天甚至每小时就会产生一条，建议如果ETL环境在数据库里面的话，建立ETL日志表记录相对会比较方便，当每次ETL运行时自动地去维护这张表，INSERT一条任务运行的记录。BI分析模型这里的BI分析模型主要有两类，一类是数据仓库常见的多维模型，另一类是根据具体业务构建的商业分析模型。无论是哪类模型，其实都已经在分析的层面上，所以都有必要记录以下几类信息：

分析模型的设计和结构；模型的分析应用和商业价值；模型中指标的定义、计算方法；模型的展现和效果。
模型一般由分析师设计和构建，所以这类信息一般会以文档的形式记录下面，或者制作成相应的PPT进行展示。这里必须注意的是分析模型在构建之初就必须明确应用的环境、体现的价值或可能实现的预期，明确这些是为了更好地应用到实践中，如果只是单纯为了实现这样的模型或者基于相应算法的实现，那么很有可能最终模型会变成一种摆设；再有一点就是模型的展现，模型需要优化其在可视化层面的效果，也就是要让其他人能够更好地理解模型的使用和价值，一切底层的算法和数据的处理只是为了让模型在最终的展现上更加有效。上面只是对于所有的分析模型而言，对于多维模型，其在数据仓库的应用已经形成了一定的规范，所以我们可以获取到更多的信息：

多维模型的结构（星形、雪花等）；多维模型的维（层次、级别、属性）和立方（度量、计算度量）；多维模型的数据组织和加载；可以实现的OLAP应用与展现。
其实如果你用工具来构建多维模型，那么这些多维模型的元数据信息可能很多直接就会保存在工具相应的资料档案库Repository）里面，（当然你也可以自己整理出相应的文档，供不时的查询和分享的需要。
来源：网站数据分析《数据仓库元数据管理》
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