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元數據是 對某個(gè)潛在信息性對象做出的陳述 。在瀏覽其他網(wǎng)頁(yè)的時(shí)候會(huì )看到元數據被稱(chēng)之為 “數據的數據”。為了更好的描述元數據到底是什么東西，我以一本《Metadata》書(shū)作為例子進(jìn)行說(shuō)明?！禡etadata》第二頁(yè)記錄著(zhù)該書(shū)的 CIP 信息、作者、出版社、書(shū)號、定價(jià)、印次、字數等信息，而這些信息都是用于描述《Metadata》這本書(shū)的元數據。

一條元數據記錄就是關(guān)于一個(gè)資源的主謂賓陳述集合。例如：達芬奇（賓語(yǔ)）是蒙娜麗莎（主語(yǔ)）的創(chuàng )作者（謂語(yǔ)）。

元數據（meta-data）是描述企業(yè)數據的相關(guān)數據，指在IT系統建設過(guò)程中所產(chǎn)生的有關(guān)數據定義，目標定義，轉換規則等相關(guān)的關(guān)鍵數據，包括 對數據的業(yè)務(wù)、結構、定義、存儲、安全等各方面對數據的描述 。地市表這個(gè)實(shí)體的數據模型如何進(jìn)行定義正是元數據所關(guān)心的范疇。

元數據可以說(shuō)是企業(yè)的數據地圖，它直接反映了企業(yè)中有什么樣的數據，數據是如何存放的，例如，數據結構是什么樣子，數據與業(yè)務(wù)之間的關(guān)系是怎么樣，數據與數據之間的關(guān)系是怎么樣，數據有什么樣的安全需求，數據有什么樣的存儲需求。

主數據（main data）主要是指經(jīng)實(shí)例化的企業(yè) 關(guān)鍵數據 。

我們在上面設計完成數據模型設計的“城市表”中填寫(xiě)了相應的城市數據，例如，北京、上海、廣州、南寧等等。這些在城市表中 填充的數據 ，正是組織中國地理協(xié)會(huì )的主數據，因為這些數據是中國地理協(xié)會(huì )這個(gè)組織的關(guān)鍵業(yè)務(wù)實(shí)體， 它為組織的業(yè)務(wù)開(kāi)展提供關(guān)聯(lián)環(huán)境 ，而且它可能在企業(yè)業(yè)務(wù)開(kāi)展過(guò)程中 被反復引用 。針對這些核心關(guān)鍵數據，組織和企業(yè)無(wú)論從數據的質(zhì)量、一致性、可用性、管理規范等方面都應該有著(zhù)最嚴格的數據要求。

主數據就是企業(yè)被不同運營(yíng)場(chǎng)合反復引用關(guān)鍵的狀態(tài)數據，它需要在企業(yè)范圍內保持高度一致。它可以隨著(zhù)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)而改變，例如，客戶(hù)的增加，組織架構的調整，產(chǎn)品下線(xiàn)等；但是， 主數據的變化頻率應該是較低的 。所以，企業(yè)運營(yíng) 過(guò)程產(chǎn)生過(guò)程數據，如生產(chǎn)過(guò)程產(chǎn)生各種如訂購記錄、消費記錄等，一般不會(huì )納入主數據的范圍 。當然，在不同行業(yè)，不同企業(yè)對主數據有不同的看法和做法，正如我們與國內大型航空企業(yè)的實(shí)施相關(guān)數據項目時(shí)，也在為航班動(dòng)態(tài)是不是主數據而糾結不已。

個(gè)人覺(jué)得 主數據具有跨行業(yè)也能存在能力，同時(shí)實(shí)例數據變更是低頻的。 例如商品價(jià)格信息、會(huì )員信息是主數據，而訂單信息不是主數據，它具有高頻更新存在。因而怎么算高頻就是一個(gè)仁者見(jiàn)仁智者見(jiàn)智的情況了，需要結合自己所在的行業(yè)進(jìn)行判斷。

在本文引用的假設案例中，我們將會(huì )注意到剛才填寫(xiě)的地市這類(lèi)數據有些列，如省份、城市類(lèi)型等。 如果沒(méi)有缺少上下文的環(huán)境，我們是無(wú)法理解其具體含義 ，這時(shí)候我們往往引入參考數據（reference data）加以解釋和理解。

參考數據是增加數據可讀性、可維護性以及后續應用的重要數據。例如，你看到“性別”的這個(gè)字段，很可能是1代表男性、2代表女性。在許多企業(yè)中有這樣的約定俗成，而更多的參考數據可能記錄在開(kāi)發(fā)人員和運營(yíng)人員的大腦當中。但問(wèn)題是一旦這些人離開(kāi)，您系統里面的數據就成了一堆沒(méi)有注釋的天書(shū)。

大家可能覺(jué)得，這所謂參考數據不就是數據字典嗎？對，我們在很多系統里面都會(huì )有這樣和那樣的數據字典。但是正是由于這些數據字典僅局限于個(gè)別系統而沒(méi)有統一標準，從一個(gè)側面間接造就了大量的數據孤島。企業(yè)為了進(jìn)行更有效率的數據整合、數據共享和數據分析應用，開(kāi)始嘗試對參考數據進(jìn)行企業(yè)或者部門(mén)層面的整合和管理，利用參考數據集記錄系統嘗試為范圍內的IT系統中的數據庫提供統一的參考數據。

主數據則是真實(shí)的企業(yè)業(yè)務(wù)數據，是企業(yè)的關(guān)鍵業(yè)務(wù)數據。

參考數據則是對數據的解釋?zhuān)槍σ恍祿秶腿≈档臄祿忉專(zhuān)屓藗內菀鬃x取相關(guān)的數據。

元數據是對數據的描述，用于描述企業(yè)數據的所有信息和數據，如結構、關(guān)系、安全需求等，除增加數據可讀性外，也是后續數據管理的基礎。

一般而言，企業(yè)中這三類(lèi)數據與其它數據的數據量、質(zhì)量需求，更新頻率、數據生命周期的關(guān)系大致如下圖：

中臺強調的是復用性，利用提高服務(wù)的重復使用，降低開(kāi)發(fā)時(shí)間和提高工作效率。但現實(shí)生活中，大量的數據孤島和重復建設存在，從而存在大量的數據指標定義不同帶來(lái)的歧義問(wèn)題。由于不同的項目 PM 管理風(fēng)格迥異，存在有些必要信息沒(méi)有進(jìn)行存檔，而是通過(guò)口口相傳的不靠譜形式，信息準確性大打折扣。

數據中臺建設中需要尋找共性數據，通過(guò)數據建模，將其進(jìn)行抽取形成一張公共的數據大寬表。如何快速了解掌握數據關(guān)系，定位表與表之間的共性部分，往往需要對業(yè)務(wù)有一定的了解，但現實(shí)情況大量的開(kāi)發(fā)人員只了解自己負責的那一個(gè)模塊內容，對于其他人或者項目的內容一無(wú)所知。

而元數據就是為了消除二義性，同時(shí)，對元數據的管理，形成結構化的權威數據，降低數據傳遞成本和提高準確性。

• 元數據包括業(yè)務(wù)元數據、技術(shù)元數據和管理元數據。
• 常見(jiàn)的業(yè)務(wù)元數據包括：業(yè)務(wù)定義、業(yè)務(wù)術(shù)語(yǔ)、業(yè)務(wù)規則、業(yè)務(wù)指標等。
• 常見(jiàn)的技術(shù)元數據包括：存儲位置、數據模型、數據庫表、字段長(cháng)度、字段類(lèi)型、ETL腳本、SQL腳本、接口程序、數據關(guān)系等。
• 常見(jiàn)的管理元數據包括：數據所有者、數據質(zhì)量定責、數據安全等級等。

在沒(méi)有元數據管理的情況下，從使用問(wèn)題、管理問(wèn)題、數據問(wèn)題等三個(gè)方面進(jìn)行說(shuō)明：

使用問(wèn)題

• 查看表結構信息不方便（查看、檢索、表復用）
• 表依賴(lài)關(guān)系不清楚（血緣）
• 表信息缺少（表維護者，表狀態(tài)）

管理問(wèn)題

• 表權限管理
• 數據管理
• 數據質(zhì)量監控

數據問(wèn)題

• 建表規則混亂，沒(méi)有統一標準
• 表結構變更之后，信息不同步

定義數據倉庫的名稱(chēng)和業(yè)務(wù)空間，以企業(yè)內一個(gè) 相對獨立的業(yè)務(wù) 為分配單元。例如，如果業(yè)務(wù)涉及零售、文娛，且系統間 相對獨立 ，則需要構建兩個(gè)業(yè)務(wù)板塊，即零售、文娛。如果業(yè)務(wù)僅涉及零售，且業(yè)務(wù)內的系統間隔離較少，則只需要構建一個(gè)業(yè)務(wù)板塊，即零售。

定義企業(yè)構建數據所需的全局概念對象或參數，以 保證全局概念統一 。當定義完成后，系統內其他指標（例如派生指標）可以按需統一、通用化引用這些對象，例如統計周期，年、月、日、每周、每日。

項目是一種 物理空間上 的劃分。項目管理，即用戶(hù)在數據中臺建設過(guò)程中，對物理資源及開(kāi)發(fā)人員進(jìn)行隔離化管理。 一個(gè)業(yè)務(wù)板塊可以包含多個(gè)項目 ，每個(gè)系統成員可以加入多個(gè)不同的項目。

維度即 進(jìn)行統計的對象 。通常情況下，維度是 實(shí)際存在 、不因事件發(fā)生就存在的實(shí)體。創(chuàng )建維度，即從頂層規范業(yè)務(wù)中的實(shí)體（主數據），并保證實(shí)體的唯一性。例如訂單、商品。

業(yè)務(wù)過(guò)程即業(yè)務(wù)活動(dòng)中的 所有事件 （它是一個(gè)事件集合）。創(chuàng )建業(yè)務(wù)過(guò)程，即從頂層規范業(yè)務(wù)中事務(wù)內容的類(lèi)型及唯一性。因此業(yè)務(wù)過(guò)程是一個(gè)不可拆分的行為事件。例如下單、支付、退款都是業(yè)務(wù)過(guò)程。

指標分為原子指標和派生指標。

原子指標：對指標統計口徑（即計算邏輯）、具體算法的一個(gè)抽象，是業(yè)務(wù)定義中不可再拆分的指標，例如支付金額。一般都為數值（統計）。 原子指標=業(yè)務(wù)過(guò)程（動(dòng)作） 度量， 如支付（事件）金額（度量）。

派生指標：業(yè)務(wù)中常用的統計指標。派生指標=原子指標 業(yè)務(wù)限定 統計周期 統計粒度。例如，自然周、會(huì )員、采用優(yōu)惠券支付的訂單。

統計的最小顆粒度，數據唯一性的保證，統計分析的對象或視角，定義數據需要匯總的程度，可以理解為聚合運算時(shí)的分組條件（類(lèi)似于SQL中g(shù)roup by的對象）。 粒度是維度的一個(gè)組合，指明您的統計范圍 。例如，某個(gè)指標是某個(gè)賣(mài)家在某個(gè)省份的成交額，則粒度就是賣(mài)家、省份這兩個(gè)維度的組合。

這里需要注意粒度與維度的關(guān)系，通過(guò)一個(gè)或多個(gè)維度構建粒度。

• 維度構建 DIM 維度模型。
• 數據域與項目是相互獨立的不同統計指標，但同屬于同一個(gè)業(yè)務(wù)板塊下面。
• 以源表和維表構建得到事實(shí)明細表。
• 以原子指標、業(yè)務(wù)限定、統計周期、統計粒度構建得到派生指標，結合統計粒度構建 DWS 匯總表

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