基于CWM的数据仓库体系结构设计
数据仓库体系结构
数据仓库体系结构数据仓库是一个用于集成、管理和分析大量数据的系统。
在数据仓库中，数据从不同的源系统中提取、转换和加载，然后存储在一个统一的、可供分析的数据存储中。
为了实现这一目标，数据仓库需要一个合理的体系结构来支持数据的整合、存储和查询等功能。
数据仓库体系结构由以下几个主要组成部分组成：1. 数据源：数据源是数据仓库的基础，它可以是内部系统的数据库、外部数据提供商的数据文件、Web上的数据源等。
数据源可以包括结构化数据（如关系型数据库中的表）和非结构化数据（如文本文件、图像文件等）。
2. 数据提取：数据提取是将数据从源系统中抽取出来并转换为数据仓库可以使用的格式的过程。
数据提取可以通过批处理、定时任务或实时流式传输等方式进行。
3. 数据转换：数据转换是将提取的数据进行清洗、集成和转换的过程。
在这个阶段，数据被清理、去重、标准化和转换为统一的格式和结构，以便在数据仓库中进行分析。
4. 数据加载：数据加载是将转换后的数据加载到数据仓库中的过程。
数据加载可以分为全量加载和增量加载两种方式，全量加载是将所有数据加载到数据仓库中，而增量加载是只加载发生变化的数据。
5. 数据存储：数据存储是数据仓库中数据的物理存储方式。
常用的数据存储方式包括关系型数据库、多维数据库和列式数据库等。
数据存储的选择应根据数据的特点、查询需求和性能要求等因素进行。
6. 元数据管理：元数据是描述数据仓库中数据的数据，它包括数据的结构、定义、来源、质量等信息。
元数据管理是对元数据进行收集、存储、管理和查询的过程，它是数据仓库管理的重要组成部分。
7. 数据访问：数据访问是用户通过查询、报表和分析等方式对数据仓库中的数据进行访问和分析的过程。
数据仓库可以提供多种数据访问方式，包括在线分析处理（OLAP）、数据挖掘和数据可视化等。
8. 安全性和权限管理：安全性和权限管理是保护数据仓库中数据安全和控制用户访问权限的过程。
数据仓库应具备完善的安全措施，包括身份认证、权限控制、数据加密和审计等功能。
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
数据仓库模型的设计
数据仓库模型的设计数据仓库模型的设计大体上可以分为以下三个层面的设计151:.概念模型设计;.逻辑模型设计;.物理模型设计;下面就从这三个层面分别介绍数据仓库模型的设计。
2.5.1概念模型设计进行概念模型设计所要完成的工作是:<1>界定系统边界<2>确定主要的主题域及其内容概念模型设计的成果是，在原有的数据库的基础上建立了一个较为稳固的概念模型。
因为数据仓库是对原有数据库系统中的数据进行集成和重组而形成的数据集合，所以数据仓库的概念模型设计，首先要对原有数据库系统加以分析理解，看在原有的数据库系统中“有什么”、“怎样组织的”和“如何分布的”等，然后再来考虑应当如何建立数据仓库系统的概念模型。
一方面，通过原有的数据库的设计文档以及在数据字典中的数据库关系模式，可以对企业现有的数据库中的内容有一个完整而清晰的认识;另一方面，数据仓库的概念模型是面向企业全局建立的，它为集成来自各个面向应用的数据库的数据提供了统一的概念视图。
概念模型的设计是在较高的抽象层次上的设计，因此建立概念模型时不用考虑具体技术条件的限制。
1.界定系统的边界数据仓库是面向决策分析的数据库，我们无法在数据仓库设计的最初就得到详细而明确的需求，但是一些基本的方向性的需求还是摆在了设计人员的面前:. 要做的决策类型有哪些?. 决策者感兴趣的是什么问题?. 这些问题需要什么样的信息?. 要得到这些信息需要包含原有数据库系统的哪些部分的数据?这样，我们可以划定一个当前的大致的系统边界，集中精力进行最需要的部分的开发。
因而，从某种意义上讲，界定系统边界的工作也可以看作是数据仓库系统设计的需求分析，因为它将决策者的数据分析的需求用系统边界的定义形式反映出来。
2，确定主要的主题域在这一步中，要确定系统所包含的主题域，然后对每个主题域的内容进行较明确数据仓库建模技术在电信行业中的应用的描述，描述的内容包括:. 主题域的公共码键;. 主题域之间的联系:. 充分代表主题的属性组。
《面向工业领域的实时数据仓库的设计与实现》
《面向工业领域的实时数据仓库的设计与实现》一、引言随着工业 4.0时代的到来，工业领域的数据量呈现出爆炸式增长。
为了有效管理和分析这些数据，实时数据仓库的设计与实现显得尤为重要。
实时数据仓库能够为工业领域提供高效、准确的数据支持，帮助企业实现智能化、精细化的管理。
本文将介绍面向工业领域的实时数据仓库的设计与实现，包括设计目标、系统架构、关键技术及实现方法等方面。
二、设计目标面向工业领域的实时数据仓库的设计目标主要包括以下几个方面：1. 数据实时性：确保数据的实时采集、传输和存储，以满足工业领域的实时决策需求。
2. 数据准确性：保证数据的准确性和可靠性，为企业的决策提供有力支持。
3. 高效性：提高数据处理和分析的效率，降低系统响应时间。
4. 可扩展性：系统应具备较好的可扩展性，以适应未来数据量的增长。
5. 易用性：提供友好的用户界面，方便用户进行数据查询和分析。
三、系统架构面向工业领域的实时数据仓库的系统架构主要包括数据源、数据采集、数据传输、数据处理、数据存储和数据服务六个部分。
1. 数据源：包括工业设备、传感器、数据库等，负责产生和收集原始数据。
2. 数据采集：通过传感器、接口等方式，实时采集原始数据。
3. 数据传输：将采集到的数据传输到数据中心。
4. 数据处理：对传输到的数据进行清洗、转换和加工，以满足不同的分析需求。
5. 数据存储：将处理后的数据存储到实时数据库中，以支持实时查询和分析。
6. 数据服务：提供数据查询、分析、报表等服务，以满足用户的需求。
四、关键技术1. 数据采集与传输技术：采用高效的通信协议和传输技术，确保数据的实时采集和传输。
2. 分布式存储技术：利用分布式存储技术，将数据存储在多个节点上，提高数据的可靠性和可扩展性。
3. 数据处理与分析技术：采用大数据处理和分析技术，对数据进行清洗、转换和加工，以满足不同的分析需求。
4. 实时计算引擎：提供高效的实时计算引擎，支持实时查询和分析。
基于CWM的企业数据仓库体系结构设计
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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
基于描述逻辑的CWM元数据冲突的检测和消解
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科
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Ｖｏ． ７Ｎｏ １ １３ ． １
Ｎ ｏ Ｏ１ ｖ２ Ｏ
Ｃｏｍｐ ｅ Ｓｃｅ ｃ ｕｔ ｒ ｉｎ ｅ
基 于描 述 逻 辑 的 Ｃ ＷＭ 元 数 据 冲 突 的检 测 和 消解
赵 晓非 黄志球
（ 南京信 息工程 大学 计算机科 学 与技 术 系 南 京 ２ ０ ４ ） １０ ４
Ａｂ ｔａ ｔ Ｔｈ ｎ ｏ ｓｓ ｅ ｃｅ ｔ ｄ ｔ ａ ｅ ｒ ｍａ ｋ ｂ ｅ ｉ ｆ ｅ ｃ ｎ ｔ ｅ ｓ ａ ｉ ｔ ｎ ｅ ｉｂ ｌ ｙ Ｏ ａ ａ ｗａ ｅ ｏ ｓ ｓｒ ｃ ｅ ｉ ｃ ｎ ｉｔ ｎ ｉｓ ｉ ｍｅ ａ ａ ａ ｈ ｖ ｅ ｒ ａ ｌ ｎ ｌ ｎ ｅ ｏ ｈ ｔ ｂ ｌ ｙ ａ ｄ ｒ ｌ ｉ ｔ ｆｄ ｔ ｒ ｈ ｕ ｅ ｎ ｕ ｉ ａ ｉ ｓ ｓ ｅ Ｄｕ ｉ ｇ ｔ ｅｍ ｅ ａ ａ ａ ｃ ｅ ｔ ｎ ｂ ｓ ｄ ｏ ｍｍｏ ａ ｅ ｏ ｓ ｅａ ｄ ｌ Ｃ Ｍ ）， ｈ ｉ ｅ ｅ ｔｅ ｐ ｒｅ ｃ ｓ ａ ｄ ｙ ｔｍ． ｒ ｈ ｔ ｄ ｔ ｒ ａ ｉ ａ ｅ ｎ Ｃｏ ｎ ｏ ｎ Ｗ ｒ ｈ ｕ ｅ Ｍ ｔｍｏ ｅ （ Ｗ ｔ ｅ ｄ ｆ ｒ ｎ ｘ ｅ ｉｎ ｅ ｎ ｆ
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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。
数据仓库的设计和构建
数据仓库的设计和构建数据仓库（Data Warehouse）是指将组织机构内部各种分散的、异构的数据整合起来，形成一个共享的、一致的、易于查询和分析的数据环境。
数据仓库的设计和构建是数据管理和分析的重要环节。
本文将结合实践经验，介绍数据仓库的设计与构建过程。
一、需求分析数据仓库的设计与构建首先需要进行需求分析。
在需求分析阶段，我们需要明确以下几个问题：1. 数据来源：确定数据仓库所需要的数据来源，包括内部系统和外部数据源。
2. 数据维度：确定数据仓库中需要关注的维度，如时间、地理位置、产品等。
3. 数据粒度：确定数据仓库中的数据粒度，即需要对数据进行何种程度的聚合。
4. 数据可用性：确定数据仓库中数据的更新频率和可用性要求。
5. 分析需求：明确数据仓库所需满足的分析需求，如报表查询、数据挖掘等。
二、数据模型设计在数据仓库设计过程中，数据模型的设计尤为重要。
常用的数据模型包括维度建模和星型模型。
维度建模是基于事实表和维度表构建的，通过定义事实和维度之间的关系，建立多维数据结构。
星型模型则将事实表和各个维度表之间的关系表示为星型结构，有助于提高查询效率。
根据具体需求和数据特点，选择合适的数据模型进行设计。
三、数据抽取与转换数据仓库的构建过程中，需要从各个数据源中抽取数据，并进行清洗和转换。
数据抽取常用的方法包括全量抽取和增量抽取。
全量抽取是指将数据源中的全部数据抽取到数据仓库中，适用于数据量较小或变动频率较低的情况。
增量抽取则是在全量抽取的基础上，只抽取发生变动的数据，提高了数据抽取的效率。
数据在抽取到数据仓库之前还需要进行清洗和转换。
清洗的目标是去除数据中的错误、冗余和不一致之处，保证数据的准确性和完整性。
转换的目标是将数据格式进行统一，并进行必要的计算和整合，以满足数据仓库的需求。
四、数据加载与存储数据加载是指将抽取、清洗和转换后的数据加载到数据仓库中的过程。
数据加载的方式可以分为批量加载和实时加载。
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。
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
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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
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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
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数据仓库与数据挖掘
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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
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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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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
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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
DW管理 系统
ODS
抽取 清洁 转换 装载
中央 数据仓库
中央 元数据库
元
数 本地元数据库 据
交
数据集市
换
数据模型
本地元数据库 第14页/共38页
OLAP工具 挖掘工具 报表工具
数据源
❖ OLTP数据库 ❖ 遗留数据 ❖ 内部办公系统数据 ❖ 外部数据
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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
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ETL组件的接口
❖ 黑盒变换： Transformation ，DataObjectSet ， TransformationUse
❖ 白盒变换： FeatureMap ，ClassifierMap ， ClassifierFeatureMap ， TransformationMap
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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 ❖ Column：查询和设置属性 ❖ Row：查询和修改一条记录的内容 ❖ RowSet：查询和修改包含的记录
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ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
ETL
❖ 读取数据 ❖ 清洁数据 ❖ 转换数据 ❖ 装载数据
数据仓库数据
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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） ❖ CWM和XMI的关系
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CWM的组成
❖ CWM元模型
▪ 基础包 ▪ 资源包 ▪ 分析包 ▪ 管理包
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
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Relational元模型
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Relational元模型（续1）
Package Catalog
ColumnSet
Column
Trigger Index Procedure
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数据仓库理论
❖ 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
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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
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元数据的建模和标准化
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
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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
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Table
SQLQuery SQLDataType
BaseTable View
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Relational元模型（续2）
Extent
Instance
AttributeLink
RowSet Object DataValue
ColumnSet
Row ColumnValue
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Attribute
系
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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
元元模型（M3）
MetaClass（“Record”， [MetaAttr(（“name”）,String),
MetaAttr((“fields”),list<Field>)] MetaClass（“Field”，…）
元模型（M2）
Record（“Student”， Field（“name”，String）， (Field（“sex”，String）…)
❖ CWM DTD和CWM XML ❖ CWM IDL
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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
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基于CWM的数据仓库体系结构
OLTP系统 遗留系统 办公系统 外部数据
最细粒度
部门1 数据 集市 粒度1
部门2 数据 集市
粒度2
部门3 数据 集市 粒度3
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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
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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
❖ 变换的执行顺序控制：
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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
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操作数据存储ODS
操作型系统
1/2 1/2
ODS
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企业 数据仓库
数据集市
外部 数据源
企业 数据 仓库
❖ 建模的两大方向 ▪ 元数据参考模型 ▪ 元数据模型
❖ 标准化 ▪ OMG ▪ MDC
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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
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元数据的层次
通用的元元模型
Student（“张东”，
“男”，…）
Student（“李芳”，
“女”，…） ……
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模型（M1）
信息，数据 （M0）
OMG规范和元数据层次的关系
元数据 层次
MOF术语
M3
元元模型
元模型，
M2
元元数据
M1
模型， 元数据
M0 对象，数据
示例
MOF模型
UML元模型， CWM元模型 UML模型， CWM模型