? ? ? ? 元數(shù)據(jù)（Meta Data），主要記錄數(shù)據(jù)倉庫中模型的定義、各層級間的映射關(guān)系、監(jiān)控數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)狀態(tài)及 ETL 的任務(wù)運(yùn)行狀態(tài)。一般會通過元數(shù)據(jù)資料庫（Metadata Repository）來統(tǒng)一地存儲和管理元數(shù)據(jù)，其主要目的是使數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計、部署、操作和管理能達(dá)成協(xié)同和一致。元數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)倉庫管理系統(tǒng)的重要組成部分，元數(shù)據(jù)管理是企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫中的關(guān)鍵組件，貫穿了數(shù)據(jù)倉庫的整個生命周期，使用元數(shù)據(jù)驅(qū)動數(shù)據(jù)倉庫的開發(fā)，使數(shù)據(jù)倉庫自動化，可視化。

? ? ? ?構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫的主要步驟之一是 ETL。這時元數(shù)據(jù)將發(fā)揮重要的作用，它定義了源數(shù)據(jù)系統(tǒng)到數(shù)據(jù)倉庫的映射、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的規(guī)則、數(shù)據(jù)倉庫的邏輯結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)更新的規(guī)則、數(shù)據(jù)導(dǎo)入歷史記錄以及裝載周期等相關(guān)內(nèi)容。數(shù)據(jù)抽取和轉(zhuǎn)換的專家以及數(shù)據(jù)倉庫管理員正是通過元數(shù)據(jù)高效地構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫。

? ? ? ?用戶在使用數(shù)據(jù)倉庫時，通過元數(shù)據(jù)訪問數(shù)據(jù)，明確數(shù)據(jù)項的含義以及定制報表。數(shù)據(jù)倉庫的規(guī)模及其復(fù)雜性離不開正確的元數(shù)據(jù)管理，包括增加或移除外部數(shù)據(jù)源，改變數(shù)據(jù)清洗方法，控制出錯的查詢以及安排備份等。

? ? ? 一、元數(shù)據(jù)類型

? ? ??元數(shù)據(jù)可分為技術(shù)元數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)和管理過程元數(shù)據(jù)。

技術(shù)元數(shù)據(jù)為開發(fā)和管理數(shù)據(jù)倉庫的 IT 人員使用，它描述了與數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)、管理和維護(hù)相關(guān)的數(shù)據(jù)，包括數(shù)據(jù)源信息、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換描述、數(shù)據(jù)倉庫模型、數(shù)據(jù)清洗與更新規(guī)則、數(shù)據(jù)映射和訪問權(quán)限等。

業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)為管理層和業(yè)務(wù)分析人員服務(wù)，從業(yè)務(wù)角度描述數(shù)據(jù)，包括商務(wù)術(shù)語、數(shù)據(jù)倉庫中有什么數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)的位置和數(shù)據(jù)的可用性等，幫助業(yè)務(wù)人員更好地理解數(shù)據(jù)倉庫中哪些數(shù)據(jù)是可用的以及如何使用。

管理過程元數(shù)據(jù)指描述管理領(lǐng)域相關(guān)的概念、關(guān)系和規(guī)則的數(shù)據(jù)，主要包括管理流程、人員組織、角色職責(zé)等信息。

? ? ?二、元數(shù)據(jù)功能

? ? ? 1、血緣分析：向上追溯元數(shù)據(jù)對象的數(shù)據(jù)來源。血緣分析可以幫助您輕松回答：'我正在查看的報告數(shù)據(jù)來源是什么？'以及'對當(dāng)前分析的數(shù)據(jù)應(yīng)用了哪些轉(zhuǎn)換處理？'等問題。這樣的機(jī)制及對這些問題的回答確保了對所分析的數(shù)據(jù)更高的信任水平，并有助于實現(xiàn)許多行業(yè)(包括醫(yī)療、金融、銀行和制造業(yè)等)對所呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的特殊監(jiān)管及合規(guī)性要求。

? ? ?2、影響分析：向下追溯元數(shù)據(jù)對象對下游的影響。影響分析可以讓您輕松應(yīng)對變更可能產(chǎn)生的影響，自動識別與其相關(guān)的依賴項和潛在的影響還可以跟蹤所有對象及其依賴關(guān)系，最后我們還提供數(shù)據(jù)全生命周期的可視化顯示。例如，如果您的某一信息系統(tǒng)中準(zhǔn)備將“銷售額”從包含稅費(fèi)更改為不包括稅費(fèi)，則SE-DWA將自動顯示所有使用了“銷售金額”字段，以便您可以確定有哪些工作需要完成，并且建議您在更改前完成該工作。

? ? ?3、同步檢查：檢查源表到目標(biāo)表的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是否發(fā)生變更。

? ? ?4、指標(biāo)一致性分析：定期分析指標(biāo)定義是否和實際情況一致。

? ? ?5、實體關(guān)聯(lián)查詢：事實表與維度表的代理鍵自動關(guān)聯(lián)

? ? ?三、元數(shù)據(jù)應(yīng)用

? ? ?1、ETL自動化管理：使用元數(shù)據(jù)信息自動生成物理模型，ETL程序腳本，任務(wù)依賴關(guān)系和調(diào)度程序。

? ? ?2、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理：使用數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則元數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量測量。數(shù)據(jù)質(zhì)量根據(jù)設(shè)定的規(guī)則幫助您過濾出有問題的數(shù)據(jù)，并智能分析數(shù)據(jù)質(zhì)量缺陷。

? ? ? 3、數(shù)據(jù)安全管理：使用元數(shù)據(jù)信息進(jìn)行報表權(quán)限控制。可以方便查看用戶和訪問權(quán)限，并啟用對象級和行級安全管理。對象級安全性確保通過身份驗證的用戶只能訪問他們被授權(quán)查看的數(shù)據(jù)、表或列，其它數(shù)據(jù)則不可見。基于行的安全性會更進(jìn)一步，可以限制特定的組成員只可以訪問表中特定的數(shù)據(jù)。

? ? ?4、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理：使用元數(shù)據(jù)信息生成標(biāo)準(zhǔn)的維度模型。

? ? ?5、數(shù)據(jù)接口管理：使用元數(shù)據(jù)信息進(jìn)行接口統(tǒng)一管理。多種數(shù)據(jù)源接入，并提供多種插件對接最流行的源系統(tǒng)。應(yīng)該可以簡單方便獲取數(shù)據(jù)。

? ? ? 6、項目文檔管理：使用元數(shù)據(jù)可以自動、方便的生成的健壯全面的項目文檔，其以幫助您應(yīng)對各種對于數(shù)據(jù)合規(guī)性要求。讀取元數(shù)據(jù)模型，并生成pdf格式的描述文件。生成文檔您查看每個對象的名稱、設(shè)置、描述和代碼。

? ? ? 7、數(shù)據(jù)語義管理：業(yè)務(wù)用戶在自助服務(wù)分析中面臨的挑戰(zhàn)他們不了解數(shù)據(jù)倉庫從而無法正確解釋數(shù)據(jù)，使用元數(shù)據(jù)可以語義層建模，使用易于業(yè)務(wù)用戶理解的描述來轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)。

? ? ? 四、總結(jié)

? ? ? ? 由上可見，元數(shù)據(jù)不僅定義了數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)的模式、來源、抽取和轉(zhuǎn)換規(guī)則等，而且是整個數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)運(yùn)行的基礎(chǔ)，元數(shù)據(jù)把數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)中各個松散的組件聯(lián)系起來，組成了一個整體數(shù)據(jù)倉庫解決方案。

? ? ? ?本文中如有錯誤或誤導(dǎo)的地方歡迎大家指出糾正。 希望這篇文章能夠給大家?guī)韼椭?#xff0c;最后感謝大家的閱讀。下一篇我們開始來了解數(shù)據(jù)質(zhì)量。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的数据仓库系列之元数据管理的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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