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刨根問底元數據

元數據的定義就五字-數據的數據，這種極度抽象的定義直接導致我們對元數據的認知是極度抽象的，這種極度抽象就造成了元數據的神化，我想接下來要做的就是將元數據拉下神壇。
    元數據是數據的數據，我們一般采用數據模型對抽象定義數據及數據的關系，那么元數據一定也能被數據模型表述。那元數據的數據模型是什么樣的？它與數據的數據模型有哪些異同。目前元數據建模標準體系，我們一般采用OMG（請記住這個國際知名的標準化組織，因為除了元數據模型標準外，它們還制定了MDA、UML、XMI等）的CWM標準。那么一個標準的元數據模型體系由什么組成呢，除了包外，每個元模型由管理、分析、資源、基礎和對象。管理是指數據倉庫操作和過程；分析是指OLAP、數據挖掘、信息可視化、ETL；資源是指對象、關系、記錄、多維、XML；基礎是指業務信息、數據類型、表達式、鍵和索引、軟件部署、類型映射。介紹了這么如果你搞過業務智能你會明白CWM描述了整個數據倉庫的全部，如果你參與過我們的項目會知道，這是我們數據管控平臺的理論依據。那么數據倉儲的元數據如何定義？數據移動的元數據如何定義？數據分析的元數據如何定義？先挖坑以后慢慢填。
     下面說說元數據如何管理如何應用：首先是元數據獲取，元數據獲取的內容包括分析元數據、數據倉儲元數據、數據轉換元數據等等，元數據獲取方式方式包括自動獲取或手工獲取，當然元數據獲取最難的是非結構化元數據的獲取，但是也有解決的辦法只是這里存在獲取準確度的問題，為了保證文檔的純潔性，我再次挖坑。其次是元數據倉儲，簡單的說包括數據庫表結構如何存儲，CUBE的結構如何存儲，ETL過程如何存儲等等，實際這是個模型的問題，但這純粹存儲模型的問題。同上，我再次挖坑。最后是元數據應用，包括血緣分析、重要度分析、相似度分析等等。
    最后說下元數據管理的衍生業務：一是元數據的質量管理，這是個雞和蛋的問題，為了保證數據質量我們引入元數據定義數據的質量，但引入元數據后又要保證元數據的質量；二是基于元數據的數據倉庫開發，同志們baidu都有，我不說了；三是基于元數據的安全管理，引入元數據除解決質量問題外，就是密級問題；四是基于元數據的指標體系管理。
      挖了很多坑，終于理出元數據的脈絡，當然元數據管理系統也初見輪廓。

posted on 2010-09-11 21:09 西北狼閱讀(248) 評論(0) 編輯收藏所屬分類: 開發技術

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