10、数据处理与仓库质量项目解析

数据处理与仓库质量项目解析

1. 数据更新与源选择

在数据处理中，通过将更新断言与上下文语义的 COIN 逻辑公式相结合，更新调解算法能够发挥重要作用。它可以判断更新是否明确且可行，如果可行，还能确定为实现预期结果必须对哪些源数据进行更新。若更新存在歧义或不可行，其逻辑表示或许能指出需要添加哪些额外约束条件，以使更新意图足够清晰从而继续进行。

COIN 框架在源选择问题的重要方面也有出色应用。它可以描述每个数据源可用信息的范围，并高效排除不相关的数据源，进而加快选择过程。例如，当查询请求资产低于 200 万美元的公司信息时，根据完整性约束条件（某数据源仅报告在纽约证券交易所（NYSE）上市的公司信息，且在 NYSE 上市的公司资产必须超过 1000 万美元），就可以避免访问该数据源。完整性约束通常表达了对数据施加的必要条件，而数据源域相对于约束的完整度概念则能捕捉更丰富的语义信息，实现更强大的源选择。比如，一个数据源可能恰好或至少包含所有验证该约束的数据（该数据源详尽报告了所有在 NYSE 上市的公司信息）。

以下是一个简单的流程说明：
1. 结合更新断言和 COIN 逻辑公式，启动更新调解算法。
2. 算法判断更新的明确性和可行性。
- 若可行，确定源数据更新内容。
- 若不可行，分析所需额外约束条件。
3. 在源选择时，使用 COIN 框架描述数据源信息范围。
4. 根据完整性约束排除不相关数据源。

2. 元数据的重要性

利用多样化信息源的机会巨大，但挑战也相当可观。有效使用元数据能帮助我们克服这些挑战，更充分地实现这些机会。上下文调解方法的一个特别有趣的方面是使用元数据来