基于CWM的元数据集成的研究与应用的中期报告

基于CWM的元数据集成的研究与应用的中期报告摘要：本中期报告介绍了基于CWM的元数据集成的研究与应用的进展情况。首先，对元数据集成的概念和意义进行了阐述，并介绍了常见的元数据集成模式。其次，对CWM（CommonWarehouseMetamodel）进行了详细的介绍，包括其概念、结构、元模型和扩展机制等方面。接着，根据CWM的元模型和扩展机制，提出了基于CWM的元数据集成方法的设计和实现。最后，介绍了使用该方法进行元数据集成的应用案例，包括实验设计、实验过程和实验结果等方面。关键词：元数据集成；CWM；元模型；扩展机制；应用案例1.概述元数据集成是数据集成的一个重要方面，它旨在将不同来源的元数据整合成一个统一的元数据库，以便进行数据仓库建模、数据挖掘、业务智能和数据分析等方面的工作。目前，元数据集成领域存在许多挑战，例如：元数据来源多样、数据格式和结构不一致、数据质量不高等等。因此，如何实现元数据集成并使其高效和可靠，一直是学界和业界亟待解决的难题。CWM（CommonWarehouseMetamodel）是一个计算机系统中数据仓库和业务智能的元数据标准，它提供了一种通用的元数据架构和元模型，可以描述数据仓库系统的所有元素和组成部分。CWM不仅可以进行数据模型的定义和描述，还可以进行数据仓库的设计、构建、管理和优化，具有很高的灵活性和可扩展性。本中期报告基于CWM的元数据集成，旨在研究如何设计和实现一个高效和可靠的元数据集成方法，并在实际应用中进行验证和评估。2.元数据集成的概念和意义元数据集成是指将来自不同系统、应用和管理系统的元数据整合到一个统一的元数据库中，并提供一个一致的描述、解释和查询接口。元数据集成的主要目的是为了支持数据集成和数据仓库建模，同时也为了数据挖掘、业务智能和数据分析等任务提供支持。由于大量的元数据信息以及其来源的复杂性，元数据集成是一个非常具有挑战性的任务。元数据集成可以分为三个阶段：收集、整合、转换。在收集阶段中，需要从不同系统和应用程序中采集元数据信息；在整合阶段中，需要将采集到的元数据信息进行组合和去重；在转换阶段中，需要将元数据信息转换为统一的格式和结构。3.CWM的概述CWM（CommonWarehouseMetamodel）是一个元数据标准，它提供了一个通用的元数据架构和元模型，可以描述数据仓库系统的所有元素和组成部分。CWM包含三个层次的元数据模型：基础模型、高级模型和扩展模型。基础模型是CWM的核心，它包含了数据仓库和数据挖掘领域所需的元素和概念；高级模型是在基础模型的基础上，提供了更加详细和精细的数据仓库和数据挖掘模型；扩展模型则是对CWM进行扩展，并增加了一些定制的元素和模型。CWM的架构是基于UML（UnifiedModelingLanguage）的类图和元模型，可以方便地进行扩展和定制。CWM的元素和概念包括：数据仓库、数据挖掘、ETL（Extract,Transform,Load）等。4.基于CWM的元数据集成方法基于CWM的元数据集成方法，是指将来自不同系统和应用程序的元数据信息进行采集、整合和转换，最终存储到一个统一的元数据库中，并提供一致的查询、解释和描述接口。该方法的主要步骤包括：1）确定元数据采集的范围和对象，包括哪些系统和应用程序的元数据需要进行采集和整合；2）采集元数据信息，包括元数据的来源、格式、结构、语义和数据质量等信息；3）整合元数据信息，包括对元数据进行去重、合并和校验等操作；4）转换元数据信息，将元数据信息转换为CWM的元数据模型和结构；5）存储元数据信息，将转换后的元数据信息存储到CWM的元数据库中；6）提供查询和解释功能，为用户提供一致的查询、解释和描述接口。基于CWM的元数据集成方法的优点是：能够支持多种数据和应用程序的元数据集成；可以应对元数据信息来源多样的问题；具有较高的灵活性和可扩展性。5.应用案例本研究利用基于CWM的元数据集成方法进行元数据集成应用案例实验。实验的设计包括：元数据采集、整合、转换和存储；实验过程分为四个阶段：数据源准备、元数据采集、整合和转换；实验结果包括：元数据结构