什么是ETL？

ETL分别是Extract(数据提取)Transform（转换），Loading(装载)三个英语单词的首字母缩写。这是数据提取（Extract），转换（Transform），清洗（Cleansing），装载（Load）过程。构建数据仓库的一个重要环节。客户从数据源中提取所需的数据，清理数据，最后根据预定义的数据仓库模型将数据加载到数据仓库中。

•  提取：从各种原始业务系统中读取数据，这是所有工作的前提。

• 转换:抽取的数据按照预先设计好的规则进行转换、清理和处理一些冗余和歧义的数据，从而统一原有的异构数据格式。

• 装载:根据计划增量或全部将转换后的数据导入数据仓库。

在技术上主要涉及增量、转换、调度和监控等方面的处理。

ETL作为BI/DW数据的核心和灵魂按照统一的规则集成和提高数据的价值，负责完成数据从数据源到目标数据仓库的过程，是实施数据仓库的重要一步。

ETL 到底是什么东西？

如果数据仓库的设计模型是建筑的设计蓝图，数据是砖，那么ETL这是建筑的过程。整个项目中最困难的部分是用户需求分析和设计模型，而用户需求分析和设计模型是整个项目中最困难的部分，而用户需求分析和设计模型是整个项目中最困难的部分，而用户需求分析和设计模型是整个项目中最困难的部分，而用户需求分析和设计模型是整个项目中最困难的部分，而用户需求分析和设计模型分析是整个项目中最困难的部分ETL在许多实践中，国内外普遍认为，规则设计和实施工作量最大，占整个项目的60%-80%。

整个商业智能/数据仓库系统由数据集成、数据仓库和数据市场、多维数据分析三部分组成。

一般来说，商业智能运行所依赖的信息系统是一个复杂的数据集合，由传统系统组成，不兼容数据源、数据库和应用程序，各部分不能相互沟通。

从这个角度来看：当前的应用系统是一个不可替代的系统，你花了很多精力和金钱，特别是系统的数据。新的商业智能系统的目的是通过数据分析来帮助自己做出决策。正是这些数据的来源和格式不同，导致了系统实现和数据集成的困难。此时，您真的希望有一个全面的解决方案来解决您的困境，处理您公司的数据一致性和集成问题，这样您就可以从您所有的传统环境和平台中收集数据，并使用单一的解决方案来有效地转换它。这个解决方案就是ETL。

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