Advertisement

CWM统一元数据模型

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
CWM（Common Warehouse Metamodel）是一种标准化的数据仓库建模框架，提供了一套通用的概念和术语来定义和描述业务信息，便于不同系统间的数据交换与集成。 对CWM模型进行了全面整理，以方便元数据开发人员构建企业级元数据模型，并附有erwin模型。CWM（Common Warehouse Metamodel 公共仓库元模型）是由OMG组织在数据仓库系统中定义的一套完整的元模型体系结构，用于支持数据仓库的建设和应用中的元数据建模。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • CWM统一元数据模型
    优质
    CWM（Common Warehouse Metamodel）是一种标准化的数据仓库建模框架，提供了一套通用的概念和术语来定义和描述业务信息，便于不同系统间的数据交换与集成。 对CWM模型进行了全面整理，以方便元数据开发人员构建企业级元数据模型，并附有erwin模型。CWM（Common Warehouse Metamodel 公共仓库元模型）是由OMG组织在数据仓库系统中定义的一套完整的元模型体系结构，用于支持数据仓库的建设和应用中的元数据建模。
     
  • CWM标准下的元数据管理
    优质
    本文章介绍了在CWM（Common Warehouse Metamodel）标准框架下进行的元数据管理方法和实践，深入探讨了如何有效利用这一标准优化数据仓库的设计与维护。 讲述元数据及其管理的基本概念： - 元数据定义：描述数据的数据。 - 元数据管理：涉及收集、存储、管理和维护元数据的过程。 CWM（Common Warehouse Metamodel，通用仓库元模型）标准： - CWM概述：提供了一种标准化的方式来表示和交换商业智能系统的元数据。 - 对象模型层：定义了用于建模的类及其属性。 - 基础层：提供了基础的数据类型、约束条件等元素。 - 资源层：描述了实际系统中的物理存储及资源情况，如文件、数据库等。 - 分析层：包含数据仓库和OLAP（在线分析处理）相关的概念模型。 - 管理层：涉及元数据的管理和维护活动。 管理商业智能系统的元数据： - 涉及到商业智能系统的各个阶段与环节； - 各个处理单元通过元数据进行驱动。
     
  • 基于CWM的元模型设计与管理架构
    优质
    本研究提出了一种基于CWM（公共仓库元模型）的元模型设计与管理框架，旨在优化数据库系统的构建和维护过程。该架构提供了一个灵活且可扩展的方法来定义、组织和应用各种数据模型，有助于提高软件开发效率及系统互操作性。 在数据管理和信息技术领域里，元数据管理至关重要。它负责描述数据仓库中的各种数据定义、结构及其关系，从而确保这些信息能够被有效获取、使用及共享。元模型是一个抽象层次，在具体模型之上规定了构建所需遵循的规范和规则；而元模型管理则涉及如何在实际IT系统中实现其定义、存储、更新与维护。 CWM（Common Warehouse Metamodel）是OMG制定的一系列标准之一，它提供了一个描述及交换元数据的公共框架。这使得不同数据仓库产品间的元数据能够相互理解并互操作。遵循这一规范进行设计有助于确保在不同的系统间实现有效的数据共享和交换能力。 构成元模型的基本要素包括：元类（定义了如表、视图等元素类型的集合）、元属性（描述这些类型的具体特征，例如名称或查询语句）以及元关系（说明不同类别之间的关联性）。此外，在设计时需确保遵循CWM规范以保证正确实施，并且能够适应业务和技术的发展。 UML是OMG制定的软件工程标准建模语言；MOF则定义了用于构建和管理元模型及数据的标准架构。XMI是一种基于XML的数据交换格式，由OMG提出并应用于跨系统间传输元信息。这些技术规范共同构成了实现高效、灵活且适应性强的企业级元数据管理系统的基础。 综上所述，设计遵循CWM的元模型及其管理体系是一项复杂的工程任务，要求具备深厚的理论知识和对实际IT架构深刻的理解。通过精心规划与实施可以确保不同系统的互操作性，并在长期实践中持续应对不断变化的需求环境。
     
  • 元数据模型指导手册
    优质
    《元数据模型指导手册》是一本全面介绍如何设计、实施和维护企业级元数据模型的专业书籍。它为企业架构师和技术专家提供了构建高效信息管理系统的实用指南和最佳实践。 本段落档提供了关于Cognos开发建模的详细指南，涵盖关系模型、维度模型的概念以及在Frame Work中的具体建模过程。
     
  • 一元与多元线性回归模型的建模步骤
    优质
    本简介介绍了如何构建一元及多元线性回归模型，包括数据准备、模型建立、参数估计和结果分析等关键步骤。 线性回归模型的建模步骤包括一元线性回归和多元线性回归。在进行一元线性回归分析时，主要关注一个自变量对因变量的影响关系，并通过最小化误差平方和来确定最佳拟合直线；而多元线性回归则涉及多个自变量与单一因变量之间的复杂关联，同样采用优化技术找到能够最好地预测结果的模型参数。
     
  • PyTorch的一元线性回归模型
    优质
    本简介介绍如何使用PyTorch构建和训练一个简单的神经网络来执行一元线性回归任务。通过实践代码示例，帮助读者掌握基本的数据处理、模型定义及优化方法。 本段落详细介绍了模型搭建、训练模型、调用模型以及编程思路和如何编写代码等内容，非常适合初次使用PyTorch进行编程的小伙伴。在实际操作中，请自己新建一个项目，并将文件解压后拷贝到该项目目录下，先运行训练模型的部分，然后再调用已训练好的模型。
     
  • Python一元线性回归模型.ipynb
    优质
    本Jupyter Notebook文档深入讲解了如何使用Python进行一元线性回归分析，包括数据预处理、模型训练及评估等步骤。 Python 一元线性回归模型.ipynb 文件介绍了一元线性回归的基本概念、公式推导以及如何使用 Python 进行实现。该文件详细讲解了从数据预处理到模型训练的全过程，并提供了代码示例供读者参考学习。通过这个教程，可以帮助初学者快速掌握一元线性回归的相关知识和技能。
     
  • N7102-CWM-Recovery-6.0.4.5-CN.tar
    优质
    这是一个针对特定设备（可能为三星NOTE7）的CWM Recovery镜像文件，版本号为6.0.4.5，适用于中文系统环境。 N7102-cwm-recovery-6.0.4.5-cn.tar
     
  • 数据模型资源手册第一卷
    优质
    《数据模型资源手册第一卷》是一本全面介绍数据建模原则与实践的专业书籍，旨在帮助读者理解和构建高效的数据模型。 该文档是数据模型手册案例的中文版本，文字扫描错误率非常低。
     
  • 数据模型资源手册 第一卷
    优质
    《数据模型资源手册》第一卷是一本全面介绍数据建模原则与实践的专业书籍，为读者提供实用的数据模型设计技巧和案例分析。 数据模型资源手册 卷1 数据模型资源手册 卷1 数据模型资源手册 卷1