我的一亩三分地
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刨根问底元数据
元数据的定义就五字-数据的数据，这种极度抽象的定义直接导致我们对元数据的认知是极度抽象的，这种极度抽象就造成了元数据的神化，我想接下来要做的就是将元数据拉下神坛。
    元数据是数据的数据，我们一般采用数据模型对抽象定义数据及数据的关系，那么元数据一定也能被数据模型表述。那元数据的数据模型是什么样的？它与数据的数据模型有哪些异同。目前元数据建模标准体系，我们一般采用OMG（请记住这个国际知名的标准化组织，因为除了元数据模型标准外，它们还制定了MDA、UML、XMI等）的CWM标准。那么一个标准的元数据模型体系由什么组成呢，除了包外，每个元模型由管理、分析、资源、基础和对象。管理是指数据仓库操作和过程；分析是指OLAP、数据挖掘、信息可视化、ETL；资源是指对象、关系、记录、多维、XML；基础是指业务信息、数据类型、表达式、键和索引、软件部署、类型映射。介绍了这么如果你搞过业务智能你会明白CWM描述了整个数据仓库的全部，如果你参与过我们的项目会知道，这是我们数据管控平台的理论依据。那么数据仓储的元数据如何定义？数据移动的元数据如何定义？数据分析的元数据如何定义？先挖坑以后慢慢填。
     下面说说元数据如何管理如何应用：首先是元数据获取，元数据获取的内容包括分析元数据、数据仓储元数据、数据转换元数据等等，元数据获取方式方式包括自动获取或手工获取，当然元数据获取最难的是非结构化元数据的获取，但是也有解决的办法只是这里存在获取准确度的问题，为了保证文档的纯洁性，我再次挖坑。其次是元数据仓储，简单的说包括数据库表结构如何存储，CUBE的结构如何存储，ETL过程如何存储等等，实际这是个模型的问题，但这纯粹存储模型的问题。同上，我再次挖坑。最后是元数据应用，包括血缘分析、重要度分析、相似度分析等等。
     最后说下元数据管理的衍生业务：一是元数据的质量管理，这是个鸡和蛋的问题，为了保证数据质量我们引入元数据定义数据的质量，但引入元数据后又要保证元数据的质量；二是基于元数据的数据仓库开发，同志们baidu都有，我不说了；三是基于元数据的安全管理，引入元数据除解决质量问题外，就是密级问题；四是基于元数据的指标体系管理。
      挖了很多坑，终于理出元数据的脉络，当然元数据管理系统也初见轮廓。
posted on 2010-09-11 21:09 西北狼 阅读(238) 评论(0)  编辑  收藏 所属分类: 开发技术

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