数据抽取、清洗与转换 BI项目中ETL设计

核心提示： A、不完整的数据，其特征是是一些应该有的信息缺失，数据抽取、清洗与转换 BI项目中ETL设计(3)，如供应商的名称，分公司的名称，常用的就是给系统管理员发送邮件，并附上出错的信息，客户的区域信息缺失、业务系统中主表与明细表不能匹配等，需要将这一类数据过滤出来

A、不完整的数据，其特征是是一些应该有的信息缺失，如供应商的名称，分公司的名称，客户的区域信息缺失、业务系统中主表与明细表不能匹配等。需要将这一类数据过滤出来，按缺失的内容分别写入不同Excel文件向客户提交，要求在规定的时间内补全。补全后才写入数据仓库。

B、错误的数据，产生原因是业务系统不够健全，在接收输入后没有进行判断直接写入后台数据库造成的，比如数值数据输成全角数字字符、字符串数据后面有一个回车、日期格式不正确、日期越界等。这一类数据也要分类，对于类似于全角字符、数据前后有不面见字符的问题只能写SQL的方式找出来，然后要求客户在业务系统修正之后抽取;日期格式不正确的或者是日期越界的这一类错误会导致ETL运行失败，这一类错误需要去业务系统数据库用SQL的方式挑出来，交给业务主管部门要求限期修正，修正之后再抽取。

C、重复的数据，特别是维表中比较常见，将重复的数据的记录所有字段导出来，让客户确认并整理。

数据清洗是一个反复的过程，不可能在几天内完成，只有不断的发现问题，解决问题。对于是否过滤、是否修正一般要求客户确认;对于过滤掉的数据，写入Excel文件或者将过滤数据写入数据表，在ETL开发的初期可以每天向业务单位发送过滤数据的邮件，促使他们尽快的修正错误，同时也可以作为将来验证数据的依据。数据清洗需要注意的是不要将有用的数据过滤掉了，对于每个过滤规则认真进行验证，并要用户确认才行。

2、数据转换

数据转换的任务主要是进行不一致的数据转换、数据粒度的转换和一些商务规则的计算。

A、不一致数据转换，这个过程是一个整合的过程，将不同业务系统的相同类型的数据统一，比如同一个供应商在结算系统的编码是XX0001，而在CRM中编码是YY0001，这样在抽取过来之后统一转换成一个编码。

B、数据粒度的转换，业务系统一般存储非常明细的数据，而数据仓库中的数据是用来分析的，不需要非常明细的数据，一般情况下，会将业务系统数据按照数据仓库粒度进行聚合。

C、商务规则的计算，不同的企业有不同的业务规则，不同的数据指标，这些指标有的时候不是简单的加加减减就能完成，这个时候需要在ETL中将这些数据指标计算好了之后存储在数据仓库中，供分析使用。

ETL日志与警告发送

1、ETL日志，记录日志的目的是随时可以知道ETL运行情况，如果出错了，出错在那里。

ETL日志分为三类。第一类是执行过程日志，是在ETL执行过程中每执行一步的记录，记录每次运行每一步骤的起始时间，影响了多少行数据，流水账形式。第二类是错误日志，当某个模块出错的时候需要写错误日志，记录每次出错的时间，出错的模块以及出错的信息等。第三类日志是总体日志，只记录ETL开始时间，结束时间是否成功信息。

如果使用ETL工具，工具会自动产生一些日志，这一类日志也可以作为ETL日志的一部分。

2、警告发送

ETL出错了，不仅要写ETL出错日志而且要向系统管理员发送警告，发送警告的方式有多种，常用的就是给系统管理员发送邮件，并附上出错的信息，方便管理员排查错误。