ｃ 库 的 数 据 结 构 和 相 关 信息 。所 有 这 些 信 息 ，都 需 要 元 数 据 提 供 ！Ｌ 三 个 规 范 ．转 化 为 Ｘ Ｄ ＭＬ 文 档 ，为数 据 仓库 元 数 据 管理 提 供 由此 可 见 Ｅ Ｌ 程 自始 至 终 都需 要 元 数 据 的 支 持 和 控 制 正 了满 足 元 数 据 交 换 所 需 的语 法 和语 义规 范 的 、方便 元 数 据 交 换 和 Ｔ过 因为如此 ， 要解 决 Ｅ Ｌ Ｔ 开发 中 的 问题 ， 当从 相 关 的 元 数 据 着手 元 数 据 存 储 的 Ｘ 文 件 应 ＭＬ 二 、关 于 Ｃ ＷＭ 及 其 提 供 的 工 作机 制
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Row：查询和修改一条记录的内容
RowSet：查询和修改包含的记录
ETL
读取数据 清洁数据 转换数据
装载数据
ETL组件的接口
黑盒变换： Transformation ，DataObjectSet ， TransformationUse 白盒变换： FeatureMap ，ClassifierMap ， ClassifierFeatureMap ，TransformationMap 变换的执行顺序控制： TransformationTask ，TransformationStep ， TransformationActivity ，StepPrecedence ， PrecedenceConstraint
立方体到物理数据源的映射 StructureMap， LevelBasedHierarchy， ValueBasedHierarchy
数据挖掘组件的主要类及接口
MiningModel：模型属性和模型的输入 MiningSettings：对象属性，输入参数的说明 ApplicationInputSpecification， ApplicationAttribute： 使用模型时的参数 MiningModelResult：挖掘的结果 SupervisedMiningModel: 描述预言性算法产生的模 型 StatisticsSettings, AssociationRulesSettings, ClusteringSettings, ClassificationSettings, RegressionSettings：对应模型的设置
外部数据
数据源
多种类型：关系型、多维、 记录、XML 以及其它一些工具类型 关系型：模式，物理表， 视图，字段，索引，触
发器，外关键字 ，主关键字 ，数据类型，字段 值，数据记录，记录的集合
Relational元模型
Relational元模型（续1）
Package ColumnSet Catalog Trigger Index Procedure BaseTable View Table SQLQuery SQLDataType Column
CWM和XMI的关系
CWM的组成
CWM元模型
基础包 资源包 分析包 管理包
CWM DTD和CWM XML CWM IDL
提纲
背景介绍 数据仓库、元数据理论介绍 CWM、MOF、UML、XMI规范介绍
基于CWM的数据仓库体系结构设计
电信综合业务信息服务平台设计
OLAP组件接口
立方体的定义： Cube，CubeDimAssoc，CubeRegion， Dimension，Hierarchy，Level，Mearsure， LevelBasedHierarchy，HierarchyLevelAsso， ValueBasedHierarchy，MemberSelection， MemberSelGrp，
数据 联机 分析 展示
WEB 服务器
客户端
元数据库
数 据 建 模
系统部署图
数据仓库 服务器 W W W 服务器 WEB浏览
自动邮件 OLTP 服务器 OLAP 服务器 工具 客户端
背景介绍
数据仓库的应用越来越广泛 不同数据仓库工具之间无法进行数据交换 企业的应用受到工具的限制 利用元数据可以实现数据交换
提纲
背景介绍
数据仓库、元数据理论介绍
CWM、MOF、UML、XMI规范介绍
基于CWM的数据仓库体系结构设计
电信综合业务信息服务平台设计
数据仓库理论
基于CWM的数据仓库体系结构的 特点及优点
统一的数据集市和数据仓库 中央元数据库驱动机制 灵活高效的数据交换方式 易于升级 高度的可集成性 高度的可扩展性
基于CORBA的企业数据仓库扩展结构
通用数据仓库 工具 C W M（IDL） 企业数据仓库 平台 C W M（IDL）
基于CWM的数据仓库体系结构
DW管理 系统
O D S
OLTP系统 抽 清 转 装 取 洁 换 载 中央 数据仓库
OLAP工具
遗留系统
办公系统
中央 元数据库
元 数 本地元数据库 据 交 数据集市 换
挖掘工具
பைடு நூலகம்
报表工具
外部数据
数据模型 本地元数据库
数据源
OLTP数据库 遗留数据 内部办公系统数据
元数据 层次 M3 M2 MOF术语 元元模型 元模型， 元元数据
示例
MOF模型 UML元模型， CWM元模型 UML模型， CWM模型 数据仓库数据
M1
M0
模型， 元数据
对象，数据
CWM和相关规范的关系
CWM和MOF的关系 CWM和UML的关系
直接继承了UML核心元模型 使用UML图形标记 使用UML中的OCL（对象约束语言）
元元模型（M3）
元模型（M2）
Record（“Student”， Field（“name”，String）， (Field（“sex”，String）…) Student （“张东”，“男”， …） Student （“李芳”，“女”， …） ……
模型（M1）
信息，数据 （M0）
OMG规范和元数据层次的关系
Relational元模型（续2）
Extent Instance AttributeLink
RowSet
Object
DataValue
ColumnSet
Row
ColumnValue
Attribute
关系型数据源的主要接口
BaseTable：查询和修改表的属性、触发 器和结构
Catalog：查询和修改包含的元素
提纲
背景介绍 数据仓库、元数据理论介绍
CWM、MOF、UML、XMI规 范介绍
基于CWM的数据仓库体系结构设计 电信综合业务信息服务平台设计
元数据的层次
通用的元元模型
MetaClass（“Record”， [MetaAttr(（“name”）,String), MetaAttr((“fields”),list<Field>)] MetaClass（“Field”，…）
中央数据仓库
数据粒度最细且多层次 数据是历史的
数据是时间相关的
大数据量
数据是整合的
通用的、全局的
操作数据存储ODS
1/2 操作型系统 1/2 企 业 数据仓库
ODS
数据集市
部门1 外部 数据源
数据 集市
粒度1
部门2
企业 数据 仓库 最细粒度
数据 集市
粒度2 部门3
数据 集市
数据仓库管理
访问控制和安全性管理 数据增长管理 抽取过程的管理 性能管理 故障恢复 扩充和演变管理
数据仓库管理接口
抽取过程的调度（WarehouseProcess， WarehouseEvent，InternalEvent， ScheduleEvent，ExternalEvent） 抽取过程的执行 （TransformationExecution， StepExecution，ActivityExecution） 数据元素的变化（Measurement， ChangeRequest）
基于CWM的 数据仓库体系结构设计
我的工作
提出了一个基于CWM的数据仓库体系结构 基于该体系结构，参与设计和实现了一个 电信综合业务信息服务平台
提纲
背景介绍
数据仓库、元数据理论介绍 CWM、MOF、UML、XMI规范介绍 基于CWM的数据仓库体系结构设计 电信综合业务信息服务平台设计
粒度3
数据集市的特点
面向部门应用
规模小，投资少
使用方便且成本低
元数据库
类型：
中央元数据库 本地元数据库
内容：
抽取过程：任务、执行顺序、映射关系、转换规则 描述数据 ：方位图、数据之间的商业关系、商业规 则、数据的改变 数据仓库管理：安全性、运行状态、抽取过程的调 度、I/O对象及其关系
数据仓库的定义
数据仓库的建设
数据仓库的应用 国内数据仓库建设的问题
元数据
定义
描述数据的数据
研究元数据的原因
管理、使用数据的需求
系统分布和互通的要求
元数据重用、共享的要求
元数据的建模和标准化
建模的两大方向
元数据参考模型 元数据模型
标准化
OMG MDC
对象请求代理（ORB）
对象服务
提纲
背景介绍 数据仓库、元数据理论介绍 CWM、MOF、UML、XMI规范介绍 基于CWM的数据仓库体系结构设计
电信综合业务信息服务平台设计
系统体系结构设计
管 理 系 统
省分公司 上报数据
计费 结算 数据
抽 清 转 装
取 洁 换 载 元数据交换
面向主题 的企业 数据仓库