元数据及数据质量介绍-文档资料
元数据 操作手册
元数据操作手册一、什么是元数据在计算机科学和信息管理领域中，元数据是用来描述数据的数据。
它提供了关于数据的信息，帮助我们理解和管理数据。
元数据可以包括数据的属性、结构、来源、格式以及其他与数据相关的信息。
二、元数据的分类根据用途和功能的不同，元数据可以分为以下几类：1. 描述性元数据：描述数据的特征和属性，如数据类型、大小、单位等。
2. 结构性元数据：描述数据的组织结构和关系。
包括数据表、字段以及它们之间的关联。
3. 管理性元数据：描述数据的存储位置、访问权限、备份策略等管理信息。
4. 技术性元数据：描述数据的来源、格式、转换规则等技术细节。
5. 业务元数据：描述数据在特定业务领域中的含义和用途。
三、元数据的重要性元数据在信息管理和数据分析中起着关键的作用。
它可以帮助用户了解数据的含义、可靠性、完整性，并提供对数据的搜索、查询和分析功能。
以下是元数据的几个重要应用：1. 数据检索和查询：通过元数据，我们可以根据数据的属性和结构进行快速检索和查询，提高工作效率。
2. 数据分析和挖掘：元数据提供了数据的描述信息，这可以使得数据分析和挖掘工作更加准确和可靠。
3. 数据质量管理：通过对元数据的管理，可以及时发现和纠正数据质量问题，提高数据的准确性和可信度。
4. 数据集成和共享：元数据有助于数据的集成和共享，促进不同系统间的数据交流和共享。
5. 数据安全和隐私保护：元数据管理可以有效地控制数据的访问权限，保护数据的安全和隐私。
四、元数据管理的基本原则对于元数据的管理，我们需要遵循以下几个基本原则：1. 元数据一致性：确保不同系统中的元数据一致，避免因为不一致的元数据导致数据集成和共享的问题。
2. 元数据可维护性：保证元数据的及时更新和维护，确保其准确性和有效性。
3. 元数据可查找性：通过良好的分类和索引机制，使元数据易于查找和使用。
4. 元数据安全性：控制元数据的访问权限，保护数据的安全和隐私。
5. 元数据文档化：对元数据进行文档化记录和整理，使其易于理解和使用。
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，它为数据提供了关键的上下文和描述信息。
元数据可以帮助我们理解和解释数据，确保数据的准确性、一致性和可靠性。
本文将详细介绍元数据的概念、重要性以及在不同领域的应用。
一、元数据的定义与分类元数据是指描述数据的属性、特征和关系的数据，它可以描述数据的结构、内容、格式、来源、质量等信息。
根据元数据的不同用途和应用场景，可以将其分为以下几类：1. 技术元数据：技术元数据主要描述数据的物理属性和技术特征，包括数据的存储格式、数据类型、数据长度、索引、关系等信息。
它可以帮助数据工程师和数据库管理员理解和管理数据的存储和访问方式。
2. 业务元数据：业务元数据主要描述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、数据使用权限等信息。
它可以帮助业务分析师和决策者理解和应用数据，支持业务决策和战略规划。
3. 操作元数据：操作元数据主要描述数据的操作和处理过程，包括数据的采集、清洗、转换、加载等信息。
它可以帮助数据工程师和数据分析师追溯和监控数据的处理流程，确保数据的可追溯性和可信度。
二、元数据的重要性元数据在数据管理和数据分析中起着重要的作用，具有以下几个重要性：1. 数据理解和解释：元数据可以帮助我们理解和解释数据的含义和上下文，从而更好地理解数据的特征和关系。
通过元数据，我们可以知道数据的来源、定义、格式等信息，从而更好地理解数据的可信度和可用性。
2. 数据质量和一致性：元数据可以帮助我们评估和监控数据的质量和一致性。
通过元数据，我们可以了解数据的采集和处理过程，识别数据质量问题，并采取相应的措施进行数据清洗和修复，确保数据的准确性和一致性。
3. 数据集成和共享：元数据可以帮助我们实现数据的集成和共享。
通过元数据，我们可以了解不同数据源的结构和内容，从而更好地进行数据集成和共享，提高数据的复用性和效率。
4. 数据安全和隐私：元数据可以帮助我们管理和保护数据的安全和隐私。
元数据和数据质量的关系
元数据和数据质量的关系“元数据”的意思是“用与数据有关的结构化数据，对其他数据进行说明的数据”。
从系统构建时创建的文件中实质说明书、属性（attribute）说明书、表说明书等可见，数据名称中有说明，列名称中也有说明，可见为构成表而管理多种信息。
简单来说，这里说明的全部资料都可视为元数据的一部分。
在该表中存储的信息虽然只是数据，但指代该表的表名就是元数据。
企业建立管理了大量数据库，各个数据库中不断生成数量庞大的表，各个表又由多个列构成。
各个数据库、表、列内信息管理是基础，各自的说明、表间的连接关系、列间连接关系及各种信息在其他仓库（repository）中存储管理，叫做“元数据管理”。
如果正确管理元数据，当使用者需要在系统中查找信息时，不必问负责人员，只需在元数据管理系统中查找就可轻松知道在哪里以及怎样取得信息。
ETL操作中，感知到表变更相关的错误后，任何人都可以轻松知道何时、因谁引起、表如何变更，可在短时间内恢复错误操作。
元数据是与数据有关的信息，将数据质量认为是与线性数据相关的部分，可视为互相无关。
实际上，既有仅仅进行元数据管理的程序，也有不需说明元数据也可进行数据质量管理的程序。
企业中要构建全部管理数据相应的信息，虽然可以使用只管理元数据的程序，没有元数据，那么数据质量程序也就不可能存在。
从数据质量管理分析阶段就应开始收集元数据相关信息，进行以元数据为中心的数据质量管理。
要进行数据质量管理，首先进行的基本管理就是元数据管理。
首先要将企业内存在的全部数据相关信息登录一个仓库内管理，按各自不同的表、不同列利用工具一并将质量管理所需的信息存储在同一仓库内。
质量的对象虽然是数据，但在质量管理和数据间发挥媒介作用的是元数据。
数据质量可认为是种IT问题。
实际上，数据质量管理程序依靠IT部门实施和维护，最大的受益者却是现行部门。
并且，现行部门最了解各个应用软件中正在使用的数据用途和意义。
因此，理解了企业内部数据质量管理的作用，想要达到期望值就要取得现有部门和IT部门的同意。
大数据、数据仓库-元数据说明书
《业务元数据说明书》项目名称：文档编号：版本号：<单位名称>年月日文档信息变更记录变更审阅元数据的描述主要是对数据仓库中的各种数据元数进行说明。
元数据的格式用于提供数据仓库中数据的表达规则。
元数据中的数据类型用于说明数据仓库中数据特有的类型，如图像、布尔、整数、实数等。
元数据的关系用于说明数据仓库中各种数据对象之间的关系。
数据生成时间记录数据在数据源生成的时间，一般用于记录内部数据。
来源说明数据的来源。
索引说明该数据所拥有或所依赖的索引列。
类别对数据按照其所属主题进行分类，便于数据仓库的管理应用。
元数据的域用于说明数据仓库中数据的有效值范围。
元数据的业务规则用于说明数据仓库中数据在业务处理中所要遵守的规则。
入库时间说明该数据最近加入数据仓库的时间。
更新周期说明该数据多少时间进行一次更新。
元数据的数据质量用于描述数据仓库中数据的精确度、完整性、一致性和有效性。
元数据的统计信息统计了数据访问的用户、访问对象、访问时间和访问次数。
元数据状态用于跟踪数据仓库的运行状态。
元数据的处理描述了数据仓库系统的使用方法和管理的特性。
例如，数据的使用方法、概括数据的概括公式等以说明数据的具体内容，便于数据仓库用户对数据仓库的使用以及维护。
存储位置说明该数据存储在哪一位置。
尤其对存储在外部存储设备上的数据量大的外部数据比较重要。
存储大小说明该数据所需要的存储量大小。
引用处说明引用该数据的一些操作。
XX《技术元数据说明书》项目名称：文档编号：版本号：<单位名称>年月日文档信息变更记录变更审阅一、引言1．编写目的<这部分说明文档编写目的，描述本系统特点及使用数据仓库技术实现的业务目标。
> 2．背景<这部分是项目背景描述。
>3．参考资料<这部分列出本文档引用资料的名称，并说明文档上下级关系。
>4．术语定义及说明<这部分列出本文档中使用的术语定义、缩写及其全名。
元数据管理：数据质量的核心要素
元数据管理：数据质量的核心要素元数据管理是现代数据管理中至关重要的一环，它承担着数据质量保证的核心要素角色。
元数据是描述数据的数据，是对数据资源及其特性的描述，可以帮助我们更好地理解数据的含义、结构、关系和来源。
通过对元数据的管理，可以有效地提高数据质量，确保数据的准确性、完整性、一致性和及时性。
在信息化发展的今天，数据质量已经成为企业发展和决策的关键因素之一，而元数据管理则成为保障数据质量的基石。
元数据管理的定义和作用元数据是指用于描述数据的数据，包括数据的定义、结构、属性、关系、存储方式、使用范围等信息。
元数据可以帮助我们理解数据的含义和背景，帮助我们更好地掌握和管理数据资源，提高数据分析和应用的效率。
元数据可以分为三种类型：技术元数据、业务元数据、管理元数据。
元数据管理是对元数据进行有效管理和维护的过程，主要包括元数据的采集、存储、维护、共享和应用等环节。
元数据管理在数据治理和数据管理中起着至关重要的作用，它可以帮助组织更好地理解和利用自己的数据资源，提高数据开发和分析的效率，确保数据质量和数据安全。
元数据管理与数据质量数据质量是数据管理的核心问题之一，它影响着数据的可信度和有效性。
而元数据管理作为数据质量保障的核心要素，也是确保数据质量的有效手段之一。
•数据准确性：通过元数据管理，可以确保数据的准确性，避免数据的误导性和错误性。
•数据完整性：元数据可以帮助我们了解数据的完整性要求，通过元数据管理可以检验数据的完整性，保证数据的有效性和完整性。
•数据一致性：通过元数据管理可以掌握数据在不同系统和环境中的一致性，避免数据不一致造成的问题。
•数据及时性：通过元数据管理可以了解数据的更新频率和时间，保证数据的及时性，使数据能够及时反映现实的变化。
元数据管理的实践如何进行元数据管理？以下是一些元数据管理的实践建议：•元数据采集：收集和录入数据的元数据信息，包括数据表结构、数据定义、数据更新时间等信息。
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，包括数据的结构、内容、质量、来源等。
元数据对于数据管理和数据分析非常重要，它可以帮助我们更好地理解和使用数据。
本文将详细介绍元数据的概念、作用以及常见的元数据类型。
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。
元数据可以用来描述数据的结构、内容、质量、来源、格式等方面的信息。
它通常以文本形式存在，可以通过各种方式进行存储和管理。
元数据可以帮助我们更好地理解和使用数据，提高数据管理的效率。
二、元数据的作用1. 数据管理：元数据可以帮助我们更好地管理数据。
通过元数据，我们可以了解数据的结构、内容、质量等信息，从而更好地进行数据分类、整理和存储。
2. 数据分析：元数据对于数据分析非常重要。
通过元数据，我们可以了解数据的来源、格式、处理过程等信息，从而更好地进行数据分析和挖掘。
3. 数据共享：元数据可以帮助我们更好地共享数据。
通过元数据，我们可以了解数据的权限、访问方式等信息，从而更好地进行数据共享和交流。
三、常见的元数据类型1. 技术元数据：技术元数据是描述数据存储和传输方式的元数据。
例如，数据的文件格式、存储位置、传输协议等信息都属于技术元数据。
2. 业务元数据：业务元数据是描述数据内容和业务含义的元数据。
例如，数据的字段含义、数据的业务规则等信息都属于业务元数据。
3. 行为元数据：行为元数据是描述数据的使用和操作方式的元数据。
例如，数据的访问权限、数据的使用记录等信息都属于行为元数据。
4. 源数据元数据：源数据元数据是描述数据来源和采集方式的元数据。
例如，数据的采集时间、采集设备等信息都属于源数据元数据。
5. 上下文元数据：上下文元数据是描述数据使用环境和背景的元数据。
例如，数据的使用场景、数据的应用范围等信息都属于上下文元数据。
四、总结元数据是描述数据的数据，它提供了关于数据的信息。
元数据对于数据管理和数据分析非常重要，它可以帮助我们更好地理解和使用数据。
元数据说明书
元数据说明书在当今数字化的时代，数据无处不在，而元数据则是理解和管理这些数据的关键。
那么，什么是元数据呢？简单来说，元数据就是“关于数据的数据”。
它提供了对数据的描述、解释和背景信息，帮助我们更好地理解、组织、查找和使用数据。
元数据就像是数据的“身份证”，包含了各种关于数据的关键信息。
比如，一份文档的元数据可能包括作者、创建日期、修改日期、文件大小、文件类型等。
对于一张图片，其元数据可能涵盖拍摄时间、拍摄地点、相机型号、图片分辨率等。
这些信息看似简单，却有着极其重要的作用。
首先，元数据有助于数据的组织和管理。
想象一下，如果没有元数据，我们面对海量的数据将无从下手，不知道哪些数据是相关的，哪些是重要的。
有了元数据，我们可以按照特定的标准对数据进行分类和排序，例如按照创建日期、作者或者主题等。
这使得我们能够更高效地查找和使用所需的数据，节省大量的时间和精力。
其次，元数据能够提高数据的质量和可信度。
通过记录数据的来源、采集方法以及处理过程等元数据信息，我们可以评估数据的准确性、完整性和可靠性。
如果发现数据存在问题，我们可以追溯到其源头，找出问题所在并进行修正，从而保证数据的质量。
再者，元数据在数据共享和交流中也发挥着重要作用。
当不同的组织或个人需要共享数据时，清晰准确的元数据能够帮助对方快速理解数据的内容、格式和用途，减少误解和错误使用的风险。
元数据的类型多种多样。
有描述性元数据，主要用于描述数据的基本特征，如名称、类型、大小等；有结构性元数据，它说明了数据的组织方式和结构，比如表格的列名、文档的章节结构等；还有管理性元数据，涵盖了数据的创建、修改、访问权限等管理方面的信息。
在实际应用中，元数据广泛存在于各种领域。
在图书馆和档案馆中，图书和档案的元数据帮助读者快速找到所需的资料；在企业中，产品信息、客户数据等的元数据支持企业做出决策和优化业务流程；在科研领域，实验数据的元数据确保研究结果的可重复性和可验证性。
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，包括数据的结构、内容、属性、关系等。
元数据对于数据的管理和使用非常重要，它能够匡助人们更好地理解和利用数据。
本文将介绍元数据的概念、分类、作用以及管理方法。
一、元数据的概念元数据是指描述数据的数据，它记录了数据的属性、结构、关系和其他相关信息。
元数据可以匡助人们理解数据的含义和用途，同时也为数据的管理和使用提供了便利。
元数据可以包括以下几个方面的信息：1. 数据属性：描述数据的特征和属性，如数据类型、长度、精度等；2. 数据结构：描述数据的组织结构，如表、字段、索引等；3. 数据关系：描述数据之间的关系，如主键、外键、关联关系等；4. 数据来源：描述数据的来源和采集方式，如数据源、采集时间等；5. 数据质量：描述数据的准确性、完整性、一致性等质量特征；6. 数据使用：描述数据的用途和访问权限，如数据访问控制、数据使用规则等。
二、元数据的分类根据元数据的不同用途和内容，可以将元数据分为不同的分类。
常见的元数据分类包括：1. 技术元数据：描述数据的物理特性和技术属性，如数据存储格式、数据传输协议等；2. 业务元数据：描述数据的业务含义和用途，如数据词典、业务规则等；3. 运营元数据：描述数据的操作和管理过程，如数据采集、数据清洗等；4. 模型元数据：描述数据的模型和结构，如实体关系模型、数据流程图等；5. 上下文元数据：描述数据的上下文环境和应用场景，如数据集成、数据共享等。
三、元数据的作用元数据在数据管理和使用过程中起到了重要的作用，具体包括以下几个方面：1. 数据理解和解释：元数据提供了数据的详细描述和解释，匡助人们理解数据的含义和用途，从而更好地利用数据；2. 数据质量控制：元数据记录了数据的质量特征，可以匡助人们评估和控制数据的质量，提高数据的准确性和一致性；3. 数据集成和共享：元数据描述了数据的结构和关系，可以匡助人们进行数据集成和共享，实现不同数据源之间的数据交互和共享；4. 数据安全和权限控制：元数据记录了数据的访问权限和使用规则，可以匡助人们进行数据安全管理和权限控制，保护数据的安全性；5. 数据管理和维护：元数据提供了数据的管理和维护信息，可以匡助人们进行数据的管理、维护和更新。
元数据及数据质量介绍41页PPT
36、如果我们国家的法律中只有某种 神灵， 而不是 殚精竭 虑将神 灵揉进 宪法， 总体上 来说， 法律就 会更好 。—— 马克·吐 温 37、纲纪废弃之日，便是暴政兴起之 时。— —威·皮 物特
38、若是没有公众舆论的支持，法律 是丝毫 没有力 量的。 ——菲 力普斯 39、一个判例造出另一个判例，它们 迅速累 聚，进 而变成 法律。 ——朱 尼厄斯
40、人类法律，事物有规律，这是不 容忽视 的。— —爱献 生
6、最大的骄傲于最大的自卑都表示心灵的最软弱无力。——斯宾诺莎 7、自知之明是最难得的知识。——西班牙 8、勇气通往天堂，怯懦通往地狱。——塞内加 9、有时候读书是一种巧妙地避开思考的方法。——赫尔普斯 10、阅读一切好书如同和过去最杰出的人谈话。——笛卡儿
元数据标准介绍
医药卫生元数据原则简介
• 元数据原则内容—描述方式
本原则采用三种方式定义和描述元数据元素 摘要描述 UML图描述 数据字典描述
医药卫生元数据原则简介
• 元数据原则内容—描述方式
①元数据元素摘要描述
本原则采用定义、英文名称、数据类型、值 域、短名、注解、子元素和扩展巴氏范式对元数 据元素进行摘要描述.
医药卫生元数据原则简介 • 元数据原则内容—描述方式
• 字典表达示例
医药卫生元数据原则
简介完毕，谢谢！
工作基础 扩展参照
领域 元数据原则
科技部国家科学数据共享工程旳《元数据原则化原则与措施》 中要求领域元数据制定时旳选用原则。
医药卫生元数据原则简介
• 制定背景与措施—领域专用元数据原则
共享元共数享据关原键则元数据 必须包括
共享公共元数据
领域共元享数参据照原元则数据 扩展参照
领域专用 元数据原则
领域专用元数据原则
和154 元素）外，其填写内容大致个分子元
为9个方面。
素。
医药卫生元数据原则简介
• 元数据原则内容—子集概述
标识信息 内容信息 分发信息 数据质量信息 数据体现信息
扩展信息 数据模式信息 限制信息 维护信息
医药卫生元数据原则简介
• 元数据原则内容—子集概述
1) 标识信息 提供了标识数据集旳信息。涉及数据集引用、摘要、目旳 、
医药卫生元数据原则简介
• 元数据原则内容—描述方式
元 数 据 子 集 信 息
<<抽象>> 数据体现信息
(from 数据体现信息)
+数据体现信息 0..n
数据质量信息
(from 数据质量信息)
元数据的标准
元数据的标准概述：元数据是描述数据的数据，它提供了关于数据的信息，包括数据的定义、结构、格式、属性和关系等。
元数据的标准化是为了确保数据的一致性、可靠性和可互操作性。
本文将详细介绍元数据的标准格式，包括元数据的定义、元数据标准的重要性、元数据标准的组成部份以及元数据标准的实施方法。
一、元数据的定义：元数据是指描述数据的数据，它包括数据的属性、结构、格式、关系和使用方式等信息。
元数据可以匡助用户理解和使用数据，提高数据的可发现性和可用性。
元数据可以分为三个层次：描述性元数据、结构性元数据和管理性元数据。
1. 描述性元数据：描述性元数据提供了关于数据内容的信息，包括数据的名称、定义、分类、标签、关键词、摘要和注释等。
描述性元数据匡助用户了解数据的基本属性和含义。
2. 结构性元数据：结构性元数据描述了数据的结构和组织方式，包括数据的表结构、字段定义、关系模式、数据类型和约束条件等。
结构性元数据匡助用户理解数据的组织结构和关系。
3. 管理性元数据：管理性元数据包括数据的存储、访问和管理方式，包括数据的存储位置、访问权限、备份策略和数据质量等。
管理性元数据匡助用户了解数据的管理和维护方式。
二、元数据标准的重要性：元数据标准的制定和实施对于数据管理和数据应用具有重要意义。
以下是元数据标准的重要性的几个方面：1. 数据一致性：元数据标准可以确保不同数据源的元数据一致性，避免数据冲突和混乱。
通过统一的元数据标准，可以保证不同系统之间的数据交换和共享的准确性和可靠性。
2. 数据可发现性：元数据标准可以提高数据的可发现性，使用户能够更快速地找到所需的数据。
通过统一的元数据标准，用户可以根据关键词、标签和分类等进行数据检索和过滤。
3. 数据可用性：元数据标准可以提高数据的可用性，使用户能够更好地理解和使用数据。
通过统一的元数据标准，用户可以了解数据的属性、结构和使用方式，从而更好地进行数据分析和应用。
4. 数据质量：元数据标准可以提高数据的质量，减少数据错误和不一致性。
元数据管理与数据质量监控概要 ppt课件
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系统管理
• 元数据添加、变化日志、类别、属性、属性类别的维护 • 权限管理：用户及其权限管理
工作区
• 个人文件夹：存储个人关注的对象 • 公共文件夹：存储公共对象，达到资源共享
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5
元数据的类型
五大类元数据
管理型
业务
操作型 数据库 VSS文档
Server Application ftp telnet ……
• 数据集维护
– 规则维护
• 标准探测 • 模式探测 • 分布探测 • 日期探测 • 任务调度
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探测出检查对象的数据模式，方便做数据分析，并能根据探出的数 据模式自动生成数据规则表达式，产生数据校验规则。
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数据质量监控-数据指标
• 数据集维护
– 规则维护
• 统计周期 • 度量设定 • 告警条件 • 任务调度
• 基本操作
– 增、删、改、查
– 加入到“个人文件夹”
– 加入到“公共文件夹”
•表
– 存在性实时查询
– 字段备注查询
– 字段备注保存
– 表数据预览
– 影响分析
– 血统分析
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元数据管理-管理型元数据
• 基本操作
– 编辑、删除 – 加入到“个人文件夹” – 加入到“公共文件夹”
• 表选择 • 任务调度
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数据质量监控-SQL脚本监控
• 告警条件
错误关键字、过滤关键字
• 超时设置
超时时长
• 任务调度
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主数据标准、元数据标准、数据质量标准
主数据标准、元数据标准、数据质量标准主数据标准、元数据标准和数据质量标准是数据管理中的三个重要概念，它们在确保数据的准确性和一致性方面发挥着关键作用。
一、主数据标准主数据是指在企业或组织中共享的核心数据，这些数据是多个业务部门和系统中共同使用的。
主数据标准是指对主数据进行统一规范和定义的准则，以确保不同系统之间能够正确地共享和使用这些数据。
主数据标准的建立可以解决以下问题：1. 数据不一致：由于不同系统使用不同的数据定义和规范，导致同一数据在不同系统中可能存在差异，从而影响数据的准确性和一致性。
通过主数据标准，可以确保所有系统都遵循相同的规范，避免数据不一致的问题。
2. 数据冗余：如果没有统一的数据标准，不同系统可能会重复存储相同的数据，导致数据冗余。
通过主数据标准，可以将这些冗余数据整合到一个中心位置，避免数据重复存储。
3. 数据难以集成：如果没有统一的数据标准，不同系统之间的数据集成将会变得非常困难。
通过主数据标准，可以简化数据集成过程，提高系统的可扩展性和灵活性。
二、元数据标准元数据是描述数据的数据，它提供了关于数据的含义、结构、属性以及其它特征的信息。
元数据标准是指对元数据进行统一规范和定义的准则，以确保对数据的正确理解和使用。
元数据标准的建立可以解决以下问题：1. 数据理解困难：如果没有元数据标准，不同人员可能对同一组数据有不同的理解和解释，导致数据使用上的混乱。
通过元数据标准，可以确保所有人员对数据的理解保持一致。
2. 数据管理困难：如果没有元数据标准，对数据的添加、修改和删除将变得随意和混乱，导致数据质量下降。
通过元数据标准，可以规范数据的操作流程。
3. 数据整合困难：如果没有元数据标准，不同系统之间的数据整合将会变得非常困难。
通过元数据标准，可以简化数据整合过程，提高系统的可扩展性和灵活性。
三、数据质量标准数据质量是指数据的准确性、完整性、一致性和可靠性等方面。
数据质量标准是指对数据进行统一规范和定义的准则，以确保数据的准确性和可靠性。
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详细信息，包括数据的结构、内容、格式、来源、更新时间等。
元数据是数据管理和数据分析的基础，它可以帮助用户更好地理解和使用数据，提高数据的质量和可信度。
本文将详细介绍元数据的概念、作用、分类以及元数据管理的方法。
一、元数据的概念元数据是指描述数据的数据，它是对数据的定义和描述。
元数据可以包括数据的名称、类型、长度、取值范围、单位、关联关系等信息。
通过元数据，用户可以了解数据的基本属性、结构和含义，从而更好地理解和使用数据。
二、元数据的作用1. 数据管理：元数据可以帮助用户更好地管理数据，包括数据的存储、访问、更新和删除等操作。
通过元数据，用户可以快速找到需要的数据，减少数据的重复存储，提高数据的利用率和管理效率。
2. 数据分析：元数据可以帮助用户更好地理解数据，包括数据的含义、结构和关联关系等。
通过元数据，用户可以进行数据的分析和挖掘，发现数据中的规律和趋势，从而支持决策和业务创新。
3. 数据质量：元数据可以帮助用户评估数据的质量和可信度。
通过元数据，用户可以了解数据的来源、更新时间和数据质量指标等信息，从而判断数据的准确性、完整性和一致性，提高数据的质量和可信度。
三、元数据的分类元数据可以按照不同的维度进行分类，包括以下几种分类方式：1. 技术元数据：技术元数据描述了数据的物理特性和技术属性，包括数据的存储格式、数据结构、数据类型、数据大小等。
技术元数据主要用于数据的存储和访问，帮助用户了解数据的存储方式和访问接口。
2. 业务元数据：业务元数据描述了数据的业务含义和业务规则，包括数据的名称、定义、描述、用途、取值范围等。
业务元数据主要用于数据的理解和应用，帮助用户了解数据的含义、用途和业务规则。
3. 血缘元数据：血缘元数据描述了数据的来源和关联关系，包括数据的产生过程、数据的传输路径、数据的关联关系等。
血缘元数据主要用于数据的追溯和溯源，帮助用户了解数据的来源和传输路径。
元数据的标准
元数据的标准概述：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、内容、质量、来源等。
元数据的标准化是确保数据的一致性、可理解性和可重用性的关键。
本文将介绍元数据的标准格式，包括元数据的定义、组成部份、标准化的目的和好处。
1. 元数据的定义：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、内容、质量、来源等。
元数据可以匡助用户理解数据的含义和用途，使数据更易于管理和利用。
2. 元数据的组成部份：元数据通常包括以下几个方面的信息：2.1 数据描述信息：描述数据的属性、字段、关系、数据类型等。
例如，一个关于学生的元数据可以包括学生的姓名、年龄、性别等属性信息。
2.2 数据质量信息：描述数据的准确性、完整性、一致性等。
例如，一个关于学生成绩的元数据可以包括成绩的有效性、缺失值的处理方式等质量信息。
2.3 数据来源信息：描述数据的获取途径、采集时间、采集方式等。
例如，一个关于气象数据的元数据可以包括数据来源的气象站点、采集时间的范围等来源信息。
2.4 数据使用信息：描述数据的用途、访问权限、使用限制等。
例如，一个关于医疗数据的元数据可以包括数据的用途是研究还是临床使用，访问权限的限制等使用信息。
3. 元数据的标准化目的：元数据的标准化有以下几个目的：3.1 提高数据的一致性：通过定义统一的元数据标准，可以确保不同数据源之间的数据在结构和内容上保持一致，减少数据之间的差异性。
3.2 提高数据的可理解性：标准化的元数据可以提供清晰的数据描述，使用户能够更好地理解数据的含义和结构，从而更好地利用数据。
3.3 提高数据的可重用性：标准化的元数据可以提供关于数据的详细信息，使数据更易于被其他系统或者应用程序重用，提高数据的价值和利用率。
4. 元数据标准化的好处：元数据的标准化有以下几个好处：4.1 提高数据管理效率：标准化的元数据可以提供一致的数据描述，使数据的管理和维护更加高效和方便。
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；。
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管安 理全
Admin
DBA 9
数据管控门户
元数据
数据质量
数据标准
业 务 数据安全 应 用 需求管理
仓库资源计费
灵活查询
管控知识库
数据生命周期
技 术 企业级ECTL 应 用 EDW开发
10
数据管控平台应用
• 数据管控的统一的登录网站，下列的数据管控系统均部署在数据管控门户上
• 元数据是数据管控的IT基础，包含业务元数据和技术元数据。建立企业级的元数据管理平 台，支持双向的、动态的元数据。
管理层
仓库过程
仓库操作
分析层
转换
OLAP 分析
数据挖掘
信息可视化
业务术语
资源层
对象 关系型资源 记录型
多维
XML
基础层 业务信息 数据类型 表达式
键和 索引
类型映射
软件部署
对象模型层
对象模型
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
CWM标准涉及到的元数据模型结构
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13
数据仓库为什么需要元数据管理
• 普通应用系统为什么不需要元数据管理?
元数据管理
• 用来描述如何、何时和由谁来负责数据的接收、创建
、访问、修改和格式的数据
数据标准
• 数据的业务、技术规范性文档
数据质量
• 数据满足特定使用的适用度，包括完整性和业务规则
遵从性
数据整合
• 对各主题进行数据清理、转换、整合和丰富的流程
数据安全与隐私
• 各业务主题对安全性和保密性的要求，包括审计能力
1.数据管理平台开 发完成，数据质量 与元数据、数据标 准等集成在一起， 并在建行、工行部 署。 2.大量的技术和业 务检查规则。 3. 主动的技术检 查；被动的业务检 查。
1.完善数据管理平 台。 2.抽象出规范化的 金融行业的业务检 查规则。 3:推动质量检查的 闭环工作。 4:实现主动式的业 务检查。
✓ 一致性分析
• 定期分析元模型中的元数据是否与实际情况一致。
✓ 版本比对
• 选择任意两个时点的版本进行比对。
✓ 质量分析
• 分析数据仓库中的元数据的质量。
18
18
彻底解决影响/血缘分析放大的 问题 • 由于DW的LDM大多采用三范式建模，因此LDM的核心表会有大量的来源
与目标，一旦做影响分析，结果就会扩散放大。最终导致分析结果无法 使用。 • 采用智能SQL解析器模块，能分析数据的真实来源与目标。此项技术是 业界领先的。
5
5
数据管控特点
• 企业的分析型应用发展到一定的成熟度，就能发现数据管控的价值。 • 数据管控是跨系统、跨部门的管理。 • 数据管控必须有先进的管理方法论支持。 • 数据管控是需要长期的、渐进式的工作。 • 数据仓库是执行数据管控理想的平台。
6
6
成熟度1： 未知级
系统A
企业数据管控成熟度
人员
成熟度2： 被动级
• 向后看——查看对象的下游信息对象，例 如该表的数据的目标表。
• 看历史——查看对象的历史变更信息。例 如该表在上一个版本中的内容。
• 看友邻——查看与对象有关系的其他对象，
。 例如涉及该表的脚本等信息
17
所属 对象
历史 对象
本体 对象
目标 对象
包含 对象
友邻 友邻 对象 对象 友邻 友邻 对象 对象
人员
流程
系统B
系统n
数据A 系统A
数据B 系统B
系统n
成熟度3： 主动级
数据管控部门
人员
流程
标准
成熟度4： 预测级
企业级数据管控环境
人员
数据管控部门
流程
标准
服务
统一的数据管控系统
系统A 7
系统B
系统n
符合业界规范的双向数据管控系统
系统A 系统B
系统n 非系统 7
数据管控成熟度模型
我们建立了企业数
据管控成熟度模
• 企业级的数据质量管理平台，拥有统一的检查规则管理、检查规则的审批流程定义，并在 各业务系统上部署检查Agent程序，汇总检查结果与错误明细。
• 数据标准管理平台，数据标准的维护与发布，标准与元数据建立对应关系。在各业务系统 部署标准执行监控Agent程序，统计标准执行情况。
• 统一的数据安全管理平台，根据与元数据的关系，定义数据在整个业务线、数据线的安全 管理规则。
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元数据浏览的灵活性
• 元数据对象关系呈立体网状
• 看本体——查看对象本身定义，例如表的 名称、注释等信息。
• 向上看——查看对象所属对象的定义，例
如表所归属的数据库。
来源
• 向下看——查看对象包含的对象的定义，
对象
例如表所包含的字段、索引等。
• 向前看——查看对象的上游信息对象，例 如该表的数据的来源表。
• 数据生命周期管理平台，能够在企业范围统一定义的数据生命周期，数据的业务请求级别， 备份策略，数据分布。
• 统一的ECTL平台，定义与规划高效率的ECTL流程与策略，并能有效的嵌入其他管控工具。
• 集成的EDW、BI应用开发管理平台。 10
议程内容
• 数据管控 • 元数据 • 数据质量 • 问题与讨论
流程
• 流程：根据管控要求建立可执行工作流程，并严格执行工作流程。 • 规范：企业的各工作岗位有数据管控团队制订的工作规范。 • 制度：企业须建立数据管控的制度。
技术
• 平台：数据管控团队的工作必须建立在自动化的高效的信息平台。 • 接口：企业的信息系统之间应按照数据管控接口规范进行交互。 • 模板：信息系统向数据管控平台提交数据可以通过标准模板。
21
21
议程内容
• 数据管控 • 元数据 • 数据质量 • 问题与讨论
22
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中国金融行业数据质量管理的发 展历程
2003
2006
2008
2010
……
1.简单的检查脚本 。
2.少量的技术和业 务检查规则。
3.没有专门的数据 质量检查团队，包 含在ETL工作中。 4.被动式检查，救 火队式工作。
1.第一次开发出数 据质量检查管理系 统，并且在建行 DW部署。 2.大量的技术检查 ，少量的业务检查 。 3.有了专门的质量 小组。
元数据及数据质量介绍
20160303
1
议程内容
• 数据管控 • 元数据 • 数据质量 • 问题与讨论
2
2
随着数据仓库的不断成长，你能回 答下面的问题吗？
• 源系统发生变化后数据仓库到底需 要修改多少程序？
• 发生了多少次变化？从年初到现在 哪些系统变化最频繁？
• 某个ETL加工程序到底经过多少开发 人员的修改？每次改动的内容是什 么？
23
23
数据质量管理的指标
• 我们需要什么样的数据
• 完整的
– 所需求的数据是否都已经获得
• 一致的
– 从不同应用获得数据能否保持一致
• 有效的
– 数据是否容易理解而不被曲解
• 准确的
– 数据是否在任何时间点都反应了数据的真实情况
•24 相关的
24
数据质量问题成因鱼骨图分析
• 数据质量问题来源广泛、复杂
业务单元
独立单元
系统管理
Application Platform (TAP)
MVC
数据管控平台 C/S应用
需求开发 信息调研 SDM 版本控制 ETL开发 测试
工作模板
ETL DBC
Database
数据管控知识库
DQ
DS
ETL
Metadata
Mart
PDM Stage
DDL
SQL
Source Data
• 管理需求生命周期，需求确认、需求跟踪、需求变更等内容，以及需求与开发模块之间的 关系，需求与最终的接口、映射加工内容等元数据的关系。
• 通过给出资源（磁盘、CPU）的价格，计算出应用在中消耗的资源成本，以计算应用的 ROI
• 基于B/S的灵活查询平台，能进行企业BI知识管理，数据挖掘与分析。
• 数据管控的培训与交流平台、支持远程网络培训、仓库WiKi、学习材料下载、BI信息发布、 提供企业的BI用户交流、用户投诉与反馈等
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什么是元数据
• 定义
– 官方定义(CWM)：描述数据的信息。Metadata is structured information that describes the characteristics/attributes of a data element.
– 数据分析界定义：分散在企业中的关键数据描述。 Metadata describes critical elements of data scattered across the organization.
– 表的数量少
– 数据加工简单
– 数据来源单一
– 访问方式单一
– 交钥匙的应用
• 数据仓库为什么必须元数据管理?
– 上下游系统多,变更频繁
– 数据加工复杂
– 用户访问方式复杂
14
14
元数据架构
15
功能清单－元数据
浏览
元数据地图浏览 元数据统计信息浏览 全局版本比对 DW来源系统元数据 DW集市元数据 DW/PDM元数据 LDM元数据 ETL、映射信息元数据 数据文件元数据 用户查询样例 元数据对象版本查看与比对 影响分析 血缘分析 元数据质量分析 孤立对象分析 全局检索 用户注释 元数16 据下载
• 哪个源系统的数据质量最好？哪个 小组开发质量最高？
• 哪些字段采用了公共代码？代码映 射规则是什么？