数据分析师应该了解的数据仓库(3)

小B是一名数据分析师，他问小A XXX的所有指标项给我一下，小A“鄙视的”给了我一份文档……

                                                                                by小AA

小B作为一名数据分析师，为什么自己没能去找到数据呢？

这就要说下数据仓库的元数据管理。我们都知道传统的数据库中每张表都有注释，包括表注释，字段注释，你拿到一个不熟悉的表肯定要先看注释，然后才知道每个字段的意思。就像你学习英语的时候查那本牛津字典一样，你能很快查到每个单词的意思，不久你还能看单词“猜出”一个单词的意思。同样数据仓库也有这样一套“注释”，我们称之为元数据。

数据仓库的元数据是负责记录和管理数据的含义、格式、血缘关系等。

作为数据分析师，做分析之前，你都要先知道自己需要什么数据，去哪找到这些数据。没错，就是数据仓库的元数据管理系统。所以，理解数据仓库，需要从元数据开始。

• 模型说明，模型的业务含义，所属主题，数据分析师可以通过说明知道模型存储的是什么数据

• 模型字段，模型中每个字段代表的意思，数据分析师可以了解模型中有哪些指标数据和维度信息

• 模型需求来源，这个模型的需求谁提出来的，还是建模人员自己规划的，可以帮助数据分析师了解模型建立的初衷

• 模型开发者，就像你代码一样，最上面都是author 。数据分析师可以找到对应的模型开发者了解一切他想要的信息。

• 模型存储信息，包括分区信息，数据大小信息，数据波动情况等，数据分析师了解后，不至于一个SQL把即席查询搞死。

• 血缘关系，数据分析师可以了解模型里面字段的来龙去脉，在出现数据问题时，进行追踪溯源，找出“始作俑者”。

• 变更记录，数据分析师后续进行大时间范围的分析时，方便确定数据的有效可用范围。比如，20200101变更模型，增加注释“2020增加字段a，2020年之前无该字段数据”。

• 模型中字段的合法值类型、范围等

• ETL程序使用的转换规则

• UDF(自定义函数)说明

• ETL报错代码含义

• ……

   模型开发人员除了做好“数据分析师眼中的”元数据，还要管理好“开发的”元数据。