自动化， 无代码 数据栈
了解如何 Astera Data Stack 可以简化企业的数据管理。
元数据驱动的数据架构简介
当谈到商业智能项目时，成功是用速度来衡量的。 您越快从分析师和决策者那里获得可行的见解，他们就越有可能将这些信息转化为您的组织的价值。 在数据仓库领域，这意味着使用元数据架构来创建工作维度模型和数据流来填充数据仓库。
要采用真正的敏捷方法，企业必须摆脱构成传统数据仓库开发的业务用户、开发人员和架构师之间的序列化交接。 相反，整合的协作过程 数据仓库中的元数据 必须在短迭代周期内采用，以便能够向等待的利益相关者提供恒定的输出。 因此，本博客解释了什么是元数据架构、元数据的好处以及为什么您应该构建自己的数据仓库。
Astera DW Builder (ADWB) 是一个端到端的解决方案，完美支持这种加速数据仓库开发。 我们的产品使用户能够在短短几天内配置和部署一个富含技术和业务级元数据的全面维度模型。
什么是元数据架构？
元数据架构侧重于元数据管理。 然而，由于当前系统架构存在缺陷，许多企业被迫重建决策支持系统。 元数据存储库的体系结构对于决策支持系统的有效性起着重要作用。 因此，需要时间来构建满足组织所有元数据需求的元数据存储库架构。
A 元数据存储库 存储和管理业务知识。 由于与共享和管理元数据相关的挑战，出现了几种元数据存储库架构。 三种最常见的元数据架构方法是：
- 集中元数据管理
- 分布式元数据管理
- 混合集中式
为什么选择元数据驱动的架构方法？
dataedo.com/cartoon/we-have-data-now-what
元数据架构是任何有效 BI 实施的核心。 它为数据仓库的各个元素提供了重要的上下文，包括有关构成 EDW 架构的实体关系和数据格式的结构信息。 元数据还显示更广泛的业务详细信息，例如与特定数据集关联的流程和定义。
无论您是在调查报告中的一组特定数据来自哪个源系统，计算维度的更新频率，还是审核用于验证新输入的业务规则，元数据架构都可以帮助您了解您正在使用的数据，从而做出更有效的业务决策。
元数据架构方法的好处
- 全面了解将企业数据传送到数据仓库的流程和操作。
- 使数据用户能够管理和控制自己的数据，而无需进入代码本身。
- 让企业范围内的用户更容易访问数据。
- 允许用户根据当前的BI需求快速更新和修改已部署的数据模型。
- 减少数据冗余并确保数据仓库中仅存在相关数据。
在数天内构建逻辑级别的数据仓库
Astera DW Builder 让数据仓库开发远离复杂的世界 ETL 脚本编写并进入逻辑设计的世界。 我们的统一平台允许您可视化和管理构成源系统、维度模型和数据流的所有元数据架构元素，而无需编写任何代码。
其结果是一种快速、敏捷的数据仓库开发方法，将控制权交到数据所有者手中，并最大限度地减少向 IT 团队的移交。
负责数据仓库设计
通过数据模型接口，您可以对任何云或本地数据库中的全面数据模型进行逆向工程，然后可视化驱动整个企业运营和报告流程的数据结构。
数据模型显示：
- 底层物理数据库中的不同实体如何连接。
- 命名约定和描述用于定义每个实体。
- 实体属性及其数据类型。
一旦您对数据模型结构感到满意，您就可以开始配置其元数据元素以构建满足您的业务需求的架构。 无论您是希望维护规范化的 ER 模型还是具有定义的维度和事实表实体以及特定属性的 SCD 处理的完整星型模式，您都可以利用全套免代码功能来设计您的数据仓库。
生成完整的源到数据仓库映射
Astera DW Builder 利用强大的数据集成平台来促进快速 数据映射 从源系统到数据仓库。 设置架构后，您可以使用相同的元数据驱动的 ETL 方法快速开始创建数据流。
在数据流模块中，您将找到各种拖放对象来指导数据仓库的加载过程。 这些包括：
- 适用于一系列应用程序和数据库的开箱即用连接器，包括 Microsoft Azure 和 Amazon 等领先的云服务提供商。 您还可以直接连接到数据模型或使用 SQL 查询从源数据库检索特定表。
- 完整的转换工具集，包括连接、过滤器、名称和地址解析以及自定义表达式生成器。
- 数据质量工具可让您清理和验证源系统数据。
- 事实和维度加载器可加速维度模型中的数据填充。
同样，您只需要在逻辑级别与这些元素进行交互。 Astera Data Warehouse Builder 为您提供配置表列名称、包含的数据类型和值以及目标表的规定布局以促进数据映射的完整功能。
在几分钟内部署和重新部署数据模型
Astera DW Builder 旨在支持迭代开发。 设置数据模型后，您只需单击几下即可验证和部署它们。 但将新的来源和需求集成到您的架构中也同样容易。 如果您依靠 IT 团队来指导这些工作，那么您将等待开发人员很长时间才能进入代码来逐段更新和测试 ETL 脚本。
通过 Astera DW Builder，您可以在数据模型中添加新实体或编辑现有实体。 创建必要的数据映射，将它们引入数据流模块中的数据仓库。 然后，只需重新部署数据模型即可使新数据可供使用。
我们提供内置的云集成功能，只需单击几下即可帮助您在云中部署数据仓库。 无论您希望在 Azure Synapse 还是 Snowflake 中设置 BI，我们都可以帮助您轻松完成过渡。
敏捷地与 Astera 数据仓库构建器
我们已准备好帮助您自动化并加速数据仓库开发过程中的每一步。 要全面了解我们的特性和功能， 联系我们 并找出我们可以为您的 BI 项目带来的价值。 想阅读更多内容吗？ 在这里查看我们元数据架构的详细分解。
作者：
阿德南·萨米·汗