导读：元数据管理是企业数据治理的基础，是数据仓库的提升。作为一名数据人，首要任务就是理解元数据管理。
大家好，我是一哥，元数据管理是企业数据治理的基础，是数据仓库建设的关键。作为一名数据人，首要任务就是理解元数据管理。
元数据是指来自企业内外的所有物理数据和知识，包括物理数据的格式，技术和业务过程，数据的规则和约束以及企业所使用数据的结构。
Hive作为Hadoop生态圈重要的一员已经被我们所熟知，它作为一个基于Hadoop的数据仓库工具，用来做离线的数据分析工作。那么什么是数据仓库，它与我们经常使用的数据库有什么不同呢？
0x00 前言 学的越深越能体会到自己的无知，理解的越深刻越不敢张口说自己是搞这一行的。 把之前写的数据仓库系列博客，汇总和整理成了一本更系统的小书《Data Warehouse in Action》。 0x01 大数据和数据仓库 16 年开始接触数据仓库，至今有一年半的时间，中间换了次工作，也算是在两家公司实践了数据仓库。在此随便写一点关于大数据和数据仓库的东西。 其实，很多时候大数据和数据仓库这些都是一些概念使然，个人不太认为某一个概念比另一个概念厉害多少，大家是你中有我我中有你的关系。 就拿大数
随着信息时代的来临，数据已经成为现代社会的重要资产。无论是企业、科学研究还是政府机构，都在不断产生和积累大量数据。如何高效地存储、管理和分析这些数据，已经成为一个迫切需要解决的问题。本文将深入探讨大数据领域中两种关键的数据管理方法：数据湖（Data Lake）和数据仓库（Data Warehouse），并探讨它们如何融合以应对不断增长的数据挑战。
在大数据处理框架不断更新和优化的过程中，Hadoop和Spark之间既有竞争关系，也有相互协同的需求。比方说Hive和Spark，在一段时间内，很多人认为Spark会代替Hive，作为Hadoop的数据仓库，Hive真的已经落后了吗？
本文作者：曾就职传统通讯运营商，负责BI项目的开发；目前转型互联网公司，就职于某厂负责相关的大数据仓库建设工作。
公司经营分析会提到家庭市场的重要性，我就问负责家庭模型的同事：去年做的家庭结构标签用得怎么样？然后同事给我拉出了下面这张表。
即数据本身的管理，对于数据本身，基于数据仓库，我们做了数据的分层、数据域的划分、基于维度建模的架构、命名规范、对需要共享的数据建立统一视图和集中管理等，这些都是属于这个主数据管理的范围。
元数据的定义 元数据（Metadata），为描述数据的数据（data about data），主要是描述数据属性（property）的信息，用来支持如指示存储位置、历史数据、资源查找、文件记录等功能。 ETL的定义 ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。 ETL是构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据
学习 Spark 的面试者普遍认为 Spark 必然会替代 Hive 成为新的一代大数据仓库标准。
4). 数仓架构分层：一般分为操作数据层（ODS）、公共维度模型层（CDM）和应用数据层（ADS）,其中公共维度模型层包括明细数据层（DWD和汇总数据层（DWS）
以阿里巴巴OneData建设为例：一般分为操作数据层（ODS：Operational Data Store）、公共维度模型层（CDM）和应用数据层（ADS）。其中公共维度模型层包括明细数据层（DWD和汇总数据层（DWS）。
小B是一名数据分析师，他问小A XXX的所有指标给我一下，小A“鄙视的”给了他一个文档。
云数据仓库套件 Sparkling（Tencent Sparkling Data Warehouse Suite）基于业界领先的 Apache Spark 框架为您提供一套全托管、简单易用的、高性能的 PB 级云端数据仓库解决方案。支持创建数千节点的企业级云端分布式数据仓库，并高效的弹性扩缩容，支持数据可视化，通过智能分析帮助企业挖掘数据的价值。
元数据，又被称为描述数据的数据，你可以把它类比成关系型数据库的 schema 信息，来方便直观地理解它，但是它绝不仅仅是 schema 信息，它还包括了很多其他的信息。一般意义上来说，元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据。一般按照用途来分类，元数据分为技术元数据和业务元数据。
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数据即资产的概念已被大多数人所接受，有效的数据治理是形成优质数据资产的必要条件，而元数据管理又是数据治理的基础。那么，元数据管理具体有哪些应用呢？本篇文章我们将通过一些具体场景来科普一波。
首先，用于支持决策，面向分析型数据处理；其次，对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。
数据规模大并且成熟企业中数据治理通常包含以下几个功能方面： 数据治理包括主数据管理、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、数据集成管理、数据资产管理、数据安全管理、数据交换管理、数据生命周期管理方面。
数仓架构在未来一段时间内会逐渐消亡，会被一种新的Lakehouse架构取代，该架构主要有如下特性
数据仓库之父 Bill Inmon对数据仓库做了定义——面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。从定义上来看，数据仓库的关键词为面向主题、集成、稳定、反映历史变化、支持管理决策，而这些关键词的实现就体现在分层架构内。
光阴似箭，岁月如刀。小编已经从刚毕业时堤上看风的白衣少年，变成了一个有五年开发经验的半老程序员。五年——是一个非常重要的时间节点，意味你见过很多套技术构架，学过很多技术组件，写过很多行代码，有了自己的技术理解、知识体系和编码风格。这个时候我们对待技术的态度已经从扩宽广度，慢慢转变成沉淀深度为主了。
数据资产管理（DAM，Data Asset Management）是指规划、控制和提供数据及信息资产的一组业务职能，包括开发、执行和监督有关数据的计划、政策、方案、项目、流程、方法和程序，从而控制、保护、交付和提高数据资产的价值。数据资产管理需要充分融合业务、技术和管理，以确保数据资产保值增值。《数据资产管理实践白皮书》
目前市面上的BI工具都在提及敏捷BI解决方案。敏捷BI解决方案所提供的自动化技术支持主要是从数据源取数到BI前端工具展现。这样的敏捷BI解决方案在企业数据量不是很庞大的情况下，还是很好的支撑运行。PowerBI可以支持大量的数据处理，但是对于硬件设备的要求也是非常高的。但是数据量变得越来越庞大就会导致BI报表出现运行缓慢，大屏展现出现数据延迟等等现象。
数据仓库(DataWarehouse)是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrated)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化的(Time Variant)数据集合，用于支持管理决策(Decision-Making Support)
大数据时代，作为数据的掌握者，我们不仅要更好地使用数据，也要更好地管理数据。而数据仓库正是这样一套管理和组织数据的解决方案。
主讲嘉宾：刘晨 主持人：中关村大数据产业联盟 副秘书长 陈新河 承办：中关村大数据产业联盟 嘉宾介绍： 刘晨：广州利为软件合伙人，从事数据治理软件产品研发与咨询服务。清华大学电子系本科、经管学院MBA。拥有数据治理领域六年以上从业经验。国际数据管理协会中国分会（DAMA China）核心工作组成员，国际信息和数据质量协会（IAIDQ）会员。译著有《DAMA数据管理知识体系指南》，编写《大型企业信息化工程项目管理实战》数据管理章节。 以下为分享实景全文： 主题汇报人： 刘晨：大家好，我是刘晨，来自于利为软件
先前有在公众号里说到了接下来自己的学习重点会放在数据仓库的设计与建设、ETL、大数据架构相关的内容了，所以今天就先开一个专栏来专门存放这类的知识，叫 BDK！聪明的你应该也猜到就是BigData Knowledge的简称了。虽然说数据仓库和大数据放在一起还是蛮牵强的，但是我个人觉得其实我们学习的数据仓库、数据湖、ETL、数据挖掘之类的知识，其实都是用来管理我们日益增多的大数据的，因此，从这个角度来看，取这个名字也是有点合理的（哈哈哈哈）。
随着大数据、人工智能、云计算、物联网等数字化技术的普及和广泛应用，传统的数据仓库模式，在快速发展的企业面前已然显的力不从心。数据湖，是可以容纳大量的原始数据的存储库和处理系统，已经成为企业应用大数据的重要工具。数据湖可以更好地支撑数据预测分析、跨领域分析、主动分析、实时分析以及多元化结构化数据分析，可以加速从数据到价值的过程，打造相应业务能力。而有效的数据治理才是数据资产形成的必要条件，同时数据治理是一个持续性过程，也是数据湖逐步实现数据价值的过程。未来在多方技术趋于融合，落地场景将不断创新，数据湖、数据治理或将成为新的技术热点。
来源：五分钟学大数据 本文约10000+字，建议阅读10+分钟 本文将从历史的角度对数据湖和数据仓库的来龙去脉进行深入剖析。 随着近几年数据湖概念的兴起，业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论就一直不断。有人说数据湖是下一代大数据平台，各大云厂商也在纷纷的提出自己的数据湖解决方案，一些云数仓产品也增加了和数据湖联动的特性。 但是数据仓库和数据湖的区别到底是什么，是技术路线之争？是数据管理方式之争？二者是水火不容还是其实可以和谐共存，甚至互为补充？ 本文作者来自阿里巴巴计算平台部门，深度参与阿里巴巴大数据/数
随着互联网及物联网等技术发展，越来越多的数据被生成，如何有效利用这些数据就成为了企业决胜的法宝了。大型公司会基于数据做出BI、推荐系统、决策支持、统计分析、报表等业务。
导读：本文介绍数据治理有关的名词和概念。当然，与数据治理相关的概念非常多，以下仅罗列几个常见的。
导读：随着近几年数据湖概念的兴起，业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论就一直不断。有人说数据湖是下一代大数据平台，各大云厂商也在纷纷的提出自己的数据湖解决方案，一些云数仓产品也增加了和数据湖联动的特性。
数据治理（DG）是对企业中使用的数据的可用性，可用性，完整性和安全性的整体管理。健全的数据治理计划包括理事机构或理事会，一套明确的程序和执行这些程序的计划。企业受益于数据治理，因为它可确保数据的一致性和可信赖性。这一点至关重要，因为越来越多的组织依靠数据来制定业务决策，优化运营，创建新产品和服务，并提高盈利能力。
目前，很多企业已经意识到，由于业务人员看不懂系统中存储的数据，所以难以通过大数据来提升业务创新能力，本文就来谈谈解决这个问题的方法——业务元数据管理。（同系列文章请点击王轩的文章《面向业务的企业元数据管理》） 目录： 一、计算机和人之间出现“语义屏障” 二、业务元数据——数据背后的业务上下文 三、基于本体的业务元数据管理实践 四、总结与展望 一、计算机和人之间出现“语义屏障” 大概70多年前的一个情人节，ENIAC诞生在了美国宾夕法尼亚大学，从此人类开启了在计算机“智能化”上的探索，“语言识别”、“图像识别
英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。
数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。其实数据仓库本身并不“生产”任何数据，同时自身也不需要“消费”任何的数据，数据来源于外部，并且开放给外部应用，这也是为什么叫“仓库”，而不叫“工厂”的原因。因此数据仓库的基本架构主要包含的是数据流入流出的过程，可以分为三层——源数据、数据仓库、数据应用：
元数据（Metadata）是描述数据的数据。元数据按用途不同分为技术元数据、业务元数据和管理元数据。
最近Gartner在研究报告里明确指出，“元数据管理将是未来企业信息化的核心基础设施”。确实，在大数据环境中，如果企业不通过元数据管理把多种复杂的信息管理起来，很难做到信息的有效利用。但是，很多企业逐渐发现元数据管理直接给企业业务创新带来的价值非常有限。目前的元数据管理现状是什么？如何充分释放元数据管理的业务价值？有哪些实践经验可以借鉴？ 目录： 一、现状分析：孤独的企业元数据管理 二、解决方案：面向业务释放元数据价值 三、技术实践：普元的企业元数据管理实践 一、现状分析：孤独的企业元数据管理 元数据管理不
大数据技术的发展历程中，继数据仓库、数据湖之后，大数据平台的又一革新技术——湖仓一体近年来开始引起业内关注。市场发展催生的数据管理需求一直是数据技术革新的动力。比如数据仓库如何存储不同结构的数据？数据湖又如何避免因为缺乏治理导致的数据杂乱现象？今天的文章想跟大家具体聊聊我们的数栈如何解决这些问题。
企业架构理论体系中，数据架构始终是企业架构的核心组成部分。TOGAF企业架构框架定义了数据架构位于业务架构与基础技术架构之间，通过数据架构的治理实现的业务和应用的有效衔接。
元数据是企业数据资产管理的基础，是关于“数据的数据”，例如数据类型、数据定义、数据关系等，相当于数据表格中的表头信息，是一个相对客观的概念。
离线数据仓库到实时数据仓库，从lambda架构到kappa架构、再到混合架构。本文不再多再介绍，之前文章已有深入介绍，如有兴趣可看这篇文章：数据仓库介绍与阿里实时数仓案例 （点击链接）。
为适应数据应用需求，大数据平台架构持续演进，历经数据仓库、数据湖两个阶段。2020年，湖仓一体概念提出，湖仓一体架构因能实现数据资产统一管理、降低数据冗余、降低大数据平台架构运维复杂性，将成为大数据平台的主流架构。
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