데이터웨어하우스를 위한 메타데이터 관리

메타데이터 관리 기업의 기반이다 데이터 거버넌스 그리고 개선 데이터웨어하우스데이터 작업을 자주 하는 사람으로서 가장 먼저 해야 할 일은 메타데이터 관리를 이해하는 것입니다. 이 글에서는 메타데이터의 개념을 정리하고 데이터 웨어하우스를 위한 메타데이터 관리를 소개합니다.

데이터웨어하우스의 메타데이터 관리란 무엇인가요?

더 나아가기 전에 알아봅시다 메타데이터란 무엇인가 그리고 데이터웨어하우스란 무엇인가.

메타데이터중간 데이터 및 릴레이 데이터라고도 하는 메타데이터는 데이터에 대한 데이터입니다. 대부분의 경우 메타데이터는 나타내는 의미에 따라 비즈니스 메타데이터와 기술 메타데이터로 구분할 수 있습니다.

에이 데이터웨어하우스 더 나은 의사 결정을 위해 분석할 수 있는 정보의 중앙 저장소입니다. 일반적으로 데이터는 트랜잭션 시스템, 관계형 데이터베이스 및 기타 소스에서 데이터 웨어하우스로 정기적으로 유입됩니다. 비즈니스 분석가는 데이터 엔지니어, 데이터 과학자의사결정권자는 비즈니스 인텔리전스(BI) 도구, SQL 클라이언트 및 기타 분석 애플리케이션을 통해 데이터에 액세스합니다.

데이터웨어하우스를 위한 메타데이터 관리

그렇다면 데이터웨어하우스의 메타데이터 관리란 무엇일까요?

데이터웨어하우스의 메타데이터는 주로 각 테마의 정의, 다양한 레벨 간의 매핑 관계, 모니터링 데이터웨어하우스의 데이터 상태, 작업 실행 상태를 기록합니다. 전자상거래일반적으로 메타데이터는 메타데이터 저장소를 통해 일관되게 저장되고 관리되며, 그 주된 목적은 데이터웨어하우스의 설계, 배포, 운영 및 관리에 있어 조정과 일관성을 확보하는 것입니다.

메타데이터는 데이터웨어하우스 관리 시스템의 중요한 부분입니다. 메타데이터 관리는 엔터프라이즈 데이터웨어하우스의 핵심 구성 요소입니다. 메타데이터는 데이터웨어하우스 구축 과정 전반에 걸쳐 적용되며, 데이터웨어하우스의 구축, 사용 및 유지 관리에 직접적인 영향을 미칩니다.

데이터웨어하우스에 메타데이터 관리가 필요한 이유는 무엇입니까?

1. 데이터웨어하우스 구축에 필수: 데이터웨어하우스는 외부 데이터, 비즈니스 데이터 및 문서에서 ETL 도구를 통해 수집됩니다. 명확하고 명확한 규칙 없이는 이 프로세스를 실현할 수 없습니다.
2. 데이터웨어하우스 시스템을 빠르게 이해하는 데 도움이 됩니다.: 한편으로, 데이터웨어하우스는 본질적으로 부서 또는 회사의 중요한 프로젝트이며 개발 기간이 깁니다. 따라서 중간에 여러 사람이 오가는 것은 불가피합니다. 명확한 메타데이터가 없으면 전체 시스템과 프로젝트에 큰 영향을 미칩니다. 다른 한편으로, 데이터웨어하우스는 데이터 담당자뿐만 아니라 부서와 회사 전체의 분석 데이터를 내보내는 역할을 합니다. DM 계층은 비즈니스 담당자에게 필수적이며, DIM 계층은 다른 개발자에게 필수적입니다. 데이터웨어하우스 시스템을 설명하는 명확한 메타데이터가 있다면 양측 간의 소통 시간을 크게 절약할 수 있습니다.
3. 효율적이고 정확한 커뮤니케이션: 한편, 메타데이터의 관리 메타데이터는 다양한 사용자, 역할 및 부서의 데이터 권한을 기록합니다. 알림이 필요한 데이터가 있는 경우, 시스템에 대량 이메일 등을 통해 신속하게 연락하여 담당자 부족 및 과다한 소통 상황을 방지할 수 있습니다. 또한, 제품 또는 R&D 부서와의 소통 시에는 비즈니스 메타데이터를 기반으로 지표의 의미와 상호 소통 차원을 확인하여 소통의 모호성을 근본적으로 방지하고 소통 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
4. 보장됨 데이터 품질: 이상적인 메타데이터는 데이터웨어하우스의 구조, 웨어하우스의 스키마, 차원, 측정, 계층, 모든 곳의 데이터베이스 정의, 그리고 위치와 내용을 설명합니다. 데이터마트따라서 어떤 데이터가 확실히 정확한지, 어떤 데이터가 오류 가능성이 있는지, 그리고 어떤 데이터가 확실히 오류인지 확실하게 판단할 수 있습니다. 간단히 말해, 각 필드에는 값 범위, 비즈니스 정의 및 기타 정보가 있어야 합니다. 메타데이터가 정의되면 데이터 품질 감지 및 평가 등에 적용하여 데이터 품질 관리 프로세스를 통해 기업의 데이터 품질을 실질적으로 향상시킬 수 있습니다.
5. 데이터 시스템 구축 비용 절감: 메타데이터가 잘 구축되면 정보를 보다 정확하고 빠르게 얻을 수 있으므로 데이터 시스템 구축에 재작업이 필요 없거나 적게 소요되고, 분석 업무량이 줄어들며, 각 당사자의 통일된 이해와 소통 효율성이 강화되고, 개발 비용이 최소화됩니다.
6. 변화의 영향을 빠르게 분석하세요: 메타데이터는 참조 관계를 통해 중앙에서 유지 관리되고 관리되므로 변경 사항이 발생하면 메타데이터 관리 시스템을 사용하여 영향을 받는 비즈니스 기능, 애플리케이션 시스템, 관련 인력, 감독 여부 등을 실시간으로 분석할 수 있습니다.
7. 미래를 준비하다: 빅데이터, 인공지능 등 기업의 전략적 응용 시스템 데이터 레이크데이터 센터와 비즈니스 인텔리전스는 적절한 메타데이터 관리를 통해 그 효과를 발휘할 수 있습니다.

메타데이터 애플리케이션 시나리오

1. 영향 분석: 개발 과정에서 종종 다음과 같은 문제에 직면합니다. 테이블이나 ETL을 변경하면 어떤 영향이 있을까요? 메타데이터가 없다면 원하는 결과를 얻기 위해 모든 스크립트와 데이터를 탐색해야 할 수도 있습니다. 하지만 메타데이터 관리가 잘 되어 있다면 원하는 결과를 바로 얻을 수 있어 시간을 크게 절약할 수 있습니다.
2. 데이터 계보 분석: 데이터 계보 분석은 데이터 처리 프로세스를 포괄적으로 추적하여 특정 데이터 객체를 시작으로 모든 관련 메타데이터 객체와 이들 간의 관계를 파악하는 데 사용되는 기술적 수단입니다. 메타데이터 객체 간의 관계는 구체적으로 이러한 메타데이터 객체를 나타내는 데이터 흐름의 입력 및 출력 관계를 나타냅니다. 메타데이터 관리 시스템이 구축된 후, 계보 관계 분석을 통해 데이터 웨어하우스의 데이터 상태, 데이터 분포, 집중도, 그리고 데이터 열량을 분석할 수 있습니다.
3. ETL 자동화 관리: 웨어하우스에서 ETL의 상당 부분은 지루하고 반복적인 단계입니다. 예를 들어, 소스 시스템-ODS 계층에서는 테이블 입력 - 테이블 출력 순서로 진행됩니다. 또 다른 예로 ODS-DW에서는 SQL 입력 - 데이터 정리 - 데이터 처리 - 테이블 출력 순서로 진행됩니다. 위의 규칙은 실제로 메타데이터의 일부입니다. 이론적으로는 고정 스크립트를 작성한 후 프런트엔드 또는 API 인터페이스를 통해 해당 스크립트를 선택할 수 있습니다. 이렇게 하면 반복되는 ETL을 자동으로 관리하여 ETL 개발에 드는 시간을 줄일 수 있습니다.
4. 데이터 품질 관리: 데이터 정리 논리는 다양한 데이터 유형과 지정된 특수 처리 열로 간단히 나눌 수 있습니다. 지능적이고 빠른 데이터 정리를 위해서는 다양한 데이터 유형에 대한 기본 정리 규칙과 일부 특수 열에 대한 특수 처리 논리만 지정하면 됩니다. 데이터 품질 관리는 데이터 거버넌스와 메타데이터 관리의 교차점에 위치하며, 데이터 거버넌스에 더 가깝습니다.
5. 데이터 보안 관리: Ali가 주장하는 데이터 센터에서는 모든 데이터 인터페이스 지표가 데이터 웨어하우스에서 내보내집니다. 따라서 이론적으로는 이 메타데이터에서 메타데이터 관리 권한만 구성하면 회사 전체의 데이터 보안 관리를 달성할 수 있습니다.

결론

저희 기사를 읽어주셔서 감사합니다. 이 기사가 여러분이 더 잘 이해하는 데 도움이 되기를 바랍니다. 데이터웨어하우스를 위한 메타데이터 관리데이터웨어하우스의 메타데이터 관리에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하시기 바랍니다. Gudu SQLFlow 자세한 내용은.

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