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元数据技术 白皮书   

一、前言
据统计每5年企业的数 据量就会增长一倍,过多冗余和不一致的数据使企业很难进行有效的管理和决策。数据仓库技术为此提供了一个很好的解决方案,其将各种复杂异构的数据按统一的规则集中存储起来,并将数据转换为可靠并有价值的信息来为决 策支持和商业智能服务。
数据仓库中 最为重要的一方面就是元数据,元数据被用在数据仓库的建设、管理、维护和使用等诸多方面。凡是用得上数据仓库技术来管理数据的企业,自然少不了都有自己的元数据应用需求。
对于应用开 发商/系统集成商 而言,如何结合自身特点,开发出符合行业用户需求的元数据应用,一直是一个相当困扰的问题。本文描述了一种新型的合作开发方式,通过采用一种一站式的解决方案(Turn Key Solution),既可结 合开发商的优势,又可降低开发商在开发和部署元数据应用方面的成本。

二、元数据 开发平台
一个满足基 本应用开发需求的元数据开发平台,必须至少提供如下组成:
 元数据管理  平台:提供元模型/元数据管理
 元模型设计 工具:让应用设计者针对用户需求,灵活设计业务模型和元模型
 元数据采集 工具:从各种数据源(Data Source)中,按照 既定的抽取方式(元模型)采集元数据。
 API/SDK:提供灵活 而全面的应用编程接口,让开发商开发出具体的应用。


三、关键技 术与主要技术指标
1、 元数据采集 器
基于J2EE架构以及Eclipse RCP的元数据集 成软件体系结构100%纯JAVA、按J2EE模式构建、 基于RCP Client的客户端架 构,采用XML RPC通信方式, 支持各类编程语言开发的分布式应用程序间的通信,如C、JAVA、Perl、PHP、.NET等;
2、 算法分析技 术
可通过算法分析可分析出每个指标使用到的底层数据对象,在元数据管理 系统中,每个指标都有对应的技术统计口径,描述技术统计口径的内容主要是最上层的汇总表,通过算法分析功能,借助血统分析的思路,可分析出每个汇总表是由哪 些底层的数据对象ETL出来的,即 查看查指标真正的数据来源。
3、 动态视图技 术
可通过动态 视图功能多维度查看分析指标、报表元数据,在指标、报表元数据中的属性中包含众多的维度信息,如数据来源、管理部门、业务类型等信息,用户可可自定义的将这些属性配置到动态视图中,配置完之后,在动态视图分析界面 便可查看到相应的视图,如数据来源视图、管理部门视图等。方便用户从不同视角查询分析元数据。
4、 辅助安全管 理
每个企业在 IT建设过程中 ,随着业务系统不断增加、功能不断完善,系统中积累了越来越多的涉及到公司经营方面的各类敏感信息。因此在系统建设过程中,须采用全面的安全管理机制和措施来保障系统的数据安全。为实现对敏感数据和客户隐私信息的访问控制,进一步实现权限细化,安全管理模块应以元数据为依据,由元数据管理 模块提供敏感数据定义和客户隐私信息定义,辅助安全管 理模块完成相关安全管控操作。
四、与同类 产品的竞争优势
1、 标准化、可 扩展的模型管理
符合OMG(Object Management Group)组织的模型 管理标准,不仅能够管理CWM(Common Warehouse Metadata)规范所定义 的元模型,还可根据实际业务对业务领域进行扩展,如指标、维度等。提供全面的可视化的管理工具,支持建模、可以导入导出符合XMI标准的文件 。
2、 实时全文检 索
通过建立索 引,提高查询速度,并减轻数据库查询压力。
在传统全文 检索引擎的倒排索引的基础上,实现了分块索引,大幅提升了索引效率,同时通过后台进程能够实现数据与索引实时同步。
3、 开放的编程 接口和动态查询语言支持
对外开放易 于开发的编程接口,不仅提供了标准的API,而且针对 复杂的业务场景,提供类SQL的动态查询 语言。
4、 基于JMX规范提供组 件化的平台
通过符合JMX(Java Management Extensions)规范的组件化方式进行构建。内部封装了技术与业务两大类组件,其中技术组件包括元模型管理、元数据管理 、缓存管理、数据访问等,业务组件包括权限管理、数据分析等。并且可根据需求,动态进行扩展。
5、 图形分析包 框架技术
图形分析包 是一个基于Java服务器的组 件包,包括了图形应用需要的基本功能和基于元数据应用的功能。图形分析包中的布局功能和图形库使用,即可实现拓扑图的自动布局。分析包中包含了元数据的关系分析功能,可通过配置实现元数据关系分析的不同的应用需求 ,如血统分析和数据地图。

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