Gestión de metadatos para almacenes de datos

Gestión de metadatos es la base de la empresa gobernanza de datos y la mejora de almacén de datosComo alguien que trabaja frecuentemente con datos, mi primera tarea es comprender la gestión de metadatos. Este artículo explicará el concepto de metadatos y presentará la gestión de metadatos para almacenes de datos.

¿Qué es la gestión de metadatos para almacenes de datos?

Antes de continuar, veamos ¿Qué son los metadatos? y ¿Qué es un almacén de datos?.

MetadatosLos metadatos, también conocidos como datos intermediarios y datos de retransmisión, son datos sobre datos. Generalmente, los metadatos se dividen en metadatos comerciales y metadatos técnicos según sus diferentes significados.

A almacén de datos Es un repositorio central de información que puede analizarse para tomar mejores decisiones. Normalmente, los datos fluyen regularmente a un almacén de datos desde sistemas transaccionales, bases de datos relacionales y otras fuentes. Los analistas de negocios... ingenieros de datos, científicos de datosy los tomadores de decisiones acceden a los datos a través de herramientas de inteligencia empresarial (BI), clientes SQL y otras aplicaciones analíticas.

Gestión de metadatos para almacenes de datos

¿Qué es entonces la gestión de metadatos para los almacenes de datos?

Los metadatos en el almacén de datos registran principalmente la definición de cada tema, la relación de mapeo entre diferentes niveles, el estado de los datos del almacén de datos de monitoreo y el estado de ejecución de la tarea. ETLGeneralmente, los metadatos se almacenan y gestionan de manera uniforme a través del repositorio de metadatos, y su objetivo principal es lograr coordinación y coherencia en el diseño, la implementación, la operación y la gestión del almacén de datos.

Los metadatos son una parte importante del sistema de gestión de almacenes de datos. La gestión de metadatos es un componente clave en los almacenes de datos empresariales. Atraviesa todo el proceso de construcción de un almacén de datos e influye directamente en su construcción, uso y mantenimiento.

¿Por qué los almacenes de datos necesitan gestión de metadatos?

1. Imprescindible para la creación de almacenes de datosEl almacén de datos se obtiene a partir de datos externos, datos empresariales y documentos mediante herramientas ETL. Sin una regla clara y concisa, es imposible implementar este proceso.
2. Ayuda a comprender rápidamente el sistema de almacenamiento de datos.Por un lado, el almacén de datos es esencialmente un proyecto importante para un departamento o incluso una empresa, y su desarrollo requiere un tiempo considerable. Inevitablemente, habrá un flujo constante de personal. La falta de metadatos claros tendrá un impacto significativo en todo el sistema y el proyecto. Por otro lado, el almacén de datos sirve como plataforma de exportación de datos analíticos para todo el departamento y la empresa, no solo para el personal encargado de los datos. La capa DM es esencial para el personal de negocios y la capa DIM para otros desarrolladores. Si existen metadatos claros que describan el sistema de almacén de datos, se ahorrará mucho tiempo de comunicación entre ambas partes.
3. Comunicación eficiente y precisaPor un lado, los metadatos de gestión registran los permisos de datos de diferentes usuarios, roles y departamentos. Si hay datos que requieren notificación, se puede consultar rápidamente el sistema para comunicarse mediante correos electrónicos masivos, etc., evitando así la falta de personal y el exceso de personas en la comunicación. Por otro lado, al comunicarse con productos o con I+D, se puede confirmar el significado de los indicadores y dimensiones de la comunicación mutua basándose en los metadatos empresariales, evitando así la ambigüedad en la comunicación y mejorando así la eficiencia.
4. Garantizado calidad de los datos:Los metadatos ideales describen la estructura del almacén de datos, el esquema del almacén, las dimensiones, medidas, jerarquías, definiciones de las bases de datos en todas partes y la ubicación y el contenido de las almacenes de datosPor lo tanto, podemos determinar con certeza qué datos son realmente precisos, cuáles podrían ser erróneos y cuáles son definitivamente erróneos. En resumen, cada campo debe tener su rango de valores, definición de negocio y otra información. Una vez definidos los metadatos, se pueden aplicar a la detección y evaluación de la calidad de los datos, entre otros aspectos, para mejorar significativamente la calidad de los datos de las empresas mediante el proceso de gestión de la calidad de los datos.
5. Reducir los costos de construcción del sistema de datos:Si los metadatos están bien establecidos, la información se obtendrá con mayor precisión y rapidez, de modo que la construcción del sistema de datos no tendrá que reelaborarse o tendrá que reelaborarse menos, se reducirá la carga de trabajo del análisis, se fortalecerá la comprensión unificada y la eficiencia de la comunicación de todas las partes y se minimizará el costo de desarrollo.
6. Analice rápidamente el impacto del cambioDebido a que los metadatos se mantienen y gestionan de forma centralizada con relaciones de referencia, cuando se producen cambios, el sistema de gestión de metadatos se puede utilizar para analizar en tiempo real las funciones de negocio afectadas, los sistemas de aplicación, el personal involucrado y si hay supervisión involucrada.
7. Prepárese para el futuro:Sistemas de aplicación a nivel estratégico de las empresas como big data, inteligencia artificial, lago de datos, los centros de datos y la inteligencia empresarial pueden confiar en una buena gestión de metadatos para ejercer los efectos adecuados.

Escenarios de aplicación de metadatos

1. Análisis de impactoDurante el desarrollo, nos encontramos con frecuencia con los siguientes problemas: Si quiero modificar una tabla o un ETL, ¿cuál será el impacto? Si no hay metadatos, podríamos tener que revisar todos los scripts y datos para obtener la respuesta deseada; sin embargo, con una gestión de metadatos sólida, podemos obtener la respuesta directamente y ahorrar mucho tiempo.
2. Análisis del linaje de datosEl análisis de linaje de datos es un método técnico que permite realizar un seguimiento exhaustivo del proceso de procesamiento de datos, identificando todos los objetos de metadatos relacionados a partir de un objeto de datos y la relación entre ellos. La relación entre objetos de metadatos se refiere específicamente a la relación de entrada y salida del flujo de datos que los representa. Una vez creado el sistema de gestión de metadatos, podemos analizar la salud, la distribución, la concentración y la intensidad de los datos en el almacén de datos mediante el análisis de relaciones de linaje.
3. Gestión de automatización ETLEn el almacén, gran parte del proceso ETL consiste en pasos tediosos y repetitivos. Por ejemplo, en la capa ODS del sistema fuente: entrada de tabla - salida de tabla. Otro ejemplo es ODS-DW: entrada SQL - limpieza de datos - procesamiento de datos - salida de tabla. Las reglas anteriores forman parte de los metadatos. Esto se puede lograr, en teoría, escribiendo un script fijo y seleccionándolo a través del frontend o la interfaz API. De esta manera, se puede gestionar automáticamente el proceso ETL repetido para reducir el tiempo de desarrollo.
4. Gestión de la calidad de los datosLa lógica de limpieza de datos se puede dividir simplemente en diferentes tipos de datos y columnas de procesamiento especiales designadas. Solo necesitamos especificar reglas de limpieza predeterminadas para diferentes tipos de datos y una lógica de procesamiento especial para algunas columnas específicas para lograr una limpieza de datos inteligente y rápida. La gestión de la calidad de los datos se encuentra en la intersección de la gobernanza de datos y la gestión de metadatos, y se inclina más hacia la gobernanza de datos.
5. Gestión de la seguridad de los datosEn el centro de datos que recomienda Ali, todos los indicadores de interfaz de datos se exportarán desde el almacén de datos. Por lo tanto, en teoría, solo es necesario configurar el permiso de gestión de metadatos para garantizar la seguridad de los datos de toda la empresa.

Conclusión

Gracias por leer nuestro artículo y esperamos que pueda ayudarle a tener una mejor comprensión de gestión de metadatos para almacenes de datosSi desea obtener más información sobre la gestión de metadatos para almacenes de datos, le recomendamos visitar Flujo de SQL de Gudu Para más información.

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