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字典表与元数据管理
字典表(数据字典/码表)应该纳入元数据管理,并且是数据治理的关键组成部分。
1. 为什么字典表需要元数据管理?
字典表(如性别编码表
、国家地区码表
、订单状态表
等)存储了业务枚举值和标准编码,其数据质量直接影响业务系统的准确性。元数据管理可以帮助:
(1) 确保数据一致性
- 避免不同系统对同一业务概念使用不同的编码(如
性别
在A系统用1/2
,在B系统用M/F
)。 - 通过元数据统一管理字典表的定义,确保全企业使用同一套标准。
(2) 支持数据质量校验
- 在数据质量规则中,可以引用字典表的元数据(如“
订单状态
字段必须来自字典表order_status
”)。 - 自动校验数据是否符合字典表的取值范围(如
gender
字段只能为1
或2
)。
(3) 提升数据可理解性
- 业务人员通过元数据系统查看字典表的业务含义(如
1=男,2=女
),避免误解。 - 数据血缘分析时,可追溯哪些字段依赖了字典表。
2. 如何管理字典表的元数据?
(1) 字典表的元数据字段
元数据类型 | 示例 | 用途 |
---|---|---|
业务元数据 | 字典表名称:性别编码表 业务定义: 存储系统性别标准编码 | 帮助理解字典表的用途 |
技术元数据 | 表名:dim_gender 存储位置: ODS层 | 定位字典表的技术信息 |
数据项元数据 | 字段gender_code :1=男,2=女 字段 description :性别描述 | 定义字典值的业务含义 |
(2) 管理方式
- 手动录入:在元数据系统中手动维护字典表的定义和取值范围。
- 自动采集:通过数据血缘工具(如Apache Atlas)自动解析数据库中的字典表,并关联业务描述。
3. 字典表在数据治理中的应用
(1) 数据质量规则
- 有效性校验:确保字段值必须来自字典表(如SQL规则:
WHERE gender_code IN (SELECT code FROM dim_gender)
)。 - 一致性校验:检查不同系统的字典表是否同步(如
CRM的订单状态
是否与数据仓库的订单状态
一致)。
(2) 数据建模
- 在数据仓库中,字典表通常作为维度表,元数据管理可帮助建模人员理解其业务含义。
(3) 数据安全
- 标记敏感字典表(如
员工职级表
),控制访问权限。
4. 示例:字典表元数据管理流程
- 录入字典表:
- 在元数据系统中登记
dim_gender
表,填写业务描述和技术属性。
- 在元数据系统中登记
- 关联字段:
- 将业务表的
gender
字段与dim_gender.code
关联,说明其依赖关系。
- 将业务表的
- 配置质量规则:
- 创建规则:“
用户表的gender字段必须存在于dim_gender.code
”。
- 创建规则:“
- 监控与优化:
- 定期检查字典表的使用情况,修正未对齐的编码。
5. 不管理字典表的风险
- 数据混乱:不同系统对同一业务概念使用不同编码,导致ETL处理困难。
- 分析错误:错误解读字典值(如
1
被误认为“女”而非“男”)。 - 治理成本高:后期需人工清洗不一致数据。
结论
字典表必须纳入元数据管理,它是数据标准化的基础,直接影响数据质量、一致性和业务分析准确性。
- 简单做法:在元数据系统中手动维护字典表定义。
- 高级做法:自动化采集字典表,并与数据质量规则联动。