Metadatenmanagement für Data Warehouses | Gudu SQLFlow

Metadatenverwaltung für Data Warehouses

Metadatenverwaltung ist die Grundlage des Unternehmens Datenverwaltung und die Verbesserung von Data WarehouseFür jemanden, der häufig mit Daten arbeitet, ist es zunächst wichtig, das Metadatenmanagement zu verstehen. Dieser Artikel erläutert das Konzept der Metadaten und führt in das Metadatenmanagement für Data Warehouses ein.

Was versteht man unter Metadatenmanagement für Data Warehouses?

Bevor wir fortfahren, sollten wir Folgendes klären: Was sind Metadaten? Und Was ist ein Data Warehouse?.

MetadatenMetadaten, auch bekannt als Vermittlungsdaten oder Weiterleitungsdaten, sind Daten über Daten. Meistens lassen sie sich anhand ihrer unterschiedlichen Bedeutungen in Geschäfts- und technische Metadaten unterteilen.

A Data Warehouse Ein Data Warehouse ist ein zentrales Informationsrepository, das analysiert werden kann, um bessere Entscheidungen zu treffen. Typischerweise fließen Daten regelmäßig aus Transaktionssystemen, relationalen Datenbanken und anderen Quellen in ein Data Warehouse. Business-Analysten, Dateningenieure, DatenwissenschaftlerEntscheidungsträger greifen über Business-Intelligence-Tools (BI), SQL-Clients und andere Analyseanwendungen auf Daten zu.

Was genau versteht man unter Metadatenmanagement für Data Warehouses?

Die Metadaten im Data Warehouse erfassen hauptsächlich die Definition jedes Themas, die Zuordnungsbeziehungen zwischen verschiedenen Ebenen, den Datenstatus des Monitoring-Data-Warehouse und den Ausführungsstatus der Aufgaben. ETLIm Allgemeinen werden Metadaten einheitlich über das Metadaten-Repository gespeichert und verwaltet. Dessen Hauptzweck ist die Gewährleistung von Koordination und Konsistenz bei Design, Bereitstellung, Betrieb und Management des Data Warehouse.

Metadaten sind ein wichtiger Bestandteil von Data-Warehouse-Managementsystemen. Die Metadatenverwaltung ist eine Schlüsselkomponente in Enterprise-Data-Warehouses. Sie durchdringt den gesamten Prozess der Data-Warehouse-Erstellung und beeinflusst direkt die Erstellung, Nutzung und Wartung des Data-Warehouses.

Warum benötigen Data Warehouses Metadatenverwaltung?

1. Ein Muss für den Aufbau eines Data WarehouseDas Data Warehouse wird mithilfe von ETL-Tools aus externen Daten, Geschäftsdaten und Dokumenten erstellt. Ohne klare und eindeutige Regeln ist dieser Prozess nicht realisierbar.
2. Hilfe zum schnellen Verständnis des Data-Warehouse-SystemsEinerseits ist das Data Warehouse ein wichtiges Projekt einer Abteilung oder sogar eines Unternehmens mit langer Entwicklungszeit. Dabei sind zwangsläufig mehrere Beteiligte involviert. Fehlen klare Metadaten, hat dies erhebliche Auswirkungen auf das gesamte System und das Projekt. Andererseits dient das Data Warehouse nicht nur den Datenexperten, sondern auch der gesamten Abteilung und dem Unternehmen als Exportplattform für Analysedaten. Die Data-Management-Schicht (DM-Schicht) ist für Fachanwender unverzichtbar, die Data-Integrated-Management-Schicht (DIM-Schicht) für Entwickler. Klare Metadaten zur Beschreibung des Data-Warehouse-Systems sparen viel Kommunikationszeit zwischen den Beteiligten.
3. Effiziente und präzise KommunikationEinerseits protokollieren die Management-Metadaten die Datenberechtigungen verschiedener Benutzer, Rollen und Abteilungen. Bei Benachrichtigungsbedarf kann das System schnell abgefragt werden, um beispielsweise Massen-E-Mails zu versenden und so Engpässe oder Überbesetzungen in der Kommunikation zu vermeiden. Andererseits können bei der Kommunikation mit dem Produktmanagement oder der Forschung und Entwicklung die Bedeutung von Kennzahlen und die Dimensionen der gegenseitigen Kommunikation anhand der Geschäftsmetadaten geklärt werden. Dadurch werden Missverständnisse von vornherein vermieden und die Kommunikationseffizienz gesteigert.
4. Garantiert DatenqualitätDie idealen Metadaten beschreiben die Struktur des Data Warehouse, das Schema des Warehouse, die Dimensionen, Kennzahlen, Hierarchien, Definitionen der Datenbanken überall sowie den Speicherort und Inhalt der Data MartsDaher können wir mit Sicherheit beurteilen, welche Daten definitiv korrekt, welche möglicherweise fehlerhaft und welche definitiv fehlerhaft sind. Vereinfacht gesagt, sollte jedes Feld einen Wertebereich, eine geschäftliche Definition und weitere Informationen enthalten. Sobald Metadaten definiert sind, können sie zur Erkennung und Bewertung der Datenqualität usw. eingesetzt werden, um die Datenqualität von Unternehmen durch das Datenqualitätsmanagement nachhaltig zu verbessern.
5. Reduzierung der Kosten für den Aufbau von DatensystemenSind die Metadaten gut etabliert, werden die Informationen genauer und schneller erfasst, sodass der Aufbau des Datensystems weniger oder gar nicht überarbeitet werden muss, der Analyseaufwand sinkt, das gemeinsame Verständnis und die Kommunikationseffizienz aller Beteiligten gestärkt und die Entwicklungskosten minimiert werden.
6. Analysieren Sie schnell die Auswirkungen der ÄnderungDa Metadaten zentral gepflegt und mit Referenzbeziehungen verwaltet werden, kann das Metadatenverwaltungssystem bei Änderungen genutzt werden, um in Echtzeit zu analysieren, welche Geschäftsfunktionen, Anwendungssysteme und beteiligten Personen betroffen sind und ob eine Aufsichtsfunktion involviert ist.
7. Bereiten Sie sich auf die Zukunft vorStrategische Anwendungssysteme von Unternehmen wie Big Data, künstliche Intelligenz, DatenseeRechenzentren und Business Intelligence können nur mit einem guten Metadatenmanagement ihre volle Wirkung entfalten.

Anwendungsszenarien für Metadaten

1. WirkungsanalyseWährend der Entwicklung stoßen wir häufig auf folgende Probleme: Welche Auswirkungen hat eine Änderung an einer Tabelle oder einem ETL-Prozess? Ohne Metadaten müssen wir unter Umständen alle Skripte und Daten durchsuchen, um die gewünschte Antwort zu erhalten. Mit einem ausgereiften Metadatenmanagement hingegen erhalten wir die Antwort direkt und sparen viel Zeit.
2. DatenherkunftsanalyseDie Datenherkunftsanalyse ist ein technisches Verfahren zur umfassenden Nachverfolgung des Datenverarbeitungsprozesses. Ziel ist es, alle zugehörigen Metadatenobjekte ausgehend von einem Datenobjekt sowie deren Beziehungen zu ermitteln. Die Beziehungen zwischen Metadatenobjekten beziehen sich insbesondere auf den Datenfluss, der die Metadatenobjekte repräsentiert. Nach der Einrichtung eines Metadatenmanagementsystems können wir mithilfe der Datenherkunftsanalyse den Zustand, die Verteilung, die Konzentration und die Datenintensität im Data Warehouse analysieren.
3. ETL-AutomatisierungsmanagementIm Data Warehouse bestehen viele ETL-Prozesse aus monotonen und sich wiederholenden Schritten. Beispielsweise auf der ODS-Ebene (Quellsystem: Dateneingabe – Datenausgabe). Ein weiteres Beispiel ist die ODS-DW-Ebene: SQL-Eingabe – Datenbereinigung – Datenverarbeitung – Tabellenausgabe. Diese Regeln sind Teil der Metadaten. Theoretisch lässt sich dies realisieren, indem man ein festes Skript schreibt und dieses anschließend über die Benutzeroberfläche oder eine API auswählt. So können wiederkehrende ETL-Prozesse automatisiert werden, wodurch der Zeitaufwand für die ETL-Entwicklung reduziert wird.
4. DatenqualitätsmanagementDie Logik der Datenbereinigung lässt sich einfach in verschiedene Datentypen unterteilen und speziell zu verarbeitende Spalten festlegen. Um eine intelligente und schnelle Datenbereinigung zu erreichen, müssen lediglich Standardbereinigungsregeln für die verschiedenen Datentypen und eine spezielle Verarbeitungslogik für bestimmte Spalten definiert werden. Das Datenqualitätsmanagement liegt an der Schnittstelle von Data Governance und Metadatenmanagement und ist stärker der Data Governance zuzuordnen.
5. DatensicherheitsmanagementIm von Ali empfohlenen Rechenzentrum werden alle Datenschnittstellenindikatoren aus dem Data Warehouse exportiert. Daher genügt es theoretisch, die Metadatenverwaltungsberechtigungen in diesen Metadaten zu konfigurieren, um die Datensicherheit für das gesamte Unternehmen zu gewährleisten.

Abschluss

Vielen Dank für das Lesen unseres Artikels. Wir hoffen, dass er Ihnen dabei hilft, ein besseres Verständnis zu erlangen von Metadatenverwaltung für Data WarehousesWenn Sie mehr über Metadatenmanagement für Data Warehouses erfahren möchten, empfehlen wir Ihnen folgenden Besuch: Gudu SQLFlow für weitere Informationen.

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