数据仓库当中元数据管理标准是什么意思啊？

数据仓库中的元数据管理标准是指一系列规范和流程，用于确保元数据的质量、一致性和可访问性。这些标准帮助组织高效地存储、维护和利用元数据，从而提升数据仓库的治理水平和数据的业务价值。具体来说，它涵盖以下几个核心方面：

1. 模型与命名规范：

   • 逻辑表命名规则：通过统一的命名规范来设计逻辑表，确保表名能够清晰反映其内容、刷新频率、统计周期等信息，便于管理和检索。
   • 模型目录结构：建立层次化的模型目录，实现模型的分类管理，提高组织性和可维护性。

2. 元数据属性标准化：

   • 刷新频率、增量和统计周期定义：为逻辑表的元数据属性制定统一的标准，如数据更新的频率、增量数据的处理方式及统计的时间周期，以支持数据的时效性和准确性管理。

3. 数据字典与质量校验：

   • 数据字典管理：创建并维护数据字典，作为数据元素定义和解释的中心，确保数据含义的一致理解，支持数据治理活动。
   • 质量校验函数：自定义质量检测函数，应用于数据元和维度属性上，确保数据质量符合预设标准，便于快速配置和执行数据质量检查。

4. 集成与访问控制：

   • 元数据共享模型访问：提供机制（如Dataphin元仓项目）来汇总和分享元数据，支持跨部门或租户的数据访问，通过集成任务实现数据同步，保证使用的是最新且经过验证的数据。

综上所述，元数据管理标准在数据仓库中扮演着基础而关键的角色，它不仅关乎技术实施细节，如数据表的命名和目录结构设计，还深入到数据质量和治理策略，如数据字典的维护和质量校验规则的实施，最终目的是促进数据的透明度、可靠性和易用性。