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数据抽取、清洗与转换 BI项目中ETL设计

 2007-05-17 09:34:28 来源:WEB开发网   
核心提示: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,数据抽取、清洗与转换 BI项目中ETL设计,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1/3的时间,首先要搞清楚以下几个问题:数据是从几个业务系统

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1/3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2/3。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 2000的DTS、SQL Server2005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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Tags:数据 抽取 清洗

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