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《基于元数据驱动的企业级数据仓库系统-论文.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、2015年第24卷第2期http://www.c-S—a.org.ca计算机系统应用基于元数据驱动的企业级数据仓库系统①栾晓宇f上海烟草集团有限责任公司经济信息中心,上海200082)摘要:通过对元数据建设和维护及其管理系统结构的深入研究,提出一种基于元数据驱动的企业级数据仓库系统架构.该系统架构采用关系模型数据结构,并通过元数据接口和元数据驱动引擎的设计开发将数据仓库中各模块的反馈信息与其元数据存储进行交互,实现由元数据驱动数据仓库系统的运作机制,解决了一直以来元数据难以更新维护、数据质量检查效率低的问题,提升了对企业级数据仓库
2、的管控能力.关键词:元数据驱动;数据仓库;ETL;数据搜索引擎;数据质量EnterpriseDatarehouseSystemBasedonMetadata.DrivenLUANXiao.Y_u(ShanghaiTobaccoGroupCo.,Ltd.,EconomicInformationCenter,Shanghai200082,China)Abstract:Basedonin·depthstudyoftheconstructionandmaintenanceofmetadataanditsmanagementsystemst
3、ructure,thispaperpresentsametadatadrivenenterprisedatawarehousesystemarchitecture.Relationalmodeldatastructureisusedinthesystemarchitecturethroughdesigningmetadatainterfacesandmetadatadrivenengine.Feedbackinformationofeachmoduleinthedatawarehouseandmetadatastoragewill
4、interactoneachother.Thisworkconstructsamotadata-drivendatawarehousesystemoperationmechanism,resolvingthedificultiestoupdateandmaintainmetadataandloweficiencyofdataqualitychecking.Finally,itenhancesthemanagementandcontrolcapabilitiesofenterprisedatawarehouse.、Keywords:
5、metadata-driven;datawarehouse;ETL;datasearchengine;dataquality随着信息技术的快速发展,企业对数据处理的要l数据仓库与元数据求也越来越高,同时希望对历史数据进行具体的、有数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定针对性的分析和智能化挖掘,进而从海量数据中发现的、反映历史变化的数据集合【】】,是决策支持系统和联新客户并能够更好地解决客户新的需求,寻找新的商机分析应用数据源的结构化数据环境.数据仓库的特机,使企业在激烈的市场竞争中占据更大的优势.数征在于面向主题、集成性、稳定
6、性和时变性.其主要据仓库技术的出现。很好的满足这一技术需求.在数功能是将联机事务处理系统(OLTP)经年累月所累积的据仓库结构中,元数据是必不可少的组成部分,它贯大量信息,通过数据仓库理论所特有的信息储存架构,穿了数据仓库的整个体系,是连接数据仓库各个模块进行系统的分析整理,以利于各种分析方法的应用,的桥梁,是数据仓库的灵魂和基石.本文通过对数据并进而支持如决策支持系统(DSS)、主管信息系统仓库建设中存在问题的深入分析,以及对数据仓库维(EIS)、商业智能应用(BI)等的创建,帮助决策者能快速护和管理技术的探讨,提出并实现了一种
7、基于元数据有效的从大量数据中,分析出有价值的信息,以利于驱动的企业级数据仓库系统.决策拟定及快速回应外在环境的变动.①收稿时间:2014-.05-29;收到修改稿时间:2014-07·14SystemConstruction系统建设99计算机系统应用http://www.c—S—a.org.cn2015年第24卷第2期式,加载周期等信息.ETL按照元数据提供的这些信终端所识别.解析规则同样以元数据的方式被存储,息,负责处理数据加载环境,通过通用数据访问接口以备管理和使用.将得到的数据加载到目标数据库中.通用ETL访问接口:作为ET
8、L逻辑信息与ETL212具的中间枢纽,将外部ETL信息标准化为现有ETL工具所能识别的标准信息.接口元数据定义了ETL信息的转换规则.以数据抽取为例,数据抽取从元数据系统中获取的元数据包括数据源、源所在的路径或所在的数据源库、数据的读取权限、用户名
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