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회사에서 메타 데이터 관리 _ 웨어하우스 메타 데이터 관리를 잘 수행하는 방법

최근 Gartner 는 연구 보고서에서 "메타데이터 관리는 미래 기업 정보화의 핵심 인프라가 될 것" 이라고 분명히 밝혔다. 실제로 대규모 데이터 환경에서는 기업이 메타데이터 관리를 통해 복잡한 정보를 관리하지 않으면 정보를 효율적으로 활용하기가 어렵습니다. 그러나 많은 기업들은 메타데이터 관리가 기업 비즈니스 혁신에 직접 제공하는 가치가 매우 제한적이라는 사실을 점차 알게 되었습니다. 메타데이터 관리 상태는 어떻습니까? 메타데이터 관리의 비즈니스 가치를 최대한 활용하려면 어떻게 해야 합니까? 어떤 실천 경험을 참고할 수 있습니까?

디렉터리:

첫째, 현재 상황 분석: 외로운 기업 메타 데이터 관리

둘째, 솔루션: 비즈니스를 위한 메타데이터 가치를 확보합니다.

셋째, 기술 실습: puyuan 의 기업 메타 데이터 관리 실습.

첫째, 현재 상황 분석: 외로운 기업 메타 데이터 관리

메타데이터 관리가 비즈니스 혁신에 직접적인 가치를 제공하지 못하는 주된 이유는 현재의 메타데이터 관리가 너무 "고독" 하기 때문에 주로 다음 네 가지 측면에 반영됩니다.

관리 범위가 좁다: 현재 메타데이터 관리 범위가 좁다는 것은 주로 두 가지 측면에 나타난다. 하나는 데이터 웨어하우스와 관련된 메타데이터만 관리하고, 메타데이터 관리는 기업 전체로 확장되지 않는다. 둘째, 데이터 웨어하우징 분야에서도 일부 기술 메타데이터만 관리합니다. 기술 메타데이터의 누락으로 인해 메타데이터 시스템이 엔터프라이즈 시스템의 실제 상황을 보여주지 못하고, 비즈니스 메타데이터의 누락으로 인해 구체적인 비즈니스 의미가 결여된 테이블 구조가 무더기로 이어집니다.

업무와 결합하기 어려움: 업무와의 융합이 부족해 많은 기업들이 메타데이터 관리 시스템을 완성한 후 데이터 관리 부서만 사용하고 있으며 다른 부서의 사람들은 전혀 사용할 수 없다는 사실을 알게 되었습니다. 모든 시스템은 업무를 위해 서비스해야 하며, 단 한 부서에서 사용하는 시스템은 생명이 없다. 각 부서의 사람들이 메타 데이터 관리 시스템을 사용할 수 있도록 하는 것은 매우 중요한 일이다.

응용 프로그램 시나리오 부족: 현재 메타데이터의 응용 장면은 대부분 혈연 분석, 계보 분석, 버전 관리 등과 같은 메타데이터 시스템의 내부 기능으로 제한됩니다. 이러한 기능은 기업에서 정보화에 사용하지만 실제로 메타데이터의 역할은 이러한 제한된 기능에만 반영되는 것이 아닙니다.

불완전한 기술: 불완전한 기술로 인해 이러한 일련의 문제가 발생합니다. 확장성이 부족하여 많은 메타데이터 관리 툴이 엔터프라이즈 비즈니스 데이터 및 아키텍처를 관리할 수 없습니다. 수집 능력 부족으로 인해 인공 보조 기록이 발생하고 인건비가 높아 완전한 정보 링크를 설정할 수 없습니다. 실시간 성능이 높지 않아 많은 기업의 메타데이터 관리가 T 1 단계 (T 1 도 아님) 에 남아 데이터 자산의 상태를 실시간으로 파악할 수 없어 기업 데이터의 증가 속도를 따라잡지 못하고 있다.

둘째, 솔루션: 비즈니스를 위한 메타데이터 가치를 확보합니다.

이러한' 고독' 현상에서 벗어나기 위해 메타데이터 관리는 네 가지 측면으로 시작할 수 있습니다.

기술적으로 확장성을 강화하고, 먼저 자동 수집을 실현하고, 확장성을 높이다. 현재 대부분의 메타데이터 제품은 CWM 표준을 준수하며 데이터 웨어하우스와 관련된 메타데이터만 관리할 수 있으며 비즈니스, 스키마 등의 메타데이터 컬렉션은 지원하지 않습니다. CWM 하단에 있는 MOF 를 기반으로 확장성 문제를 효과적으로 해결할 수 있습니다. 이를 통해 Puyuan 은 차세대 플랫폼인 ThePlatform 의 전체 마이크로서비스 아키텍처를 메타데이터로 관리하여 서비스, 데이터, 운영 및 유지 관리 프로세스를 통합적으로 관리할 수 있습니다. 둘째, 독촉 능력을 높인다. 메타데이터 관리에는 스크립트, 저장된 프로시저, 보고서 등 다양한 메타데이터를 수집해야 합니다. 또한 다양한 문법 트리를 분석해야 하는데, 시스템에 대한 수집 능력에 대한 요구가 매우 높다. Puyuan 의 메타 데이터 관리 플랫폼은 시스템 수집 성능을 자동으로 향상시키고 다양한 메타 데이터를 수집 할 수 있으며 수집 속도는 거의 100% 입니다.

비즈니스 메타 데이터 관리 기능을 향상시켜 비즈니스 사용자가 널리 사용할 수 있도록 하고, 메타 데이터 관리의 비즈니스 가치를 최대한 활용할 수 있도록 하려면 비즈니스 직원이 메타 데이터 관리 시스템을 사용하는 법을 배워야 합니다. 따라서 비즈니스 메타 데이터를 수집하는 방법이 매우 중요합니다. Excel 을 통해 비즈니스 메타데이터를 수집하려면 비즈니스 직원이 다양한 데이터 항목을 작성해야 합니다. 시스템에 수집되더라도 비즈니스 메타데이터와 기술 메타데이터를 연결할 수 없으며 비즈니스 데이터의 기술적 경로를 반영하지 않습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 자동 채집이 필수적이다. 또한 문서에서 비즈니스 메타데이터를 분석하고 기술 메타데이터를 매핑하여 메타데이터 시스템 사용에 더 많은 사용자를 참여시킬 수 있습니다.

현재 메타데이터 관리 시스템은 특정 내부 기능을 사용하는 것으로 제한됩니다. 메타데이터 관리의 가치를 최대한 활용하려면 메타데이터를 서비스 지향 시스템으로 만들어 기업의 다양한 시나리오에 내장하고, 다른 시스템에 기능을 제공하고, 다른 시스템을 더욱 자동화할 수 있도록 해야 합니다. 메타데이터 관리를 기업의 매우 중요한 인프라로 만들어 기업 정보화의 모든 측면에 통합해야 합니다.

데이터 생산 라인을 뚫어 셀프 서비스 데이터 공급을 형성하다. 많은 기업들이 개발자가 데이터 부서에 데이터를 요청할 때 데이터 부서에서 데이터의 의미를 하나씩 해석하고 데이터를 인도해야 하는 문제를 겪고 있습니다. 해석의 난이도는 시스템이 증가함에 따라 증가한다. 메타데이터는 개발자가 데이터 플랫폼에서 필요한 데이터를 쉽게 얻을 수 있도록 셀프 서비스 데이터 라인을 구축하는 데 도움이 되며, 전체 업종을 더욱 쉽게 만들고, 데이터 부서의 작업량을 줄이며, 비즈니스 개발자의 만족도를 높일 수 있습니다.

셋째, 기술 연습:

푸원 기업 메타 데이터 관리 실습

East Airlines: 비즈니스 데이터 맵 원래 데이터 맵은 기술자만 읽을 수 있지만 비즈니스 관련 사항 및 비즈니스 데이터 분포에 더 많은 관심을 기울이고 있습니다. 이에 따라 Puyuan 은 East Airlines 의 전체 모델을 빗어 비즈니스 직원이 이해할 수 있는 방식으로 표현했습니다. 데이터 자산 관리 플랫폼의 건설을 통해 동항은 운영 데이터 지도의 제시를 실현하였다. 델타항공의 경험을 통해 푸원은 항공 분야 모델에서 거의 2,000 개의 실체를 분석하고 1249 개의 비즈니스 시스템 테이블 데이터를 하나씩 점검해 데이터 주제 영역, 데이터 엔티티, 비즈니스 시스템을 포함한 3 계층 데이터 맵 (항공편, 티켓 포함/KLOC-0) 을 정리했다.

절강 전력: 비즈니스 메타데이터를 기반으로 하는 비즈니스 사용자 셀프 서비스 데이터 조회 업무원의 IT 수준이 제한되어 보고서나 셀프 서비스 데이터 조회를 직접 설계할 수 없기 때문에 저장 전력은 매일 많은 업무 인력의 요구를 처리해야 합니다. 푸원은 저장전력이 모든 메타데이터를 정리하고 보고행과 통합하는 것을 도왔다. 해당 비즈니스 메타데이터 및 기술 메타데이터를 통해 비즈니스 데이터에 해당하는 기술 채널을 쿼리하여 보고서를 직접 설계하여 데이터 부서의 작업량을 크게 줄일 수 있습니다. Puyuan 은 또한 절강 전력이 비즈니스 프로세스의 데이터 맵을 만드는 것을 도왔습니다. 업무 담당자는 데이터 맵에서 직접 각 프로세스 노드에 해당하는 데이터를 볼 수 있습니다. 이렇게 하면 비즈니스 사용자가 필요한 데이터를 직접 찾을 수 있습니다.

Debang 물류: 실시간 데이터 자산 수집 자동화 Debang 은 90 개 이상의 비즈니스 시스템을 관리하고 전체 기존 프로세스를 최적화하며 다양한 환경 (데이터베이스, ETL, 서비스, 보고서, GP, 저장 프로세스 등) 을 자동으로 수집할 수 있는 보다 정교한 데이터 플랫폼인 공통 메타데이터 관리 플랫폼을 구축했습니다. ), 정확도 95%-99% 입니다. 자동 채집 후, Debang 은 500 개 이상의 보고서에서 시스템과 무관한 50 개의 쓸모없는 보고서를 안전하게 제거하여 보고서의 유지 보수 비용을 크게 줄였습니다.

개발 중인 테스트 배포 단계의 경우 이상적인 조건에서 설계 상태, 테스트 상태 및 프로덕션 상태의 메타데이터는 일관됩니다. 일반적으로 개발 관리자는 설계 상태와 생산 상태를 비교하여 비교 결과에 따라 시스템을 온라인 상태로 만들 수 있는지 여부를 판단해야 합니다. 또한 운영 담당자는 시스템이 온라인 상태가 되기 전에 다른 시스템에 미치는 영향을 분석해야 합니다. 그 전에 이 모든 일은 수동으로 완성해야 한다. 프로젝트가 완료된 후 메타데이터는 이미 덕방의 모든 개발 과정에 통합되었다. 메타데이터 관리 시스템을 사용하면 상태 간 메타데이터 차이를 완전히 비교하고 비교 차이 보고서를 직접 제공할 수 있습니다. 개발 관리자와 운영 담당자는 보고서에 따라 시스템이 온라인 상태인지를 판단할 수 있다.

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