大数据

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12)。

(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_code1=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

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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”。
  4. 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。