元数据管理模块方案
元数据管理模块
元数据管理模块
元数据管理模块是一个用于管理和维护数据元数据的工具或组件。
元数据是关于数据的描述信息，它可以包括数据的结构、定义、属性、关系和用途等。
元数据管理模块的主要功能包括以下几个方面：
1. 数据字典管理：用于收集、存储和维护数据字典，包括数据表、字段、约束、数据类型等的定义和描述信息。
2. 数据血缘分析：追踪和记录数据的来源、流转和使用情况，以帮助理解数据的产生和变化过程。
3. 元数据搜索和查询：提供快速搜索和查询元数据的功能，以便用户能够方便地找到所需的数据定义和描述信息。
4. 元数据版本管理：跟踪和管理元数据的变更历史，包括新增、修改和删除操作，以便恢复、对比和审计数据定义的变更。
5. 元数据访问权限管理：控制和管理用户对元数据的访问权限，确保只有授权用户能够查看和修改元数据。
6. 元数据导入和导出：支持将元数据从外部系统导入到元数据管理模块中，或将元数据导出为其他格式，以实现与其他系统的集成和交互。
通过元数据管理模块，组织可以更好地理解和管理自己的数据资产，提高数据的可信度、可用性和可管理性。
数据治理之元数据管理的利器——Atlas入门宝典
数据治理之元数据管理的利器——Atlas⼊门宝典随着数字化转型的⼯作推进，数据治理的⼯作已经被越来越多的公司提上了⽇程。
作为Hadoop⽣态最紧密的元数据管理与发现⼯具，Atlas在其中扮演着重要的位置。
但是其官⽅⽂档不是很丰富，也不够详细。
所以整理了这份⽂档供⼤家学习使⽤。
本⽂档基于Atlas2.1.0版本，整理⾃部分官⽹内容，各种博客及实践过程。
⽂章较长，建议收藏。
新版本的⽂档请关注公众号⼤数据流动，会持续的更新~本⽂档共分为8个部分，层级结构如下图所⽰。
⽂档版权为公众号⼤数据流动所有，请勿商⽤。
相关技术问题以及安装包可以联系笔者独孤风加⼊相关技术交流群讨论获取。
⼀、数据治理与元数据管理为什么要做数据治理？业务繁多，数据繁多，业务数据不断迭代。
⼈员流动，⽂档不全，逻辑不清楚，对于数据很难直观理解，后期很难维护。
在⼤数据研发中，原始数据就有着⾮常多的数据库，数据表。
⽽经过数据的聚合以后，⼜会有很多的维度表。
近⼏年来数据的量级在疯狂的增长，由此带来了系列的问题。
作为对⼈⼯智能团队的数据⽀撑，我们听到的最多的质疑是“正确的数据集”，他们需要正确的数据⽤于他们的分析。
我们开始意识到，虽然我们构建了⾼度可扩展的数据存储，实时计算等等能⼒，但是我们的团队仍然在浪费时间寻找合适的数据集来进⾏分析。
也就是我们缺乏对数据资产的管理。
事实上，有很多公司都提供了开源的解决⽅案来解决上述问题，这也就是数据发现与元数据管理⼯具。
简单地说，元数据管理是为了对数据资产进⾏有效的组织。
它使⽤元数据来帮助管理他们的数据。
它还可以帮助数据专业⼈员收集、组织、访问和丰富元数据，以⽀持数据治理。
三⼗年前，数据资产可能是 Oracle 数据库中的⼀张表。
然⽽，在现代企业中，我们拥有⼀系列令⼈眼花缭乱的不同类型的数据资产。
可能是关系数据库或 NoSQL 存储中的表、实时流数据、 AI 系统中的功能、指标平台中的指标，数据可视化⼯具中的仪表板。
元数据管理办法
元数据管理办法1 总则为了规范和加强集团的元数据管理，提升数据标准化与数据管控能力，持续改善数据质量，配合《集团BIM运营管控数据治理办法》，制定本办法。
本办法所称元数据，是数据的数据，是数据的业务涵义、技术涵义和加工处理过程的定义，是数据管控的基本手段。
元数据可将其按用途的不同分为业务元数据、技术元数据和操作元数据：1.1 业务元数据主要描述数据业务涵义及应用场景，包括业务及业务延伸定义、业务规则定义，以及数据之间关系、数据所属部门等业务相关信息；1.2 技术元数据主要描述数据的技术涵义，包括数据库的结构、字段长度、汇总算法、数据库操作系统及服务器名称、版本等技术相关信息；1.3 操作元数据主要描述数据的加工处理过程，包括源系统名称、源系统类型、目标系统名称、目标系统类型、抽取转换频率、转换规则等操作相关信息。
本办法所称元数据管理，是指元数据的定义、收集、管理和发布的方法、工具及流程的集合。
元数据管理旨在针对数据全生命周期的各个环节，清晰、完整地勾勒出数据资产的血缘关系视图。
2元数据管理的组织与职责2.1决策机构集团数据治理委员会负责元数据管理的决策，具体职责包括：2.1.1 审批元数据管理相关办法；2.1.2 对元数据管理工作的重大事项和争议事项进行决策；2.1.3 定期听取集团数据治理办公室对元数据管理工作的汇报。
2.2 集团数据治理办公室是元数据管理的责任单位，负责元数据管理工作，具体职责包括：2.2.1 元数据管理办法的制定、解释和监督；2.2.2 负责组织、推动和协调元数据管理相关工作，包括元数据采集与检核、元数据发布与维护、元数据使用、元数据变更；2.2.3 及时采集和维护业务元数据和各信息系统的技术和操作元数据；2.2.4检核和监控元数据落地和变更情况；2.2.5 制定元数据管理整改方案，推动元数据管理问题解决；2.2.6 总结元数据管理工作，并定期向集团数据治理委员会汇报。
2.3集团各职能部门或由产业、成员企业代行相关职能的单位作为数据的业务主管部门和使用部门，应对其所拥有的业务元数据进行定义与维护，具体职责包括：2.3.1 协助集团数据治理办公室采集业务元数据；2.3.2 明确业务规则，制定数据标准，定义业务元数据；2.3.3 负责本部门业务元数据的日常维护，确保相关信息系统的业务元数据完整和有效；2.3.4 提出业务元数据变更申请并配合变更工作。
元数据同步模块方案
元数据同步模块方案1. 背景当前，元数据在大数据管理系统中起着重要的作用，它包含了关于数据的描述信息，比如数据的来源、含义和格式等。
为了确保数据的一致性和准确性，需要实现元数据的同步机制。
2. 目标本文档旨在提出一种元数据同步模块的方案，以实现不同组件之间元数据的自动同步，降低管理成本，并确保系统的可靠性和稳定性。
3. 方案设计3.1 元数据存储首先，需要设计一个元数据存储方案，用于统一存储系统中的所有元数据。
这个存储方案应该能够支持快速访问和查询，并且具备一定的容错能力。
3.2 同步流程元数据同步的过程可以分为以下几个步骤：1. 提取变更：定期或实时监测系统中各组件的元数据变更，比如新增、修改或删除操作。
2. 标记变更：对于每个变更操作，为其生成一个唯一的标识符，用于后续的同步处理。
3. 同步传递：将标记的变更操作传递给需要进行同步的组件。
4. 同步处理：接收到变更操作的组件根据标识符进行相应的处理，比如更新本地的元数据存储。
3.3 同步策略为了确保同步的及时性和准确性，可以采取以下策略：- 增量同步：只同步发生了变更的元数据，减少不必要的同步操作，提高效率。
- 异步处理：将同步操作与正常的系统处理过程分开，避免对系统性能造成太大影响。
- 可恢复性：在同步过程中，需要记录每个变更操作的状态，以便在需要恢复时能够进行回滚或重试。
4. 总结通过设计一个元数据同步模块，可以实现系统中各组件之间元数据的自动同步，提高数据管理的一致性和准确性。
本文提出了一种简单可行的方案，包括元数据存储、同步流程和同步策略等方面的设计。
通过合理地应用这些设计，可以降低系统管理成本，提高系统的可靠性和稳定性。
企业级云存储服务设计与实现
企业级云存储服务设计与实现第一章云存储服务概述 (2)1.1 云存储服务简介 (2)1.2 企业级云存储需求分析 (3)1.3 企业级云存储发展趋势 (3)第二章存储架构设计 (4)2.1 存储架构概述 (4)2.2 分布式存储架构 (4)2.2.1 分布式存储架构设计理念 (4)2.2.2 技术选型 (4)2.2.3 分布式存储架构实现 (4)2.3 存储节点设计与实现 (4)2.3.1 存储节点硬件设计 (4)2.3.2 存储节点软件设计 (4)2.4 存储网络设计 (5)2.4.1 存储网络拓扑设计 (5)2.4.2 存储网络功能优化 (5)2.4.3 存储网络安全性设计 (5)第三章数据管理机制 (5)3.1 数据管理概述 (5)3.2 数据去重与压缩 (5)3.2.1 数据去重 (5)3.2.2 数据压缩 (5)3.3 数据加密与安全 (6)3.4 数据备份与恢复 (6)3.4.1 数据备份 (6)3.4.2 数据恢复 (6)第四章元数据管理 (7)4.1 元数据管理概述 (7)4.2 元数据存储结构 (7)4.3 元数据查询与更新 (7)4.4 元数据备份与恢复 (8)第五章高可用性与负载均衡 (8)5.1 高可用性概述 (8)5.2 存储节点冗余 (8)5.3 负载均衡策略 (9)5.4 容灾备份方案 (9)第六章数据访问与共享 (9)6.1 数据访问概述 (9)6.2 文件系统设计 (10)6.2.1 文件系统概述 (10)6.2.2 文件系统架构 (10)6.2.3 文件系统实现 (10)6.3 数据共享机制 (10)6.4 数据访问控制 (11)第七章用户管理与服务定制 (11)7.1 用户管理概述 (11)7.2 用户认证与权限管理 (11)7.2.1 用户认证 (11)7.2.2 权限管理 (12)7.3 服务定制与计费 (12)7.3.1 服务定制 (12)7.3.2 计费策略 (12)7.4 用户界面设计 (12)第八章监控与运维 (13)8.1 监控概述 (13)8.2 存储系统功能监控 (13)8.3 存储资源管理 (13)8.4 运维工具与自动化 (14)第十章项目管理与实施 (14)10.1 项目管理概述 (14)10.2 项目进度控制 (14)10.3 风险管理与应对 (15)10.4 项目验收与评估 (15)，第一章云存储服务概述1.1 云存储服务简介互联网技术的飞速发展，数据已成为企业宝贵的资产。
DAMABOOK(DAMA)- 第12章 元数据管理-思维导图
ETL作业详细信息。
文件格式模式定义。
源到目标的映射文档。
数据血缘文档，包括上游和下游变更影响的信 息。
程序和应用的名称和描述。
周期作业（内容更新）的调度计划和依赖。
恢复和备份规则。
数据访问的权限、组、角色。
批处理程序的作业执行日志。
抽取历史和结果。
调度异常处理。
基本概念
审计、平衡、控制度量的结果。 错误日志。
目标和原则
推换广。或强制使用技术元数据标准，以实现数据交 组织承诺
战略
企业视角
潜移默化 原则
访问
质量
审计
改进
元数据与数据
数据集、表和字段的定义和描述。
业务规则、转换规则、计算公式和推导公式。
数据模型。
数据质量规则和检核结果。
数据的更新计划。
引言
数据溯源和数据血缘。
业务元数据
数据标准。
特定的数据元素记录系统。
过程控制
元数据解决方案的文档
元数据标准和指南
元数据存储库完整性
元数据管理成熟度
专职人员配备
元数据使用情况 业务术语活动
度量指标
主数据服务数据遵从性
元数据文档质量
元数据存储库可用性
元数据治理
缺失高质量元数据影响
因容不的正知确识、导不致完错整误和判不断合。理的假设或缺乏数据内 暴业露信敏誉感和数导据致，法使律客纠户纷或。员工面临风险，影响商 如们果了了解解的数知据识的也那随些之领被域带专走家了们。离开了，那么他
集中式元数据架构
抽系取统元中数的据元时数可据进进行行转补换充、，自提定高义了或元使数用据其的他质源 量。 必须使用复杂的流程确保元数据源头中的更改能 够快速同步到存储库中。
报告撰写中的元数据定义与处理方法
报告撰写中的元数据定义与处理方法一、元数据的概念及作用1.1 元数据的定义1.2 元数据的分类1.3 元数据的作用二、元数据的收集与整理方法2.1 数据源的选择2.2 数据抽取与清洗2.3 数据的格式转换2.4 数据的校验与验证三、元数据管理平台的建设与应用3.1 元数据管理平台的建设与架构3.2 元数据管理平台的功能与特点3.3 元数据管理平台的应用案例四、元数据的标准化与标注方法4.1 元数据的标准化概述4.2 元数据标准的制定与实施4.3 元数据的标注方法与规范五、元数据的共享与交换方式5.1 元数据的共享模式5.2 元数据的交换标准5.3 元数据的安全性与隐私保护六、元数据在报告撰写中的应用实践6.1 元数据在报告撰写流程中的应用6.2 元数据在报告数据分析与挖掘中的应用6.3 元数据在报告溯源与复盘中的应用一、元数据的概念及作用1.1 元数据的定义元数据是描述数据属性的数据，它可以对数据进行描述、解释和定义，帮助用户更好地理解和使用数据。
1.2 元数据的分类常见的元数据可分为技术元数据和业务元数据。
技术元数据描述了数据的结构、格式、存储位置等技术属性，而业务元数据描述了数据的业务含义、业务规则等业务属性。
1.3 元数据的作用元数据在报告撰写过程中起着重要的指导作用。
它可以帮助用户理解数据内容、确保数据质量、提高数据的可重复性，同时也为数据的管理、共享、交换和挖掘提供了基础支持。
二、元数据的收集与整理方法2.1 数据源的选择在报告撰写之前，需要确定数据源。
可以通过数据采集工具、数据库查询、接口调用等方式从各类数据源中获取数据。
2.2 数据抽取与清洗从数据源中抽取所需数据，并进行清洗和预处理，去除噪音数据、缺失值和异常值，保证数据的准确性和一致性。
2.3 数据的格式转换将原始数据转换为标准的数据格式，例如CSV、JSON、XML等。
根据需要，还可以进行数据字段的重命名、合并或拆分。
2.4 数据的校验与验证对数据进行质量检查，包括数据类型、数据范围、完整性、一致性等方面的验证，确保数据的准确性和可用性。
公司元数据管理细则
XX公司元数据管理细则第一章总则第一条为规范XX公司（以下简称公司）的元数据管理工作，利用元数据做好数据资产管理，理清数据资产的种类、数量、含义、关联关系和使用情况，提升数据治理能力，改善数据质量，充分发挥数据价值，根据《XX公司数据治理管理办法》等有关规定，制定本细则。
第二条元数据是描述数据的数据，是数据的业务含义、技术含义和加工处理过程的定义，元数据管理的目的是便于查找、理解、使用和管理数据，是数据治理的基本手段。
第三条元数据分为业务元数据、技术元数据和管理元数据。
（一）业务元数据是描述数据业务领域相关概念、关系和规则的数据，包括业务术语、指标定义、业务规则、计算口径等业务信息。
（二）技术元数据是描述数据技术领域相关概念、关系和规则的数据，包括物理数据库、表、字段和数据转换等技术信息。
（三）管理元数据是描述数据管理领域相关概念、关系和规则的数据，包括人员角色、职责岗位和管理流程等管理信息。
第四条元数据管理包括元数据生成、采集、整合、变更、应用以及元数据管理工具的建设和维护等相关工作。
第二章元数据管理组织和职责第五条公司元数据的管理组织包括数据治理决策机构、数据治理管理机构、数据治理执行机构。
第六条数据治理决策机构是元数据管理的最高决策机构，主要职责包括：（一）审议元数据管理相关办法、细则和流程；（二）对元数据管理工作的重大事项进行协调与决策；（三）领导数据治理管理机构开展元数据管理工作，定期听取数据治理管理机构对元数据管理工作的汇报。
第七条数据治理管理机构是元数据管理的组织与协调机构，主要职责包括：（一）制定元数据管理相关办法、细则和流程；（二）组织、推动和协调元数据管理相关工作,管理业务、技术、管理元数据,采集和整合元数据;（三）使用元数据工具，进行数据影响分析和血缘分析辅助系统运维管理和支持数据分析；（四）向数据治理决策机构汇报有关元数据管理工作的重大事项。
第八条数据治理执行机构由相关业务及管理部门组成，主要职责包括：（一）负责定义元数据并协助数据治理管理机构采集元数据；（二）使用元数据工具，进行元数据查询，影响分析和血缘分析，辅助元数据变更管理。
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目录1. 现状分析 (2)1.1 目前的困境 (2)1.2 什么是元数据管理 (3)2. 目标分析 (3)2.1 建立完善的指标解释体系 (3)2.2 建立规范的元数据管理体系 (4)2.3 建立有效的数据稽核体系 (4)3. 功能概述 (4)3.1 元数据管理 (4)3.1.1 业务元数据 (5)3.2.2 技术元数据 (6)3.3元数据分析 (9)3.3.1 血统分析 (9)3.3.2 影响分析 (10)3.3.3 重要性分析 (11)3.3.4 无关性分析 (12)3.4数据稽核 (12)3.4.1 稽核规则管理 (13)3.4.2 稽核任务调度 (13)3.4.3 稽核结果分析 (14)3.4.4 数据质量评估 (14)3.4.5 数据问题管理 (14)元数据管理系统概述1. 现状分析随着经营分析系统规模不断扩大，系统所积累数据量也越来越大，收集到的海量数据背后隐藏着大量珍贵重要的信息，但也同时提高了系统的数据管理难度：一方面难以对这些数据进行有效解释，缺乏对业务流程执行的实时监控和管理；另一方面各部门数据与数据整合的难度也不断加大，影响到了经营分析系统中的数据质量。
如何对现有数据进行深层发掘，并揭示出埋藏在元数据中的趋势、因果关系、关联模式等核心信息？这是下一步深化经营分析系统应用的电信运营商需要解决的头等大事。
构建BI，首先要保证的是数据质量。
元数据管理解决的问题就是如何把业务系统中的数据分门别类地进行管理，并建立数据与数据之间的关系，为数据仓库的数据质量监控提供基础素材。
1.1 目前的困境使用者(决策层、业务分析人员)：1) 经营分析系统中存在有很多报表，不同报表中存在一些相同的指标，这些指标往往不一致，给业务分析和决策工作造成很多困惑，必须花费很大的精力去检查核实。
2) 对于很多指标，不清楚其具体含义，不清楚其反映的问题，不清楚其具体算法和来龙去脉。
数据仓库项目开发维护者：1) 不同报表中的同一指标不一致，必须花费很大的精力去检查，目前基本上是通过手工检查表和存储过程的方式，效率较低。
2) 没有完善的开发、维护规范。
比如，新增一张分析报表，开发人员根据业务人员的需求制作完成之后，往往没有整理完善相应的数据指标解释和元数据管理，造成日后检查困难。
3) 开发、维护规范的执行力较低，没有行之有效的管控手段。
不严格按照规范执行，随着项目的发展和时间的推移，导致数据仓库项目的健壮性和可维护性呈几何级数下降，给数据仓库的建设带来大量的重复工作。
1.2 什么是元数据管理元数据最本质，最抽象的定义为：data about data (关于数据的数据)。
而对于经营分析数据仓库而言，形象的定义为：元数据就是数据仓库的规范。
这些规范包括对各种指标的定义、解释；包括对各表中数据的来龙去脉、数据的大小和格式的定义。
元数据管理，就是要建立一套行之有效的规范以及该规范的管控体系，实现从管理到查询到综合分析的全面管控，管理层次从接口到ETL处理、业务逻辑处理、结果展现处理和指标分析的方方面面，构成数据仓库应用系统的核心和基础。
做到开发者能严格遵守规范，维护者和使用者有规范可查，有力的保障数据仓库项目的健壮性和可维护性。
2. 目标分析要走出目前的困境，有下面三个方面的问题急待解决：2.1 建立完善的指标解释体系满足用户对业务和数据理解的需求，建立标准的企业内部知识传承的信息承载平台，建立业务分析知识库，实现知识共享。
能够回答诸如以下问题：什么是出帐用户数？在网用户数和网上用户数有何区别？什么是套餐的生命周期？竞争对手新发展用户数是怎么得来的？这个数据还叫什么名字？…………2.2 建立规范的元数据管理体系让用户能够清晰的了解数据仓库中数据流的来龙去脉，业务处理规则、发展情况等，提高系统的可维护性、适应性和集成性，支持数据仓库/集市的成长需求，减少因员工换岗造成的影响。
具体来讲，主要是对数据仓库建设、运行和维护的规范的管理。
能够回答诸如以下的问题：哪张表是从业务系统抽取过来的原始话单表？竞争对手新发展用户事实表中的数据，是从哪些表汇总计算出来的？DW用户下的P_XXX 这个存储过程是谁写的，现在还有用吗？我是新手，要生成套餐生命周期演化分析事实表，我该怎么做？表空间不够了，哪些表的数据可以删掉？…………2.3 建立有效的数据稽核体系促进数据仓库的数据质量建设，为提高整个系统的数据质量奠定坚实的基础。
建立报警、监控机制，出现故障，能及时发现问题。
提供整体系统运营的情况分析。
能够回答诸如以下问题：今天的出帐用户数过高，是怎么回事？数据集市层中的DM_XXX 表中数据为空，什么原因？A报表中的全省ARPU值和B报表中的ARPU值为什么不同？…………3. 功能概述3.1 元数据管理对数据仓库的层次结构、主题域划分，各层的各种对象，如表、存储过程、索引、数据链、函数和包等的管理。
能够清晰的展现各层次结构之间的数据流程，图形化展现各对象之间的关系，展现表中数据的来龙去脉。
业务元数据包括以下信息：使用者的业务术语所表达的数据模型、对象名和属性名；访问数据的原则和数据来源；系统所提供的分析方法及公式、报表信息。
业务元数据管理除了管理上述信息外，还提供对业务元数据来源的管理和差异性对比功能，使用户能够方便的查询、比较和追溯。
包括两个子模块，指标管理和指标解释接口。
指标管理：主要实现对所有指标的维护功能，维护指标的基本信息、业务规则和技术算法等。
能够展现各个主题分析中的指标，以及指标间的区别等信息。
指标解释接口：提供统一的接口，使用户能够在经营分析系统或CRM 系统中，点击任一指标名称，即可查看该指标的详细描述和解释说明。
技术元数据是存储关于数据仓库系统技术细节的数据，是用于开发和管理数据仓库的数据，主要包括数据仓库结构的描述（各个主题的定义，星型模式或雪花型模式的描述定义等）、ODS层（操作数据存储ODS .Operation Data Storage)的企业数据模型描述（以描述关系表及其关联关系为形式）、对数据稽核规则的定义、数据集市定义描述与装载描述（包括Cube的维度、层次、度量以及相应事实表、概要表的抽取规则）。
系统除了维护技术员数据的基本信息外，更以图形的方式展现和管理各技术元数据之间的关联关系和来源。
技术元数据管理主要包括以下几个功能模块：元数据查询：按关键字、分类、主题域名称等维度进行查询，展现该元数据的基本信息，如业务描述、技术描述、计量单位、所属分类等信息。
元数据维护：对元数据的基本信息进行维护，包括增、删、改。
元数据关系查询：展现元数据之间的关系，如：按经营分析数据仓库的各个层次进行展现；按元数据之间的映射关系展现；按元数据的处理流程进行展现等等。
元数据关系管理：对元数据关系进行维护，包括增加、删除和修改。
如上图所示，鼠标右键点击某个节点，对该节点进行增、删、改操作。
3.3元数据分析血统分析、影响分析、表重要程度分析、表无关程度分析等等。
通过上述分析，让用户对整个数据仓库总体上有清晰的认识和理解，解决数据孤岛的问题。
3.3.1 血统分析数据血统－Data Lineage，通过数据血统分析，用户可以知道数据何时更新、如何计算以及从何处而来，所有这些手段帮助用户追溯报表中数据产生的来源。
这种深入洞查数据来龙去脉的能力对于帮助用户更加信赖他们的信息来说，具有至关重要的作用。
移动大客户信息展现移动新入网用户信息展现3.3.2 影响分析影响分析关注的重点是数据的流向，提供端对端影响分析，使您能够看见源系统发生变化时，BI报表受到的影响，而因此可以轻松地处理BI环境中的变化。
移动大客户信息表竞争专题>>用户分析竞争专题>>策反高层决策>>市场分析移动用户话务信息表处理大客户信息竞争专题>>大客户明细高层决策>>竞争对手3.3.3 重要性分析分析BI 系统中，用户最关心的分析主题、报表和指标，追溯这些分析主题、报表和指标涉及到的元数据，这对于BI 系统和数据仓库开发团队具有重要的指导意义。
分析各元数据对象之间的关联密集度，分析数据仓库中各层次的包、表等对象的重要程度，指导数据仓库开发和维护团队对重点元数据进行重点关注和质量监控。
目标元数据对象 前端展现专题分析模块移动用户通话详单处理新入网信息沉淀话务信息移动用户话务移动新入网用户处理策反用户策反用户信息处理移动大客户移动大客户汇总话务信息互通话务信息分析联通用户话务与移动互通用户话务信息3.3.4 无关性分析与重要性分析相反，随着数据仓库系统的规模不断扩大，业务需求的日益变化，会产生一定数量的无关数据、信息和报表，找出这些无关的内容，结合业务需求分析其产生的根源，从而为用户简化工作负载，降低项目总拥有成本，为用户提供可信赖的数据和分析能力。
3.4数据稽核根据预先配置的规则、算法和质量检查度量，对数据的准确性、合理性等多角度的检查，以及时发现问题，解决问题。
对于稽核结果，进行统计分析，形成结果报告，为以后的数据仓库建设、实施和维护的改进打下坚实的基础。
接口数据检验：对接口数据的过程进行稽核和校验，分为文件接口，DB-LINK接口，其他异构数据库接口。
处理过程检验：对数据处理过程进行监控和稽核，分为JOB稽核，工作流稽核，其他处理方式稽核等。
处理环境检验：对数据处理环境进行检查，针对不同的应用环境，主要分为数据库系统检查、主机系统检查、接口机检查、应用服务器检查。
日志监控：在ETL自动运行的过程中可能出现各种各样的错误，比如ETL过程申请的资源超过硬件的物理限制（存储不足或者排序空间不足）。
通过检测ETL过程的日志可以判断出该过程输出的目标表数据是否完整。
提供选择日志监控的各种信息供选择，如：过程名、所属模块（营业数据、计费数据、维表数据等）、执行时间、完成时间、执行时长、执行用户、执行结果、预警等。
维度检验：如：所属模块（营业数据、计费数据、维表数据等）、日期、表名、维度名称、纬度格式、纬度说明、纬度关联编码表、各纬度记录分布情况、是否有空值、空值记录数、空值率、预警区间等指标。
指标值检验：包括数据量校验、单指标校验、交叉校验等。
3.4.2 稽核任务调度在设定数据稽核的模板后，可以对稽核任务实行自动化处理，也可以通过定制方式来完成，可以定时调用或触发。
由不同类型数据检验确定。
比如：前序数据（计费营帐数据），可以使用定时调度任务检查数据完整性，后序数据（DW层数据直到数据集市展示层的汇总数据）的调用可以通过日志记录触发开始，每个表记录完成后如果日志检测执行正确，则进行进一步的数据稽核检测。
对于稽核的结果，进行统计分析，回答经典的“4W”问题：该报表是否异常、该报表在哪里发生、该报表什么时候发生异常和为什么该报表会发生异常？3.4.4 数据质量评估对数据稽核结果及导致该结果的原因进行统计分析，评估数据仓库维护和管理工作的质量，这对于数据仓库的开发和维护具有重要的指导意义。