知识大全 数据抽取、清洗与转换及BI项目中ETL设计[1]

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  ETL是将业务系统的数据经过抽取 清洗转换之后加载到数据仓库的过程 目的是将企业中的分散 零乱 标准不统一的数据整合到一起 为企业的决策提供分析的依据

  ETL是BI项目最重要的一个环节 通常情况下ETL会花掉整个项目的 / 的时间 ETL设计的好坏直接关接到BI项目的成败 ETL也是一个长期的过程 只有不断的发现问题并解决问题 才能使ETL运行效率更高 为项目后期开发提供准确的数据

  ETL的设计分三部分 数据抽取 数据的清洗转换 数据的加载 在设计ETL的时候也是从这三部分出发 数据的抽取是从各个不同的数据源抽取到ODS中(这个过程也可以做一些数据的清洗和转换) 在抽取的过程中需要挑选不同的抽取方法 尽可能的提高ETL的运行效率 ETL三个部分中 花费时间最长的是T(清洗 转换)的部分 一般情况下这部分工作量是整个ETL的 / 数据的加载一般在数据清洗完了之后直接写入DW中去

  ETL的实现有多种方法 常用的有三种 第一种是借助ETL工具如Oracle的OWB SQL server 的DTS SQL Server 的SSIS服务 informatic等实现 第二种是SQL方式实现 第三种是ETL工具和SQL相结合 前两种方法各有优缺点 借助工具可以快速的建立起ETL工程 屏蔽复杂的编码任务 提高速度 降低难度 但是欠缺灵活性 SQL的方法优点是灵活 提高ETL运行效率 但是编码复杂 对技术要求比较高 第三种是综合了前面二种的优点 极大的提高ETL的开发速度和效率

  数据的抽取

  数据的抽取需要在调研阶段做大量工作 首先要搞清楚以下几个问题 数据是从几个业务系统中来?各个业务系统的数据库服务器运行什么DBMS?是否存在手工数据 手工数据量有多大?是否存在非结构化的数据?等等类似问题 当收集完这些信息之后才可以进行数据抽取的设计

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