什么是“ETL”?
ETL,是英文Extract-Transform-Load的缩写,用来描述将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库,但其对象并不限于数据仓库。
数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程,提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储,出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业,提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。
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依据, ETL是BI(商业智能)项目重要的一个环节。
扩展资料:
ETL与ELT:
ETL所描述的过程,一般常见的作法包含ETL或是ELT(Extract-Load-Transform),并且混合使用。通常愈大量的数据、复杂的转换逻辑、目的端为较强运算能力的数据库,愈偏向使用ELT,以便运用目的端数据库的平行处理能力。
ETL(orELT)的流程可以用任何的编程语言去开发完成,由于ETL是极为复杂的过程,而手写程序不易管理,有愈来愈多的企业采用工具协助ETL的开发,并运用其内置的metadata功能来存储来源与目的的对应(mapping)以及转换规则。
工具可以提供较强大的连接功能(connectivity)来连接来源端及目的端,开发人员不用去熟悉各种相异的平台及数据的结构,亦能进行开发。当然,为了这些好处,付出的代价便是金钱。
ETL,是英文 Extract-Transform-Load 的缩写,用来描述将数据从来源端经过萃取(extract)、转置(transform)、加载(load)至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库,但其对象并不限于数据仓库。
在数据仓库的构建中,ETL贯穿于项目始终,它是整个数据仓库的生命线,包括了数据清洗、整合、转换、加载等各个过程。如果说数据仓库是一座大厦,那么ETL就是大厦的根基。ETL抽取整合数据的好坏直接影响到最终的结果展现。所以ETL在整个数据仓库项目中起着十分关键的作用,必须摆到十分重要的位置。
ETL是数据抽取(Extract)、转换(Transform)、加载(Load )的简写,它是指:将OLTP系统中的数据抽取出来,并将不同数据源的数据进行转换和整合,得出一致性的数据,然后加载到数据仓库中。
通过ETL,我们可以基于源系统中的数据来生成数据仓库。ETL为我们搭建了OLTP系统和OLAP系统之间的桥梁,是数据从源系统流入数据仓库的通道。在数据仓库的项目实施中,它关系到整个项目的数据质量,所以马虎不得,必须将其摆到重要位置,将数据仓库这一大厦的根基筑牢!
ETL(数据仓库技术)
ETL,是英文 Extract-Transform-Load 的缩写,用来描述将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库,但其对象并不限于数据仓库。
ETL是构建数据仓库的重要一环,用户从数据源抽取出所需的数据,经过数据清洗,最终按照预先定义好的数据仓库模型,将数据加载到数据仓库中去。
参考资料