数据管理中的元数据作用分析

随着数据仓库技术的发展，元数据在数据仓库中的重要性日益凸显。元数据不仅定义了数据仓库的功能，指示了信息的内容和位置，描述了数据的提取和转换规则，还管理了数据仓库的主题及相关信息。它不仅实现了数据仓库的管理功能，如数据的修改和跟踪，描述数据同步需求，评估数据质量等，也作为管理数据和知识的基本元素。元数据将成为数据生产、存储、更新和再利用的趋势。尽管数据仓库元数据研究受到广泛关注，但尚未建立成熟的理论体系或明确的定义。建立统一的数据仓库元数据模型和管理规范，是该领域亟需解决的问题。通过研究现有的多维表元数据建模方法和ERP建模体系，确立了基于ERP建模体系的数据仓库多维表元数据建模方法。应用面向对象程序设计工具和关系数据库工具，研究了数据仓库元数据的实现和管理。通过定义指标实体、维度实体、详细类实体和关系实体，引入动态数组技术，以及解决实体结构动态修改问题的属性分离算法，深入研究了关联规则挖掘过程中元数据的重要作用。

元数据是描述数据仓库的信息，充当数据仓库的“语言”。它使分析引擎了解数据仓库的结构和对象。通过元数据，系统独立运作，通过元数据桥梁进行沟通。BI@Report 的元数据包括：- 主题表描述- 维表描述- 度量和维度描述- 报表定义- 查询定义- 门户- 权限信息

业务元数据是未来元数据管理的关键。在数据爆炸式增长的今天，企业需要加强对业务元数据的管理。基于本体和自动化技术，企业可以有效管理和利用业务元数据，并将其以服务的形式提供给业务人员，从而提高数据的使用效率。

Apache Atlas是Hadoop社区开源的元数据治理项目，解决Hadoop生态系统中的元数据管理挑战。它为Hadoop集群提供数据分类、策略引擎、数据血缘追踪、安全和生命周期管理等核心能力，帮助企业构建数据资产目录并进行有效管理。Apache Atlas与Apache Ranger整合，用于数据权限控制策略，为企业数据湖提供完整的合规性和集成性解决方案。

元数据管理平台採用B/S架构，以先进技術進行開發，遵循以下原則： 迭代開發與面向對象設計：遵循軟體工程原則進行開發。 遵循設計原則：設計時遵循明確原則，確保平台穩定可靠。 運用先進技術：採用最新技術，優化平台效能。

PROBE的元数据管理方案详细界定了技术和业务元数据的管理范围，使业务人员能够理解元数据的维度和公式定义，并通过在线报表形式发布。

在仓库管理系统中，数据库起着至关重要的作用，负责存储和管理所有与仓库相关的数据，如库存信息、进出货记录等。数据库表是数据的主要载体，定义了数据的结构和类型，如“库存表”、 “订单表”、 “供应商表”和“出入库表”。触发器是一种特殊类型的存储过程，会在特定的DML操作发生时自动执行，用于保证数据的完整性和业务规则的实施。存储过程则提高了系统性能和安全性，可以有效处理批量操作，如批量更新库存、批量导入订单数据等。这些技术共同构成了仓库管理系统的核心数据管理机制。

Atlas 2.2.0 版本源码编译包 (apache-atlas-2.2.0-server.tar.gz) 集成了 HBase 和 Solr，可以直接用于生产环境部署。

1.3数据库阶段的数据管理有以下几个特点：（1）采用复杂的数据模型来表示数据结构；（2）具有较高的数据独立性；（3）数据库系统提供方便的用户接口；（4）系统提供数据恢复、并发控制、数据完整性和安全性等多方面的数据控制功能，确保数据的安全性、正确性和可靠性；（5）操作可以以数据项为单位，增强了系统的灵活性。