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  • 数据仓库元数据管理

    千次阅读 2018-09-21 16:11:56
    数据仓库元数据管理元数据元数据分类技术元数据业务元数据系统管理功能 元数据 元数据(Meta Date),主要记录数据仓库中模型的定义、各层级间的映射关系、监控数据仓库的数据状态及ETL的任务运行状态。一般会通过元...

    元数据

    元数据(Meta Date),主要记录数据仓库中模型的定义、各层级间的映射关系、监控数据仓库的数据状态及ETL的任务运行状态。一般会通过元数据资料库(Metadata Repository)来统一地存储和管理元数据,其主要目的是使数据仓库的设计、部署、操作和管理能达成协同和一致。
    元数据是数据仓库管理系统的重要组成部分,元数据管理是企业级数据仓库中的关键组件,贯穿数据仓库构建的整个过程,直接影响着数据仓库的构建、使用和维护。
    构建数据仓库的过程中,主要步骤之一是ETL。这时元数据发挥重要的作用:它定义了源数据系统到数据仓库的映射、数据转换的规则、数据仓库的逻辑结构、数据更新的规则、数据导入历史记录以及装载周期等相关内容。数据抽取和转换的专家以及数据仓库管理员正是通过元数据高效地构建数据仓库。
    用户在使用数据仓库时,通过元数据访问数据,明确数据项的含义以及定制报表。
    数据仓库的规模及其复杂性离不开正确的元数据管理,包括增加或移除外部数据源,改变数据清洗方法,控制出错的查询以及安排备份等。
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    元数据分类

    元数据可分为技术元数据和业务元数据。

    技术元数据

    技术元数据为开发和管理数据仓库的IT 人员使用。
    它描述了与数据仓库开发、管理和维护相关的数据,包括数据源信息、数据转换描述、数据仓库模型、数据清洗与更新规则、数据映射和访问权限等。

    业务元数据

    业务元数据为管理层和业务分析人员使用。
    它从业务角度描述数据,包括商务术语、数据仓库中有什么数据、数据的位置和数据的可用性等,以帮助业务人员更好地理解数据仓库中哪些数据是可用的以及如何使用。

    系统管理功能

    元数据机制主要支持以下五类系统管理功能:
    (1)描述哪些数据在数据仓库中;
    (2)定义要进入数据仓库中的数据和从数据仓库中产生的数据;
    (3)记录根据业务事件发生而随之进行的数据抽取工作时间安排;
    (4)记录并检测系统数据一致性的要求和执行情况;
    (5)衡量数据质量。

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  • 数据仓库元数据介绍

    千次阅读 2018-12-04 20:56:56
    元数据(Metadata)类似于这样的电话黄页。 元数据的定义 数据仓库的元数据是关于数据仓库中数据的数据。它的作用类似于数据库管理系统的数据字典,保存了逻辑数据结构、文件、地址和索引等信息。广义上讲,在数据...

    当需要了解某地企业及其提供的服务时,电话黄页的重要性就体现出来了。元数据(Metadata)类似于这样的电话黄页。

    元数据的定义

    数据仓库的元数据是关于数据仓库中数据的数据。它的作用类似于数据库管理系统的数据字典,保存了逻辑数据结构、文件、地址和索引等信息。广义上讲,在数据仓库中,元数据描述了数据仓库内数据的结构和建立方法的数据。
    元数据是数据仓库管理系统的重要组成部分,元数据管理器是企业级数据仓库中的关键组件,贯穿数据仓库构建的整个过程,直接影响着数据仓库的构建、使用和维护。
    (1)构建数据仓库的主要步骤之一是ETL。这时元数据将发挥重要的作用,它定义了源数据系统到数据仓库的映射、数据转换的规则、数据仓库的逻辑结构、数据更新的规则、数据导入历史记录以及装载周期等相关内容。数据抽取和转换的专家以及数据仓库管理员正是通过元数据高效地构建数据仓库。
    (2)用户在使用数据仓库时,通过元数据访问数据,明确数据项的含义以及定制报表。
    (3)数据仓库的规模及其复杂性离不开正确的元数据管理,包括增加或移除外部数据源,改变数据清洗方法,控制出错的查询以及安排备份等。
    元数据可分为技术元数据和业务元数据。技术元数据为开发和管理数据仓库的IT 人员使用,它描述了与数据仓库开发、管理和维护相关的数据,包括数据源信息、数据转换描述、数据仓库模型、数据清洗与更新规则、数据映射和访问权限等。而业务元数据为管理层和业务分析人员服务,从业务角度描述数据,包括商务术语、数据仓库中有什么数据、数据的位置和数据的可用性等,帮助业务人员更好地理解数据仓库中哪些数据是可用的以及如何使用。
    由上可见,元数据不仅定义了数据仓库中数据的模式、来源、抽取和转换规则等,而且是整个数据仓库系统运行的基础,元数据把数据仓库系统中各个松散的组件联系起来,组成了一个有机的整体,如图所示
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    元数据的存储方式

    元数据有两种常见存储方式:一种是以数据集为基础,每一个数据集有对应的元数据文件,每一个元数据文件包含对应数据集的元数据内容;另一种存储方式是以数据库为基础,即元数据库。其中元数据文件由若干项组成,每一项表示元数据的一个要素,每条记录为数据集的元数据内容。上述存储方式各有优缺点,第一种存储方式的优点是调用数据时相应的元数据也作为一个独立的文件被传输,相对数据库有较强的独立性,在对元数据进行检索时可以利用数据库的功能实现,也可以把元数据文件调到其他数据库系统中操作;不足是如果每一数据集都对应一个元数据文档,在规模巨大的数据库中则会有大量的元数据文件,管理不方便。第二种存储方式下,元数据库中只有一个元数据文件,管理比较方便,添加或删除数据集,只要在该文件中添加或删除相应的记录项即可。在获取某数据集的元数据时,因为实际得到的只是关系表格数据的一条记录,所以要求用户系统可以接受这种特定形式的数据。因此推荐使用元数据库的方式。
    元数据库用于存储元数据,因此元数据库最好选用主流的关系数据库管理系统。元数据库还包含用于操作和查询元数据的机制。建立元数据库的主要好处是提供统一的数据结构和业务规则,易于把企业内部的多个数据集市有机地集成起来。目前,一些企业倾向建立多个数据集市,而不是一个集中的数据仓库,这时可以考虑在建立数据仓库(或数据集市)之前,先建立一个用于描述数据、服务应用集成的元数据库,做好数据仓库实施的初期支持工作,对后续开发和维护有很大的帮助。元数据库保证了数据仓库数据的一致性和准确性,为企业进行数据质量管理提供基础。

    元数据的作用

    在数据仓库中,元数据的主要作用如下。
    (1)描述哪些数据在数据仓库中,帮助决策分析者对数据仓库的内容定位。
    (2)定义数据进入数据仓库的方式,作为数据汇总、映射和清洗的指南。
    (3)记录业务事件发生而随之进行的数据抽取工作时间安排。
    (4)记录并检测系统数据一致性的要求和执行情况。
    (5)评估数据质量。

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  • 元数据及数据仓库相关概念

    千次阅读 2018-09-28 11:48:53
    文章目录元数据(metadata)的概念Data about Data定义技术元数据业务元数据总结数据仓库ODS简单的理解为 Operational Data Store, 运营数据仓储 数据整合层(也叫做数据缓冲层)EDW简单理解为 Enterprise Data ...

    元数据(metadata)的概念

    Data about Data

    • 狭义的解释是用来描述数据的数据
    • 广义的来看,除了业务逻辑直接读写处理的那些业务数据,所有其它用来维持整个系统运转所需的信息、数据都可以叫作元数据

    定义

    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)。
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    技术元数据

    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

    • 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

    • 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。以这个企业模型为基础,不懂数据库技术和SQL语句的业务人员对数据仓库中的数据也能做到心中有数。
    • 多维数据模型:这是企业概念模型的重要组成部分,它告诉业务分析人员在数据集市当中有哪些维、维的类别、数据立方体以及数据集市中的聚合规则。这里的数据立方体表示某主题领域业务事实表和维表的多维组织形式。
    • 业务概念模型和物理数据之间的依赖:以上提到的业务元数据只是表示出了数据的业务视图,这些业务视图与实际的数据仓库或数据库、多维数据库中的表、字段、维、层次等之间的对应关系也应该在元数据知识库中有所体现。

    总结

    搭建数据仓库中最容易缺失的就是对元数据的管理,很少有数据仓库团队具备完整的元数据,当然搭建数据仓库的工程师本身就是活的元数据,但无论是为了用数据的人还是数据仓库自身的团队着想,元数据都不可或缺。一方面元数据为数据需求方提供了完整的数据仓库使用文档,帮助他们能自主地快速获取数据,另一方面数据仓库团队成员可以从日常的数据解释中解脱出来,无论是对后期的不断迭代更新和维护还是培训新的员工,都非常有好处,元数据可以让数据仓库的应用和维护更加高效。

    数据仓库

    ODS简单的理解为 Operational Data Store, 运营数据仓储 数据整合层(也叫做数据缓冲层)

    • ODS存储了运营系统(如OLTP(联机事务处理)系统)近实时的详细数据
    • 为了寻找能满足快速加载和数据整合的性能要求,并且减少面向分析需求的变更和扩充对生产系统影响的解决方案

    EDW简单理解为 Enterprise Data Warehouse, 企业数据仓库

    • 为企业各级的经营决策和市场营销提供及时、精确、全面的数据支持和科学、方便、体系化的分析工具和使用方法,为除生产系统以外的管理、分析等需求提供数据支撑,实现业务数据与分析数据的分离。
    • 解决目前市场等部门信息获取能力和分析决策手段不能适应企业环境变化和精确化管理要求的问题,并通过各种形式的主题,专题分析,支撑针对性营销、上市信息披露、精确化管理.有效降低营销成本,减少客户流失,寻找商机,达到提升企业价值的目的。

    ODS与EDW之间的差异

    使用角色

    • ODS主要面向营业、渠道等一线生产人员和一线管理人员,为了实现准实时、跨系统的运营细节数据的查询,以获得细粒度的运营数据展现,例如渠道人员查询客户的全视图信息由ODS提供数据支撑。
    • EDW主要面向专业分析人员、辅助决策支持人员等,为了实现基于历史数据的统计分析和数据挖掘,以获得客户深层次的特征和市场发展的规律,例如专业分析人员的经营状况趋势分析由EDW提供支撑。

    数据来源

    • ODS需要的大部分运营数据直接来源生产系统。 ODS中的部分分析结果数据来源于EDW,例如客户洞察信息等[^1]。
    • EDW需要的运营数据,如果在ODS中已存在,EDW则直接从ODS获取这部分数据。· EDW需要的运营数据,如果在ODS中没有,EDW则直接从生产系统获取这部分数据。

    数据获取性能和及时性

    • ODS支持OLTP类型的数据更新,数据更新时间短,数据可实现准实时更新,性能与及时性都高于EDW
    • EDW中的数据一般通过批量加载进入,数据更新速度慢,无法实现准实时更新,数据更新时间不足以支持实时的报表和事件监控需求。

    数据架构

    • ODS以关注生产运营过程的统计与监控为主的生产视角主题域方式来组织数据;ODS提供操作数据的统计,主要提供应用需要的细粒度运营数据。ODS中也存在部分粗粒度汇总数据,但汇总的维度少且简单
    • EDW关注对历史数据的深层次分析与挖掘.从分析与挖掘的需要出发按不同主题维度来汇总与组织数据。EDW提供历史数据的展示和分析,主要提供多层粗粒度汇总数据.汇总的维度多且复杂。

    数据共享能力

    • ODS为其他生产系统提供运营数据的准实时数据共享服务
    • EDW一般不为生产系统提供此类准实时的数据共享服务。系统中的数据只供本系统分析与挖掘应用使用。

    数据系统提供应用数据查询

    • ODS提供生产环境下的数据查询,查询的交易量较小,不耗费太多资源,有确定的完成速度。而EDW提供分析环境下的查询,查询单元量较大,消耗的资源很多,完成的速度也不确定
    • ODS提供生产环境下实时性较高的生产经营报表,而EDW提供分析环境下的主题分析与挖掘报表。动态报表。
    • ODS提供面向少量维度的细粒度数据的统计,而EDW提供面向多个维度的多层粗粒度数据的主题统计、分析及深层次的挖掘。
    • ODS提供绩效管理和统计、数据质量审计和监控管理等功能。
    • EDW提供趋势分析、客户消费行为分析和评估等功能

    数据存储

    • 客户等关键实体数据。ODS长久保存当前数据,EDW长久保存当前与历史数据。
    • 详单数据。ODS保存1个月到3个月;EDW保存2年。
    • 汇总数据。ODS保存3年;EDW保存5年。
    • 其他数据。ODS保存l3个月;EDW保存3年

    系统技术特征

    • ODS主要面对大并发用户数、小数据量的访问,EDW主要面对小并发用户数、大数据量的访问。
    • ODS数据库优化同时侧重索引和分区技术;EDW数据库优化主要侧重分区技术。
    • ODS支持OLTP类型和OLAP(联机分析处理)类型的数据操作,EDW支持OLAP类型的数据操作。

    系统可靠性

    • ODS参与运营.必须保证可靠性。
    • 相对ODS.EDW可以允许有更多的脱机时间。

    系统开放性

    • 因为需要与大量不同硬件、数据库配置的系统相互交换数据。ODS要求比较高的系统开放性。
    • EDW一般只获取数据.而不提供给其他应用系统以多种模式直接访问,解决方案上也可采用相对封闭的数据库、软硬件平台

    数据仓库分层

    最底层的细节数据

    管理策略是优化存储,一般存储导入的原始数据,便于进行向上的统计汇总,因为数据量较大所以需要优化存储

    中间层是多维模型

    管理策略是优化结构和查询,面向主题的多维模型的设计,需要满足OLAP和数据查询的多样需求,同时保证查询的便捷性,关键在与维表的设计和维度的选择及组合,事实表需要关注存储和索引的优化;
    ####最上层是展现数据
    管理策略是优化效率,一般会存放每天需要展现的汇总报表,或者根据多维模型拼装的视图,展现层的数据需要以最快的速度展现出来,一般用于BI平台的Dashboard和报表。

    参考资料

    1. 从概念到应用再到架构,一篇文章彻底读懂元数据管理 http://www.360doc.com/content/16/1029/08/17488509_602243527.shtml
    2. 聊一聊数据仓库中的元数据管理系统 https://yq.aliyun.com/articles/174269
    3. 浅析ODS与EDW 关系 https://www.cnblogs.com/quchunhui/articles/5340382.html
    4. 数据仓库 http://webdataanalysis.net/no-category/questions-3/
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  • 数据仓库(五)元数据管理

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    概述 元数据通常定义为”关于数据的...元数据贯穿了数据仓库的整个生命周期,使用元数据驱动数据仓库的开发,使数据仓库自动化,可视化。  元数据类型   1.业务元数据  业务元数据指从业务角度描述业务...
    • 概述

    元数据通常定义为”关于数据的数据”,在数据仓库中是定义和描述DW/BI系统的结构,操作和内容的所有信息。元数据贯穿了数据仓库的整个生命周期,使用元数据驱动数据仓库的开发,使数据仓库自动化,可视化。 

    • 元数据类型

                                                           

    1.业务元数据 

    业务元数据指从业务角度描述业务领域相关的概念、关系和规则的数据,包括业务术语和业务规则等信息。

    2.技术元数据

    技术元数据指描述系统中技术细节相关的概念、关系和规则的数据,包括对数据结构、数据处理方面的描述,以及数据仓库、ETL、前端展现等技术细节方面的信息。

    技术元数据又细分为:

           1.数据源元数据

            2.ETL元数据

           3.数据仓库元数据

           4.BI元数据

    3.管理元数据

    管理元数据指描述管理领域相关的概念、关系和规则的数据,主要包括管理流程、人员组织、角色职责等信息。

    • 元数据架构

                         

    • 元数据获取途径

                                       

    • 元数据存储模型 

                    

    • 元数据功能 

    血缘分析:向上追溯元数据对象的数据来源。

    影响分析:向下追溯元数据对象对下游的影响。

    同步检查:检查源表到目标表的数据结构是否发生变更。

    指标一致性分析:定期分析指标定义是否和实际情况一致。

    实体关联查询:事实表与维度表的代理键自动关联

    • 元数据应用

    ETL自动化管理:使用元数据信息自动生成物理模型,ETL程序脚本,任务依赖关系和调度程序。

    数据质量管理:使用数据质量规则元数据进行数据质量测量。

    数据安全管理:使用元数据信息进行报表权限控制。

    数据标准管理:使用元数据信息生成标准的维度模型。

    数据接口管理:使用元数据信息进行接口统一管理。

     

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