2023年7月19日发(作者：)

基于XML金融元数据模型研究

金融元数据模型(MMF)是为了满足金融行业元数据共享而建立的模型,通过对金融行业各个部门的信息流的分析与归纳,根据数据仓库理论和根据Dublin

Core体系的要求,提出了MMF的设计方案,并通过对这一自主设计的模型的实际使用进行了举例说明。

标签：元数据;数据仓库;数据共享

1 引言

随着我国金融市场的快速发展,不同金融部门之间数据共享的问题越来越严重,无论是经济主体在经济业务方面,还是金融政策的决策与金融监管的进行,都需要大量与准确的金融数据。于是金融数据的共享问题成为了当前的焦点。而数据仓库作为数据共享的最佳方案成为了需要发展的技术,而数据仓库的前提,元数据模型的研究也日渐深入。

元数据被定义为data about data。它被应用在各个不同的领域。而在数据仓库领域元数据则用来描述数据以及数据环境。元数据及其管理是数据仓库领域中非常重要的一个方面,它贯穿于数据仓库的设计、开发、运行和维护的全过程,对元数据组成结构的研究以及统一管理已经成为一种迫切的需要。在数据仓库领域,元数据记录着源数据库与目标数据仓库的数据模型、物理数据结构及其相关匹配模式等重要信息。

通过针对金融市场中存在的信息流的分析与归纳,通过使用自主设计的金融元数据模型MMF(Metadata Model of Finance),来将不同类型的数据转化为元数据形式,并通过XML格式从而方便数据仓库的建立以及数据共享的进行。

2 信息流分析以及信息归纳模式分析

在建立元数据模型前,必须先对该行业有足够的了解,清楚其业务流程以及涉及到的信息流,再对涉及到的元数据进行归纳总结。才能够实现数据仓库对决策的支持。并根据此来建立起正确的元数据模型。因此我们先对金融市场中存在的经济主体以及涉及到的经济主体的信息流进行总结分析。