业务元数据

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。

业务元数据指数据仓库中元数据的责任归属，但经常引起争论。一种观点认为由数据仓库业务分析员负责，应在需求收集阶段创建；另一种观点认为由源系统业务分析员创建，因为大多数数据仓库属性在源系统中建立；还有观点认为由数据建模人员创建和维护，因为其是逻辑数据模型的一部分。虽然无法平息争论，但有一些业务元数据由 ETL 团队负责并维护，以准确反映事实。ETL 团队无需关注业务元数据的生成方式，但需要在变更时获得适当人员的沟通。从 ETL 角度来看，业务元数据是代理元数据，可通过一个系统获取并直接应用于另一个系统，无需外部处理。一些商业智能工具可读取 ETL 资料库中的业务逻辑定义并将其展示给用户，为数据及其元数据提供一站式服务。值得注意的是，数据仓库可视为不同业务定义的集合，这些定义服务于同一个属性。此外，数据仓库中的数据可能来自多个系统，因此需要将业务定义标准化为企业规范，并将其存储在数据仓库和 ETL 工具中。ETL 小组不负责创建业务元数据库，但应了解其用途，以便在需要时参考业务定义。

Facebook的数据库设计

最近几年，随着移动互联网的迅猛发展，大数据概念也愈发炙手可热，许多企业开始重视数据化管理。今天我们来探讨数据化管理的关键要点。首先，需要注意数据化管理中存在的误区：数据量大并不意味着能够有效驱动业务发展，因为数据质量问题可能导致数据无法有效应用于业务决策。例如，企业在数据采集过程中可能遇到模拟器刷量和欺诈行为等“脏数据”，如果没有有效的反作弊机制，这些数据将影响到数据挖掘分析的准确性。此外，规范化和标准化数据上报对确保数据科学管理至关重要。数据与业务紧密关联是评估数据价值的核心指标，因此确保数据与实际业务需求相匹配至关重要。企业在追求数据驱动业务发展时，应认识到解决数据质量和业务对接问题的紧迫性。

适用于northwind原版数据库模板，为学习研究使用而设计。

业务问题可以映射到数据挖掘技术中。

业务数据库环境信息 ORACLE_SID： dc_db1 | dc_db2 Schema Name: dc_db ORACLE_HOME: /oracle/product/11.2.0 数据库存储: ASM

MySQL的数据字典长期以来一直是开发者和技术架构师关注的焦点。自MySQL早期版本以来，其设计围绕着.frm格式文件展开，这些文件包含了基础关系表的定义，并且每个表的定义都存储在独立的文件系统中的一个文件里。这种设计确保了模式中表名的唯一性。服务器提供的访问隔离仅限于保护实际的.frm文件数据，而非或仅次于保证任何事务操作的进行。元数据并发隔离子系统的主要任务包括但不限于：管理元数据锁以确保表结构修改不与正在进行的查询发生冲突，协调并发访问以允许多个读取操作共享同一元数据对象，保证一致性以确保对元数据的修改在多用户环境中符合特定顺序和规则，防止数据不一致问题的出现。表目录缓存是MySQL用于存储表定义信息的重要地方。它包含了多个功能和应用场景，如共享元数据锁，释放锁，删除未使用的表目录元素，FLUSH TABLES和FLUSH TABLE命令的执行，以及元数据锁保护的内容。在复杂的操作场景下，可能需要获取多个表的元数据锁，需要考虑锁之间的依赖关系和可能的死锁。

业务系统数据准备，即实现不同业务系统之间的数据整合和共享。重点突破异构多源数据集成、基础数据标准化等技术，解决重复采集、数据分散等难题。 实现数据集成与共享的关键在于数据统筹，包括聚、通、用三个环节：1. 数据统一汇聚：奠定数据应用基础2. 数据共享机制：解决共享开放的难题3. 数据应用扩展：促进基础数据共享互通 具体措施可包括：- 数据资源梳理：明确业务领域、业务系统、数据表等信息- 数据标准制定：建立统一的数据标准和规范- 数据交换平台：搭建数据交换和共享平台- 数据质量管理：确保数据的准确性和一致性

探讨电商数仓业务数据采集平台的设计与实现