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数据仓库与元数据管理1. 前言在事务处理系统中的数据，主要用于记录和查询业务情况。
随着数据仓库（DW）技术的不断成熟，企业的数据逐渐变成了决策的主要依据。
数据仓库中的数据是从许多业务处理系统中抽取、转换而来，对于这样一个复杂的企业数据环境，如何以安全、高效的方式来对它们进行管理和访问就变得尤为重要。
解决这一问题的关键是对元数据进行科学有效的管理。
本文首先介绍了元数据的定义、作用和意义；然后讨论了数据仓库系统中元数据管理的现状和关于元数据的标准化情况；最后提出了建立元数据管理系统的步骤和实施方法。
2. 元数据2.1 元数据的概念按照传统的定义，元数据（Metadata）是关于数据的数据。
在数据仓库系统中，元数据可以帮助数据仓库管理员和数据仓库的开发人员非常方便地找到他们所关心的数据；元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据，可将其按用途的不同分为两类：技术元数据（Technical Metadata）和业务元数据（Business Metadata）。
技术元数据是存储关于数据仓库系统技术细节的数据，是用于开发和管理数据仓库使用的数据，它主要包括以下信息：●数据仓库结构的描述，包括仓库模式、视图、维、层次结构和导出数据的定义，以及数据集市的位置和内容；●业务系统、数据仓库和数据集市的体系结构和模式●汇总用的算法，包括度量和维定义算法，数据粒度、主题领域、聚集、汇总、预定义的查询与报告；●由操作环境到数据仓库环境的映射，包括源数据和它们的内容、数据分割、数据提取、清理、转换规则和数据刷新规则、安全（用户授权和存取控制）。
业务元数据从业务角度描述了数据仓库中的数据，它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。
业务元数据主要包括以下信息：使用者的业务术语所表达的数据模型、对象名和属性名；访问数据的原则和数据的来源；系统所提供的分析方法以及公式和报表的信息；具体包括以下信息：●企业概念模型：这是业务元数据所应提供的重要的信息，它表示企业数据模型的高层信息、整个企业的业务概念和相互关系。
数据库元数据管理数据库元数据管理是指在组织中采集、存储、维护和交换各种数据库元数据的过程。
元数据是描述数据的数据，它包括各种关于数据的信息，例如数据的定义、结构、关系、使用、存储和安全性等方面。
数据库元数据管理的目的是提高数据质量、数据共享和数据重用，同时促进信息系统的标准化和集成化。
随着数据量的增加和数据类型的多样化，元数据管理已经成为管理信息系统不可或缺的一环。
元数据管理的基本任务是采集和记录元数据信息，并建立相应的元数据存储结构。
元数据信息可以来自于不同的数据源，例如数据仓库、数据字典、应用程序、数据模型和数据定义等。
在建立元数据存储结构时，需要考虑到元数据的组织方式、存储位置、安全性和数据共享等因素，以保证元数据的可管理性和使用价值。
元数据管理的具体内容包括：1. 元数据采集和录入元数据采集和录入是元数据管理的关键环节之一。
在此过程中，需要收集各种与数据相关的信息，并将其记录在元数据存储结构中。
元数据采集和录入可以通过手工输入、自动化工具或数据字典等方式进行。
2. 元数据存储元数据存储是指将采集和录入的元数据信息存储在指定的位置，并建立相应的存储结构。
元数据存储可以使用各种数据库管理系统，例如关系型数据库、NoSQL数据库和XML 数据库等。
关系型数据库常用于存储元数据的结构信息，NoSQL数据库通常用于存储非结构化的元数据信息，而XML数据库则常用于存储元数据的文档类型信息。
3. 元数据维护和更新元数据管理是一个持续性过程，因此需要对元数据进行维护和更新。
在此过程中，需要定期检查元数据信息的正确性和完整性，并及时修正错误和补充缺漏。
还需要对元数据信息进行版本控制和备份管理，以确保数据的安全性和可追溯性。
4. 元数据查询和分析元数据查询和分析是指根据用户需求，通过查询元数据存储结构，获取相关的元数据信息。
在此过程中，需要借助于各种查询工具和分析工具，例如SQL查询语言、ETL工具和数据挖掘工具等。
数据仓库元数据管理数据仓库元数据管理是指对数据仓库中的元数据进行有效管理和维护的过程。
元数据是描述数据的数据，它包含了数据的定义、结构、属性、关系以及数据之间的联系等信息。
通过对数据仓库元数据的管理，可以提高数据仓库的可维护性、可扩展性和可重用性，同时也能够提高数据仓库的查询效率和数据质量。
一、元数据管理的重要性1. 提高数据仓库的可维护性：通过对元数据的管理，可以清晰地了解数据仓库中各个数据表的含义、结构和关系，从而更好地进行数据仓库的维护和更新工作。
2. 提高数据仓库的可扩展性：元数据管理可以帮助我们了解数据仓库中的数据模型和数据结构，从而更好地进行数据仓库的扩展和升级。
3. 提高数据仓库的可重用性：通过对元数据的管理，可以清晰地了解数据仓库中的数据定义和数据结构，从而更好地进行数据仓库的重用和共享。
4. 提高数据仓库的查询效率：通过对元数据的管理，可以清晰地了解数据仓库中的数据模型和数据结构，从而更好地进行查询优化和索引设计，提高数据仓库的查询效率。
5. 提高数据仓库的数据质量：通过对元数据的管理，可以清晰地了解数据仓库中的数据定义和数据结构，从而更好地进行数据质量的监控和管理，提高数据仓库的数据质量。
二、元数据管理的主要内容1. 元数据定义和分类：对数据仓库中的元数据进行定义和分类，建立元数据的标准和规范，确保元数据的一致性和准确性。
2. 元数据采集和录入：通过采集工具和手工录入的方式，将数据仓库中的元数据进行采集和录入，包括数据表的定义、字段的定义、数据类型、数据长度、数据格式等信息。
3. 元数据存储和管理：将采集和录入的元数据存储到元数据仓库中，并进行管理和维护，包括元数据的更新、删除、备份和恢复等操作。
4. 元数据查询和检索：通过元数据查询和检索工具，可以根据需要查询和检索数据仓库中的元数据，包括数据表的定义、字段的定义、数据类型、数据长度、数据格式等信息。
5. 元数据共享和发布：将元数据共享给数据仓库的用户和开发人员，使其能够更好地了解数据仓库中的数据定义和数据结构，从而更好地进行数据仓库的开发和使用工作。
数据仓库与元数据管理1. 前言在事务处理系统中的数据，主要用于记录和查询业务情况。
随着数据仓库（DW）技术的不断成熟，企业的数据逐渐变成了决策的主要依据。
数据仓库中的数据是从许多业务处理系统中抽取、转换而来，对于这样一个复杂的企业数据环境，如何以安全、高效的方式来对它们进行管理和访问就变得尤为重要。
解决这一问题的关键是对元数据进行科学有效的管理。
本文首先介绍了元数据的定义、作用和意义；然后讨论了数据仓库系统中元数据管理的现状和关于元数据的标准化情况；最后提出了建立元数据管理系统的步骤和实施方法。
2. 元数据2.1 元数据的概念按照传统的定义，元数据（Metadata）是关于数据的数据。
在数据仓库系统中，元数据可以帮助数据仓库管理员和数据仓库的开发人员非常方便地找到他们所关心的数据；元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据，可将其按用途的不同分为两类：技术元数据（Technical Metadata）和业务元数据（Business Metadata）。
技术元数据是存储关于数据仓库系统技术细节的数据，是用于开发和管理数据仓库使用的数据，它主要包括以下信息：●数据仓库结构的描述，包括仓库模式、视图、维、层次结构和导出数据的定义，以及数据集市的位置和内容；●业务系统、数据仓库和数据集市的体系结构和模式●汇总用的算法，包括度量和维定义算法，数据粒度、主题领域、聚集、汇总、预定义的查询与报告；●由操作环境到数据仓库环境的映射，包括源数据和它们的内容、数据分割、数据提取、清理、转换规则和数据刷新规则、安全（用户授权和存取控制）。
业务元数据从业务角度描述了数据仓库中的数据，它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。
业务元数据主要包括以下信息：使用者的业务术语所表达的数据模型、对象名和属性名；访问数据的原则和数据的来源；系统所提供的分析方法以及公式和报表的信息；具体包括以下信息：●企业概念模型：这是业务元数据所应提供的重要的信息，它表示企业数据模型的高层信息、整个企业的业务概念和相互关系。
数据仓库元数据管理余友波数据仓库之路原创资料1.1.1 第一章元数据概论企业的计算机系统每年会产生很多数据，很多企业面临着这样的困境，难以有效的管理大量的、繁杂的、不一致的数据，并方便地访问、利用这些数据进行辅助决策。
建立数据仓库提供一个方法，把数据转化为有用的、可信赖的信息，支持商业决策。
建立数据仓库一个重要的工作是元数据管理。
元数据（Metadata）就是数据的数据，用于建立、管理、维护和使用数据仓库。
元数据管理是企业级数据仓库中的关键组件，贯穿于建立数据仓库的整个过程。
元数据使得用户可以掌握数据的历史情况，如数据从哪里来？流通时间有多长？更新频率是多大？数据元素的含义是什么？对它已经进行了哪些计算、转换和筛选等等。
在需求不确定情况下，在瞬间万变的商业环境下，元数据可以更好的支持需求的变化，降低项目风险。
通常把元数据分为技术元数据（Technical Metadata）和业务元数据（Business Metadata）。
技术元数据是描述关于数据仓库技术细节的数据，这些元数据应用于开发、管理和维护数据仓库；业务元数据从商业和业务的角度描述数据仓库的数据，提供了良好的语义层定义，业务元数据使业务人员能够更好的理解数据仓库分析出来的数据。
元数据贯彻于建立数据仓库的整个过程，不只是ETL过程需要元数据的支持。
图1 元数据的应用在使用元数据的同时，随着数据仓库市场的发展，业界出现许多数据仓库管理和分析的工具，各种工具使用不同的元数据标准来表示和处理，不同系统之间的迁移、数据交换变得困难。
于是，我们希望用一种单一的元数据标准，使得各种组织的元数据具有单一的元模型（MetaModel），因此，需要建立一种标准使得不同的数据仓库和商业智能系统之间可以相互交换元数据。
1.1.2 第二章元数据标准1.1.2.1 一、元数据标准CWMOMG于2001年颁布元数据标准CWM 1.0（Common Warehouse Metamodel Version 1.0）。
元数据管理是指标管理与知识管理的基石引言在信息时代的今天，企业和组织面临着海量的数据和信息的挑战。
为了更好地利用这些数据和信息，提高决策的准确性和效率，元数据管理成为了一项非常重要的任务。
元数据管理是指标管理和知识管理的基石，它为企业和组织提供了数据和信息的全面把控和高效利用的能力。
本文将从元数据管理的概念和重要性、元数据管理与指标管理的关系以及元数据管理与知识管理的关系等方面进行详细的讨论，旨在揭示元数据管理在现代企业和组织中的重要性和作用。
元数据管理的概念和重要性元数据管理的定义元数据是描述数据和信息的数据，它包括对数据和信息的定义、属性、结构、关系等方面的描述。
元数据管理则是对元数据进行有效组织、存储、维护和利用的过程。
元数据管理的目标是实现对数据和信息的准确理解、全面把控和高效利用。
元数据管理的重要性元数据管理在现代企业和组织中具有重要的作用和意义：1.数据和信息的准确理解：通过对元数据的管理，可以准确理解数据和信息的含义、属性、结构等，从而避免了对数据和信息的错误解读和误用。
2.数据和信息的全面把控：元数据管理可以帮助企业和组织全面了解数据和信息的来源、质量、更新时间等信息，从而更好地把握数据和信息的可靠性和权威性。
3.数据和信息的高效利用：通过元数据管理，企业和组织可以快速、准确地查找、访问和利用所需的数据和信息，提高了决策的准确性和效率。
元数据管理与指标管理的关系指标管理的定义和概念指标管理是指对企业和组织的关键指标进行有效管理和利用的过程。
关键指标是企业和组织实现战略目标的重要参考指标，如销售额、利润率、客户满意度等。
元数据管理与指标管理的关系元数据管理和指标管理有着密切的关系和相互依赖的性质。
首先，元数据管理为指标管理提供了数据和信息的基础。
指标管理需要依赖准确、及时、完整的数据和信息才能进行有效的分析和评估，而元数据管理则提供了对这些数据和信息的准确理解和全面把控的能力。
其次，元数据管理还可以帮助指标管理建立数据和信息的关联性。
数据仓库元数据管理简介：数据仓库是一个用于存储和管理组织内各种数据的集中式存储系统。
元数据是数据仓库中存储的关于数据的描述信息。
数据仓库元数据管理是指对数据仓库中的元数据进行有效和高效的管理和维护，以确保数据仓库的可靠性和一致性。
一、数据仓库元数据管理的重要性1.数据仓库元数据是数据仓库的核心组成部分，它提供了对数据仓库中数据的全面和准确的描述。
2.数据仓库元数据管理可以帮助用户更好地理解和使用数据仓库中的数据，提高数据分析和决策的质量和效率。
3.数据仓库元数据管理可以减少数据仓库中的数据冗余和不一致，提高数据仓库的数据质量和一致性。
4.数据仓库元数据管理可以提高数据仓库的可维护性和可扩展性，便于数据仓库的日常管理和维护工作。
二、数据仓库元数据管理的内容和方法1.元数据收集和录入- 收集数据仓库中各个数据对象的元数据，包括数据表、字段、索引、视图等。
- 录入元数据到元数据管理系统中，包括元数据的基本信息、定义、属性、关系等。
- 可以使用自动化工具进行元数据的收集和录入，提高工作效率和准确性。
2.元数据存储和管理- 将元数据存储在元数据管理系统中，建立元数据的存储结构和关系模型。
- 设计和实现元数据的管理功能，包括元数据的查询、修改、删除、备份和恢复等。
- 定期对元数据进行维护和更新，确保元数据的准确性和完整性。
3.元数据检索和使用- 提供元数据的查询和检索功能，方便用户查找和使用元数据。
- 支持元数据的多维度查询和组合查询，提高查询的灵活性和效率。
- 提供元数据的可视化展示功能，以图表、报表等形式展示元数据的相关信息。
4.元数据版本控制和变更管理- 对元数据进行版本控制，记录元数据的变更历史和变更信息。
- 提供元数据的变更管理功能，包括元数据的审核、审批和发布等。
- 确保元数据的变更过程可追溯和可控，防止错误的变更对数据仓库的影响。
5.元数据安全和权限管理- 设计和实现元数据的安全和权限管理机制，保护元数据的机密性和完整性。
数据仓库元数据管理数据仓库元数据管理是指对数据仓库中的元数据进行有效管理和维护的过程。
元数据是描述数据的数据，它提供了关于数据的定义、结构、关系和属性等重要信息。
数据仓库的元数据管理对于数据仓库的建立、维护和使用都具有重要的意义。
下面将详细介绍数据仓库元数据管理的标准格式文本。
一、数据仓库元数据管理的概述数据仓库元数据管理是指对数据仓库中的元数据进行有效管理和维护的过程。
元数据是描述数据的数据，它提供了关于数据的定义、结构、关系和属性等重要信息。
数据仓库的元数据管理对于数据仓库的建立、维护和使用都具有重要的意义。
数据仓库元数据管理包括元数据的采集、存储、维护和使用等环节。
采集阶段主要是通过各种手段获取数据仓库中的元数据信息，包括数据表的结构、字段的定义、数据间的关系等。
存储阶段是将采集到的元数据信息进行组织和存储，以便后续的管理和使用。
维护阶段是对元数据进行更新、修正和删除等操作，以确保元数据的准确性和完整性。
使用阶段是将元数据应用于数据仓库的各个环节，包括数据的查询、分析和报表等。
二、数据仓库元数据管理的重要性1. 数据仓库元数据管理可以提高数据仓库的建设效率。
通过对元数据的管理，可以准确了解数据仓库中的数据结构和关系，从而更好地进行数据仓库的设计和建设。
2. 数据仓库元数据管理可以提高数据仓库的维护效率。
通过对元数据的管理，可以及时了解数据仓库中的数据变化和更新情况，从而更好地进行数据仓库的维护和更新。
3. 数据仓库元数据管理可以提高数据仓库的使用效率。
通过对元数据的管理，可以方便用户对数据仓库中的数据进行查询、分析和报表等操作，从而更好地满足用户的需求。
三、数据仓库元数据管理的具体内容1. 元数据采集元数据采集是指通过各种手段获取数据仓库中的元数据信息。
可以通过直接访问数据仓库的系统表或视图来获取元数据信息，也可以通过使用专门的元数据管理工具来采集元数据信息。
2. 元数据存储元数据存储是指将采集到的元数据信息进行组织和存储，以便后续的管理和使用。
