数据仓库中的元数据

                                                   
（1） 技术元数据                                                     
技术元数据是存储关于商业智能系统技术细节的数据，是用于开发和管理商业智能系统使用的数据。
它主要包括以下信息：商业智能系统结构的描述，包括对数据源、数据转换、抽取过程、数据加载策略
以及对目标数据库的定义等内容：还包括数据仓库使用的模式、视图、维度、层次结构、类别和属性的定义，
以及立方体的存储模式等信息。                  
总之，技术元数据提供给系统管理人员和数据仓库开发人员使用，管理人员需要了解操作环境到商业
智能环境的映射关系（即ETL数据抽取的映射关系），数据的刷新规则，数据的安全性，数据库优化和任务调度等内容。
数据仓库开发人员需要了解度量值和维度定义的算法。在实际商业智能开发过程中，业务元数据和技术元数据是相互关联的，
对元数据的深刻理解是数据仓库应用和维护的基础。
                                 
（2） 业务元数据                                                       
业务元数据从业务角度描述了商业智能系统中的数据，是介于使用者和真实系统之间的语义层，使得不懂计算机技术的业务
人员也能够“理解”商业智能系统中的数据。业务元数据使用业务名称、定义、描述等信息表示数据仓库中的各种属性和概念。
业务元数据主要包括以下信息：用户的业务术语和它们表达的数据模型信息、对象名称及其属性，数据的来源信息和数据访问的规则信息，
商业智能系统提供的各种分析方法以及报表展示的信息。业务员数据使数据仓库管理人员和用户更好地理解和使用数据仓库，
用户通过查看业务元数据可以清晰地理解各指标的含义，指标的计算方法等信息。
元数据的作用包括：便于商业智能系统的集成和可重用，保证数据仓库的数据质量和可维护性，
帮助业务人员更好地理解当前业务和系统数据，提高商业智能系统的管理效率。

 
（3） 元模型                                         
元模型是关于模型的模型。这是特定领域的模型，定义概念并提供用于创建该领域中的模型的构建元素。      
说白了就是定义如何存放技术元数据和业务元数据。
比如以何种方式存储，是存到文本文件（定义怎样分隔等内容）还是存到xml（定义xml标签等内容）等等。
所以，元模型其实是一个元数据交换的标准，按照相同标准设计出来的软件之间可以有效的进行数据共享，或者系统集成。
所以，严格来讲元数据管理软件与元模型之间并不是包不包含的关系，
 就如同如果你现在问iphone手机里包不包括java一样，因为java是一门语言，它也类似于标准。