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可用性。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：通过统一的命名规则来设计逻辑表，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. 数据元素标准化：

   • 数据元定义：为数据字段设定类型、长度，并配置质量校验函数及引用数据字典，以标准化数据元素的设计，支持数据治理过程中的质量监控。
   • 维度与指标管理：在维度建模框架下，对维度和指标进行统一管理，包括它们的属性定义、业务修饰和度量单位，确保分析的一致性和准确性。

3. 数据字典与质量控制：

   • 数据字典维护：创建并维护数据字典，作为数据标准化的基础，确保数据解释的唯一性和一致性，提升数据质量。
   • 质量校验函数：自定义质量检测函数，快速配置字段的质量校验规则，保障数据的准确性和可靠性。

4. 元数据共享与访问：

   • 元数据仓库：基于Dataphin系统，汇总系统元数据和计算引擎元数据，形成元数据仓库，提供T+1时效的数据产出。
   • 数据同步与调度：通过集成任务将元数据从元仓租户同步到业务租户，支持定时调度或依赖检查任务触发，确保用户能及时获取最新元数据。

综上所述，数据仓库中的元数据管理标准是关于如何组织、命名、验证和共享元数据的一系列准则，旨在提升数据的透明度、一致性和整体数据管理的效率。