数据治理那些事(10)-元数据5.docx

数据治理是IT领域中至关重要的一个环节，它涵盖了数据的生命周期管理、质量控制、安全性和合规性等多个方面。元数据作为数据治理的核心组成部分，是指关于数据的数据，它提供了描述、定位和理解数据所需的信息。在大数据环境下，元数据管理显得尤为重要，因为它有助于提升数据的可发现性、可理解性和可用性。 在《数据治理那些事(10)-元数据5》中，主要讨论了如何在大数据平台中获取和管理元数据。针对不同的数据处理方式，如ETL工具、HiveQL脚本、HBase Shell脚本以及MapReduce编程，文件提出了相应的元数据获取策略。对于ETL工具，应具备自动获取其处理过程的元数据功能；对于基于脚本的数据处理，可以进行自动解析来获取元数据；而对于复杂编程方式，如MapReduce和HBase Java接口，可能需要手动录入元数据。所有这些元数据都需要转换成符合核心元模型规范的格式，并存储在统一的元数据库中，同时记录执行日志，以便于监控和异常处理。 核心元模型是建立在OMG组织定义的CWM（Common Warehouse Metamodel）标准基础上的，旨在促进不同数据分析工具、数据仓库平台和元数据存储库之间的元数据交互。它定义了物理模型、逻辑模型、数据处理过程、接口单元、指标和维度编码等关键实体，以确保元数据的一致性和互操作性。核心元模型的标准化定义包括对象ID和命名的标准化、属性和关系的定义以及参照表的建立，这些都为元数据管理提供了统一的语义基础。 元模型层次结构从高层次到低层次包括元模型主题、元模型对象、数据层元模型、逻辑模型、获取层元模型以及数据库层次分类。这些层次分别涵盖了数据的不同层面，如业务元数据、逻辑结构、数据处理流程和物理存储细节。 业务元数据是与业务相关的元数据，包括业务术语和业务描述。业务术语是对业务概念的共识定义，而业务描述则提供业务流程、规则和统计指标的详细信息，帮助用户理解和使用数据。 在实际应用中，通过这样的元数据管理，可以提升数据治理的效率，支持更准确的数据分析和决策，同时确保数据质量和法规遵从性。在互联网行业中，元数据管理是构建高效、智能的数据平台不可或缺的一部分，它有助于优化数据资产的价值，推动企业的数字化转型。