数据仓库环境中元数据的角色_第1页
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数据仓库环境中元数据的角色_第3页
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文档简介

1、在数据仓库环境中元数据所扮演的角色和在操作型环境中数据所扮演的角色是不同的。在操作型环境中，元数据几乎被当成是事后补记，并归入到与文档相同的重要性级别。然而，在数据仓库环境中，元数据的重要性提高了。数据仓库环境中元数据的重要性如图1所示。操作型数据和数据仓库中的数据服务于两类不同的群体，操作型数据由IT专业人员使用，许多年来，IT人员都是很偶然地使用元数据。IT专业人员不仅懂计算机，而且由于学历背景和所受的培训，他们会在系统中找到他们想去的地方。然而，数据仓库数据是给DSS分析者用的。DSS分析人员通常是专业人员，没有很高的计算机水平。为了能够有效地使用数据仓库环境，DSS分析人员需要尽量多的

2、帮助，而元数据恰能很好地帮助他们。另外，在DSS分析者计划该怎样去做信息型或分析型处理时，他们首先要看的就是元数据。由于所服务的人员的群体不同，以及元数据在每天的工作中所起的作用不同，元数据在数据仓库环境中比在操作型环境中要重要得多。图1 IT专业人员偶尔使用元数据DSS分析人员经常使用元数据并作为分析的第一步然而，还有其他原因使数据仓库的元数据很重要。其中一个原因是元数据涉及到对操作型环境和数据仓库环境之间的映射管理，图2表明了这一点。当数据从操作型环境传入数据仓库环境时，数据要经历一个重大的转变。转换、过滤、汇总、结构改变等等都会发生。有必要对这些转变仔细地跟踪，而数据仓库中的元数据就是进

3、行这项工作的理想场所。当一个管理者需要将数据从数据仓库追溯到操作型环境中时（最终的向下钻取），对这种转变保持一个细致的记录的重要性就显而易见了。在这种情况下，对数据转变的记录恰恰描绘了怎样从数据仓库钻取到操作型环境的源数据。图2 操作型环境和数据仓库环境之间的映射是需要元数据的另一个主要原因；没有这种映射，对接口进行控制是非常困难的对于数据仓库环境中的元数据需要细致管理还有另外一个重要原因，如图3所示。数据仓库中数据会存在很长一段时间从5年到10年。而在5年到10年这么长的时间段内，数据仓库改变它的结构是绝对正常的。那么，随着时间的变化来跟踪数据结构的变化，则是数据仓库中元数据很自然的一项任务。图3 数据仓库中包含很长一段时间的数据因此必须管理多种数据结构/定义操作型环境假设在任一时刻只有惟一的正确的数据定义将数据仓库环境中具有许多随时间变化的多种数据结构的概念与

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