[논문 리뷰] Structuring Business Metadata in Data Warehouse Systems for Effective Business Support

Nandlal L. Sarda|ArXiv.org|2001. 10. 08.

Big Data and Business Intelligence참고 문헌 6인용 수 11

한 줄 요약

이 논문은 데이터 웨어하우징 환경에서 시간 인식 및 맥락 인식이 가능한 의사결정 지원을 가능하게 하기 위해 비즈니스, 기술 및 데이터 웨어하우징 메타데이터를 통합하는 시간적 객체 지향 비즈니스 메타데이터 모델을 제안한다. 메타데이터의 진화를 모델링하고 데이터와 메타데이터 간舣방향 탐색을 가능하게 함으로써, 이 프레임워크는 시간에 따라 변화하는 비즈니스 성과, 목표 달성 및 환경 변화에 대한 동적 분석을 지원한다.

ABSTRACT

Large organizations today are being served by different types of data processing and informations systems, ranging from the operational (OLTP) systems, data warehouse systems, to data mining and business intelligence applications. It is important to create an integrated repository of what these systems contain and do in order to use them collectively and effectively. The repository contains metadata of source systems, data warehouse, and also the business metadata. Decision support and business analysis require extensive and in-depth understanding of business entities, tasks, rules and the environment. The purpose of business metadata is to provide this understanding. Realizing the importance of metadata, many standardization efforts has been initiated to define metadata models. In trying to define an integrated metadata and information systems for a banking application, we discover some important limitations or inadequacies of the business metadata proposals. They relate to providing an integrated and flexible inter-operability and navigation between metadata and data, and to the important issue of systematically handling temporal characteristics and evolution of the metadata itself. In this paper, we study the issue of structuring business metadata so that it can provide a context for business management and decision support when integrated with data warehousing. We define temporal object-oriented business metadata model, and relate it both to the technical metadata and the data warehouse. We also define ways of accessing and navigating metadata in conjunction with data.

연구 동기 및 목표

• 기존의 비즈니스 메타데이터 모델이 시간적 진화 및 데이터 웨어하우징 시스템과의 상호운용성 측면에서 가지는 한계를 해결하기 위해.
• 비즈니스 메타데이터, 기술 메타데이터, 데이터 웨어하우징 데이터에 대한 통합적이고 맥락이 풍부한 액세스를 가능하게 하여 의사결정 지원을 향상시키기 위해.
• 시간에 따라 변화하는 비즈니스 개념과 메타데이터의 진화를 모델링하여, 비즈니스 규칙, 목표 및 엔티티 변화의 역사적 분석을 지원하기 위해.
• 데이터와 메타데이터 간舣방향 탐색을 제공하여 사용자가 데이터를 비즈니스 맥락과 목표로 거슬러 올라가 추적할 수 있도록 하기 위해.
• 특히 중앙은행과 같은 금융기관에서의 규제 및 계획 기능을 지원하기 위해.

제안 방법

• 비즈니스 엔티티, 목표, 규칙, 프로세스 및 그들의 시간적 유효성을 표현하기 위해 UML를 사용한 시간적 객체 지향 메타데이터 모델을 설계하기 위해.
• 통합 레포지터리 모델을 통해 비즈니스 메타데이터를 기술적 메타데이터 및 데이터 웨어하우징 데이터와 통합하기 위해.
• 사용자가 데이터(예: NPA와 같은 측정치)에서 그에 관련된 비즈니스 메타데이터(예: 정의, 목표, 정책)로 이동할 수 있도록 허용하는 탐색 방법을 정의하기 위해.
• 모든 메타데이터 클래스에 대해 시간적 유효성을 모델링하여, 비즈니스 개념과 정의의 변화를 시간에 따라 추적할 수 있도록 하기 위해.
• 舣방향 액세스 지원: 데이터에서 메타데이터로, 그리고 메타데이터에서 데이터로의 이동을 포함하여 외부 사건과 엔티티 이력까지 포함하기 위해.
• OIM 비즈니스 엔지니어링 모델과 일치시키되, 데이터 웨어하우징 시스템 내에서 실용적인 구현에 적합한 수준으로 추상화하기 위해.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 어떻게 비즈니스 메타데이터를 설계하여 데이터 웨어하우징 환경에서 동적이고 시간 인식이 가능한 의사결정 지원을 가능하게 할 수 있는가?
• RQ2 어떤 메커니즘이 데이터 웨어하우징 데이터와 그에 관련된 비즈니스 메타데이터 간 효과적인 탐색을 가능하게 하는가?
• RQ3 비즈니스 메타데이터의 진화(예: 정의나 규칙의 변화)를 체계적으로 모델링하고 액세스하는 방법은 무엇인가?
• RQ4 시간적 유효성은 비즈니스 메타데이터에서 어떤 역할을 하는가? 그리고 비즈니스 성과의 역사적 분석을 어떻게 향상시키는가?
• RQ5 통합 메타데이터 모델은 중앙은행과 같은 복잡하고 규제가 까다로운 환경에서 데이터의 이해와 해석을 어떻게 향상시키는가?

주요 결과

• 제안된 모델은 비즈니스, 기술 및 데이터 웨어하우징 메타데이터를 하나의 탐색 가능하고 시간 인식이 가능한 프레임워크로 통합하여 의사결정 지원에 성공적으로 기여한다.
• 시간적 유효성 모델링을 통해 사용자는 NPA 정의와 같은 비즈니스 개념의 변화를 시간에 따라 추적할 수 있으며, 데이터 추세의 변화를 설명할 수 있다.
• 舣방향 탐색을 통해 사용자는 데이터 값(예: 분기별 NPA 비율)에서 출발하여 그에 해당하는 비즈니스 목표, 규칙 또는 정책 맥락으로 거슬러 올라갈 수 있다.
• 외부 사건(예: 은행 합병)이 엔티티 수준의 데이터에 영향을 줄 수 있음을 고려하여 분석을 지원함으로써 맥락 이해를 향상시킨다.
• 데이터 추세를 변화하는 비즈니스 정의와 목표에 연결함으로써 비즈니스 목표 달성도 평가할 수 있다.
• 이 모델은 중앙은행 환경에서 실용적인 적용 가능성을 입증하였으며, 통합적이고 감사 가능한 메타데이터 액세스를 통해 규제 및 전략적 계획 기능을 지원한다.