5、银行数据仓库体系实践(7

数据仓库作为全行或全公司的数据中心和总线,收集全行所有系统和外部数据。好的系统架构可以保证系统的稳定性和高处理效率,那么如何保证系统数据的完整性、规范性和统一性呢?需要一个好的数据分区和数据模型。数据分区是在数据架构的第三部分中引入的。本节将介绍如何设计数据模型。1.各数据分区的模型设计思路:数据架构中提到数据仓库主要分为以下几个区域,各数据区域的主要设计原则如下:(1)主数据区:主数据区是全行最完整的基础数据区,保存历史,作为整个数据仓库的数据主存储区。后续数据可以从主数据区的数据处理中获得,所以主数据区的数据自然需要保留所有历史数据轨迹。

6、什么是元数据

Metadata也称为中间数据和元数据,是dataaboutdata,主要是关于数据属性的信息,用于支持指示存储位置、历史数据、资源搜索、文件记录等功能。元数据是一种电子目录。为了编制目录,必须描述和收集数据的内容或特征,以便辅助数据检索。元数据主要记录模型在数据仓库中的定义,不同层次之间的映射关系,监控数据仓库的数据状态和ETL的任务运行状态。

7、如何有效的进行数据治理和数据管控?

数据治理和数据管控近年来越来越受到各方的重视。它们其实有一定的相似性和侧重点。数据治理通常需要包括整个数据生命周期,从创建到消亡。因此,有效数据治理的主要步骤包括:成立数据治理委员会、制定数据治理框架、确定数据治理方案、选择数据治理工具、实施数据治理、维护和增强数据治理等。目前市场上有比较成熟的数据治理的产品和服务商,如IBM、宜信华辰等,可以从元数据、主数据、数据质量、数据标准、数据资产、数据处理、数据交换、数据安全、数据生命周期等多个方面进行管理。

8、如何通过元数据管理工具提高元数据质量?

作为一家经验丰富的平台软件厂商,普元推出了元数据管理平台产品Puyuan MetaCube,为企业建立元数据管理系统提供可靠便捷的工具支持,从而更有效地挖掘和利用信息资产的价值,实现准确高效的分析和决策,在复杂的市场环境中获得竞争优势。普元元立方产品是一个企业级元数据管理平台。它从企业中的数据仓库领域收集技术、业务元数据和流程元数据,为企业提供端到端的元数据服务。

9、关于数据仓库中的元数据的问题

(1)技术元数据技术元数据是存储有关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。主要包括以下信息:商业智能系统的结构描述,包括数据源、数据转换、抽取过程、数据加载策略和目标数据库的定义;它还包括数据仓库中使用的模式、视图、维度、层次、类别和属性的定义,以及立方体的存储模式。简而言之,技术元数据是为系统管理员和数据仓库开发人员提供的。管理者需要了解运营环境与商业智能环境的映射关系(即ETL数据提取的映射关系)、数据刷新规则、数据安全、数据库优化和任务调度。

在实际的商业智能开发过程中,业务元数据和技术元数据是相互关联的,对元数据的深刻理解是数据仓库应用和维护的基础。(2)业务元数据业务元数据从业务角度描述商业智能系统中的数据,是用户和真实系统之间的语义层,让不懂计算机技术的业务人员也能“理解”商业智能系统中的数据。

10、数据仓库与数据挖掘问题

哪个挖掘机更强?在山东找到蓝翔。公共通信平台1介绍了数据仓库是面向主题的、集成的、与时间相关的和不可修改的数据集合,数据仓库技术是基于信息系统业务发展的需要和数据库系统技术而产生的一系列新的应用技术,并逐渐独立出来。数据仓库系统可以看作是基于数学和统计的严密逻辑思维来实现“科学判断和有效行为”的工具,也是实现“数据集成和知识管理”的有效手段。

 2/2   首页 上一页 1 2 下一页

文章TAG:数据  仓库  商业智能  数据管理  系统  
下一篇