基于CWM的商业银行元数据仓库研究与应用

"基于CWM的商业银行元数据仓库的研究与应用" 元数据在信息技术领域中扮演着至关重要的角色，尤其是在金融数据模型中。元数据可以被理解为关于数据的数据，它提供有关数据来源、结构、含义和处理方式的信息。在金融行业中，元数据的管理对于数据仓库的建设和数据分析至关重要。数据仓库是一种专门设计用于支持决策制定的系统，它整合来自多个源的数据，以提供一致且可靠的业务洞察。 "公共仓库元模型"（Common Warehouse Metamodel，CWM）是由OMG（Object Management Group）组织提出的，旨在统一元数据的标准。CWM建立在UML（统一建模语言）、MOF（Meta-Object Facility）和XMI（XML Metadata Interchange）等现有规范之上，为元数据的管理和集成提供了一种通用框架。通过CWM，可以更有效地处理来自不同工具和系统的元数据，促进数据的集成和共享，从而克服了因不同元数据标准带来的挑战。 在商业银行的环境中，元数据仓库（Metadata Warehouse，MDW）是基于CWM构建的，旨在解决信息系统的集成需求。MDW通常由多个组件构成，包括来源层、集中层、仓储、集市、管理层和交换层。这些组件共同构成了元数据的生命周期管理，确保了各个阶段的元数据得到有效管理和使用。特别是元数据仓储，作为MDW的核心，它通常具有三层架构，这种架构设计强调了灵活性和可扩展性，以适应不断变化的业务需求。 在三层数据架构（DB/ODS/DW）中，数据库（DB）存储基础交易数据，操作数据存储（ODS）用于快速响应业务操作查询，而数据仓库（DW）则专注于分析和报告。在这样的架构下，元数据的管理能够更好地支持数据的整合和业务应用，确保数据质量，并促进决策支持。 本研究论文详细探讨了如何依据CWM规范在元数据仓储层设计数据字典、数据转换、数据质量和业务应用的元模型。这四个主题覆盖了元数据的关键方面，通过在元数据仓库中集成和管理这些元模型，可以有效地支持商业银行的信息系统建设和提升决策效率。 关键词：公共仓库元模型；元数据仓库；元模型 这篇硕士学位论文的作者通过理论研究与实践，展示了如何将CWM应用于商业银行的元数据仓库建设，不仅在国内领先，而且其开发成果与国际知名元数据解决方案相媲美。这一研究标志着元数据管理在支持金融业务决策方面的一个重要进步。