随着现代企业信息化随着业务线、产品线和部门的发展，各业务线将建立各种信息系统，以方便自己的业务。随着信息建设的深入，业务系统之间的独立数据孤岛”现象尤为普遍，业务不集成，流程不互通，数据不共享。这给企业数据分析利用、报表开发、分析挖掘带来了巨大的困难。在这个危急存亡的时候，ETL应用而生，ETL的三大功能上述问题作为其核心机制得到了完美的解决。
ETL，英文Extractt-Transform-Load的缩写用于描述从源端提取数据（extract）、转换（transform）、加载（load）到目的端的过程。ETL是将业务系统的数据提取、清洁和转换后加载到数据仓库的过程。目的是整合企业中分散、混乱、不统一的标准数据，为企业决策提供分析依据，ETL是BI(商业智能)项目的一个重要环节。
一、数据抽取
二、数据清洗
一般来说，数据清洗的目的是选择有缺陷的数据，然后正确和标准化它们，以满足用户所需的数据质量标准。数据「缺陷」它可能包括以下情况：数值重复、数据缺失、数据错误、数据范围混淆、存在「脏」数据和数据不一致等等。其中，数值重复不是唯一的标准，许多值代表相同的含义。数据范围混淆意味着相同的值将应用于不同的场合，代表不同的含义。
数据清理是一个重复的过程，不可能在几天内完成。只有不断发现和解决问题。一般要求客户确认是否过滤，是否修改，并将过滤后的数据写入Excel文件或将过滤数据写入数据表。在ETL开发的早期阶段，过滤数据的电子邮件可以每天发送给业务单位，以促进他们尽快纠正错误，也可以作为未来验证数据的依据。数据清理应注意不要过滤有用的数据，仔细验证每个过滤规则，并要求用户确认。
数据清洗后，数据的加载一般直接写入DW(DataWarehousing，去数据仓库)。
ETL增量加载的方式主要包括：
1.系统日志分析方法
2.触发器方式
4.全表比较模式
5.源系统增量（delta）数据直接或转换后加载
现在有很多成熟的工具可以提供ETL功能，更不用说它们的质量了。从应用的角度来看，ETL的过程并不是很复杂。这些工具给数据仓库项目，特别是开发和维护方便带来了极大的便利。但另一方面，开发人员很容易在这些工具中迷失方向，不去探求ETL的本质，真的只是在用工具。。大家都知道“理论与实践相结合”，超越一个领域，必须在理论水平上达到一定的高度，只有两者兼得，才能促进两者兼得ETL技术创新和自身素质发展！
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2024-06-03
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