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我们在前几期的文章中给大家简单介绍了关于元数据的一些基础知识等内容，而本文我们就继续来了解一下，元数据管理常用工具都有哪些类型。
正是由于元数据在整个数据仓库生命周期中有着重要的地位，各个厂商的数据仓库解决方案都提到了关于对元数据的管理。但遗憾的是对于元数据的管理，各个解决方案都没有明确提出一个完整的管理模式;它们提供的仅仅是对特定的局部元数据的管理。与元数据相关的数据仓库工具大致可分为四类：
1、数据抽取工具
把业务系统中的数据抽取、转换、集成到数据仓库中，如Ardent的DataStage、Pentaho的开源ETL产品Kettle、ETI的Extract等。这些工具仅提供了技术元数据，几乎没有提供对业务元数据的支持。
2、前端展现工具
包括OLAP分析、报表和商业智能工具等，如Cognos的PowerPlay、BusinessObjects的BO，以及国内厂商帆软的FineBI/FineReport等。它们通过把关系表映射成与业务相关的事实和维来支持多维业务视图，进而对数据仓库中的数据进行多维分析。这些工具都提供了业务元数据与技术元数据相对应的语义层。
3、建模工具
为非技术人员准备的业务建模工具，这些工具可以提供更高层的与特定业务相关的语义。如CA的ERwin、Sysbase的PowerDesigner以及Rational的Rose等。
4、元数据存储工具
元数据通常存储在专用的数据库中，该数据库就如同一个“黑盒子”，外部无法知道这些工具所用到和产生的元数据是如何存储的。还有一类被称为元数据知识库(MetadataRepository)的工具，它们独立于其它工具，为元数据提供一个集中的存储空间。这些工具包括微软的Repository，Ardent的MetaStage和Sybase的WCC等。
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2024-01-12
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