Metadata repository
मेटाडेटा रिपॉजिटरी एक डेटाबेस है जिसे मेटाडेटा को संग्रहीत करने के लिए बनाया गया है। मेटाडेटा उन संरचनाओं के बारे में जानकारी है जिसमें वास्तविक डेटा होता है। मेटाडेटा को अक्सर "डेटा के बारे में डेटा" कहा जाता है, लेकिन यह भ्रामक है। डेटा प्रोफाइल वास्तविक "डेटा के बारे में डेटा" का एक उदाहरण है। मेटाडेटा इस परिभाषा में अमूर्तता की एक परत जोड़ता है-यह संरचनाओं के बारे में डेटा है जिसमें डेटा होता है। मेटाडेटा किसी भी प्रारूप में संग्रहीत किसी भी विषय के किसी भी डेटा की संरचना का वर्णन कर सकता है। एक अच्छी तरह से डिज़ाइन किए गए मेटाडेटा भंडार में आम तौर पर विभिन्न डेटा संरचनाओं की सरल परिभाषाओं से परे डेटा होता है। विशिष्ट भंडार प्रत्येक डेटा संरचना के बारे में दर्जनों से सैकड़ों अलग-अलग जानकारी संग्रहीत करते हैं। कुछ डेटा वस्तुओं की मेटाडेटा की तुलना करते हुए-एक डिजिटल और एक भौतिक-स्पष्ट करें कि मेटाडेटा क्या हैः पहला, डिजिटलः एक डेटाबेस में संग्रहीत डेटा के लिए कई कॉलम के साथ "रोगी" नामक एक तालिका हो सकती है, जिसमें प्रत्येक में डेटा हो सकता है जो प्रत्येक रोगी की एक अलग विशेषता का वर्णन करता है। इनमें से एक कॉलम का नाम "पेशेंट _ लास्ट _ नेम" रखा जा सकता है। उस कॉलम के बारे में कुछ मेटाडेटा क्या है जिसमें डेटाबेस में रोगियों के वास्तविक उपनाम शामिल हैं? हम पहले से ही दो वस्तुओं का उपयोग कर चुके हैंः कॉलम का नाम जिसमें डेटा है (रोगी _ अंतिम _ नाम) और तालिका का नाम जिसमें कॉलम (रोगी) है। अन्य मेटाडेटा में अंतिम नाम की अधिकतम लंबाई शामिल हो सकती है जिसे दर्ज किया जा सकता है, चाहे अंतिम नाम की आवश्यकता हो या नहीं (क्या हम रोगी के बिना रोगी रख सकते हैं? ), और क्या डेटाबेस छोटे मामले में दर्ज किसी भी उपनाम को बड़े मामले में परिवर्तित करता है। सुरक्षा प्रकृति का मेटाडेटा उन प्रतिबंधों को दिखा सकता है जो इन नामों को देखने वालों को सीमित कर सकते हैं। दूसरा, भौतिकः ईंट और गारे के पुस्तकालय में संग्रहीत डेटा के लिए, किसी के पास कई खंड होते हैं और पुस्तकों सहित विभिन्न माध्यम हो सकते हैं। पुस्तकों के बारे में मेटाडेटा में आईएसबीएन, बाइंडिंग टाइप, पेज काउंट, ऑथर आदि शामिल होंगे। बाइंडिंग _ टाइप के भीतर, मेटाडेटा में संभावित बाइंडिंग, सामग्री आदि शामिल होंगे। व्यावसायिक डेटा की इस प्रासंगिक जानकारी में अर्थ और सामग्री, नियंत्रित करने वाली नीतियां, तकनीकी विशेषताएँ, परिवर्तन करने वाले विनिर्देश और हेरफेर करने वाले कार्यक्रम शामिल हैं। परिभाषा मेटाडेटा भंडार भौतिक रूप से मेटाडेटा को संग्रहीत और सूचीबद्ध करने के लिए जिम्मेदार है। मेटाडेटा रिपॉजिटरी में डेटा सामान्य, एकीकृत, वर्तमान और ऐतिहासिक होना चाहिएः जेनेरिक मेटा मॉडल को मेटाडेटा को अनुप्रयोगों-विशिष्ट परिभाषित तरीके से संग्रहीत करने के बजाय सामान्य शब्दों द्वारा संग्रहीत करना चाहिए, ताकि यदि आपका डेटा आधार मानक एक उत्पाद से दूसरे उत्पाद में बदल जाए तो मेटाडेटा रिपॉजिटरी के भौतिक मेटा मॉडल को बदलने की आवश्यकता नहीं होगी। मेटाडेटा भंडार का एकीकरण सभी व्यावसायिक क्षेत्रों के मेटाडेटा को एक एकीकृत तरीके से होने की अनुमति देता हैः संगठन के सभी क्षेत्रों और विषय क्षेत्रों को शामिल करना। वर्तमान और ऐतिहासिक मेटाडेटा भंडार में सुलभ वर्तमान और ऐतिहासिक मेटाडेटा होना चाहिए। मेटाडेटा रिपॉजिटरी को डेटा डिक्शनरी के रूप में संदर्भित किया जाता था। मेटाडेटा की जरूरतों के संक्रमण के साथ व्यावसायिक बुद्धिमत्ता के लिए उपयोग में वृद्धि हुई है, इसलिए मेटाडेटा भंडार का दायरा भी बढ़ा है। पहले के डेटा शब्दकोश व्यवसाय के साथ प्रौद्योगिकी की बातचीत करने के लिए सबसे करीबी स्थान हैं। डेटा शब्दकोश प्रारंभिक चरणों में मेटाडेटा रिपॉजिटरी का ब्रह्मांड हैं, लेकिन जैसे-जैसे दायरा बढ़ा, बिजनेस ग्लोसरी और विभिन्न प्रकार के स्टेटस फ्लैग के लिए उनके टैग व्यापार पक्ष में उभरे, जबकि प्रौद्योगिकी मेटाडेटा की खपत, उनकी वंशावली और लिंकेज ने रिपॉजिटरी को व्यवसाय और प्रौद्योगिकी को एक साथ लाने के लिए मूल्यवान रिपोर्टों का स्रोत बना दिया और डेटा प्रबंधन निर्णयों को आसान बनाने के साथ-साथ परिवर्तनों की लागत का आकलन करने में मदद की। मेटाडेटा रिपॉजिटरी उद्यम व्यापक डेटा शासन, डेटा गुणवत्ता और मास्टर डेटा प्रबंधन (मास्टर डेटा और संदर्भ डेटा शामिल) की खोज करता है और डेटा संरचनाओं के लिए निर्णय समर्थन प्रणाली प्रदान करने के लिए पूरे संगठन में एकीकृत मेटाडेटा के साथ जानकारी के इस धन को एकीकृत करता है, भले ही यह केवल विभिन्न प्रणालियों से खपत की गई संरचनाओं को दर्शाता हो। रिपॉजिटरी बनाम रजिस्ट्री रिपॉजिटरी में रजिस्ट्री की तुलना में अतिरिक्त कार्यात्मकताएँ हैं। मेटाडेटा रिपॉजिटरी न केवल मेटाडेटा रजिस्ट्री जैसे मेटाडेटा को संग्रहीत करता है बल्कि संबंधित मेटाडेटा प्रकारों के साथ संबंध भी जोड़ता है। मेटाडेटा जब संगठन में प्रवेश के अपने बिंदु से वितरण योग्य तक प्रवाह में संबंधित होता है तो उसे उस डेटा बिंदु की वंशावली माना जाता है। जब मेटाडेटा अन्य संबंधित मेटाडेटा प्रकारों में संबंधित होता है तो उसे लिंकेज कहा जाता है। संगठन में सभी मेटाडेटा बिंदुओं को संबंध प्रदान करके और परिवर्तनों को संभालने के लिए एक वास्तुकला के साथ अपनी अखंडता को बनाए रखते हुए, मेटाडेटा रिपॉजिटरी पूर्ण डेटा प्रवाह और उनकी परिभाषाओं और उनके प्रभाव को समझने के लिए बुनियादी सामग्री प्रदान करता है। इसके अलावा महत्वपूर्ण विशेषता संस्करण नियंत्रण को बनाए रखना है, हालांकि विरोधाभास के लिए यह कथन चर्चा के लिए खुला है। ये परिभाषाएँ अभी भी विकसित हो रही हैं, इसलिए परिभाषाओं की सटीकता में सुधार की आवश्यकता है। रजिस्ट्री का उद्देश्य मेटाडेटा तत्व को परिभाषित करना और पूरे संगठन में बनाए रखना है। और डेटा मॉडल और अन्य डेटा प्रबंधन दल किसी भी परिवर्तन के लिए रजिस्ट्री का उल्लेख करते हैं। जबकि मेटाडेटा रिपॉजिटरी संगठनों में विभिन्न मेटाडेटा प्रणालियों से मेटाडेटा का स्रोत है और यह दर्शाता है कि ऊपर की ओर क्या है। रिपॉजिटरी कभी भी अपस्ट्रीम के रूप में कार्य नहीं करता है जबकि रजिस्ट्री का उपयोग मेटाडेटा परिवर्तनों के लिए अपस्ट्रीम के रूप में किया जाता है। मेटाडेटा रिपॉजिटरी के उपयोग का कारण संगठन के डेटा कंटेनरों की सभी संरचना को एक एकीकृत स्थान पर सक्षम बनाता है। यह गणना किए गए व्यावसायिक निर्णय लेने के लिए संसाधनपूर्ण जानकारी की अधिकता को खोलता है। यह उपकरण सभी मॉडलों को एकीकृत करने के लिए डेटा मॉडल के एक सामान्य रूप का उपयोग करता है इस प्रकार संगठन के सभी अनुप्रयोगों और कार्यक्रमों को एक प्रारूप में लाता है। और इसके शीर्ष पर व्यावसायिक परिभाषाओं और व्यावसायिक प्रक्रियाओं को लागू करना व्यवसाय और प्रौद्योगिकी को करीब लाता है जो संगठनों को निश्चित लक्ष्यों के साथ विश्वसनीय रोडमैप बनाने में मदद करेगा। वन स्टॉप जानकारी के साथ, व्यवसाय का परिवर्तनों पर अधिक नियंत्रण होगा, और उपकरण का प्रभाव विश्लेषण कर सकता है। आम तौर पर व्यवसाय परिवर्तन करने या नई डेटा संरचनाओं को जोड़ने या संगठन के डेटा प्रबंधन में संरचनाओं को हटाने के लिए प्रभावों पर खोज और अनुसंधान के आधार पर निर्णय लेने के लिए बहुत समय और पैसा खर्च करता है। एक संरचित और अच्छी तरह से बनाए गए भंडार के साथ, उत्पाद को विचार से वितरण की ओर ले जाने में कम से कम समय लगता है (अन्य चर स्थिर होने पर विचार करते हुए)। संक्षेप मेंः संगठन में मेटाडेटा का एकीकरण विभिन्न मेटाडेटा प्रकारों के बीच संबंध बनाएं विभिन्न अलग-अलग प्रणालियों के बीच संबंध बनाएं विभिन्न अलग-अलग मेटाडेटा प्रकारों की परिभाषाओं की व्यापार स्वर्ण प्रति परिभाषित करें संरचना स्तर पर परिवर्तनों का संस्करण नियंत्रण संदर्भ डेटा के साथ बातचीत डेटा में महारत हासिल करने के लिए लिंक देखें विभिन्न अधिकृत मेटाडेटा स्रोत प्रणालियों के साथ स्वचालित सिंक्रनाइज़ेशन व्यावसायिक निर्णयों पर अधिक नियंत्रण मॉडलों को ओवरलैप करके संरचनाओं को मान्य करें डेटा संरचना स्तर पर विसंगतियों, अंतराल, वंशावली, मेट्रिक्स की खोज प्रत्येक डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली (डीबीएमएस) और डेटाबेस उपकरणों की मेटाडेटा घटकों के लिए अपनी भाषा होती है। डेटाबेस अनुप्रयोगों के पास पहले से ही अपने स्वयं के भंडार या रजिस्ट्रियां हैं जिनके भीतर संग्रहीत डेटा तक पहुँचने के लिए सभी आवश्यक कार्यक्षमता प्रदान करने की उम्मीद है। विक्रेता नहीं चाहते कि अन्य कंपनियाँ आसानी से अपने उत्पादों से दूर और प्रतिस्पर्धी उत्पादों में डेटा स्थानांतरित करने में सक्षम हों, इसलिए वे मेटाडेटा को संभालने के तरीके के साथ स्वामित्व रखते हैं। केस उपकरण, डी. बी. एम. एस. शब्दकोश, ई. टी. एल. उपकरण, डेटा सफाई उपकरण, ओ. एल. ए. पी. उपकरण और डेटा खनन उपकरण सभी मेटाडेटा को अलग-अलग तरीके से संभालते हैं और संग्रहीत करते हैं। इन सभी उपकरणों से मेटाडेटा घटकों को संग्रहीत करने के लिए केवल एक मेटाडेटा भंडार तैयार किया जा सकता है। डिजाइन मेटाडेटा भंडारों को मेटाडेटा को चार वर्गीकरणों में संग्रहीत करना चाहिएः स्वामित्व, वर्णनात्मक विशेषताएँ, नियम और नीतियाँ, और भौतिक विशेषताएँ। स्वामित्व, डेटा स्वामी और अनुप्रयोग स्वामी को दर्शाता है। वर्णनात्मक विशेषताएँ, नाम, प्रकार और लंबाई, और व्यावसायिक डेटा या व्यावसायिक प्रक्रियाओं का वर्णन करने वाली परिभाषाओं को परिभाषित करती हैं। नियम और नीतियाँ, सुरक्षा, डेटा स्वच्छता, डेटा के लिए समय-सीमा और संबंधों को परिभाषित करेंगी। भौतिक विशेषताएँ उत्पत्ति या स्रोत और भौतिक स्थान को परिभाषित करती हैं। एक डेटाबेस बनाने के लिए एक तार्किक डेटा मॉडल बनाने की तरह, एक तार्किक मेटा मॉडल व्यावसायिक डेटा के लिए मेटाडेटा आवश्यकताओं की पहचान करने में मदद कर सकता है। मेटाडेटा भंडार केंद्रीकृत, विकेंद्रीकृत या वितरित किया जाएगा। एक केंद्रीकृत डिजाइन का मतलब है कि मेटाडेटा रिपॉजिटरी के लिए एक डेटाबेस है जो व्यवसाय के सभी अनुप्रयोगों के लिए मेटाडेटा को संग्रहीत करता है। एक केंद्रीकृत मेटाडेटा भंडार में एक केंद्रीकृत डेटाबेस के समान फायदे और नुकसान होते हैं। प्रबंधन करना आसान है क्योंकि सभी डेटा एक डेटाबेस में हैं, लेकिन नुकसान यह है कि अड़चनें हो सकती हैं। एक विकेंद्रीकृत मेटाडेटा भंडार मेटाडेटा को कई डेटाबेस में संग्रहीत करता है, जो या तो स्थान और या व्यवसाय के विभागों द्वारा अलग किया जाता है। यह केंद्रीकृत मेटाडेटा रिपॉजिटरी की तुलना में रिपॉजिटरी के प्रबंधन को अधिक शामिल करता है, लेकिन लाभ यह है कि मेटाडेटा को अलग-अलग विभागों में विभाजित किया जा सकता है। एक वितरित मेटाडेटा भंडार एक विकेंद्रीकृत विधि का उपयोग करता है, लेकिन एक विकेंद्रीकृत मेटाडेटा भंडार के विपरीत मेटाडेटा अपने मूल अनुप्रयोग में रहता है। एक एक्स. एम. एल. गेटवे बनाया जाता है जो प्रत्येक अलग-अलग अनुप्रयोग के भीतर मेटाडेटा तक पहुँचने के लिए एक निर्देशिका के रूप में कार्य करता है। वितरित मेटाडेटा भंडार के फायदे और नुकसान एक वितरित डेटाबेस को प्रतिबिंबित करते हैं। सूचना मॉडल के डिजाइन में मेटाडेटा प्रकार की विभिन्न परतें शामिल होनी चाहिए जिन्हें डेटा का एक एकीकृत दृश्य बनाने के लिए ओवरलैप किया जाना चाहिए। विभिन्न मेटाडेटा प्रकारों को संबंधित मेटाडेटा तत्वों के साथ व्यापार शब्दावली से जुड़े टॉप डाउन मॉडल में सिलवाया जाना चाहिए। मेटाडेटा की परतेंः व्यावसायिक शब्दावलीः इसमें व्यावसायिक शब्दों के साथ पुनरावर्ती संबंध शामिल हैं। बिजनेस टैगः उस शब्द या शर्तों के लिए विभिन्न संबद्धता शामिल हैं। डेटा डिक्शनरीः मेटाडेटा तत्वों की परिभाषा और डेटा या उद्यम वास्तुकला द्वारा प्रदान की गई उनकी तकनीकी परिभाषाओं के लिए डेटा मॉडल उपकरणों से जानकारी होती है। अवधारणात्मक डेटा मॉडलः तार्किक डेटा मॉडल भौतिक डेटा मॉडल डेटाबेस सत्यापन नियम और डेटा गुणवत्ता नियम ई. टी. एल., व्यावसायिक नियम और विशेषताओं और संस्थाओं के साथ उनके संबंध रिपोर्ट मानचित्रण कलाकृतियों (संबंधों) को लक्षित करने के लिए स्रोत रिपोर्टिंग आवश्यकताएं (संबंधों) व्यावसायिक प्रक्रियाएं और प्रौद्योगिकी लोगों के पदानुक्रम और उनके संबंध मालिक संबंध इकाई-संबंध/वस्तु-उन्मुख मेटाडेटा भंडार को या तो इकाई-संबंध मॉडल, या एक वस्तु-उन्मुख डिजाइन के रूप में डिज़ाइन किया जा सकता है। संदर्भ डेटा मॉडलिंग डेटाबेस मेटाडेटा मेटाडेटा रजिस्ट्री भी देखें।