DataStage企業(yè)版產(chǎn)品白皮書之五電子教案

1、Good is good, but better carries it.精益求精，善益求善。DataStage企業(yè)版產(chǎn)品白皮書之五統(tǒng)一數(shù)據(jù)交換池項(xiàng)目ETL工具軟件及產(chǎn)品現(xiàn)場(chǎng)支持服務(wù)競(jìng)爭(zhēng)性談判提交文件之六.二.五ProfileStage白皮書之二北京先進(jìn)數(shù)通信息技術(shù)有限公司2004年10月21日本文件涉及信息為北京先進(jìn)數(shù)通信息技術(shù)有限公司專有信息，敬請(qǐng)視同機(jī)密文件處理。除因需要而得到授權(quán)的中國(guó)建設(shè)銀行及本公司有關(guān)人員外，請(qǐng)勿以任何形式向他人或任何第三方透露。目錄TOCo1-3hzuHYPERLINKl_Toc861345381.建立數(shù)據(jù)輪廓：確保數(shù)據(jù)質(zhì)量的第一步PAGEREF_Toc861345

2、38h3HYPERLINKl_Toc861345391.1為什么要建立數(shù)據(jù)輪廓？PAGEREF_Toc86134539h3HYPERLINKl_Toc861345401.2不要假定“我們知道自己的數(shù)據(jù)”！PAGEREF_Toc86134540h4HYPERLINKl_Toc861345412.建立數(shù)據(jù)輪廓：數(shù)據(jù)集成成功的關(guān)鍵PAGEREF_Toc86134541h5HYPERLINKl_Toc861345423.介紹Ascential公司的ProfileStagePAGEREF_Toc86134542h5HYPERLINKl_Toc861345434.了解首先應(yīng)從哪里開始PAGEREF_Toc

3、86134543h6HYPERLINKl_Toc861345445.建立數(shù)據(jù)輪廓的功能組成PAGEREF_Toc86134544h6HYPERLINKl_Toc861345455.1列分析PAGEREF_Toc86134545h7HYPERLINKl_Toc861345465.2表分析PAGEREF_Toc86134546h8HYPERLINKl_Toc861345475.3主鍵分析PAGEREF_Toc86134547h8HYPERLINKl_Toc861345485.4交叉表分析PAGEREF_Toc86134548h9HYPERLINKl_Toc861345495.5規(guī)范化PAGEREF

4、_Toc86134549h9HYPERLINKl_Toc861345505.6報(bào)表與數(shù)據(jù)定義語(yǔ)言（DDL）的生成PAGEREF_Toc86134550h10HYPERLINKl_Toc861345515.7抽取、轉(zhuǎn)換與加載（ETL）工具支持PAGEREF_Toc86134551h10HYPERLINKl_Toc861345526.避免傳統(tǒng)的手工處理過程中易犯的錯(cuò)誤PAGEREF_Toc86134552h11建立數(shù)據(jù)輪廓：確保數(shù)據(jù)質(zhì)量的第一步為什么要建立數(shù)據(jù)輪廓？分析人員的研究已經(jīng)表明：超過75%的數(shù)據(jù)集成項(xiàng)目或者超出預(yù)算，或者完全失敗。它們或者不能提供要求的特征，超出它們的預(yù)算，或者在完成之前

5、被取消。為什么會(huì)有如此高的失敗率呢？盡管可能會(huì)有所變化，但數(shù)據(jù)集成的傳統(tǒng)方法基本上都采用下列一些步驟：第一步：分析用戶需求，建立一個(gè)目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)規(guī)范。在會(huì)見用戶之后，即設(shè)計(jì)出一個(gè)力求回答用戶所有問題的宏大數(shù)據(jù)庫(kù)模型，以求作為目標(biāo)應(yīng)用的解決方案。第二步：分析可用的數(shù)據(jù)源。對(duì)一組來自傳統(tǒng)系統(tǒng)以及操作型系統(tǒng)等的數(shù)據(jù)源進(jìn)行匯集和分析，以確定它們與目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)的關(guān)系。數(shù)據(jù)源的文檔也許可用，也許根本就是不可用的，或者是不準(zhǔn)確的。對(duì)源數(shù)據(jù)進(jìn)行一系列抽樣考察，以便檢測(cè)出數(shù)據(jù)的屬性。第三步：建立一組源數(shù)據(jù)到目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)的映射。制定一個(gè)把各種數(shù)據(jù)源轉(zhuǎn)換到目標(biāo)應(yīng)用的計(jì)劃。典型情況下，這一階段是用ETL工具或自編的程序完成

6、的。第四步：集結(jié)數(shù)據(jù)。把源數(shù)據(jù)加載到中間集結(jié)區(qū)，從中可以排列、清洗和擺布成目標(biāo)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需要的形式。在這個(gè)階段，可以部署數(shù)據(jù)質(zhì)量軟件，對(duì)數(shù)據(jù)記錄進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，并建立必要的連接。第五步：加載數(shù)據(jù)。把數(shù)據(jù)從集結(jié)區(qū)移至目標(biāo)應(yīng)用中。這一步驟包括格式數(shù)據(jù)以便制作報(bào)表。不要假定“我們知道自己的數(shù)據(jù)”！手工方法的主要問題是他們假定應(yīng)用所要求的數(shù)據(jù)，其數(shù)據(jù)源實(shí)際上都是可用的。一些大的公司在數(shù)據(jù)集成項(xiàng)目上已經(jīng)花費(fèi)了數(shù)百萬(wàn)美元，唯一的結(jié)果是最終發(fā)現(xiàn)源數(shù)據(jù)不支持目標(biāo)模型不管是他們自己建立的，還是由企業(yè)應(yīng)用供應(yīng)商開發(fā)的，因?yàn)檎麄€(gè)處理過程通常就是由獨(dú)立的開發(fā)團(tuán)隊(duì)手工執(zhí)行的一系列無(wú)條理的步驟，而步驟之間的不連續(xù)性常常導(dǎo)致災(zāi)難

7、性的后果。典型情況下，企業(yè)80%的項(xiàng)目預(yù)算花費(fèi)在第三步和第四步，即中間集結(jié)和加載數(shù)據(jù)方面。不幸的是，實(shí)際的經(jīng)驗(yàn)說明，把一組源數(shù)據(jù)映射到目標(biāo)只是集成多個(gè)數(shù)據(jù)源的所有任務(wù)的一小部分。更重要的工作全在于解決：源數(shù)劇中的確切數(shù)據(jù)是什么？數(shù)據(jù)是怎樣組織的？在目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)模式中怎樣才能最好地表示這些數(shù)據(jù)？怎樣建立這些源數(shù)據(jù)到目標(biāo)的映射？通常，我們很少了解源數(shù)據(jù)，這就限制了在第二步中取得成功的可能性，因而也就不可能在隨后的步驟中取得成功。大多數(shù)數(shù)據(jù)集成項(xiàng)目之所以超出預(yù)算或者完全失敗的原因是對(duì)元數(shù)據(jù)缺乏了解。如果不使用自動(dòng)化的元數(shù)據(jù)反向工程工具，開發(fā)人員只能靠手工調(diào)查元數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)系統(tǒng)的元數(shù)據(jù)文檔即使在最好的情況

8、下通常也是不完整的，或者根本就不存在。能夠解釋這些數(shù)據(jù)的必要人員經(jīng)常是已經(jīng)離開了公司。采用隨意猜測(cè)的方式而不是全面的內(nèi)容分析，必然導(dǎo)致在源數(shù)據(jù)集成到目標(biāo)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的處理過程中存在隱患，需要在整個(gè)開發(fā)周期的后期進(jìn)行排錯(cuò)。如果不在設(shè)計(jì)階段找出錯(cuò)誤，元數(shù)據(jù)中的問題將會(huì)反映到生產(chǎn)系統(tǒng)中。前期未檢測(cè)出的缺陷（在需求分析和設(shè)計(jì)階段），后期糾正時(shí)的花費(fèi)將是前期解決同一問題的費(fèi)用的10到100倍。在數(shù)據(jù)集成的情況下，當(dāng)企業(yè)試圖利用數(shù)據(jù)，卻沒有正確理解源數(shù)據(jù)的屬性，就手工建立目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，這將導(dǎo)致重大的財(cái)產(chǎn)損失。在ETL處理過程的前期缺乏能夠檢測(cè)問題的工具是加大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)預(yù)算費(fèi)用的主要原因。建立數(shù)據(jù)輪廓：數(shù)據(jù)集成成

9、功的關(guān)鍵數(shù)據(jù)質(zhì)量差是整個(gè)公司范圍項(xiàng)目失敗的根本原因。預(yù)先根據(jù)源數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)輪廓，將會(huì)帶來顯著的好處：減少項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)；提高各種企業(yè)項(xiàng)目的投資回報(bào)率，包括商務(wù)智能、企業(yè)應(yīng)用實(shí)現(xiàn)、客戶單點(diǎn)試圖和重要數(shù)據(jù)管理，等等；驗(yàn)證業(yè)務(wù)需求的目標(biāo)究竟能夠達(dá)到，還是根本就達(dá)不到；在投入數(shù)據(jù)集成開發(fā)的時(shí)間和人力資源以前，確保不同的源數(shù)據(jù)能夠支持目標(biāo)要求；在項(xiàng)目開發(fā)周期的早期找出微小的數(shù)據(jù)問題，實(shí)際上等于減少了測(cè)試和糾正工作的費(fèi)用；使資源（人、技能和時(shí)間）的項(xiàng)目規(guī)劃更精確。介紹Ascential公司的ProfileStageAscentialProfileStage把自動(dòng)化處理帶入關(guān)鍵的和基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)源分析任務(wù)中，加快全面

10、的數(shù)據(jù)分析，減少時(shí)間價(jià)值損失，把關(guān)鍵數(shù)據(jù)集成項(xiàng)目的全部費(fèi)用和資源降至最小程度。AscentialProfileStage根據(jù)源數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)輪廓（分析列值和結(jié)構(gòu)），提出目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)建議，如主鍵、外鍵和規(guī)范化的表。具備了這些信息，AscentialProfileStage就可以建立一個(gè)數(shù)據(jù)模型，便利于源到目標(biāo)映射，以及自動(dòng)地生成數(shù)據(jù)集成作業(yè)。通過提供已全面了解清楚的元數(shù)據(jù)，或在諸多表和數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)找出其中的依賴關(guān)系，AscentialProfileStage允許用戶集成多個(gè)異構(gòu)系統(tǒng)。因?yàn)樵獢?shù)據(jù)是基于實(shí)際的源數(shù)據(jù)的，準(zhǔn)確度是100%。因此，在項(xiàng)目開發(fā)之前，通過暴露集成方面的問題，可以減少項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)。通過運(yùn)用

11、這個(gè)先進(jìn)的建立數(shù)據(jù)輪廓的功能，最終得到的成果將會(huì)是一個(gè)健壯的和可靠的實(shí)現(xiàn)，其中避免了關(guān)鍵的數(shù)據(jù)集成問題。AscentialProfileStage能夠把典型的6到8個(gè)月的項(xiàng)目，以30到60天的時(shí)間完成，并交付同樣的結(jié)果，平均節(jié)省70%的時(shí)間。了解首先應(yīng)從哪里開始AscentialProfileStage對(duì)用戶數(shù)據(jù)的內(nèi)容不做任何臆測(cè)。用戶只需要提供記錄設(shè)計(jì)的描述。AscentialProfileStage可讀入任何源數(shù)據(jù)，自動(dòng)地分析這些數(shù)據(jù)，并建立完整的數(shù)據(jù)檔案，從而正確無(wú)誤地生成數(shù)據(jù)（此后便是元數(shù)據(jù)）的屬性。這些屬性包括表、列、可能的鍵以及數(shù)據(jù)中相互間的關(guān)系。一旦知道和驗(yàn)證了這些屬性，Asce

12、ntialProfileStage將自動(dòng)地生成規(guī)范化的目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)模式。商務(wù)智能報(bào)表和源數(shù)據(jù)到目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)的轉(zhuǎn)換均被自動(dòng)地指定為該目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)的一部分。在理解了源數(shù)據(jù)之后，數(shù)據(jù)集成項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)仍然面臨很大的挑戰(zhàn)，即使已經(jīng)采用了解了的模式，把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中，也是如此。當(dāng)使用傳統(tǒng)的多階段處理過程時(shí)，設(shè)計(jì)階段出現(xiàn)的錯(cuò)誤經(jīng)常需要在生產(chǎn)系統(tǒng)上進(jìn)行手工調(diào)試。AscentialProfileStage令這個(gè)處理過程自動(dòng)化提出對(duì)目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)的建議，使用戶能夠靈活地進(jìn)行編輯，從而盡可能地獲得最好的最終結(jié)果。建立數(shù)據(jù)輪廓的功能組成下面是建立數(shù)據(jù)輪廓的處理過程和主要組成部分的描述：列分析；表分析；主鍵分析；交叉表分

13、析；規(guī)范化；報(bào)表與數(shù)據(jù)定義語(yǔ)言（DDL）的生成；抽取、轉(zhuǎn)換與加載（ETL）工具支持。列分析列分析考查同一列的所有值，以推斷列的定義和其他屬性，如域值、統(tǒng)計(jì)尺度和最小/最大值等。在進(jìn)行列分析期間，將單獨(dú)地對(duì)源數(shù)據(jù)每個(gè)表的每個(gè)可用的列進(jìn)行深入的考查。對(duì)數(shù)據(jù)的許多屬性進(jìn)行觀察和記錄，舉例如下：最小、最大和平均長(zhǎng)度；數(shù)值的精度和度量單位；基本數(shù)據(jù)類型，包括不同的日期/時(shí)間格式；最小、最大和平均數(shù)值；空值、NULL值和非NULL/空值的計(jì)數(shù)；不同數(shù)值或基數(shù)的計(jì)數(shù)。另外，列分析還將對(duì)列中的數(shù)據(jù)進(jìn)行一定的推斷，例如：數(shù)據(jù)類型、精度和度量單位。是否允許使用NULL值。列是否包含常數(shù)值。列值是否唯一的。在進(jìn)行列

14、分析期間，用戶需要?jiǎng)?chuàng)建在ETL處理過程中使用的轉(zhuǎn)換注解/規(guī)則。這是產(chǎn)生投資回報(bào)率較多的地方。表分析表分析是一個(gè)表處理過程。為了計(jì)算一個(gè)表的函數(shù)依賴關(guān)系，它從該表所有列的數(shù)據(jù)值中，隨機(jī)選取抽樣數(shù)據(jù)進(jìn)行考查。表分析尋求找出同一表中不同列之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。如果一組列依賴于另一組列，則說明表中存在函數(shù)依賴關(guān)系。每個(gè)函數(shù)依賴關(guān)系都有兩個(gè)組成部分：決定列同一表中構(gòu)成決定性因素的一組列，也即決定依賴關(guān)系的一組列。決定列可以由一個(gè)或多個(gè)列組成。依賴列同一表中的一個(gè)依賴于決定列的列。一個(gè)列是依賴列，僅當(dāng)對(duì)于決定列的一個(gè)給定的值，該列的值總是相同的。AscentialProfileStage不僅顯示數(shù)據(jù)100%支持

15、的函數(shù)依賴關(guān)系，而且AscentialProfileStage也顯示數(shù)據(jù)支持較弱的函數(shù)依賴關(guān)系。例如，在建立依賴數(shù)據(jù)輪廓期間，AscentialProfileStage計(jì)算紀(jì)錄行支持一個(gè)給定函數(shù)依賴關(guān)系的百分比，而不是僅僅扔掉有關(guān)信息。AscentialProfileStage會(huì)精確地鎖定有問題的結(jié)構(gòu)，并顯示問題的量值。了解函數(shù)依賴關(guān)系是否遭到破壞僅僅是第一步，還需要了解究竟是怎樣破壞的，進(jìn)而有效地界定和糾正這一問題。AscentialProfileStage提供一些手段，可以做這種類型的分析。主鍵分析主鍵分析是一個(gè)找出一個(gè)或多個(gè)表中所有候選鍵的處理過程，其目的是找出最適合作為每個(gè)表的主鍵的一

16、個(gè)列或一組列。在隨后的步驟（如交叉表分析）能夠執(zhí)行之前，這一分析過程必須完成。通常，主鍵分析采用來自表分析的結(jié)果。表分析從表的列中找出依賴關(guān)系，并把它們記錄為“聚集依賴關(guān)系”。AggregateDependency表中的每一行記錄表示給定表的單個(gè)依賴關(guān)系。每個(gè)依賴關(guān)系包括兩部分：構(gòu)成決定列的單個(gè)列或一組列（同一表中），和依賴于決定列的一組列（也在同一表中）。對(duì)于一個(gè)給定的決定列的值，如果依賴列的值總是相同的，則稱這一組列依賴于決定列。正如我們所知道的那樣，主鍵可以決定表中一行記錄其余列的所有值。在主鍵分析期間，一個(gè)或多個(gè)聚集依賴關(guān)系將成為候選的鍵。之后,一個(gè)候選鍵必須經(jīng)用戶認(rèn)可才能作為主鍵。交

17、叉表分析交叉表分析是一個(gè)多表處理過程，它把每個(gè)選定表中的所有列與其他選定表中的所有列進(jìn)行比較，其目的是找出共享一個(gè)公共域的列。如果發(fā)現(xiàn)兩個(gè)列共享一個(gè)公共域，也許這表示兩個(gè)表之間存在一個(gè)外鍵關(guān)系，或者存在冗余數(shù)據(jù)。這些可能性將在隨后的關(guān)系分析階段予以考查。DomainsCompared表中的每一行表示兩個(gè)列的域已經(jīng)在交叉表分析期間做過比較。域比較是一個(gè)雙向的處理過程，從中可以推斷出一個(gè)列的域是否包含在其他列的域中，或者恰好相反。CommonDomains表中的每一行表示一個(gè)列（“基”列）與不同表中的另一個(gè)列（“配對(duì)”列）共享一個(gè)公共域。公共域僅僅是相對(duì)于“基”列而言的，并不關(guān)注是否“配對(duì)”列也存

18、在公共域。用戶可以運(yùn)用AscentialProfileStage中的交叉表分析，在多個(gè)表中找出外鍵。AscentialProfileStage首先找出每個(gè)表的主鍵，然后在所有的表或文件中找出等同的或重疊的數(shù)據(jù)。在找出等同的或重疊的數(shù)據(jù)之處，用戶有權(quán)利選定主鍵，和把相應(yīng)的列指定為外鍵關(guān)系。規(guī)范化規(guī)范化包括為目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)計(jì)算第三范式關(guān)系模型。系統(tǒng)提供一個(gè)“NormalizationWizard（規(guī)范化向?qū)В庇脩艚缑?，引?dǎo)用戶一步一步地完成目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)模型的規(guī)范化處理。分析階段獲得的信息有助于用戶在構(gòu)建目標(biāo)數(shù)據(jù)模型方面做出明智的決策。當(dāng)AscentialProfileStage發(fā)現(xiàn)候選的規(guī)范化關(guān)系模型

19、時(shí)，他將向用戶提出建議。用戶可以接受、拒絕或按自己的想法修改推薦的規(guī)范化關(guān)系模型。從三個(gè)建立數(shù)據(jù)輪廓階段獲得的信息存儲(chǔ)在AscentialProfileStageMetadataRepository（元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)）中。這是一個(gè)用戶選用的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，其中包含項(xiàng)目中所有有關(guān)元數(shù)據(jù)的信息。這個(gè)元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)提供一個(gè)基礎(chǔ)，用于生成數(shù)據(jù)輪廓報(bào)表、規(guī)范化的關(guān)系模型、目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)模型，以及源到目標(biāo)的映射。報(bào)表與數(shù)據(jù)定義語(yǔ)言（DDL）的生成數(shù)據(jù)輪廓報(bào)表描述了從建立數(shù)據(jù)輪廓階段獲得的信息。這些報(bào)表可以用作一個(gè)基礎(chǔ)，以評(píng)估項(xiàng)目的范圍，與最終用戶及合作伙伴簽訂階段工作終止協(xié)議，以及調(diào)查元數(shù)據(jù)的真實(shí)構(gòu)成。報(bào)表可以在用戶

20、屏幕上顯示、打印，可以保存到文件中，發(fā)送電子郵件，轉(zhuǎn)換為Word和HTML等各種存儲(chǔ)格式。構(gòu)建的數(shù)據(jù)模型能夠以各種形式導(dǎo)出到流行的數(shù)據(jù)建模工具。然后，用戶能夠以各種組合形式考查數(shù)據(jù)模型。如果在考查數(shù)據(jù)模型之后，用戶確定有必要對(duì)目標(biāo)模式做適當(dāng)?shù)男薷模麄兛梢栽凇癗ormalizationWizard”中，或者在分析階段對(duì)數(shù)值進(jìn)行調(diào)整。新的或修正的模型可以加載到AscentialProfileStageMetadataRepository，并集成到項(xiàng)目中。AscentialProfileStage支持各種SQL語(yǔ)言的生成，包括SQLServer、ANSISQL和Oracle。DDL也能夠以XML格

21、式生成。抽取、轉(zhuǎn)換與加載（ETL）工具支持一旦映射經(jīng)過確認(rèn)，創(chuàng)建ETL作業(yè)，進(jìn)而創(chuàng)建目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)純粹就是點(diǎn)擊一個(gè)按鈕的事了。這個(gè)方法也支持以鼠標(biāo)拖放的形式實(shí)現(xiàn)從源到預(yù)定義的目標(biāo)之間的映射。AscentialProfileStage自動(dòng)生成用于AscentialDataStage作業(yè)轉(zhuǎn)換的代碼，把非規(guī)范化的源數(shù)據(jù)庫(kù)轉(zhuǎn)換成完全規(guī)范化的目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)。程序員不需要花費(fèi)時(shí)間為這些基本的轉(zhuǎn)換去建立AscentialDataStage作業(yè)，因?yàn)锳scentialProfileStage能夠根據(jù)存儲(chǔ)在AscentialProfileStageMetadataRepository（元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)）中的信息，推導(dǎo)出目標(biāo)數(shù)

22、據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)模型，其中源到目標(biāo)的映射是自動(dòng)計(jì)算的。AscentialProfileStage提供直觀的和高效率的界面，以便修改源到目標(biāo)的映射，包括附加的列、轉(zhuǎn)換規(guī)則和匯總。通過利用現(xiàn)有的工具進(jìn)行嚴(yán)格的集成，AscentialProfileStage提供了一個(gè)規(guī)范建立和ETL生成的環(huán)境。在用戶確認(rèn)了源到目標(biāo)的映射正確無(wú)誤之后，AscentialProfileStage自動(dòng)地生成一組作業(yè)，并立即開始AscentialDataStage的處理過程。這可以從各種數(shù)據(jù)源開始，包括所有ODBC兼容的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)、COBOL傳統(tǒng)數(shù)據(jù)，甚至是普通的ASCII文本文件。處理過程結(jié)束后，生成實(shí)際進(jìn)行數(shù)據(jù)遷移的AscentialDataStage作業(yè)。避免傳統(tǒng)的手工處理過程中易犯的錯(cuò)誤通過把傳統(tǒng)的處理步驟合并到集成的處理過程，再加以來自源數(shù)據(jù)的啟發(fā)和推斷，以及穩(wěn)定的交付環(huán)境，可以避免傳統(tǒng)的手工處理過程中易犯的錯(cuò)誤。采用AscentialProfileStage的部分優(yōu)勢(shì)包括：生成正確的元數(shù)據(jù)，因?yàn)锳scentialProfileStage是根據(jù)實(shí)際存在，而不是開發(fā)人員的憑空想象而生成元數(shù)據(jù)的。AscentialProfileStage確保定義的規(guī)范是正