eBay数据仓库实践：元数据管理及应用
数据仓库元数据管理
数据仓库元数据管理数据仓库元数据管理是指对数据仓库中的元数据进行管理和维护的过程。
元数据是描述数据的数据，它提供了关于数据的定义、结构、属性、关系以及数据的来源和用途等信息。
数据仓库中的元数据包括数据表、字段、索引、视图、存储过程等对象的描述信息，以及数据质量、数据血统、数据变化等相关信息。
数据仓库元数据管理的目标是保证数据仓库中的元数据准确、完整、一致和可靠。
通过对元数据的管理，可以提高数据仓库的可维护性、可扩展性和可重用性，进而提高数据仓库的价值和效用。
数据仓库元数据管理的主要任务包括元数据收集、元数据存储、元数据维护和元数据使用等。
1. 元数据收集：- 根据数据仓库的设计和需求，收集相关的元数据信息。
- 可以通过手工录入、自动抽取、数据字典等方式进行元数据的收集。
- 收集的元数据包括数据表、字段、索引、视图、存储过程等对象的描述信息，以及数据质量、数据血统、数据变化等相关信息。
2. 元数据存储：- 将收集到的元数据存储到元数据仓库中，以便后续的管理和使用。
- 元数据仓库可以使用关系型数据库、NoSQL数据库、文件系统等进行存储。
- 存储的元数据需要按照一定的结构进行组织和管理，以方便后续的检索和使用。
3. 元数据维护：- 对元数据进行定期的维护和更新，以保证其准确、完整、一致和可靠。
- 可以通过手工维护、自动抽取、数据字典同步等方式进行元数据的维护。
- 维护的内容包括元数据的新增、修改、删除等操作，以及元数据的版本管理和权限管理等。
4. 元数据使用：- 利用元数据提供的信息，支持数据仓库的各项管理和运维工作。
- 可以通过元数据进行数据质量管理、数据血统分析、数据变化跟踪等工作。
- 元数据还可以支持数据仓库的数据集成、数据查询、数据分析等应用。
数据仓库元数据管理的实施需要借助相应的工具和技术。
常用的工具包括元数据管理工具、数据建模工具、数据字典工具等。
常用的技术包括数据抽取、数据转换、数据加载（ETL）技术、数据建模技术、数据质量管理技术等。
数据仓库元数据管理
数据仓库元数据管理数据仓库元数据管理是指对数据仓库中的元数据进行有效管理和维护，以确保数据仓库的可靠性和准确性。
元数据是描述数据的数据，它包括数据的定义、结构、关系、来源、用途等信息。
数据仓库中的元数据管理是数据仓库管理的重要组成部分，它对于数据仓库的建设和运营具有重要意义。
一、元数据管理的意义1. 提高数据仓库的可理解性和可维护性：通过对元数据的管理，可以使数据仓库的结构和内容更加清晰和易于理解，从而提高数据仓库的可维护性和可理解性。
2. 提高数据仓库的数据质量：元数据管理可以对数据仓库中的数据进行监控和评估，及时发现数据质量问题，并采取相应的措施进行修复，从而提高数据仓库的数据质量。
3. 提高数据仓库的数据一致性：通过元数据管理，可以对数据仓库中的数据进行统一的定义和管理，确保数据仓库中的数据一致性，避免数据冗余和不一致的问题。
4. 提高数据仓库的数据可追溯性：元数据管理可以记录数据仓库中数据的来源、变更历史等信息，使数据的变更过程可追溯，方便数据仓库的审计和管理。
二、元数据管理的内容1. 元数据定义和标准化：对数据仓库中的元数据进行定义和标准化，明确元数据的含义和格式，确保元数据的准确性和一致性。
2. 元数据收集和录入：通过各种手段和工具，收集数据仓库中的元数据，并将其录入到元数据管理系统中，建立元数据的库存。
3. 元数据的分类和组织：对元数据进行分类和组织，建立元数据的层次结构和关系，方便元数据的检索和使用。
4. 元数据的维护和更新：定期对元数据进行维护和更新，及时反映数据仓库中数据的变化和更新。
5. 元数据的查询和检索：提供元数据查询和检索的功能，方便用户查找和使用数据仓库中的元数据。
6. 元数据的安全管理：对元数据进行安全管理，设置权限和访问控制，保护元数据的安全性和机密性。
7. 元数据的版本管理：对元数据进行版本管理，记录元数据的变更历史，方便进行数据仓库的版本控制和管理。
三、元数据管理的流程1. 元数据收集和录入流程：（1）确定元数据的收集范围和目标。
浅析元数据在数据仓库中的应用
浅析元数据在数据仓库中的应用元数据在数据仓库中的应用概述：数据仓库是一个用于集成、存储和管理企业各种数据的系统。
在数据仓库中，元数据的应用非常重要。
元数据是描述数据的数据，它包含了数据的定义、结构、关系和属性等信息。
本文将从数据仓库的角度，浅析元数据在数据仓库中的应用。
一、元数据的定义元数据是指描述数据的数据，它包含了数据的定义、结构、关系和属性等信息。
元数据可以帮助用户理解和使用数据，同时也是数据仓库管理和运维的重要工具。
二、元数据在数据仓库中的作用1. 数据集成和数据质量管理：元数据可以描述不同数据源的结构、关系和属性，帮助数据仓库进行数据集成和数据质量管理。
通过元数据，可以了解不同数据源的数据格式和规范，从而进行数据的转换和清洗，确保数据的一致性和准确性。
2. 数据仓库建模和设计：元数据可以描述数据仓库中的各个数据表、字段和关系，帮助数据仓库建模和设计。
通过元数据，可以了解数据表的定义、结构和关系，从而进行数据模型的设计和优化。
3. 数据仓库查询和分析：元数据可以描述数据仓库中的数据集和指标，帮助用户进行查询和分析。
通过元数据，可以了解数据集的定义、结构和属性，从而进行数据查询和分析，支持用户对数据的灵活使用和挖掘。
4. 数据仓库管理和运维：元数据可以描述数据仓库中的各种对象和任务，帮助数据仓库的管理和运维。
通过元数据，可以了解数据仓库的结构和组织，从而进行数据仓库的管理和维护，包括备份恢复、性能优化、安全管理等。
三、元数据的组成和属性元数据通常由多个属性组成，包括以下几个方面：1. 数据属性：描述数据的基本属性，如数据类型、长度、精度等。
2. 结构属性：描述数据的组织结构，如数据表、字段、关系等。
3. 业务属性：描述数据的业务含义和用途，如数据来源、数据所有者等。
4. 技术属性：描述数据的技术特性和要求，如数据格式、存储方式等。
5. 元数据关系：描述元数据之间的关系和依赖，如数据表之间的关联关系、数据字段之间的依赖关系等。
浅析元数据在数据仓库中的应用
浅析元数据在数据仓库中的应用元数据在数据仓库中的应用一、引言数据仓库是一个用于集成、管理和分析组织中各种数据的系统。
在数据仓库中，元数据扮演着至关重要的角色。
本文将深入浅出地分析元数据在数据仓库中的应用。
二、什么是元数据元数据是描述数据的数据，它提供了对数据的定义、结构、关系和使用方式的信息。
元数据可以分为三个层次：技术元数据、业务元数据和操作元数据。
1. 技术元数据技术元数据是描述数据仓库的物理结构和组织方式的信息。
它包括数据表、字段、索引、分区等信息。
通过技术元数据，我们可以了解数据的存储位置、数据类型、数据长度等信息。
2. 业务元数据业务元数据是描述数据仓库中数据的业务含义和语义的信息。
它包括数据的定义、解释、业务规则等信息。
通过业务元数据，我们可以了解数据的含义、用途和业务规则，帮助用户更好地理解和使用数据。
3. 操作元数据操作元数据是描述数据仓库的操作过程和规则的信息。
它包括数据的抽取、转换、加载等过程的信息，以及数据的访问权限和安全策略等信息。
通过操作元数据，我们可以了解数据的来源、处理过程和使用权限，确保数据的可靠性和安全性。
三、元数据在数据仓库中的应用元数据在数据仓库中有着广泛的应用，主要体现在以下几个方面：1. 数据集成和转换数据仓库需要从多个数据源中抽取和集成数据，同时进行数据转换和清洗。
元数据提供了数据源的信息、数据结构的信息和数据转换规则的信息，帮助数据仓库开发人员准确地抽取和集成数据，确保数据的一致性和准确性。
2. 数据质量管理数据仓库中的数据质量对于决策分析的准确性至关重要。
元数据可以记录数据的质量指标和数据质量规则，帮助数据仓库管理员监控和管理数据质量。
通过分析元数据，可以及时发现数据质量问题，并采取相应的措施进行修复和优化。
3. 数据分析和报表数据仓库的最终目的是支持决策分析和报表生成。
元数据提供了数据的业务含义和语义信息，帮助用户理解和使用数据。
同时，元数据还包含了数据的关系和结构信息，可以支持数据分析和报表生成工具的开发和使用。
数据仓库元数据管理
数据仓库元数据管理数据仓库元数据管理是指对数据仓库中的元数据进行有效管理和维护的过程。
元数据是描述数据的数据，它包含了数据的定义、结构、属性、关系以及数据之间的联系等信息。
通过对数据仓库元数据的管理，可以提高数据仓库的可维护性、可扩展性和可重用性，同时也能够提高数据仓库的查询效率和数据质量。
一、元数据管理的重要性1. 提高数据仓库的可维护性：通过对元数据的管理，可以清晰地了解数据仓库中各个数据表的含义、结构和关系，从而更好地进行数据仓库的维护和更新工作。
2. 提高数据仓库的可扩展性：元数据管理可以帮助我们了解数据仓库中的数据模型和数据结构，从而更好地进行数据仓库的扩展和升级。
3. 提高数据仓库的可重用性：通过对元数据的管理，可以清晰地了解数据仓库中的数据定义和数据结构，从而更好地进行数据仓库的重用和共享。
4. 提高数据仓库的查询效率：通过对元数据的管理，可以清晰地了解数据仓库中的数据模型和数据结构，从而更好地进行查询优化和索引设计，提高数据仓库的查询效率。
5. 提高数据仓库的数据质量：通过对元数据的管理，可以清晰地了解数据仓库中的数据定义和数据结构，从而更好地进行数据质量的监控和管理，提高数据仓库的数据质量。
二、元数据管理的主要内容1. 元数据定义和分类：对数据仓库中的元数据进行定义和分类，建立元数据的标准和规范，确保元数据的一致性和准确性。
2. 元数据采集和录入：通过采集工具和手工录入的方式，将数据仓库中的元数据进行采集和录入，包括数据表的定义、字段的定义、数据类型、数据长度、数据格式等信息。
3. 元数据存储和管理：将采集和录入的元数据存储到元数据仓库中，并进行管理和维护，包括元数据的更新、删除、备份和恢复等操作。
4. 元数据查询和检索：通过元数据查询和检索工具，可以根据需要查询和检索数据仓库中的元数据，包括数据表的定义、字段的定义、数据类型、数据长度、数据格式等信息。
5. 元数据共享和发布：将元数据共享给数据仓库的用户和开发人员，使其能够更好地了解数据仓库中的数据定义和数据结构，从而更好地进行数据仓库的开发和使用工作。
数据仓库元数据管理
数据仓库元数据管理一、概述数据仓库元数据管理是指对数据仓库中的元数据进行有效管理和维护的过程。
元数据是描述数据仓库中各种对象（如表、列、索引等）的数据，包括其定义、结构、关系等信息。
通过对元数据的管理，可以提高数据仓库的可维护性、可扩展性和数据质量，为数据仓库的使用者提供准确、一致、可靠的数据。
二、数据仓库元数据管理的目标1. 确保数据仓库中的元数据准确、完整、一致性和可靠性。
2. 提供元数据的可视化界面，方便用户进行元数据的查看和管理。
3. 支持数据仓库的数据质量管理，包括数据清洗、数据校验等功能。
4. 支持数据仓库的数据血缘分析，帮助用户了解数据的来源和变化过程。
5. 提供元数据的版本管理和变更追踪功能，方便用户进行元数据的维护和更新。
6. 支持数据仓库的安全管理，包括对元数据的权限控制和访问控制。
三、数据仓库元数据管理的关键功能1. 元数据采集和导入：支持从数据仓库中自动采集元数据，并提供导入功能，方便用户将外部的元数据导入到数据仓库中进行管理。
2. 元数据定义和建模：提供元数据的定义和建模工具，方便用户对元数据进行描述和建模，包括定义表、列、索引等对象的属性和关系。
3. 元数据查询和检索：提供灵活的查询和检索功能，方便用户根据需要查找和浏览数据仓库中的元数据，支持关键字搜索、条件过滤等功能。
4. 元数据关系分析：支持对元数据之间的关系进行分析和可视化展示，帮助用户了解元数据之间的依赖关系和影响关系。
5. 元数据变更管理：提供元数据的版本管理和变更追踪功能，记录元数据的变更历史和变更人员，方便用户进行元数据的维护和更新。
6. 元数据权限管理：支持对元数据的权限控制和访问控制，确保只有经过授权的用户才能访问和修改元数据。
7. 元数据血缘分析：支持对数据仓库中数据的血缘关系进行分析，帮助用户了解数据的来源和变化过程，提高数据的可信度和可靠性。
8. 数据质量管理：支持对数据仓库中数据的质量进行管理，包括数据清洗、数据校验等功能，提高数据的准确性和一致性。
数据仓库元数据管理
数据仓库元数据管理一、概述数据仓库元数据管理是指对数据仓库中的元数据进行有效管理和维护的过程。
元数据是描述数据仓库中数据的数据，包括数据表结构、数据字段定义、数据源信息、数据质量指标等。
良好的元数据管理可以提高数据仓库的可维护性、可扩展性和数据质量，为数据分析和决策提供准确可靠的基础。
二、元数据管理流程1. 元数据收集通过与业务部门沟通，收集数据仓库中需要管理的元数据信息。
包括数据表名、字段名、数据类型、数据长度、数据源、数据质量要求等。
可以通过数据抽取工具、数据库查询等方式获取元数据信息。
2. 元数据分类根据元数据的不同属性和用途，进行分类和归类。
常见的分类方法包括按数据表、数据字段、数据源、数据质量等进行分类。
分类后便于后续的管理和维护。
3. 元数据标准化制定统一的元数据命名规范和格式，确保元数据的命名一致性和可读性。
例如，数据表名采用大写字母开头的驼峰命名法，字段名采用小写字母开头的驼峰命名法等。
同时，制定元数据描述的规范和格式，方便用户理解和使用。
4. 元数据文档化将元数据信息进行文档化，包括元数据定义、元数据属性、元数据关系等。
可以使用文档工具或者数据库表格等形式进行记录和管理。
文档化的元数据可以方便用户查询、理解和使用。
5. 元数据维护定期对元数据进行维护和更新。
包括新增、修改、删除元数据等操作。
维护时需要与业务部门进行协调和确认，确保元数据的准确性和完整性。
6. 元数据安全对元数据进行安全管理，保护元数据的机密性和完整性。
可以通过权限控制、访问控制等方式进行保护。
同时，备份元数据，以应对意外情况和数据丢失。
三、元数据管理工具1. 元数据管理系统（Metadata Management System）使用元数据管理系统可以对元数据进行集中管理和维护。
系统可以提供元数据的录入、查询、修改、删除等功能，同时支持元数据的文档化和分类。
常见的元数据管理系统包括Informatica Metadata Manager、IBM InfoSphere Information Governance Catalog等。
数据仓库元数据管理
数据仓库元数据管理简介：数据仓库是一个用于存储和管理组织内各种数据的集中式存储系统。
元数据是数据仓库中存储的关于数据的描述信息。
数据仓库元数据管理是指对数据仓库中的元数据进行有效和高效的管理和维护，以确保数据仓库的可靠性和一致性。
一、数据仓库元数据管理的重要性1.数据仓库元数据是数据仓库的核心组成部分，它提供了对数据仓库中数据的全面和准确的描述。
2.数据仓库元数据管理可以帮助用户更好地理解和使用数据仓库中的数据，提高数据分析和决策的质量和效率。
3.数据仓库元数据管理可以减少数据仓库中的数据冗余和不一致，提高数据仓库的数据质量和一致性。
4.数据仓库元数据管理可以提高数据仓库的可维护性和可扩展性，便于数据仓库的日常管理和维护工作。
二、数据仓库元数据管理的内容和方法1.元数据收集和录入- 收集数据仓库中各个数据对象的元数据，包括数据表、字段、索引、视图等。
- 录入元数据到元数据管理系统中，包括元数据的基本信息、定义、属性、关系等。
- 可以使用自动化工具进行元数据的收集和录入，提高工作效率和准确性。
2.元数据存储和管理- 将元数据存储在元数据管理系统中，建立元数据的存储结构和关系模型。
- 设计和实现元数据的管理功能，包括元数据的查询、修改、删除、备份和恢复等。
- 定期对元数据进行维护和更新，确保元数据的准确性和完整性。
3.元数据检索和使用- 提供元数据的查询和检索功能，方便用户查找和使用元数据。
- 支持元数据的多维度查询和组合查询，提高查询的灵活性和效率。
- 提供元数据的可视化展示功能，以图表、报表等形式展示元数据的相关信息。
4.元数据版本控制和变更管理- 对元数据进行版本控制，记录元数据的变更历史和变更信息。
- 提供元数据的变更管理功能，包括元数据的审核、审批和发布等。
- 确保元数据的变更过程可追溯和可控，防止错误的变更对数据仓库的影响。
5.元数据安全和权限管理- 设计和实现元数据的安全和权限管理机制，保护元数据的机密性和完整性。
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Singularity
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Closed Loop, Active Analytics Platform
T Data Utilization
T Object Dependency
T System/Batch Performance
T etc . . .
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Analytics Platform Metadata
Typically, metadata is . . .
T
T T
B
B B T T
Physical Data Flow Visualization
Problem Statements: Manual Drawing of Data Flow is Time Consuming No Complete Set of Data Flow Diagrams Easily be Out Dated Manual Drawing can only provide Limited Information Accuracy not Guaranteed
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Application of Metadata
How does Metadata help us? Physical Data Flow Visualization
Data Rationalization
Data Quality Monitoring
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Application of Metadata
Job Start/End Time(HH:MM:SS)
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Application of Metadata
Physical Data Flow Visualization
What questions can the Data Flow Diagram answer:
Where is the source?
eBay Analytics Platform Metadata and its Applications
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• Analytics Platform Metadata and Its Applications • Metadata Repository • Other Applications • Q&A
The DFD shows how data is being flowed through from within the Analytics Platform productApplication of Metadata
Physical Data Flow Visualization
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The Born of eBay . . .
Initial Business Model and Target Users . . . Build equitable electronic marketplace for Americans to buy and sell their stuff
Round Corner Rectangle: The upstream tables from other subject area
Blue line: Stands for the process critical path
The output table of step1, also, it is the input table of step2
Customer Support
Raw data: daily, hourly feeds Wisdom: informed, fact based actions
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Analytics Platform Metadata
B Data Dictionary
B Logical Data Map (Source to Target Mapping) T System Inventory T Physical Source to Target Mapping
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2
The Born of eBay . . .
Started with a Broken Laser Pointer . . .
AuctionWeb was born on the Labor Day weekend in September 1995
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The Born of eBay . . .
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FREE Service Running Off from a Home Server . . .
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Pierre Omidyar
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How data gets flow into target?
Which SQL statements?
What are the start time and the end time? When does a target table be ready? What is the critical path?
Processed daily
Global Presents In 33 International Markets > 4.4 GB
Source Code
48 Billion SQL Calls
Per day
5.5 Billion API Calls
Per month
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eBay Analytics Platforms
Set Background as gray to highlight the target table of the diagram
Step2: the step number is ordered by the job start time
The script(job) name to populate the table in the step
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Application of Metadata
Physical Data Flow Visualization
What do we use the Data Flow Information for? Unusual delay of table readiness. Unusual run time of SQL execution Data Flow critical path change. Failure down stream impact analysis. Better view on business data analysis. Etc . . .
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Application of Metadata
Physical Data Flow Visualization
The Data Flow Visualization tool is an automated solution to generate Data Flow Diagrams (DFD) for all Analytics Platform tables.
Production Analytics Platform Large Concurrent User-base
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Structure the Unstructured Detect Patterns
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Data Rationalization
Problem Statements: System becomes running out of space Batches running slower and slower Risk of missing business SLA Takes longer on accessing data on the system Lose end user satisfaction
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