数据仓库 元数据管理,如何提高数据仓库的元数据质量?

这些特点表明，数据仓库从数据组织到数据处理都与原来的数据库有很大的不同，这就要求我们在设计数据仓库系统时，找到一种适合数据仓库设计的方法。数据仓库是管理数据，主要是思想，如何通过元数据管理工具提高元数据质量？关于数据仓库中元数据的问题(1)技术元数据技术元数据是存储关于商业智能系统的技术细节的数据，用于开发和管理商业智能系统。

教你如何轻松掌握数据仓库的规划建设策略。作为决策支持系统(DSS)的基础，数据仓库是面向主题的、集成的、不可更新的和随时间不断变化的。这些特点表明，数据仓库从数据组织到数据处理都与原来的数据库有很大的不同，这就要求我们在设计数据仓库系统时，找到一种适合数据仓库设计的方法。在一般的系统开发规划中，首先需要确定系统的功能，这些功能一般都是通过分析用户的需求得到的。

这就需要设计人员在与用户的不断沟通中，逐步明确系统的需求，不断完善。因此，数据仓库的发展规划过程实际上是用户和设计者不断了解、熟悉和完善它的过程。数据仓库的开发和应用规划是开发数据仓库的首要任务。只有制定正确的数据仓库计划，组织的主力才能有序地实现数据仓库的开发和应用。

数据仓库的概念如图所示。数据仓库是一个环境，而不是一个产品，它为用户提供决策支持的当前和历史数据，而这些数据在传统的运营数据库中是很难或不可能获得的。数据仓库技术是各种技术和模块的总称，能够有效地将业务数据集成到一个统一的环境中，提供决策数据访问。一切都是为了让用户更快捷方便地查询到自己需要的信息，提供决策支持。数据仓库:数据仓库之父BillInmon在他1991年出版的《建立数据仓库》一书中提出，数据仓库是面向主题的、集成的、相对稳定的，反映时变的数据集字面上是数据仓库，其本质是可以容纳更多数据的数据集。

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数据仓库是管理数据，主要是思想。具体的实现工具就是解决问题，比如异构/不同源数据的数据抽取。要使用etl，根据具体情况，您可以使用工具或编写自己的程序。数据仓库的模型构建需要erwin等建模工具；数据的存储一般是借助关系数据库来实现的，所以会用到oracle之类的。但是现在我们已经开始逐渐抛弃传统的关系数据库，借助一些Nosql平台，比如hadoop上的hive。