14、企业信息工厂中的元数据管理：平衡共享与自主

企业信息工厂中的元数据管理：平衡共享与自主

1. 元数据管理的自主方法及其问题

在元数据管理中，有一种自主方法。在这种方法下，每个环境和工具都有自己独特的元数据解释机制，环境中不存在任何类型的约束，完全处于自主状态。这种自主性对于决策支持系统（DSS）分析师来说有一定吸引力，因为没有人或权威机构告诉他们该做什么。

然而，这种自主方法也引发了一系列问题：
- 当一个DSS用户想知道数据在其他地方是如何定义和使用时，会发生什么？
- 当一个DSS用户想知道一个数据单元的含义时，会怎样？
- 当一个DSS用户想将结果与另一个DSS分析师的结果进行关联时，情况如何？
- 当一个DSS分析师需要将结果与提供分析数据的源系统进行协调时，该怎么办？
- 当数据的解释不一致时，哪个利润数字是正确的？

最终，这种自主环境会导致混乱，整个环境中找不到任何统一性或凝聚力。这种纯粹的自主环境和中央存储库环境一样，既不实际也不可行。

2. 实现共享与自主的平衡

对于想要使企业信息工厂（CIF）成为专业组织化环境的架构师来说，上述两种方法（完全自主和中央存储库）从长远来看都不可接受。为了取得成功，CIF架构师必须在共享元数据的合理需求和自主性需求之间找到平衡。

要实现这种平衡，需要一种不同的元数据视角，即分布式元数据。如图所示，架构中每个组件的元数据必须分为可共享元数据和自主元数据。元数据需要在CIF的各个组件中进行划分：
- 应用程序
- 运营数据源（ODS）
- 数据仓库
- 数据集市
- 探索/数据挖掘仓库

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