商务智能中元数据管理模型

随着计算机应用的日趋普及，数据量则随时间成倍地增加，大部分企业将面临由于数据库变得越来越庞大而由此带来的对数据管理的困难。自20 世纪90 年代以来，国内外掀起了一股商务智能的热潮，商务智能作为一种决策支持的手段已被很多企业所接受。一般说来，数据仓库系统所依托的信息系统都是多样的、异质的;这些不兼容的数据源、数据库与应用构成的复杂数据集合是企业或用户花费大量精力和财力积累起来的、不可替代的系统，特别是其中的数据。商务智能就是要对企业的这些信息进行整合、分析，以达到辅助决策之目的。而这些数据、系统的多样性，格式的不确定性，无疑增加了商务智能系统构建的难度。 商务智能（Business Intelligence，简称BI）是现代企业管理和决策的重要工具，它利用数据仓库、OLAP（在线分析处理）和数据挖掘等技术，从海量数据中提取有价值的信息，为企业决策提供支持。随着计算机技术的发展，数据量呈指数增长，如何有效管理和分析这些数据成为挑战。元数据（Metadata）在商务智能中扮演关键角色，它是描述数据的数据，帮助理解和管理数据的结构、来源和含义。 元数据管理模型在商务智能中至关重要，因为数据仓库系统通常涉及多个异构数据源，如不同的数据库和应用程序。这些不兼容的数据集合需要通过ETL（数据抽取、转换、加载）过程整合进数据仓库，ETL过程的复杂性和数据格式的多样性使得管理变得困难。CWM（Common Warehouse Metamodel）标准应运而生，旨在解决商务智能领域的元数据管理问题，提供跨软件系统的数据交换平台。 CWM由OMG（Object Management Group）制定，结合了UML（Unified Modeling Language）、XMI（XML Metadata Interchange）和MOF（Meta Object Facility）等技术标准。UML用于现实系统建模，XMI定义了元数据交换的XML格式，而MOF支持元数据的定义和表示。CWM通过这些技术实现元数据的标准化，以促进不同软件产品间的互操作性。 在商务智能中，元数据管理模型通常包括三个主要部分：ETL、数据仓库（Data Warehouse，DW）和OLAP。ETL负责从各种数据源提取数据，经过清洗和转换后加载到数据仓库。数据仓库是专门为分析处理设计的大型数据库，它存储历史数据，便于进行多维分析。OLAP则提供了快速、交互式的分析能力，帮助企业用户洞察业务趋势。 在CWM框架下，元数据被组织在不同的包中，例如Transformation包专门描述ETL过程的元数据。转换操作由Transformation、Transformation Task和Transformation Activity等层次组成，它们分别对应ETL过程的不同阶段。这些元数据描述了数据转换的规则、条件和目标，确保数据正确无误地从源系统迁移到分析系统。 商务智能的元数据管理不仅涉及数据本身，还涵盖了数据的生命周期管理、权限控制、数据质量保证等方面。通过有效的元数据管理，企业可以提高数据的可理解性，降低数据分析的复杂性，从而提升商务智能系统的性能和决策效率。 总结来说，商务智能中的元数据管理模型是应对大数据挑战的关键策略，CWM标准为此提供了标准化的解决方案。通过规范化的元数据管理，企业能够更好地整合、分析数据，实现高效的数据决策支持。随着技术的进步，元数据管理模型将在商务智能领域持续发挥重要作用，推动企业智能化进程。