元数据在数据仓库中的应用分析:大数据仓库摘要:元数据作为存储数据的数据，如何在工作中发挥个人数据库的作用？严格来说，数据库是按照数据结构组织、存储和管理数据的仓库。数据仓库映射的元数据和数据仓库使用的四种类型的元数据，本文试图对此进行探讨，认为数据的集中和统一是数据仓库应用的基础；建立合理的数据模型是数据仓库应用的核心；高效的应用系统是数据仓库应用的驱动力；良好的外部环境是数据仓库成功应用的外部保证。
什么是元数据管理？当企业用户创建了大量的数据库信息时，需要一个查询功能及时高效地为用户查询数据库信息，如数据源、表、视图等。DataPipeline元数据管理功能可以减少时间成本，提高查询效率。元数据管理能做什么？元数据管理能给用户带来的核心功能如下:1 .支持过滤和查询创建的数据源/表/视图信息。2.支持查看概览和查询所有创建的数据库信息。
4.用户可以输入表格名称、负责人和备注来查询表格信息。5.支持用户输入视图名称、负责人、评论来查询视图信息。6.支持用户在搜索结果中过滤数据源和创建者。7.查询数据源类型有MySQL、Oracle、SQLServer、PostgreSQL和数据源。8.支持用户在概览列表页面进行搜索。
DataWarehouse概念:英文名为DataWarehouse，可缩写为DW或DWH。数据仓库的目的是建立一个面向分析的集成数据环境，为企业提供决策支持。它是为分析报告和决策支持目的而创建的。数据仓库本身不“生产”任何数据，同时也不需要“消费”任何数据。数据来自外部，对外部应用开放，这也是它被称为“仓库”而不是“工厂”的原因。
3、数据仓库与数据源有哪些联系和区别?ODS是一个面向主题的、集成的、可变的和当前的详细数据集合，用于支持企业对实时的、可操作的和集成的信息的需求。它经常被用作数据仓库的过渡，也是数据仓库项目的选项之一，据比尔说。Inmon的定义，“数据仓库是面向主题的数据仓库，面向主题的数据仓库是面向主题的、集成的、集成的、稳定的、稳定的、时变的、时变的、主要用于决策支持的数据库系统”在Kimball的。
