3.4.3 理解数据仓库中的元数据 - 51CTO.COM
3.4.3 理解数据仓库中的元数据
信息包图同样也包含了数据仓库中的大部分元数据。元数据最普通的定义是“关于数据的数据”。正是有了元数据，才使得数据仓库的最终用户可以随心所欲地使用数据仓库，利用数据仓库进行各种管理决策模式的探讨。元数据是数据仓库的应用灵魂，可以说没有元数据就没有数据仓库。
1．元数据的类型
通常把元数据分为技术元数据（Technical Metadata）和业务元数据（Business Metadata）。
技术元数据是描述关于数据仓库技术细节的数据，这些元数据应用于开发、管理和维护数据仓库，它主要包含以下信息。
数据仓库结构的描述，包括仓库模式、视图、维、层次结构和导出数据的定义，以及数据集市的位置和内容；
业务系统、数据仓库和数据集市的体系结构和模式；
汇总用的算法，包括度量和维定义算法，数据粒度、主题领域、聚合、汇总和预定义的查询与报告；
由操作环境到数据仓库环境的映射，包括源数据和它们的内容、数据分割、数据提取、清理、转换规则和数据刷新规则及安全（用户授权和存取控制）。
业务元数据从业务角度描述了数据仓库中的数据，它提供了介于使用者和实际系统之间的语义层，使得不懂计算机技术的业务人员也能够“读懂”数据仓库中的数据。业务元数据主要包括以下信息：使用者的业务术语所表达的数据模型、对象名和属性名；访问数据的原则和数据的来源；系统所提供的分析方法及公式和报表的信息。
在信息打包过程中，需要用包图表示维度和类别还有它们之间的传递和映射关系，实际上这个操作就是在原业务系统的基础上创建了元数据。其中的维度、类别还有层次关系是属于典型的技术型元数据，而业务系统中与之对应的术语则属于业务元数据。比如前面的例子中提炼出的日期、区域、产品、客户年龄和客户状况等维度，实际销售、计划销售、预测销售、计划偏差和预测偏差等指标皆属于元数据。这些数据在以后的分析中起到了极为重要的作用。下面将对这些作用进行归纳。
2．元数据的作用
从元数据的类型和作用来看，元数据实际上是要解决何人在何时、何地为了什么原因及怎样使用数据仓库的问题。再具体化一点，元数据在数据仓库管理员的眼中是数据仓库中的包含了所有内容和过程的完整知识库和文档，而在最终用户（即数据分析人员）眼中，元数据则是数据仓库的信息地图。
数据分析员为了能有效地使用数据仓库环境，往往需要元数据的帮助。尤其是在数据分析员进行信息分析处理时，他们首先需要去查看元数据。元数据还涉及到数据从操作型环境到数据仓库环境中的映射。当数据从操作型环境进入数据仓库环境时，数据要经历一系列重大的转变，包含了数据的转化、过滤、汇总和结构改变等过程。数据仓库的元数据要能够及时跟踪这些转变，当数据分析员需要就数据的变化从数据仓库环境追溯到操作型环境中时，就要利用元数据来追踪这种转变。另外，由于数据仓库中的数据会存在很长一段时间，其间数据仓库往往可能会改变数据的结构。随着时间的流逝来跟踪数据结构的变化，是元数据另一个常见的使用功能。
元数据描述了数据的结构、内容、链和索引等项内容。在传统的数据库中，元数据是对数据库中各个对象的描述，数据库中的数据字典就是一种元数据。在关系数据库中，这种描述就是对数据库、表、列、观点和其他对象的定义；但在数据仓库中，元数据定义了数据仓库中的许多对象——表、列、查询、商业规则及数据仓库内部的数据转移。元数据是数据仓库的重要构件，是数据仓库的指示图。元数据在数据源抽取、数据仓库开发、商务分析、数据仓库服务和数据求精与重构工程等过程都有重要的作用，在图3-34中可以看到元数据在整个数据仓库开发和应用过程中的巨大影响。因此，设计一个描述能力强并且内容完善的元数据，对数据仓库进行有效地开发和管理具有决定性意义。
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图3-34 元数据及其影响域
元数据拥有的巨大作用的发挥会在后面对数据仓库的分析中逐步体会到。这一节实际上通过信息打包技术建立起了数据仓库的概念模型，通过信息包图得到的星形结构或雪花形结构实际上为数据仓库建立起了逻辑模型。可以说，通过对主题和元数据的分析，应该能够对从现实世界到主观世界的过程（即概念模型的构建）有深刻的认识，而对逻辑模型还需要从事实和维度的角度进一步研究。