DMBOK:元数 据管理

乐山桥牌 2019-05-22 20:01170http://www.fswell.com/admin

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BI的成功运用深度依赖于有效的元数据管理,通常被称作"关于数据的数据"。元数据为所有BI系统的数据充当路标,从而能够对这些数据迚行高效地管理、控制发更和分发。全面的元数据管理保证了BI系统具有高质量的信息,并提供充分的扩展性,能满足新的信息需求和数据源增加。元数据实施也是信息集成中的一部分,最重要的工作是将存储在各种工具中的元数据进行整合。元数据管理是数据管理框架的第九个数据管理功能,本篇将介绍一下这个功能。

DMBOK的元数据管理

什么是元数据?

  元数据通帯被称作"关于数据的数据",即用于描述其它数据的数据。对于数据可以通过多种方式进行解释,例如

DMBOK:元数 据管理

  当我们说元数据是"关于数据的数据"时,我们需要确保所讨论的是数据的背景,而不是有关数据的详细细节或相关数据。元数据描述的是数据的背景、内容、数据结构及其生命周期管理。简而言之,元数据是"数据的背景"

  元数据管理全景包括三个部分内容:1.元数据模型 2.元数据拓扑结构 3.元数据管理方法论

元数据模型

元数据是BI架构中的一个重要组件。在BI环境中,元数据管理最主要是能方便地集成不同数据库、数据模型、OLAP 和ETL工具所包含的各式各样的元数据。元数据包括业务规则、数据源、汇总级别、数据别名、数据转换规则、技术配置、数据访问权限、数据用途等。设计良好的元数据模型能够提高管理、变更控制和分发元数据的效率,实现无缝的、端到端的跟踪回溯能力。

下面举个例子,如果"102250Richard King"是数据,下面则是元数据:

员工代码类型为 Number(6)——这告诉我们该数据中首 6 位字符是数字类型,代表员工代码;

员工姓名类型为 Varchar(30)——这告诉我们后面的 30 位字符是发长字符类型,表示员工姓名。

这些元数据可以迚一步抽象为元-元数据(Meta-Metadata),表示元数据的背景。

企业数据模型

BI元数据模型

在 BI 层面, IT/技术元数据被分为两类,被称为:BI 技术元数据、数据源元数据

顶层 (领域或概念层)

在最顶层,业务的主题域可以直接运用于BI技术元数据的报表和分析,继而被映射到数据源元数据反映的源系统中。

中层 (实体层)

业务实体连接到技术实体,如数据表,立方体和报表等,它们从可用的源表或数据表单直接获取信息。

底层 (元素层)

最细节的元数据存在于数据元素层。业务元数据中的业务术语映射到技术元数据的对应层,包括数据表、报表及多维立方体的维度/度量。业务用户广泛使用这层元数据。

BI技术元数据

BI 技术元数据包含了 BI 环境中丌同层级的所有元数据,迚一步可以细分为三个类型:

信息整合 – ETL(数据抽取,转换和装载)元数据

信息存储 – 数据仓库元数据

信息发布 – 报表元数据

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