数据仓库是一种用于决策支持的集成信息系统，它存储历史数据并为数据分析提供支持。在当前的IT环境中，数据仓库的应用越来越普遍，但不同数据仓库工具之间的数据交换成为一个挑战，这限制了企业灵活选择和使用合适的技术栈。为了解决这个问题，引入了元数据的概念，元数据是描述数据的数据，其目的是为了管理和共享数据，特别是在分布式和互操作性需求日益增长的背景下。
元数据的建模通常分为两个主要方向：元数据参考模型和元数据模型。元数据参考模型提供了一种通用框架，用于理解和组织元数据；而元数据模型则具体描述了数据仓库内部的结构和关系。为了促进元数据的标准化，业界有如OMG（对象管理组）这样的组织，它们制定了一系列规范，如MOF（Meta-Object Facility）、UML（统一建模语言）和XMI（XML Metadata Interchange）。MOF是一种元建模基础设施，提供了构建其他元模型的基础，而UML则是一种用于软件系统建模的通用图形表示法。CWM（Common Warehouse Metamodel）是OMG制定的一种数据仓库元模型标准，它直接继承了UML的核心元模型，并使用UML的图形符号和OCL（对象约束语言）。XMI则是用于交换元数据的XML格式。
CWM由几个关键组件组成，包括元模型、基础包、资源包、分析包和管理包。这些组件共同构成了一个完整的框架，用于描述数据仓库的各个层面，从数据源到数据处理和分析。CWM元模型定义了如何表示数据仓库的结构，而基础包、资源包等则提供了对不同数据类型的抽象和管理。
基于CWM的数据仓库体系结构设计通常涉及以下步骤：
1. 数据源：数据仓库的输入来自各种数据源，包括在线事务处理（OLTP）数据库、遗留系统、内部办公系统以及外部数据。数据源可能包含关系型数据、多维数据、记录数据、XML和其他格式。
2. 数据抽取：从不同的数据源中提取数据，转换成适合分析的格式，这个过程可能涉及到ETL（Extract, Transform, Load）或ELT（Extract, Load, Transform）。
3. 数据清洗：清洗和验证抽取的数据，去除错误、不一致和冗余，确保数据质量。
4. 数据存储：将清洗后的数据加载到数据仓库中，数据仓库通常使用星形或雪花形的多维模式来组织数据，以优化查询性能。
5. 元数据管理：记录和管理关于数据仓库的所有元数据，包括数据源的模式信息、数据转换规则、数据仓库的结构等，以支持数据交换和互操作性。
6. 分析和报告：提供用户友好的界面和工具，让用户能够查询、分析数据仓库中的信息，生成报表和仪表板，支持决策制定。
7. 性能优化：通过索引、分区、缓存等技术，提高数据仓库的查询效率和整体性能。
在电信行业中，综合业务信息服务平台的设计可能基于这种CWM驱动的体系结构，整合电信运营商的各类业务数据，如客户信息、通话记录、账单数据等，为市场营销、客户服务和运营管理提供决策支持。通过元数据的管理和标准化，平台可以灵活地适应不断变化的业务需求，实现跨系统的数据共享和分析。
