Немаловажным фактором, который учитывают поисковые системы, анализируя написанные нами статьи, является объем статьи, количество ключевых слов, и т.д.
Для облегчения жизни как блоггерам, так и профессиональным копирайтерам двое талантливых программистов Денис Каплунов и Даниил Абрамов создали замечательную программу Textus Pro. Она совершенно бесплатна, за что ребятам отдельное большое человеческое спасибо!
Данный софт позволяет подсчитать количество символов, слов с пробелами и без пробелов, количество ключевых слов в тексте. Для копирайтеров предусмотрен практичный расчет стоимости статьи в соответствии цена за 1000 символов.
Какие возможности предоставляет вам эта программа?
Статистика использования ключевых слов – частота и плотность. Причем есть отдельная опция, которая позволяет учитывать при подсчете не только прямые вхождения, но и словоформы. В результате подсчета, выбранные ключевые слова выделяются в тексте синей подсветкой.
Статистика использования всех слов в тексте – частота и плотность. Вы получите четкое представление о том, какие слова в тексте используются и в каком количестве. Если вы заметите, что некоторые ваши словесные обороты излишне часто употребляются в тексте – вы сможете их заменить синонимами, чтобы увеличить качество и читабельность.
Вы получите возможность проводить такой анализ, указывая необходимые личные параметры (учет стоп-слов, чисел, коротких слов).
При работе с исходным текстом вы сможете выбрать удобный для вас шрифт, увеличить/уменьшить размер текста, приглушить стоп-слова и знаки препинания.
Также перед вами будет нужная статистика самого текста: количество слов и знаков (с пробелами и без пробелов), тошнота текста.
Вы сможете рассчитать точную стоимость вашей работы исходя из количества символов и цены за 1000 знаков.
Масса других «фишек», чтобы ваша работа с программой была максимально удобной.
Немалое количество программ написано в последние годы для облегчения рутинного бухгалтерского труда. Но, пожалуй, ни одна из них не получила столь широкого распространения, как система «1С:Предприятие». Данная книга посвящена новой версии этого продукта, увидевшей свет в конце 2003 года. Понятное изложение материала, практические примеры, а также руководство по овладению элементарными навыками работы на современном компьютере помогут быстро и эффективно начать работу с программой даже абсолютно неподготовленным пользователям. Более опытные бухгалтеры, менеджеры и даже руководители, постоянно решающие задачи планирования закупок и продаж, учета и движения товаров, взаиморасчетов с клиентами, найдут в этой книге полезные советы о том, как построить свою деятельность более рационально с помощью конфигурации «Управление торговлей".
От издателя: Данная книга — продолжение предыдущей книги автора, "Delphi. Только практика". Также как и в "Delphi. Только практика", в данном издании подробно рассмотрены программы для сетей, различные шуточные программы, простые игрушки, некоторые полезные приложения, разработка приложений в стиле Windows XP. В частности, здесь можно найти такие примеры как бесплатная отправка SMS, FTP-клиент, простое шифрование, CGI-сценарии и многое другое. Описаны методы работы с системным реестром Windows и INI-файлами, а также некоторые важные аспекты программирования на системном уровне с применением функций Windows API. Для облегчения понимания программ каждый пример содержит комментарии сложных строк кода. Книга ориентирована как на тех, кто уже имеет опыт создания приложений в Delphi, так и на начинающих программистов. Для начинающих пользователей Delphi в конце книги добавлено приложение с описанием синтаксиса языка программирования Object Pascal.
Поиск по шаблону является настолько обычным занятием в разработке программного обеспечения, что для облегчения этой задачи была создана специальная технология — регулярные выражения. Узнайте, как можно использовать ее при написании кода, прочитав эту статью.
Все устройства получают входную информацию, выполняют какие-либо операции и выдают результат. Например, телефон во время разговора преобразует звуковую энергию в электрический сигнал и обратно. Двигатель потребляет топливо (пар, расщепление атомных ядер, бензин, мышечные усилия) и преобразует его в энергию. Блендер поглощает ром, лед, лайм и кюрасао и взбалтывает их в коктейль Mai Tai. (Или, если вам хочется чего-то изысканного, сделайте Bellini из шампанского и грушевого сока. Блендер – замечательное универсальное устройство.)
Так как программное обеспечение преобразует данные, то каждое приложение фактически является устройством (хоть и виртуальным, так как у него нет физических составляющих). Например, компилятор в качестве входной информации получает исходную программу и преобразует ее в двоичный исполняемый код. Программа прогнозирования погоды генерирует предсказания на основе результатов прошлых (исторических) замеров, а графический редактор обрабатывает пикселы, применяя правила к отдельным пикселам или их группам, чтобы, например, сделать изображение более четким или изменить его стиль.
Так же, как и любое другое устройство, программное обеспечение предназначено для работы с определенным исходным материалом, например, набором чисел, данными XML-схемы или протоколом. Если программе задать некорректную входную информацию — неподходящую по форме или типу, то существует большая вероятность того, что результат будет непредсказуемым и, возможно, даже катастрофическим. Как говорится: "Мусор заложишь - мусор получишь".
На самом деле для решения всех нетривиальных задач необходимо отделять правильные данные от некорректных и отклонять некорректные данные во избежание ошибок в результатах. Это, конечно же, актуально и для Web-приложений, написанных на языке PHP. Неважно, получены ли входные данные из формы для ввода с клавиатуры или в результате выполнения программного запроса Asynchronous JavaScript + XML (Ajax), прежде чем начать какие-либо вычисления, программа должна проверить входную информацию. Возможно, что числовые значения должны находиться в пределах определенного диапазона чисел или представлять собой только целые числа. Возможно, значение должно соответствовать определенному формату, например, почтового индекса. Например, почтовый индекс в США представляет собой пять цифр плюс дополнительный префикс "Plus 4", состоящий из дефиса и 4 дополнительных цифр. Возможно, другие строки также должны состоять из определенного количества символов, например, две буквы для указания аббревиатуры штата США. Строковые данные доставляют особенно много проблем: PHP-приложение должно быть начеку по отношению к злонамеренным программам-агентам, вложенным в SQL-запросы, код JavaScript или любой другой код, которые способны изменить поведение приложения или обойти защиту.
Однако каким образом программа может определить, являются ли входные данные числом или соответствуют ли определенным требованиям, например, к почтовому индексу? На самом деле для реализации проверки путем сопоставления с шаблоном необходим небольшой парсер, создающий конечный автомат, считывающий входные данные, обрабатывающий маркеры, отслеживающий состояние и выдающий результаты. Однако создание и обслуживание даже самого простого парсера может оказаться непростым делом.
К счастью, анализ на основе сопоставления с шаблоном настолько широко распространен в компьютерных технологиях, что с течением времени (примерно с момента появления UNIX®) были разработаны специальные технологии и, конечно же, механизмы обработки, чтобы облегчить рутинную работу. Регулярное выражение (regex) описывает шаблоны посредством лаконичных и удобочитаемых обозначений. Получив регулярное выражение и данные, механизм regex сообщает, совпадают ли эти данные с шаблоном, и если совпадение было обнаружено, что именно совпало.
Вот небольшой пример использования регулярного выражения, взятый из UNIX-утилиты, работающей в режиме командной строки, которая ищет заданный шаблон в содержимом одного или нескольких текстовых файлов UNIX. Команда grep -i -E '^Bat' ищет последовательность символов beginning-of-line (начало строки), обозначаемое "крышкой", [^]), за которым следуют буквы b, a, и t верхнего или нижнего регистра (ключ -i указывает на то, что при сопоставлении с шаблоном регистр не учитывается, таким образом, например, B и b - тождественны). Следовательно, для файла heroes.txt:
Листинг 1. heroes.txt
Вышеупомянутая команда grep выдаст два совпадения:
Batman
Batgirl
Регулярные выражения
PHP предлагает два программных интерфейса регулярных выражений: один -- для интерфейса переносимых операционных систем (POSIX), а второй - для регулярных выражений, совместимых с языком Perl (PCRE). В общем и целом второй интерфейс является более предпочтительным, так как PCRE сам по себе мощнее, чем POSIX, и предоставляет все операторы, используемые в языке Perl. Более подробная информация по обращению к regex-функциям POSIX представлена в документации по языку PHP (см. раздел Ресурсы). В данной статье мы сосредоточим свое внимание на свойствах PCRE.
Регулярные выражения PHP PCRE содержат операторы, позволяющие путем сопоставления находить конкретные символы или другие операторы, определенные местоположения, например, начало и конец строки, начало или конец слова. Регулярные выражения также позволяют описывать альтернативы, которые можно задать альтернативы типа "или"-"или"; повторения фиксированной, изменяемой или неопределенной длины; наборы символов (например, "любая буква от a до m"); и классы, или типы символов (печатаемые символы, знаки препинания). Специальные операторы также разрешают использовать группировку — возможность применить оператор к целой группе других операторов.
В таблице 1 показаны некоторые типичные операторы регулярных выражений. Для создания сложных выражений можно последовательно объединять элементарные операторы из таблицы 1 (и другие).
Таблица 1. Типичные операторы регулярных выражений
Оператор Значение
. (точка) Любой одиночный символ
^ (крышка) Пустая последовательность в начале строки или цепочки
$ (знак доллара) Пустая последовательность в конце строки
A Буква A верхнего регистра
a Буква a нижнего регистра
\d Любая цифра
\D Любой нецифровой символ
\w Любая буква или цифра; синоним - [:alnum:]
[A-E] Любая заглавная буква из A, B, C, D или E
[^A-E] Любой символ, за исключением заглавных букв A, B, C, D или E
X? Найти совпадение по отсутствию или наличию одной заглавной буквы X
X* Ни одной или любое количество заглавных букв X
X+ Одна или несколько заглавных букв X
X{n} Ровно n заглавных букв X
X{n,m} Не менее n и не более m заглавных букв X; если опустить m, то выражение будет искать не менее n заглавных букв X
(abc|def)+ По меньшей мере одно вхождение последовательности abc и def
В следующем примере показано типичное использование регулярного выражения. Например, для web-сайта необходимо, чтобы каждый пользователь регистрировался. Имя пользователя должно начинаться с буквы и содержать от 3 до 10 буквенно-цифровых символов. Для проверки имени пользователя на соответствие ограничениям при отправке данных в приложение можно использовать следующее регулярное выражение: ^[A-Za-z][A-Za-z0-9_]{2,9}$.
Знак "крышка" соответствует началу строки. Первый набор [A-Za-z] соответствует любой букве. Второй набор [A-Za-z0-9_]{2,9} соответствует последовательности, содержащей от 2 до 9 букв, цифр или символов подчеркивания. Знак доллара ($) соответствует концу строки.
На первый взгляд, знак доллара может показаться лишним, однако его использование важно. Если его пропустить, то условиям данного регулярного выражения будет отвечать любая строка, которая начинается с буквы, содержит от 2 до 9 буквенно-цифровых символов и любое количество других символов. Иными словами, если бы не было знака доллара как привязки к концу строки, то подошла бы недопустимо длинная строка с подходящим началом, например, "martin1234-cruft" .
Программирование на языке PHP и регулярные выражения
В PHP есть функции для поиска совпадений в тексте, замены каждого совпадения на другой текст (похоже на операцию "найти и заменить") и поиска совпадений среди элементов списка. Вот эти функции:
Чтобы показать, как работают эти функции, давайте создадим небольшое PHP-приложение, которое будет просматривать список слов на соответствие определенному шаблону. Слова и регулярные выражения будут вводиться из обычной web-формы, а результаты отображаться в браузере посредством функции simple print_r(). Эта программка пригодится, если возникнет желание проверить или отладить регулярное выражение.
PHP-код показан в листинге 2. Все входные данные берутся из обычной HTML-формы. (Для краткости эту форму и PHP-код, отслеживающий ошибки, опустим.)
Листинг 2. Сравнение текста с шаблоном
Вначале с помощью функции preg_split() строка из слов, разделенных запятыми, преобразуется в отдельные элементы. Данная функция разбивает строку в тех местах, которые соответствуют условиям регулярного выражения. В данном случае регулярное выражение представляет собой просто "," , (запятая - разделитель списка слов, указанных через запятую). Слэш в начале и в конце просто показывает начало и конец regex.
Третий и четвертый аргументы функции preg_split() необязательны, но полезны. Добавьте в третий аргумент число n целого типа, если необходимо вернуть только первые n совпадений, или -1, если необходимо вернуть все совпадения. Если в качестве четвертого аргумента задать идентификатор PREG_SPLIT_NO_EMPTY, то функция preg_split() не будет возвращать пустые результаты.
Затем каждый элемент списка слов, разделенных запятыми, корректируется (убираются начальные и конечные пробелы) с помощью функции trim() и сравнивается с заданным регулярным выражением. Функция preg_grep() существенно упрощает процесс обработки списка: просто укажите в качестве первого аргумента шаблон, а в качестве второго - массив слов для сравнения. Функция возвращает массив совпадений.
Например, если в качестве шаблона задать регулярное выражение ^[A-Za-z][A-Za-z0-9_]{2,9}$ и список слов разной длины, то можно получить результат, показанный в листинге 3.
Листинг 3. Результат работы простого регулярного выражения
Кстати, с помощью дополнительного маркера PREG_GREP_INVERT можно инвертировать операцию preg_grep() и найти элементы, которые не совпадают с шаблоном (аналогично оператору grep -v в командной строке). Заменяя 22 строку на $matches = preg_grep( "/${_REQUEST[ 'regex' ]}/", $words, PREG_GREP_INVERT ) и используя входные данные из листинга 3, мы получим Array ( [1] => 1happy [2] => hermanmunster ).
Разбор строк
Функции preg_split() и preg_grep() очень удобны. Первая из них может разбирать строку на подстроки, если подстроки разделяются определенным шаблоном. Функция preg_grep() позволяет быстро отфильтровать список.
Но что произойдет, если строку нужно разобрать на составные части, используя одно или несколько сложных правил? Например, в США номера телефонов обычно выглядят следующим образом: "(305) 555-1212," "305-555-1212," или "305.555.1212." Если убрать пунктуацию, то количество символов сократится до 10 цифр, что легко можно определить с помощью регулярного выражения \d{10}. Однако код и префикс (каждый из которых состоит из трех цифр) телефонного номера США не могут начинаться с нуля или единицы (так как нуль и единица используются как префиксы для междугородных звонков). Вместо того чтобы разбивать числовую последовательность на отдельные цифры и создавать сложный код, для верификации можно использовать регулярное выражение.
Фрагмент кода позволяющий решить эту задачу, показан в листинге 4.
Листинг 4. Проверка американского телефонного номера
Давайте пройдем по этому коду:
* Как показано в таблице 1, в регулярных выражениях используется ограниченный набор специальных символов, например, квадратные скобки ([ ]) для наименования последовательности. Если надо найти такой символ в тексте, необходимо "выделить" специальный символ в регулярном выражении, поставив перед ним обратный слэш (\). Когда символ выделен, можно задать его посик, как и любого другого символа. Если нужно найти символ точки, например, в полном составном имени хоста, то напишите \.. При желании строку можно подать в функцию preg_quote() которая выполняет автоматическую изоляцию всех специальных символов регулярных выражений, как показано в строке 1. Если поставить echo() $punctuation после первой строки, то вы должны увидеть \(\)\.-.
* В строке 2 из телефонного номера убираются все знаки пунктуации. Функция preg_replace() заменяет все символы из $punctuation — операторы из набора [ ] - пустой строкой, эффективно устраняя такие символы. Возвращаемая новая строка присваивается переменной $number.
* В строке 4 определен шаблон верифицируемого телефонного номера США.
* Строка 5 реализует сопоставление, сравнивая телефонный номер, который теперь состоит только из цифр, с шаблоном. Функция preg_match() возвращает 1, если есть совпадение. Если совпадения нет, функция preg_match() возвращает нулевое значение. Если во время обработки возникла ошибка, то функция возвращает значение False (ложно). Таким образом, чтобы проверить удачное завершение, необходимо посмотреть, было ли возвращено значение 1. В противном случае проверьте итоговое значение функции preg_last_error() (если используется PHP версии 5.2.0 или выше). Если оно не равно нулю, то, возможно, был превышен лимит вычислений, например, разрешенная глубина рекурсии регулярного выражения. Обсуждение констант и ограничений, применяемых в регулярных выражениях PHP, представлено на странице, посвященной функциям регулярных выражений PCRE (см. раздел Ресурсы).
Извлечение данных
Во многих случаях необходимо только получить ответ на вопрос: "Соответствуют ли данные шаблону?" – например, при проверке данных. Однако чаще регулярные выражения используются для подтверждения соответствия и получения информации о совпадении.
Вернемся к примеру с телефонным номером. Пусть при соответствии шаблону нам необходимо сохранить код, префикс и номер линии в отдельных полях базы данных. Регулярные выражения могут запоминать совпадающие с шаблоном данные с помощью оператора capture. Оператор capture обозначается круглыми скобками и может использоваться в любой части регулярного выражения. Операции capture можно делать вложенными для поиска подсегментов в извлеченных сегментах данных. Например, чтобы из 10-значного номера телефона извлечь код города, префикс и номер линии, можно использовать следующую строку:
/([2-9][0-9]{2})([2-9][0-9]{2})([0-9]{4})/
Если входные данные соответствуют шаблону, первые три цифры захватываются первой парой круглых скобок, следующие три цифры - второй парой, а последние 4 цифры - последним оператором. Модификация вызова функции preg_match() возвращает извлеченные данные.
Листинг 5. Возврат извлеченных данных функцией preg_match()
Если в качестве третьего аргумента функции preg_match() указать переменную, например, в нашем коде, $matches, то в качестве ее значения будет выступать список извлеченных результатов. Нулевой элемент списка (с индексом 0) - это все совпадение целиком; первый элемент - совпадение, относящееся к первой паре круглых скобок, и так далее.
Вложенные операторы capture извлекают сегменты и подсегменты фактически любой глубины. Сложность с вложенными операторами capture состоит в том, чтобы определить, в какой части массива соответствий находится каждое соответствие, например, $matches. Действует следующее правило: подсчитайте порядковый номер открывающей скобки в регулярном выражении — этот номер и будет индексом нужного совпадения в массиве соответствий.
В листинге 6 показан пример (немного надуманный) извлечения частей городского адреса.
Листинг 6. Код для извлечения городского адреса
Опять все совпадение целиком хранится по индексу 0. А где хранится номер улицы? Если считать слева направо, номер улицы проверяется \d+. Это вторая открывающая круглая скобка слева, следовательно, значением $matches[2] будет 123. В $matches[4] оказывается название города, а в $matches[6] - почтовый индекс.
Продвинутые технологии
Обработка текста – широко распространенная задача, и PHP предоставляет ряд функций, упрощающих выполнение большого числа операций. Обратите внимание на следующее:
* Функция preg_replace() может работать как с одной строкой, так и с массивом строк. Если вызвать preg_replace() для массива строк, замена будет выполнена во всех элементах массива. В этом случае код preg_replace() возвращает массив измененных строк.
* Как и во всех остальных реализациях PCRE, здесь для осуществления замены можно прибегать к сравнению с вложенным шаблоном. Для наглядности давайте рассмотрим проблему стандартизации формата телефонного номера. Заменим все знаки пунктуации точками. Наше решение показано в листинге 7.
Листинг 7. Замена знаков пунктуации точками
Сопоставление с шаблоном и, в случае совпадения, перевод в стандартный телефонный номер выполняется за один шаг.
Можно сказать, что современная корпорация буквально "пропитана" данными. Они повсюду и, более того, очень часто одни и те же данные могут находиться в нескольких местах. Корпорация должна иметь возможность идентифицировать источник, происхождение, семантику и пути доступа к данным. Метаданные или, как их обычно называют, "данные о данных", являются ключом для получения этой информации. Но, как это ни удивительно, у большинства корпораций нет отчетливой стратегии относительно метаданных. Различные подразделения организации используют разные наборы инструментов для поддержки своих данных.
Каждому такому набору соответствуют определенные метаданные. Поэтому картина, типичная для многих корпораций, - это так называемые "острова метаданных", т.е. некоторые объемы информации, которые невозможно связать друг с другом. Для решения этой проблемы некоторые организации начинают крупные проекты по интеграции метаданных, тратя на это значительные средства и время. Но, к сожалению, в большинстве проектов отсутствует структурный подход, поэтому временные и финансовые затраты не окупаются.
В предлагаемой статье обсуждаются подходы к управлению метаданными, в том числе то, какие метаданные необходимо собирать, как их можно моделировать, как создать требуемое архитектурное решение и как обеспечить простоту поддержки метаданных в долгосрочной перспективе. Большинство этих подходов уже существуют в той или иной форме в различных организациях. В данной статье сделана попытка собрать и обобщить имеющийся опыт.
Классификация метаданных
На самом высоком уровне метаданные могут быть разделены на две категории:
Элементы общих метаданных должны иметь совместные (непротиворечивые) определения и семантику в масштабах всей корпорации. Например, определение понятия "клиент" должно быть единым для всей компании.
Метаданные могут быть классифицированы и по другим параметрам:
Метаданные бизнеса включают определения объектов, относящихся к корпоративным пользователям, логическим картам данных и словарям Хранилищ данных. Технические метаданные включают данные о физических объектах: названия таблиц и столбцов, ограничения и правила физического преобразования между различными зонами. В метаданных процессов отражается статистическая информация о различных процессах: статистика загруженности, информация о календарном планировании и обработка исключений.
Создание решения для управления метаданными
Для создания успешного решения по управлению корпоративными метаданными автор рекомендует следовать определенной последовательности шагов:
1. собрать все требования, предъявляемые к метаданным;
2. выбрать соответствующую модель метаданных;
3. определить общие подходы к архитектуре;
4. внедрить выбранное решение и осуществлять его поддержку.
Сбор требований, предъявляемых к метаданным
Определение требований, предъявляемых к метаданным, может оказаться непростой задачей. Ключевые стороны, которым могут быть нужны метаданные, разнообразны и пространственно разобщены. Это могут быть как конечные пользователи или аналитики, так и приложения или наборы инструментов. Процесс сбора стандартных требований не должен слишком расплываться. Автор предлагает следующий подход, учитывающий специфическую природу метаданных:
* определение ключевых сторон для каждого элемента метаданных;
* отнесение каждого элемента метаданных к определенной категории: метаданным бизнеса, техническим или метаданным процессов;
* отнесение каждого элемента метаданных к категории общих или уникальных на основе их использования в тех или иных процессах.
Следующий шаг - идентификация источника элемента метаданных. Обычно они называются "официальными метаданными" или "метаданными записи"1. Метаданные записи указывают на официальную версию определенного элемента для какого-либо события, в котором может быть несколько источников одних и тех же данных. Для того чтобы назвать определенный элемент метаданных официальным, важно понимать различные процессы, которые могут привести к созданию этого элемента. Эта информация помогает определить официальный источник метаданных. Например, компания розничной торговли создает корпоративное Хранилище данных, при этом элементы, содержащие информацию о клиентах, появляются в нескольких местах, таких как Хранилище данных о потребителях, система управления отношениями с клиентами (Customer Relationship Management, сокр. CRM) и система сбыта. При этом важно проводить анализ надежности и полноты каждого источника и оценивать, какие именно определения могут использоваться в качестве официальной версии. В данном случае уже может существовать Хранилище данных о потребителях, определяющее соответствующее измерение, поэтому можно будет считать словарь данных этого Хранилища официальными метаданными записей. После того как этот процесс будет закончен для всех элементов метаданных, можно будет сказать, что организация требований к метаданным завершена.
Выбор метамодели
Следующий шаг после формализации требований к метаданным - создание модели. Моделирование метаданных важно, поскольку оно может стать элементом, который используется во всей корпорации. Существует несколько способов выбора модели метаданных:
* создание специальной модели данных для работы с метаданными;
* использование имеющихся стандартных моделей;
* оснащение доступного репозитория метаданных инструментами, позволяющими использовать его как источник интеграции.
Для создания специальной модели метаданных важно иметь корректные определения элементов, их атрибутов и связей с другими элементами. Такая модель может быть объектно-ориентированной или моделью типа объект-отношение. Что касается стандартных моделей, то тут существует два варианта: модель открытой информации (Open Information Model, сокр. OIM) и общая метамодель Хранилища данных (Common Warehouse Meta-Model, сокр. CWM). CWM описывает обмен метаданными между Хранилищами данных, средствами Business Intelligence и управления знаниями и портальными технологиями. Согласно компании Meta Data Coalition, OIM - это набор спецификаций метаданных для облегчения их совместного и многократного использования в области разработки приложений и Хранилищ данных. OIM описывается с помощью универсального языка моделирования (Unified Modeling Language, сокр. UML) и организуется по предметным областям, которые могут быть легко использованы и при необходимости расширены. Эта модель данных основана на отраслевых стандартах, таких как UML, XML и SQL.
Выбор подходящей метамодели является непростой задачей. Хотя специальные модели бывают гораздо более гибкими, создание надежной модели на корпоративном уровне и ее долгосрочная поддержка могут оказаться довольно обременительными. Для решения такой задачи нужен хорошо продуманный план. С другой стороны, стандартные модели довольно широкие: они охватывают большинство требований, предъявляемых на корпоративном уровне. Но настройка таких моделей под специфические нужды корпорации может оказаться проблематичной. Для тех корпораций, где существуют наборы инструментов и связанные с ними метаданные, хорошим решением будет использование метамоделей от любого поставщика. При этом, безусловно, понадобятся существенные интеграционные усилия. С другой стороны, если корпорация только начинает работать с метаданными и у нее нет несовместимых наборов инструментов, то хорошим решением может быть создание собственной специальной метамодели.
После завершения моделирования метаданных важно определить репозиторий для хранения данных. Это может быть реляционное или объектно-ориентированное Хранилище.
[pagebreak]
Определение архитектуры высокого уровня
Для внедрения решений по работе с метаданными существует целый ряд архитектурных возможностей. Одно из решений - централизованный репозиторий, где хранятся все метаданные.
Основные элементы метаданных, которые будут храниться в таком центральном репозитории, - это метаданные приложений, систем управления базами данных, бизнеса и метаданные, связанные с различными процессами. Создание и модификация элементов метаданных должны осуществляться с помощью общего интерфейса. Для такого решения можно разработать специальную метамодель или использовать одну из стандартных. Данная архитектура имеет несколько преимуществ:
* сравнительно простая поддержка метаданных;
* упрощенные процедуры взаимодействия между компонентами;
* простые процедуры подготовки отчетности.
Некоторые корпорации пытаются создавать очень небольшие решения для работы с метаданными. Это означает, что каждое подразделение организации конструирует свое собственное решение.
Для облегчения обмена метаданными в качестве основы для их передачи используется XML. Каждое приложение, система управления базами данных или инструмент вступает в контакт с репозиторием с помощью XML. Парсер репозитория преобразует формат XML в формат метамодели и обновляет содержимое репозитория.
Наконец, третье архитектурное решение известно под названием распределенной архитектуры. Это тот случай, когда корпорация уже потратила значительное количество ресурсов на создание локального решения для работы с метаданными, а интеграция в масштабах всей корпорации оказывается слишком дорогостоящей. В результате локальное решение продолжает существовать, а в тех случаях, когда это оправдано и выгодно, происходит совместное пользование метаданными из нескольких источников.
Внедрение и поддержка решения для работы с метаданными
После завершения разработки архитектуры и выбора метамоделей можно приступать к внедрению решения. При этом надо иметь в виду следующее:
1. природу репозитория метаданных (реляционная база данных, система файлов, объектно-ориентированная база данных или репозиторий XML);
2. вопросы безопасности репозитория метаданных (кто управляет репозиторием; кто имеет право читать информацию репозитория или обновлять ее);
3. механизмы создания, чтения и добавления компонентов метаданных;
4. инфраструктуру отчетности для метаданных.
После разработки плана и обеспечения соответствующих инструментальных средств можно приступать к внедрению решения для работы с метаданными.
Но собственно внедрение еще не обеспечивает решения всех проблем. Важно обеспечить достаточно продолжительное функционирование созданной системы и ее соответствующее обслуживание. Одно из основных требований при этом - правильное распределение ролей и ответственности в корпорации.
После распределения ролей и ответственности необходимо создать процесс, определяющий жизненный цикл метаданных. Этот цикл задает следующие параметры: кто создает метаданные, кто использует их компоненты и кто отвечает за поддержку этих компонентов. Один из главных критериев долгосрочного успеха решения для работы с метаданными - это его расширяемость. Архитектура должна позволять легко добавлять новые требования к метаданным. Для этого необходим специальный процесс, обеспечивающий добавление новой информации о метаданных. При этом необходимо получить ответы на следующие важные вопросы:
* нужно ли хранить новые метаданные в общем репозитории (если таковой имеется);
* каковы методы доступа к элементам этих метаданных (только чтение или чтение и запись);
* являются ли эти метаданные уникальными или будут использоваться несколькими приложениями.
На основе ответов на эти вопросы принимаются соответствующие решения о хранении компонентов новых метаданных.
Пример решения для работы с метаданными
В качестве примера автор приводит розничную компанию, имеющую несколько Хранилищ данных для обеспечения различных видов бизнес-отчетности. Компания имеет Хранилище для составления отчетов по каналам поставок, Хранилище для CRM, Хранилище для данных о продажах и отдельное Хранилище для финансовой информации. Компания хочет создать единое корпоративное Хранилище данных с помощью консолидации информации в масштабах всей организации. Это хранилище будет центральным репозиторием для всех корпоративных данных, а отдельные подразделения будут создавать себе витрины данных на его основе. В процессе реализации этого проекта пришло понимание того, что также необходимо выработать стратегию консолидации метаданных.
Для этого можно использовать подход, описанный выше, который включает четыре основных действия. Первое действие - определение требований к метаданным. Этот процесс включает идентификацию заинтересованных сторон и классификацию метаданных. Поскольку это проект консолидации Хранилища данных, то типы метаданных будут достаточно простыми. Основные элементы - это некоторые корпоративные измерения, которые должны быть определены, и корпоративные факты. Оба этих элемента связаны с одними и теми же метаданными бизнеса. Следующий набор метаданных - это список таблиц и граф, использующих данные измерения и факты, т.е. это технические метаданные. Наконец, для документирования процессов ETL (extraction, transformation, loading - извлечение, преобразование и загрузка) и создания витрин данных необходима информация о тех шагах, из которых они состоят, т.е. это метаданные о процессах.
Для этих метаданных заинтересованными сторонами являются те, кто занимаются моделированием данных, а также разработчики ETL, витрин данных и отчетов. Помимо этого, такие метаданные нужны для работы с инструментами ETL и отчетности. Для консолидации метаданных требуются все элементы метаданных, их классификация, а также информация о том, кто и какие именно данные использует.
Следующий шаг - моделирование решения для работы с метаданными. В организации было принято решение создать свою метамодель, которая бы учитывала требования к модели данных, процессу ETL, витринам данных и инструментам отчетности.
После создания метамодели необходимо определить общую архитектуру. Было решено создать единый репозиторий для метаданных и определить процесс, который обеспечит его наполнение из всех систем. Например, после определения измерений и фактов метаданные экспортируются из инструментов моделирования данных и сохраняются в репозитории. Информация о процессах ETL создается вручную и также сохраняется в репозитории. Репозиторий инструментов отчетности наполняется с помощью заранее определенной технологии. Для выполнения требований отчетности, предъявляемых к метаданным, была создана система отчетности на основе интернета, которая создает запросы к репозиторию для получения информации.
После создания такого решения консолидация метаданных может считаться практически законченной. Следующая проблема - обеспечение долговременной работы данного решения. Например, как должен обрабатываться новый элемент или измерение, созданные в модели данных? Как вносится информация о новом процессе ETL или новом отчете? Все это определяется процессом поддержки метаданных. Для моделей данных периодически используется процесс синхронизации репозиториев инструментов и метаданных. Для ETL и отчетности существуют аналогичные процессы.
Заключение
Важность метаданных для корпораций уже общепризнанна. При работе с метаданными очень важно предварительно выработать соответствующую стратегию. Также важно понимать, что метаданные не являются универсальным средством для управления данными. Это мощное средство, которое может существенно улучшить качество анализа данных в корпорации, тем самым способствуя росту эффективности ее работы. При этом важно не распыляться в поисках абсолютно совершенного решения, а создавать решение, наиболее оптимальное для конкретного бизнеса.