数据仓库-元数据概念

概述

数据仓库是指在一个集中的、统一的数据存储中，将多个不同的数据源汇聚成一个可供决策支持的数据集合的过程。元数据则是这个数据集合的基础，是描述数据仓库内数据及其相关信息的数据。

数据仓库

定义

数据仓库是一个以主题为导向的、集成的、相对稳定的数据集合，用以支持企业决策过程。它侧重于对企业历史数据的分析和综合，而不是对当前业务的操作处理。

构成

数据仓库通常由以下四部分构成：

• 数据源层：包括各种数据库、文件、传感器、日志等等，并负责提取原始数据。
• 数据清洗层：清洗层会对数据进行清洗、整合、修复等操作。这一层可以将多个数据源进行整合，去除脏数据或重复数据等。
• 数据存储层：存储层是整个仓库的核心，包括关系数据库、Hadoop、NoSQL等。
• 数据应用层：应用层通过各种数据分析工具、报表、可视化等方式，帮助企业实现更好的决策。

元数据

定义

元数据是描述数据的数据，用于描述数据如何进行管理和使用，包括数据的源头、结构、关系、数据类型、有效性、质量等一系列信息。

分类

元数据可分为以下几类：

• 技术元数据：包括数据仓库系统结构、数据库架构、ETL流程、数据存储格式等。
• 业务元数据：包括数据源、数据定义、数据规则、数据血缘、数据所有权及数据使用等。
• 用户元数据：包括用户信息、用户权限、用户数据访问方式等。

应用

元数据能够帮助企业更好地管理数据仓库，包括：

• 自动化处理：根据元数据定义的规则，自动化地进行数据清洗、数据整合等处理。
• 数据发现：通过元数据能够发现数据源头、数据关系、数据价值等。
• 数据合规：通过元数据能够对敏感数据进行规定，包括数据使用权限、数据访问方式等。

结论

数据仓库和元数据是企业进行数据分析和决策的基础。数据仓库提供了一个集成的数据集合，而元数据则是对其中数据的描述和管理。通过对数据仓库的元数据进行管理，可以更好地管理和利用数据资源。