元数据及数据质量介绍

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1、元数据及数据质量介绍20160303议程内容议程内容数据管控数据管控元数据元数据数据质量数据质量问题与讨论问题与讨论2 5/26/2023 Confidential随着数据仓库的不断成长，你能回答下面的问题吗？3 5/26/2023源系统发生变化源系统发生变化后数据仓库到底需要修改多少程序？发生了多少次变化？从年初到现在哪些系统变化变化最频繁频繁？某个ETL加工程序到底经过多少开发人员的修改修改？每次改动的内容是什么？哪个源系统的数据质量数据质量最好？哪个小组开发质量最高？哪些字段采用了公共代码？代码映射规则是什么？哪些字段是需要做变形的敏感字段？在不同环境下同步的变形策略是什么？企业级信息管

2、控体系企业级信息管控企业级信息管控战略性和策略性管理，项目所有权和优先次序设定数据管理数据管理界定日常持续创建、使用和废止数据的职责元数据管理元数据管理用来描述如何、何时和由谁来负责数据的接收、创建、访问、修改和格式的数据数据标准数据标准数据的业务、技术规范性文档数据质量数据质量数据满足特定使用的适用度，包括完整性和业务规则遵从性数据整合数据整合对各主题进行数据清理、转换、整合和丰富的流程数据安全与隐私数据安全与隐私各业务主题对安全性和保密性的要求，包括审计能力主数据管理主数据管理数据资产以及定义企业运营的关系人员、流程和技术人员、流程和技术企业级信息管控数据管理主数据主数据管理管理数据数据质

3、量质量元数据元数据管理管理数据模型数据模型&业务视图业务视图数据安全数据安全与隐私与隐私数据数据整合整合数据数据标准标准4 5/26/2023数据管控实施的三个方向5 5/26/2023 Confidential平台：数据管控团队的工作必须建立在自动化的高效的信息平台。接口：企业的信息系统之间应按照数据管控接口规范进行交互。模板：信息系统向数据管控平台提交数据可以通过标准模板。技术流程：根据管控要求建立可执行工作流程，并严格执行工作流程。规范：企业的各工作岗位有数据管控团队制订的工作规范。制度：企业须建立数据管控的制度。流程流程组织：建立企业级的数据管控团队是数据管控的基础。角色：团队中按照管

4、控的内容进行岗位的设置，即角色。职责：不同的角色拥有详细的工作职责。组织组织数据管控特点数据管控特点企业的分析型应用发展到一定的成熟度，就能发现数据管控的价值。数据管控是跨系统、跨部门跨系统、跨部门的管理。数据管控必须有先进的管理方法论支持。数据管控是需要长期的、渐进式的长期的、渐进式的工作。数据仓库是执行数据管控理想的平台。6 5/26/2023 Confidential企业数据管控成熟度企业数据管控成熟度7 5/26/2023 Confidential系统A系统B系统n人员流程数据A数据B系统A系统B系统n人员数据管控部门系统A系统B系统n人员流程统一的数据管控系统标准企业级数据管控环境数

5、据管控部门系统A系统B非系统人员流程标准服务符合业界规范的双向数据管控系统系统n成熟度1：未知级成熟度2：被动级成熟度3：主动级成熟度4：预测级数据管控成熟度模型数据管控成熟度模型我们建立了企业数据管控成熟度模型，该模型能够使企业识别和量化数据管控的成熟度，为企业的下一步数据管控提供指导。你的企业处在哪一级？Unaware：未知的Reactive：被动的Proactive：能动的Predictive：预测的8 5/26/2023 Confidential回回报报人员、流程、技术的整合程度人员、流程、技术的整合程度风风险险数据管控平台架构 Database数据管控知识库MetadataDQDSE

6、TL数据管控平台 B/S应用DDLExcelXMLSource DataSQL登录浏览搜索管理下载分析管管理理安安全全MartPDMStage用户层用户层DBAAdmin Application Platform(TAP)业务单元MVC独立单元系统管理数据标准元数据数据质量需求管理数据安全灵活查询访问层访问层应用层应用层模型层模型层数据层数据层数据管控平台 C/S应用ETLDBCPerl开开发发应用应用需求开发SDM信息调研版本控制测试ETL开发工作模板控制批量加工数据管控平台应用数据管控平台应用10 5/26/2023 Confidential业业务务应应用用数据管控门户数据管控门户数据管控

7、的统一的登录网站，下列的数据管控系统均部署在数据管控门户上元数据元数据元数据是数据管控的IT基础，包含业务元数据和技术元数据。建立企业级的元数据管理平台，支持双向的、动态的元数据。数据质量数据质量企业级的数据质量管理平台，拥有统一的检查规则管理、检查规则的审批流程定义，并在各业务系统上部署检查Agent程序，汇总检查结果与错误明细。数据标准数据标准数据标准管理平台，数据标准的维护与发布，标准与元数据建立对应关系。在各业务系统部署标准执行监控Agent程序，统计标准执行情况。数据安全数据安全统一的数据安全管理平台，根据与元数据的关系，定义数据在整个业务线、数据线的安全管理规则。需求管理需求管理管

8、理需求生命周期，需求确认、需求跟踪、需求变更等内容，以及需求与开发模块之间的关系，需求与最终的接口、映射加工内容等元数据的关系。仓库资源计费仓库资源计费通过给出资源（磁盘、CPU）的价格，计算出应用在中消耗的资源成本，以计算应用的ROI灵活查询灵活查询基于B/S的灵活查询平台，能进行企业BI知识管理，数据挖掘与分析。管控知识库管控知识库数据管控的培训与交流平台、支持远程网络培训、仓库WiKi、学习材料下载、BI信息发布、提供企业的BI用户交流、用户投诉与反馈等技技术术应应用用数据生命周期数据生命周期数据生命周期管理平台，能够在企业范围统一定义的数据生命周期，数据的业务请求级别，备份策略，数据分

9、布。企业级企业级ECTL统一的ECTL平台，定义与规划高效率的ECTL流程与策略，并能有效的嵌入其他管控工具。EDW开发开发集成的EDW、BI应用开发管理平台。议程内容议程内容数据管控数据管控元数据元数据数据质量数据质量问题与讨论问题与讨论11 5/26/2023 Confidential什么是元数据什么是元数据定义官方定义(CWM)：描述数据的信息。Metadata is structured information that describes the characteristics/attributes of a data element.数据分析界定义：分散在企业中的关键数据描述关键数

10、据描述。Metadata describes critical elements of data scattered across the organization.通俗的说：如果数据仓库是一座城市的话，元数据就是城市的地图。12 5/26/2023 Confidential数据仓库元数据元数据的国际标准元数据的国际标准CWMCWM公共仓库元模型（CWM:Common Warehouse Metamodel）是为数据仓库及商业智能环境间方便地交换元数据而制定的一个标准，其主要目的是在异构环境下，帮助不同的数据仓库工具、平台和元数据知识库进行元数据交换。CWM模型为数据仓库和商业智能（BI）工具

11、之间共享元数据，制定了一整套关于语法和语义的规范。它主要包含以下四个方面的规范：CWM元模型（Metamodel）：描述数据仓库系统的模型；CWM XML：CWM元模型的XML表示；CWM DTD：DW/BI共享元数据的交换格式；CWM IDL：DW/BI共享元数据的应用程序访问接口（API）。13 5/26/2023 Confidential CWM标准涉及到的元数据模型结构 数据仓库为什么需要元数据管理数据仓库为什么需要元数据管理普通应用系统为什么不需要元数据管理?表的数量少数据加工简单数据来源单一访问方式单一交钥匙的应用数据仓库为什么必须元数据管理?上下游系统多,变更频繁数据加工复杂用户

12、访问方式复杂维护周期长某银行的DW数据举例:上游系统60个,下游系统20多个,仓库内部的表12000多个,运行的ETL任务6000多个,每个月都有新版本上线14 5/26/2023 Confidential元数据架构元数据架构功能清单元数据功能清单元数据16 5/26/2023 Confidential元数据浏览元数据地图浏览元数据统计信息浏览全局版本比对全局版本比对DW来源系统元数据DW集市元数据DW/PDM元数据LDM元数据ETL、映射信息元数据数据文件元数据用户查询样例元数据对象版本查看与比对影响分析影响分析血缘分析血缘分析元数据质量分析孤立对象分析全局检索用户注释元数据下载批量元数据加

13、载元数据加载元数据缓冲区管理元数据版本回滚业务元数据管理源系统元数据管理DW集市元数据管理DW/PDM元数据管理LDM元数据管理ETL元数据管理数据文件元数据管理查询样例管理元数据上传元数据模板管理元数据桥接器管理版本管理管理执行元数据自动更新模块自动更新模块ETL相关数据同步SQL解析处理模块元数据浏览的灵活性元数据浏览的灵活性元数据对象关系呈立体网状立体网状看本体看本体查看对象本身定义，例如表的名称、注释等信息。向上看向上看查看对象所属对象的定义，例如表所归属的数据库。向下看向下看查看对象包含的对象的定义，例如表所包含的字段、索引等。向前看向前看查看对象的上游信息对象，例如该表的数据的来源

14、表。向后看向后看查看对象的下游信息对象，例如该表的数据的目标表。看历史看历史查看对象的历史变更信息。例如该表在上一个版本中的内容。看友邻看友邻查看与对象有关系的其他对象，例如涉及该表的脚本等信息。17 5/26/2023 Confidential历史历史对象对象所属所属对象对象包含包含对象对象目标目标对象对象来源来源对象对象本体本体对象对象友邻友邻对象对象友邻友邻对象对象友邻友邻对象对象友邻友邻对象对象核心价值：元数据分析功能核心价值：元数据分析功能18 5/26/2023 Confidential影响分析向下向下分析一个元数据对象对下游对象的影响。血缘分析与影响分析的方向相反，向上向上追溯一

15、个对象的数据来源。全链分析从某对象出发，向上下游双方向进行分析。活力分析分析一个数据库对象被访问的频度频度。孤立对象分析分析数据准备区(SData)、物理模型区(PData)中的孤立元数据对象。一致性分析定期分析元模型中的元数据是否与实际情况一致一致。版本比对选择任意两个时点的版本进行比对。质量分析分析数据仓库中的元数据的质量。彻底解决影响彻底解决影响/血缘分析放大的问题血缘分析放大的问题由于DW的LDM大多采用三范式建模，因此LDM的核心表会有大量的来源与目标，一旦做影响分析，结果就会扩散放大。最终导致分析结果无法使用。采用智能SQL解析器模块，能分析数据的真实来源与目标。此项技术是业界领先

16、的。19 5/26/2023 Confidential非精细化非精细化解析结果解析结果精细化精细化解析结果解析结果系统简要介绍元数据系统简要介绍元数据20 5/26/2023 Confidential选择的元数据管理的选择的元数据管理的1010个理由个理由1.完美结合数据库的产品，充分利用数据库性能数据库性能。2.完美结合的数据仓库实施方法论，贴合项目实际。3.是CWM规范制定者之一，符合业界标准的元数据产品。4.能快速动态生成全域元数据地图全域元数据地图，DW信息一目了然。5.彻底解决影响解决影响/血缘分析放大血缘分析放大的问题。6.能够直接导入LDM，并以图形化显示。7.是企业级数据管控架

17、构的基础。8.元数据驱动数据仓库开发过程，支持模型设计、ETL开发。9.可扩展性好，能够无缝实现企业级元数据管理。10.功能强大，性能卓越，性价比高。21 5/26/2023 Confidential议程内容议程内容数据管控数据管控元数据元数据数据质量数据质量问题与讨论问题与讨论22 5/26/2023 Confidential中国金融行业数据质量管理的发展中国金融行业数据质量管理的发展历程历程23 5/26/2023 Confidential20032006200820101.简单的检查脚本。2.少量的技术和业务检查规则。3.没有专门的数据质量检查团队，包含在ETL工作中。4.被动式检查，救

18、火队式工作。1.第一次开发出数据质量检查管理系统，并且在建行DW部署。2.大量的技术检查，少量的业务检查。3.有了专门的质量小组。1.数据管理平台开发完成，数据质量与元数据、数据标准等集成在一起，并在建行、工行部署。2.大量的技术和业务检查规则。3.主动的技术检查；被动的业务检查。1.完善数据管理平台。2.抽象出规范化的金融行业的业务检查规则。3:推动质量检查的闭环工作。4:实现主动式的业务检查。数据质量管理的指标数据质量管理的指标我们需要什么样的数据我们需要什么样的数据完整的所需求的数据是否都已经获得一致的从不同应用获得数据能否保持一致有效的数据是否容易理解而不被曲解准确的数据是否在任何时间

19、点都反应了数据的真实情况相关的有关联的数据之间的关系是否准确有效及时的从信息产生到数据可用需要多长时间24 5/26/2023 Confidential数据质量问题成因鱼骨图分析数据质量问题成因鱼骨图分析数据质量问题来源广泛、复杂25 5/26/2023 Confidential数据质量问题数据质量问题数据质量问题数据质量问题培训培训管理管理激励激励上岗培训进修目标责任心优先级反馈奖励元数据元数据模型定义加工完整性精确性度量度量有效性数据数据传递传递及时性漏传基础基础设施设施OS网络硬件实施实施复查产品产品性能缺陷测试配置覆盖率数据数据变化频度流程流程设计优化架构架构设计工具数据质量问题气泡图

20、分析数据质量问题气泡图分析26 5/26/2023 Confidential项目组数据管理团队企业客户可控 范围 不可控技术 质量性质 业务唯一性唯一性完整性完整性管理管理客户信息客户信息源系统源系统系统调研系统调研样本数据样本数据开发开发测试测试外键外键主键主键架构架构值域值域业务规则业务规则模型模型有效性有效性相关性相关性沟通沟通及时性及时性数据质量改进流程数据质量改进流程 PDCAPDCAPDCA环简称Deming Cycle，由质量大师戴明发明P计划 D执行 C检查 A行动没有形成这个闭环，就不会有质量的改进根据PDCA原理，设计出适合企业的质量提升流程27 5/26/2023 Con

21、fidential计划计划PDCA环环执行执行检查检查行动行动PDCA例子P:在众多的质量问题中选择某一个问题准备改进。D:在部分分支机构执行质量改进方案。C:通过DW反馈评估质量改进效果。A:制定数据质量改进指引，下发全部机构，并监督改进情况。戴明名言戴明名言:质量无须惊人之举。每个人都有客户，如果他不知道自己的客户是谁，也不知道客户需要的是什么，那么他还没有了解自己的工作。质量提高不是来自于检验而是来源于过程的改进。质量提高不是来自于检验而是来源于过程的改进。企业买不到高质量的方法。质量以满足客户的需求为原则质量以满足客户的需求为原则数据流转概述：核心系统核心系统的数据文件通过文件传输平台

22、文件传输平台传输到数据仓库数据仓库，数据仓库加工数据后传送给数据集市数据集市。问题：数据集市报告数据仓库传送的数据有错误，但是据数据仓库的技术人员反馈，以前出过类似情况，这可能是核心系统下数错误，也不排除文件传输平台漏数的情况，因此，数据集市应该就这个质量问题找谁？数据集市应该就这个质量问题找谁？28 5/26/2023 Confidential核心系统文件传输平台数据仓库数据集市A:找数据仓库B:找文件传输平台C:找核心系统D:按顺序全找正确答案：A企业要建立起下游即用户，用户永远是第一的原则，任何系统都要接受下游投诉并妥善处理的原则。完善开发管理流程完善开发管理流程DW相关应用开发遵守软件

23、开发管理流程建立三套隔离环境：开发及SIT测试、UAT测试、生产29 5/26/2023 Confidential数据管控的数据质量组织角色与职数据管控的数据质量组织角色与职责责数据质量组组长数据质量组组长(1)数据质量组个人工作计划收集,制定中长期工作计划定期向项目经理汇报数据质量治理情况协调本组与数据仓库各小组之间的工作数据质量专家顾问数据质量专家顾问(1)为数据质量工作制定中长期的建设规划熟悉模型建设,应用开发,为数据质量组工作提供指导审核数据质量组组间的工作联系单和检核脚本质量问题外部联络与追踪人员质量问题外部联络与追踪人员(1)数据质量组与源系统工作联系单的收集与跟踪数据仓库运维过程

24、中事故记录与日常问题的整理数据质量知识库的维护日常检查人员日常检查人员(1-2)每日数据记录,代码检查,主键重复等日常检查的结果查看与报告数据质量运行平台系统的维护专项检查人员专项检查人员(1-2)处理临时性的协同工单数据质量问题检查专项的数据质量问题治理检查数据仓库的数据治理与改进30 5/26/2023 Confidential数据管控的数据质量问题治理流程数据管控的数据质量问题治理流程31 5/26/2023 Confidential数据管理平台数据质量管理子系统数据管理平台数据质量管理子系统架构架构32 5/26/2023 Confidential数据质量管理的手段与工具数据质量管理的

25、手段与工具数据质量手段分类数据收集手段数据分析手段文档技术手段结果展现手段问题与改进手段QA控制手段33 5/26/2023 Confidential数据质量技术与工具数据质量指标积分卡数据质量管理平台(含元数据、数据标准)用户调查表、沟通成本分析、问题起源分析、时间行动分析评估与选择、头脑风暴、优先级技术过程文档、项目管理图表（清单、柱图、原因效果矩阵图、帕累托图、数据流程图）质量回顾、质量循环知识库、论坛培训数据质量指标积分卡数据质量指标积分卡34 5/26/2023 Confidential-Summary Scorecard Example-功能清单数据质量功能清单数据质量35 5/2

26、6/2023 Confidential数据质量浏览检查任务运行情况日期汇总检查任务运行情况类型汇总单个检查任务执行情况图表我关注的检查任务ETL错误浏览数据质量清洁度指标浏览检查类型清单与明细浏览检查任务清单与明细浏览检查任务与元数据关系浏览检查任务执行结果浏览错误数据浏览与下载质量登记簿浏览全局检索用户注释检查类型管理检查任务管理数据质量清洁度指标管理检查任务批量加载检查任务脚本在线测试质量登记簿管理关注任务管理检查任务批量参数设置元数据变更影响分析ETL错误与质量登记簿关联检查任务执行结果与质量登记簿关联管理执行ETL嵌入嵌入模块批量运行模块离线检查模块应用服务器定时执行模块自动报表系统简

27、要介绍数据质量系统简要介绍数据质量36 5/26/2023 Confidential某金融客户的部分质量检查规则某金融客户的部分质量检查规则37 5/26/2023 Confidential选择的数据质量管理的选择的数据质量管理的1010个理由个理由1.完美结合数据库的产品，充分利用数据库性能数据库性能。2.完美结合的数据仓库实施方法论，贴合项目实际。3.在多个行业，多个客户，有多年的数据质量治理经验数据质量治理经验。4.不是简单的一个工具，而是一整套方法论一整套方法论。5.丰富的技术检查指标，能够快速批量部署快速批量部署。6.完整的业务检查模板，数据质量治理流程。7.是企业级数据管控平台的重要组成部分。8.数据质量管理已经集成在数据仓库开发过程之中。9.可扩展性好，能够无缝实现企业级数据质量管理。10.功能强大，性能卓越，性价比高。38 5/26/2023 Confidential问题与回答39 5/26/2023 Confidential40 以上有不当之处，请大家给与批评指正，以上有不当之处，请大家给与批评指正，谢谢大家！谢谢大家！