不少朋友抱怨我的博客晦涩难懂,实际元数?/strong>、主数据、数据质量、数据分析已l非常小众了Q小众的以至于在ITPUB发博都找不到分类Q实际这也是我看好它的原因。随着未来智慧地球、物联网的徏设,信息?/strong>q程大大加快Q需?a onclick="javascript:tagshow(event, '%D0%E9%C4%E2%BB%AF');" href="javascript:;" target="_self">虚拟?/strong>Q?a onclick="javascript:tagshow(event, '%D4%C6%BC%C6%CB%E3');" href="javascript:;" target="_self">云计?/strong>Q、IT资源监管Q数据资产、Yg资Q、移动应用。我们的众是属于数据资产监中的一部分?/span>
上周挖了不少坑,本周先填一个坑Q填元数据模型的坑。元数据模型U元模型。元数据有哪几类元数据模型就有几c,_分下分为数据移动(ETLQ元数据、数据分析(BIQ元数据、数据存储元数据Q数据质量元数据、数据管控元数据{。下面逐一介绍下这几类元数据:
数据存储元数据模型:要分l构化和非结构化两种介绍Q先说大家常见的l构化数据的元数据模型。我们知道描q?a onclick="javascript:tagshow(event, '%CA%FD%BE%DD%BF%E2');" href="javascript:;" target="_self">数据?/strong>信息需要Catalog、Schema、Table、View、Trigger和storage processQ当然一般把Trigger和SP理解为数据移动,q些元数据都有哪些属性你可以看看power designer。对于非l构化数据解x案不多,因ؓ对于非结构化数据与查询息息相养I一般针对烦引条件徏立元数据模型?/span>
数据Ud元数据模型:q一直是我思考的问题Q参照主ETL工具我们可以定义Workflow、Task、mapping、source、target{,记得source与target与数据存储元数据模型可以互联。Mapping要记录source至target间的转换q程?/span>
数据应用元数据模型:主要考虑带OLAP引擎的CUBE模型Q主要有QCube、Dimension、member Of、Hierarchy、Fact{?/span>
讲到q里Q基本解决了的元数据理中元数据存储和展C的问题。但qƈ是问题的本质Q实质是元数据模型与CWM之间的关p,但ؓ了避免文章晦涩难懂,我蟩q这些?/span>