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描述 ”数据”背后的业务含义主题定义#xff1a;每段 ETL、表背后的归属业务主题。业务描述#xff1a;每段代码实现的具体业务逻辑。标准指标#xff1a;类似于 BI 中的语义层、数仓中的一致性事实#xff1b;将分析中的指标进行规范化。标准维度#xf…
1、业务元数据
描述 ”数据”背后的业务含义主题定义每段 ETL、表背后的归属业务主题。业务描述每段代码实现的具体业务逻辑。标准指标类似于 BI 中的语义层、数仓中的一致性事实将分析中的指标进行规范化。标准维度同标准指标对分析的各维度定义实现规范化、标准化。不断的进行维护且与业务方进行沟通确认。 2、技术元数据
数据源元数据 例如数据源的 IP、端口、数据库类型数据获取的方式数据存储的结构原数据各列的定义及 key 指对应的值。 ETL 元数据 根据 ETL 目的的不同可以分为两类数据清洗元数据数据处理元数据。数据清洗主要目的是为了解决掉脏数据及规范数据格式因此此处元数据主要为各表各列的正确数据规则默认数据类型的正确规则。数据处理例如常见的表输入表输出非结构化数据结构化特殊字段的拆分等。源数据到数仓、数据集市层的各类规则。比如内容、清理、数据刷新规则。 数据仓库元数据 数据仓库结构的描述包括仓库模式、视图、维、层次结构及数据集市的位置和内容业务系统、数据仓库和数据集市的体系结构和模式等。 BI 元数据 汇总用的算法、包括各类度量和维度定义算法。数据粒度、主题领域、聚集、汇总、预定义的查询与报告。
3、管理元数据
管理领域相关包括管理流程、人员组织、角色职责等。
4、小编有话
在日常工作中元数据的管理主要体现在元数据的采集、存储、查询、应用几个方面。原则上应从规范化到脚本化到工具化的方向进行建设。 采集元数据采集时尽可能详细真实可通过工具生成或者勾选避免手动录入带来不规范等问题存储存储元数据要做到不失真元数据变更时及时同步查询通过网页或库表等方式方便快捷的看到元数据辅助进行开发应用数据血缘、优化调度依赖、数据治理等
