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数据治理已经成为组织关注的关键领域之一,因为他们要应对不断增长的数据量以获得有意义的业务成果的挑战。

我们说的"治理数据"是什么意思?正如领先的数据治理平台Collibra所说,组织有能力让数据使用者找到他们需要的正确数据,了解数据的组成,并最终基于数据的质量信任数据。

SAP HANA凭借其内存计算能力,正日益成为分析和事务应用程序的首选平台。为了提高"信任"因素,上述三项功能与HANA非常相关,除了技术能力之外,这对于任何分析平台来说都是关键。

考虑到支持数据量/种类/速度的组织的数据体系结构日益复杂,或者对真正支持数据的关注有限的敏捷分析过程,实现这些能力并非易事存储适当级别的信息以供使用(一个简单的方法是在一个典型的关系表中添加一个列描述)。

那么我们如何应对这个挑战?其中一个行之有效的方法是从数据平台中获取"元数据"。

超越陈词滥调的"关于数据的数据"定义,这里数据平台的"元数据"是什么意思?关于它们拥有什么样的数据结构的信息,这些数据结构中的哪些被其他平台中的进程和应用程序使用,云零售,免费云服务器,这些数据结构之间存在什么关系等等。这些通常被称为数据平台的"技术元数据"。当与"业务元数据"结合使用时,通常是业务定义、流程、KPI或业务规则和策略,为组织应对数据治理挑战提供了适当的弹药。

支持并增加对HANA作为分析平台的信任的关键用例:

让我们回顾每个用例:

首先是端到端数据沿袭用例。例如,用户很想知道从BI工具到记录系统的数据属性的沿袭。这意味着数据属性需要跨多个数据平台进行跟踪,如分析工具、数据集成工具和数据存储。

这通常有两种帮助

(a)从业务角度来看,跟踪数据属性的来源或出处有助于用户了解属性的值是如何产生的以及何时产生的有质量问题,去哪里解决。这一点非常重要,淘客机器人,尤其是从监管的角度来看,以及信任用户看到的报告/仪表盘

(b)更多地从技术团队的角度来看,能够在对HANA对象进行更改时对HANA对象的消费者进行影响分析,以及在下游对HANA对象进行更改时对HANA对象的影响HANA对象使用的对象。

一些数据治理(DG)平台在其平台中提供这些沿袭视图,包括SAP的Information Steward,它以本机方式提供这些沿袭视图。但是,为了生成这些沿袭视图,必须将所有相关数据平台的元数据加载到DG平台中。

假设在一组HANA计算视图上构建了一个Tableau工作表。这些计算视图依次使用多个层次的分析视图和属性视图。这些是建立在多个目录视图和表(在多个模式中存在)之上的。

为了将Tableau报表属性的端到端沿袭视图正确地添加到其记录系统(可能是目录表中的少数列),我们从Tableau和SAP HANA加载元数据(或有关各种Tableau和SAP的信息)SAP HANA objects)嵌入到DG平台中。DG平台然后允许缝合这些元数据以启用沿袭视图。

在本博客的下一部分中,我们将查看用例2和3,物联网的应用,大数据的商业价值,并回顾一些实现这些用例的高级方法。