ETL定义

ETL(Extract-Transform-Load )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,是构建数据仓库重要的一环,是商业智能的核心和灵魂。

ETL特色功能

管理简单

采用元数据方法,集中进行管理;接口、数据格式、传输有严格的规范;尽量不在外部数据源安装软件;数据抽取系统流程自动化,并有自动调度功能;抽取的数据及时、准确、完整;可以提供同各种数据系统的接口,系统适应性强;提供软件框架系统,系统功能改变时,应用程序很少改变便可适应变化;可扩展性强。

标准定义数据

合理的业务模型设计对ETL至关重要。数据仓库是企业唯一、真实、可靠的综合数据平台。数据仓库的设计建模一般都依照三范式、星型模型、雪花模型,无论哪种设计思想,都应该最大化地涵盖关键业务数据,把运营环境中杂乱无序的数据结构统一成为合理的、关联的、分析型的新结构,而ETL则会依照模型的定义去提取数据源,进行转换、清洗,并最终加载到目标数据仓库中。

模型的重要之处在于对数据做标准化定义,实现统一的编码、统一的分类和组织。标准化定义的内容包括:标准代码统一、业务术语统一。ETL依照模型进行初始加载、增量加载、缓慢增长维、慢速变化维、事实表加载等数据集成,并根据业务需求制定相应的加载策略、刷新策略、汇总策略、维护策略。

拓展新型应用

对业务数据本身及其运行环境的描述与定义的数据,称之为元数据(metadata)。元数据是描述数据的数据。从某种意义上说,业务数据主要用于支持业务系统应用的数据,而元数据则是企业信息门户、客户关系管理、数据仓库、决策支持和B2B等新型应用所不可或缺的内容。

元数据的典型表现为对象的描述,即对数据库、表、列、列属性(类型、格式、约束等)以及主键/外部键关联等等的描述。特别是现行应用的异构性与分布性越来越普遍的情况下,统一的元数据就愈发重要了。“信息孤岛”曾经是很多企业对其应用现状的一种抱怨和概括,而合理的元数据则会有效地描绘出信息的关联性。

而元数据对于ETL的集中表现为:定义数据源的位置及数据源的属性、确定从源数据到目标数据的对应规则、确定相关的业务逻辑、在数据实际加载前的其他必要的准备工作,等等,它一般贯穿整个数据仓库项目,而ETL的所有过程必须最大化地参照元数据,这样才能快速实现ETL。