为了更好地管理和分析这些数据,数据仓库和ETL技术应运而生。它们是数据处理和数据管理领域的重要概念,为企业提供了高效的数据处理和整合能力。 一、数据仓库 数据仓库(Data Warehouse)是一种企业级的数据存储解决方案,用于集中式存储和管理企业的各个业务系统数据。它是一个面向主题、集成、非易失性的数据集合,通常用...
ETL是数据抽取(Extract)、转换(Transform)、加载(Load )的简写,它是将OLTP系统中的数据经过抽取,并将不同数据源的数据进行转换、整合,得出一致性的数据,然后加载到数据仓库中。简而言之ETL是完成从 OLTP系统到OLAP系统的过程。 二、数据仓库的架构 数据仓库(Data Warehouse \ DW)是基于OLTP系统的数据源,为了便于多...
ETL工具通常包括数据提取、数据清洗、数据转换、数据合并等功能,可以帮助用户快速、准确地完成数据集成任务。 数据清洗(Data Cleaning) 数据清洗是ETL过程中的一个重要环节,它是指通过一系列的方法和技术,对数据进行清洗和预处理,以保证数据的完整性和准确性。数据清洗的主要内容包括重复记录的删除、缺失值的处理、异常...
数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrated)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策。数据集市(Data Mart),也叫数据市场,就是满足特定的部门或者用户的需求,按照多维的方式进行存储,包括定义维度、需要计算的指标、维度的层次等,生成...
1. 数据运营层(Operational Data Store, ODS): 这一层靠近生产系统,保存着几乎实时的业务数据副本,用于支持日常运营和报告需求。2. 数据仓库层(Data Warehouse, DW): 数据仓库层是数据仓库的核心,它包含了经过整理和汇总的企业数据,用于支持企业的分析和报告需求。这一层通常进一步细分为多个主题区域,如客户、产品...
当企业决定建立数据仓库(Data Warehouse),第一步就是选择一款优秀的ETL(Extract, Transform, Load)工具。数据仓库是企业数据管理的核心,它存储、整合并管理各种数据,为商业决策和数据分析提供支持。而选择合适的ETL工具是构建数仓的关键一步。因没有高灵活度的ETL就无法构建高质量的数仓。
一、Data仓库的架构 Data仓库(Data Warehouse DW)是为了便于多维分析和多角度展现而将Data按特定的模式进行存储所建立起来的关系型Datcbase,它的Data基于OLTP源Systam。Data仓库中的Data是细节的、集成的、面向主题的,以OLAPSystam的分析需求为目的。 Data仓库的架构模型包括了星型架构与雪花型架构两种模式。星型架构的...
ETL是数据抽取(Extract)、转换(Transform)、加载(Load )的简写,它是将OLTP系统中的数据经过抽取,并将不同数据源的数据进行转换、整合,得出一致性的数据,然后加载到数据仓库中。简而言之ETL是完成从 OLTP系统到OLAP系统的过程 数据仓库的架构 数据仓库(Data Warehouse \ DW)是基于OLTP系统的数据源,为了便于多维分析...
Data Warehouse Architect, AS Tallink Grupp ETLWorks is the greatest combination of: performance, versatility, cost efficiency, reliability and ease of use, I have seen thus far, for anything ETL related. Ever since the demo, we were sure this was the right choice to make. The level of flex...
ETL是数据抽取(Extract)、转换(Transform)、加载(Load )的简写,它是将OLTP系统中的数据经过抽取,并将不同数据源的数据进行转换、整合,得出一致性的数据,然后加载到数据仓库中。简而言之ETL是完成从OLTP系统到OLAP系统的过程 数据仓库的架构 数据仓库(Data Warehouse \ DW)是基于OLTP系统的数据源,为了便于多维分析和...