ETL 的工作流程
ETL 的工作流程通常分为以下三个步骤:
抽取
首先需要从源系统中抽取有用的数据,在抽取之前,需要充分了解并确定数据源,建立合适的抽取方式,以确保抽取的数据准确、完整、安全;
转换
第二步需要对抽取的数据进行清洗、转换、整合和加工等处理,将数据转换成目标系统所需要的格式和结构;
加载
将转换后的数据加载到目标系统中,目标系统可以是数据仓库、数据集成平台、数据管理系统等。署和维护的成本。
ETL 常见的使用场景
ETL 常见的使用场景包括:
业务数据分析
帮助企业实现数据的集成、清洗、聚合、可视化等功能,以获取高质量、全面可靠的数据,从而支持业务决策和业务分析;
降低业务人员查询数据的难度
通常企业数据来源渠道分散,且格式、结构和存储方式可能不同。借助 ETL,业务人员可以很容易获得高度一致、准确和易于查询的数据集,更轻松地查询和分析数据;
迁移应用程序数据
ETL 可以帮助企业将旧系统中的数据抽取出来,转换成新系统支持的格式和结构,并快速、准确地将数据加载到新系统中,确保业务的连续性和稳定性。
选择 ETL 工具时的考量因素

ETL 工具的性能
由于 ETL 工具涉及从海量数据中抽取、转换和加载,将所有数据转换为高度一致、准确可靠的数据,满足业务需求的过程,因此需要其具备强大的性能支持其作业。

转换灵活
转换灵活指的是 ETL 工具可以根据不同的数据源和目标系统需求,定制和编写特定的数据转换规则和处理逻辑,确保 ETL 工具可以处理各种复杂的数据转换和数据处理场景,以满足特定的业务需求。

数据质量
ETL 工具应该包括数据质量控制和监测功能,以检测和识别数据中的缺陷和错误,并提供相应的解决方案。
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