Можно сказать, что современная корпорация буквально "пропитана" данными. Они повсюду и, более того, очень часто одни и те же данные могут находиться в нескольких местах. Корпорация должна иметь возможность идентифицировать источник, происхождение, семантику и пути доступа к данным. Метаданные или, как их обычно называют, "данные о данных", являются ключом для получения этой информации. Но, как это ни удивительно, у большинства корпораций нет отчетливой стратегии относительно метаданных. Различные подразделения организации используют разные наборы инструментов для поддержки своих данных.

---

Каждому такому набору соответствуют определенные метаданные. Поэтому картина, типичная для многих корпораций, - это так называемые "острова метаданных", т.е. некоторые объемы информации, которые невозможно связать друг с другом. Для решения этой проблемы некоторые организации начинают крупные проекты по интеграции метаданных, тратя на это значительные средства и время. Но, к сожалению, в большинстве проектов отсутствует структурный подход, поэтому временные и финансовые затраты не окупаются.

В предлагаемой статье обсуждаются подходы к управлению метаданными, в том числе то, какие метаданные необходимо собирать, как их можно моделировать, как создать требуемое архитектурное решение и как обеспечить простоту поддержки метаданных в долгосрочной перспективе. Большинство этих подходов уже существуют в той или иной форме в различных организациях. В данной статье сделана попытка собрать и обобщить имеющийся опыт.

Классификация метаданных

На самом высоком уровне метаданные могут быть разделены на две категории:

* общие метаданные;
* уникальные (специфические) метаданные.

Элементы общих метаданных должны иметь совместные (непротиворечивые) определения и семантику в масштабах всей корпорации. Например, определение понятия "клиент" должно быть единым для всей компании.

Метаданные могут быть классифицированы и по другим параметрам:

* метаданные бизнеса;
* технические метаданные;
* метаданные процессов.

Метаданные бизнеса включают определения объектов, относящихся к корпоративным пользователям, логическим картам данных и словарям Хранилищ данных. Технические метаданные включают данные о физических объектах: названия таблиц и столбцов, ограничения и правила физического преобразования между различными зонами. В метаданных процессов отражается статистическая информация о различных процессах: статистика загруженности, информация о календарном планировании и обработка исключений.
Создание решения для управления метаданными

Для создания успешного решения по управлению корпоративными метаданными автор рекомендует следовать определенной последовательности шагов:

1. собрать все требования, предъявляемые к метаданным;
2. выбрать соответствующую модель метаданных;
3. определить общие подходы к архитектуре;
4. внедрить выбранное решение и осуществлять его поддержку.

Сбор требований, предъявляемых к метаданным

Определение требований, предъявляемых к метаданным, может оказаться непростой задачей. Ключевые стороны, которым могут быть нужны метаданные, разнообразны и пространственно разобщены. Это могут быть как конечные пользователи или аналитики, так и приложения или наборы инструментов. Процесс сбора стандартных требований не должен слишком расплываться. Автор предлагает следующий подход, учитывающий специфическую природу метаданных:

* определение ключевых сторон для каждого элемента метаданных;
* отнесение каждого элемента метаданных к определенной категории: метаданным бизнеса, техническим или метаданным процессов;
* отнесение каждого элемента метаданных к категории общих или уникальных на основе их использования в тех или иных процессах.

Следующий шаг - идентификация источника элемента метаданных. Обычно они называются "официальными метаданными" или "метаданными записи"1. Метаданные записи указывают на официальную версию определенного элемента для какого-либо события, в котором может быть несколько источников одних и тех же данных. Для того чтобы назвать определенный элемент метаданных официальным, важно понимать различные процессы, которые могут привести к созданию этого элемента. Эта информация помогает определить официальный источник метаданных. Например, компания розничной торговли создает корпоративное Хранилище данных, при этом элементы, содержащие информацию о клиентах, появляются в нескольких местах, таких как Хранилище данных о потребителях, система управления отношениями с клиентами (Customer Relationship Management, сокр. CRM) и система сбыта. При этом важно проводить анализ надежности и полноты каждого источника и оценивать, какие именно определения могут использоваться в качестве официальной версии. В данном случае уже может существовать Хранилище данных о потребителях, определяющее соответствующее измерение, поэтому можно будет считать словарь данных этого Хранилища официальными метаданными записей. После того как этот процесс будет закончен для всех элементов метаданных, можно будет сказать, что организация требований к метаданным завершена.

Выбор метамодели

Следующий шаг после формализации требований к метаданным - создание модели. Моделирование метаданных важно, поскольку оно может стать элементом, который используется во всей корпорации. Существует несколько способов выбора модели метаданных:

* создание специальной модели данных для работы с метаданными;
* использование имеющихся стандартных моделей;
* оснащение доступного репозитория метаданных инструментами, позволяющими использовать его как источник интеграции.

Для создания специальной модели метаданных важно иметь корректные определения элементов, их атрибутов и связей с другими элементами. Такая модель может быть объектно-ориентированной или моделью типа объект-отношение. Что касается стандартных моделей, то тут существует два варианта: модель открытой информации (Open Information Model, сокр. OIM) и общая метамодель Хранилища данных (Common Warehouse Meta-Model, сокр. CWM). CWM описывает обмен метаданными между Хранилищами данных, средствами Business Intelligence и управления знаниями и портальными технологиями. Согласно компании Meta Data Coalition, OIM - это набор спецификаций метаданных для облегчения их совместного и многократного использования в области разработки приложений и Хранилищ данных. OIM описывается с помощью универсального языка моделирования (Unified Modeling Language, сокр. UML) и организуется по предметным областям, которые могут быть легко использованы и при необходимости расширены. Эта модель данных основана на отраслевых стандартах, таких как UML, XML и SQL.

Выбор подходящей метамодели является непростой задачей. Хотя специальные модели бывают гораздо более гибкими, создание надежной модели на корпоративном уровне и ее долгосрочная поддержка могут оказаться довольно обременительными. Для решения такой задачи нужен хорошо продуманный план. С другой стороны, стандартные модели довольно широкие: они охватывают большинство требований, предъявляемых на корпоративном уровне. Но настройка таких моделей под специфические нужды корпорации может оказаться проблематичной. Для тех корпораций, где существуют наборы инструментов и связанные с ними метаданные, хорошим решением будет использование метамоделей от любого поставщика. При этом, безусловно, понадобятся существенные интеграционные усилия. С другой стороны, если корпорация только начинает работать с метаданными и у нее нет несовместимых наборов инструментов, то хорошим решением может быть создание собственной специальной метамодели.

После завершения моделирования метаданных важно определить репозиторий для хранения данных. Это может быть реляционное или объектно-ориентированное Хранилище.