ETL和元数据
1.2.2 元数据 一、什么是元数据
2、元数据的分类 按照用途对元数据进行分类是最常见的分类 方法，可将其分为两类： （1）管理元数据
（2）用户元数据
第一章 数据仓库原理
1.2 数据仓库中的ETL和元数据
1.2.2 元数据 一、什么是元数据 2、元数据的分类（续） 管理元数据是存储关于数据仓库系统技术细 节的数据，是用于开发和管理数据仓库使用的数 据，它主要包括以下信息： 1）数据仓库结构的描述，包括仓库模式、视 图、维、层次结构和导出数据的定义，以及数据 集市的位置和内容。 2）业务系统、数据仓库和数据集市的体系结 构和模式。
5）集成和开放性；6）对元数据的管理。
在工具的选择时，用户重点考虑这些可能影
响ETL工具的要素。
第一章 数据仓库原理
1.2 数据仓库中的ETL和元数据
1.2.1 ETL 三、ETL工具 3、ETL工具选择（续）
性能
灵活性 难易程度 管理和维护 性能和效率 开发周期 工作量
ETL工具
比较灵活 相对容易 容易 较高 较短 中等
第一章 数据仓库原理 1.2 数据仓库中的ETL和元数据
1.2.1 ETL 1.2.2 元数据 1.2.3 外部数据
第一章 数据仓库原理
1.2 数据仓库中的ETL和元数据
1.2.1 ETL
一、ETL的概念 数据仓库的ETL系统是数据仓库中数据整理阶 段的一个主要工具，它与元数据管理相结合，提供 对不同数据源的数据进行抽取、转换、清洗、装载 的功能。 通常而言，开发一个数据仓库项目包括了3个 主要步骤：需求/建模，ETL开发，最后的前端开 发。
第一章 数据仓库原理
1.2 数据仓库中的ETL和元数据 1.2.1 ETL 一、ETL的概念 3、数据装载（续） 数据的追加策略根据数据的抽取策略以及业 务规则确定，一般有3种类型： 1）直接追加； 2）全部覆盖； 3）更新追加。
第一章 数据仓库原理
1.2 数据仓库中的ETL和元数据 1.2.1 ETL 二、ETL的作用 1、解决数据分散问题
第一章 数据仓库原理
1.2 数据仓库中的ETL和元数据
1.2.2 元数据 一、什么是元数据
1、元数据的概念（续） 元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立 方法的数据，对这些信息妥善保存，并很好地管理 将为数据仓库的发展和使用提供方便，使得最终用
户和DSS分析员能够探索各种可能性。
第一章 数据仓库原理
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，将数据装载到数据仓库中去。
第一章 数据仓库原理
1.2 数据仓库中的ETL和元数据
1.2.1 ETL 一、ETL的概念 1、数据抽取
数据抽取是数据源接口，从业务系统中抽取数 据，为数据仓库输入数据。 典型的数据抽取接口包括数据库接口和文件 接口，对于不同的数据平台、不同源数据形式、不 同性能要求和业务量的业务系统以及不同数据量的 源数据，采取不同的数据抽取接口。
Ardent DateStage
提供工作流的方式，可以实现内部编 数据抽取功能的处理方 程 式过于简单，程序的高 效性和准确性方面的保 证措施太少
抽取速度比较快 采用非工作流的工作方 式，用户面临过大的工 作量，程序的高效性和 准确性方面的保证措施 太少
CA
Inforbump
第一章 数据仓库原理
1.2 数据仓库中的ETL和元数据 1.2.1 ETL 三、ETL工具 3、ETL工具选择 ETL工具的功能可以概括为： 1）对平台的支持；2）对数据源的支持； 3）数据转换功能；4）管理和调度功能；
第一章 数据仓库原理
1.2 数据仓库中的ETL和元数据 1.2.1 ETL 一、ETL的概念 3、数据装载 数据装载就是将从数据源系统中抽取、转换、 清洗后的数据装载到数据仓库系统中。 主要的数据装载技术有两种： 1）使用数据仓库引擎厂商提供的数据装载工 具进行数据装载。 2）通过数据仓库引擎厂商提供的API编程进 行数据装载。
第一章 数据仓库原理
1.2 数据仓库中的ETL和元数据
1.2.2 元数据
在需求不确定情况下，在瞬间万变的商业环境 下，元数据可以更好的支持需求变化，降低项目风 险。事实上，元数据贯穿于建立数据仓库的整个过 程之中，是数据仓库构建过程中的一个重要部分， 起着至关重要的作用。
第一章 数据仓库原理
1.2 数据仓库中的ETL和元数据
第一章 数据仓库原理
1.2 数据仓库中的ETL和元数据
1.2.1 ETL 一、ETL的概念 2、数据转换和数据清洗
数据转换、清洗工作一般会有以下几种实现方法：
1）在数据抽取过程中进行数据处理。
2）使用异步数据装载，以文件的方式处理。
3）在数据装载过程中进行数据处理。
4）进入数据仓库以后再进行数据处理。
色。也正因为有了元数据，用户才可以最有效地
利用数据仓库。
第一章 数据仓库原理
1.2 数据仓库中的ETL和元数据
1.2.2 元数据
元数据使得用户可以掌握数据历史，如： 1）数据从哪里来？ 2）流通时间有多长？ 3）更新频率是多大？ 3）数据元素的含义是什么？ 5）对数据已经进行了哪些计算、转换和筛选 等。
第一章 数据仓库原理
1.2 数据仓库中的ETL和元数据
1.2.1 ETL 一、ETL的概念 2、数据转换和数据清洗（续） 数据转换和数据清洗主要完成如下数据不一致：
1）源数据库系统同数据仓库系统在模型上的差异。 2）源数据库系统不一致。 3）源数据结构不一致。 4）源数据定义不规范导致错误数据。 5）对数据的约束不严格，导致无意义数据。 6）存在重复数据。
第一章 数据仓库原理
1.2 数据仓库中的ETL和元数据
1.2.1 ETL 一、ETL的概念 2、数据转换和数据清洗 数据转换和数据清洗是指对从业务系统中抽
取的数据根据数据仓库系统模型的要求，进行数 据的转换、清洗、拆分、汇总等处理，保证来自 不同系统、不同格式的数据具有一致性和完整性， 并按要求装入数据仓库。
第一章 数据仓库原理
1.2 数据仓库中的ETL和元数据 1.2.2 元数据 一、什么是元数据 2、元数据的分类 按照数据仓库功能区域的划分，对元数据可
以分为：
1）数据获取元数据
2）数据存储元数据
3）信息传递元数据
第一章 数据仓库原理
1.2 数据仓库中的ETL和元数据
1.2.2 元数据 一、什么是元数据 2、元数据的分类 按照元数据在数据仓库中所承担的任务，可
第一章 数据仓库原理
1.2 数据仓库中的ETL和元数据 1.2.1 ETL 一、ETL的概念（续）
ETL
数 据 源
数 据 抽 取
数 据 转 换
数 据 装 载
数据仓库
OLAP 数据挖掘
客户端
第一章 数据仓库原理
1.2 数据仓库中的ETL和元数据
1.2.1 ETL 一、ETL的概念（续）
可以看出ETL是构建数据仓库的重要一环，同 时也是构建数据仓库的基础与前提，是数据仓库从 业务系统获得数据的必经之路。用户从数据源抽取
以元数据分为： 1）静态元数据
2）动态元数据
第一章 数据仓库原理
1.2 数据仓库中的ETL和元数据
1.2.2 元数据
一、什么是元数据 3、元数据的作用
用户元数据
即席查询
OLAP分析
数据挖掘
业 务 层 数 据 仓 库 层 操 作 环 境 层
第一章 数据仓库原理
1.2 数据仓库中的ETL和元数据 1.2.1 ETL 三、ETL工具 2、ETL工具比较
数据库厂商 IBM
ETL工具 Warehouse Manager
优点 缺点 数据源广泛，在大数据量的抽取中具 界面不太友好，在处理 有速度优势，提供编程接口和调用外 复杂的数据源时面临较 部程序的功能；提供 agent 把数据抽 多的工作量 取分布到工作站、小型机、大型机等 各种平台 提供的躬耕包括：模型构造和设计； 数据提取、移动和元数据管理；分析 工具整合；数据仓库管理；具有开放 可延伸的框架 不能把数据抽取扩充到 Unix工作站、小型机、 大型机，流程繁琐，不 易使用
手工编码
最灵活 要求一定的技术水平 较难 取决于编写者水平 较长 较重
原理
1.2 数据仓库中的ETL和元数据 1.2.2 元数据
数据仓库环境中一个重要方面是元数据。简
单地说，元数据就是“关于数据的数据”。只要
有程序和数据，元数据就是信息处理环境的一部
分。在数据仓库中，元数据扮演一个新的重要角
ORACLE
Oracle Warehouse Builder DTS
MICROSOFT
从广泛的数据源抽取数据，提供市场 就数据仓库环境而言， 上最有效的编程方式，以及工作流的 处理数据的量是有限的 任务处理方式；提供调用外部吧程序 的功能和强大、丰富的外部程序调用 的对象库；按计划自动执行数据抽取
INFORMIX
1.2.2 元数据 一、什么是元数据
1、元数据的概念 在数据仓库系统中，元数据是关于数据仓库 的数据，指在数据仓库建设过程中所产生的有关 数据源定义、目标定义，转换规则等相关的关键 数据，同时元数据还包含关于数据含义的商业信 息。 元数据可以帮助数据仓库管理员和数据仓库 的开发人员非常方便地找到他们所关心的数据。
2、解决数据不清洁问题 3、方便企业各部门构筑数据集市
第一章 数据仓库原理
1.2 数据仓库中的ETL和元数据 1.2.1 ETL 三、ETL工具 1、ETL工具分类 （1）专业ETL厂商和产品 这类产品一般都有较完善的体系结构，并且久 经市场考验，产品功能的复杂和详尽程度往往能 令初次接触的人瞪目，但其高昂的价格也会使一
第一章 数据仓库原理
ETL
ETL目录[隐藏]简介作用简介ETL，Extraction-Transformation-Loading的缩写，中文名称为数据提取、转换和加载。
ETL工具有：OWB(Oracle Warehouse Builder)、ODI(Oracle Data Integrator)、I nformatic PowerCenter、DataStage、Repository Explorer、Beeload、Kettle。
作用ETL负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
ETL是数据仓库中的非常重要的一环。
它是承前启后的必要的一步。
相对于关系数据库，数据仓库技术没有严格的数学理论基础，它更面向实际工程应用。
所以从工程应用的角度来考虑，按着物理数据模型的要求加载数据并对数据进行一些系列处理，处理过程与经验直接相关，同时这部分的工作直接关系数据仓库中数据的质量，从而影响到联机分析处理和数据挖掘的结果的质量。
数据仓库是一个独立的数据环境，需要通过抽取过程将数据从联机事务处理环境、外部数据源和脱机的数据存储介质导入到数据仓库中；在技术上，ETL主要涉及到关联、转换、增量、调度和监控等几个方面；数据仓库系统中数据不要求与联机事务处理系统中数据实时同步，所以ETL可以定时进行。
但多个ETL的操作时间、顺序和成败对数据仓库中信息的有效性至关重要。
ETL(Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程)作为BI/ DW（Business Intelligence）的核心和灵魂，能够按照统一的规则集成并提高数据的价值，是负责完成数据从数据源向目标数据仓库转化的过程，是实施数据仓库的重要步骤。
如果说数据仓库的模型设计是一座大厦的设计蓝图，数据是砖瓦的话，那么E TL就是建设大厦的过程。
ETL的主要步骤
第五步：聚合表初始生成
许多数据仓库的前端应用，并非直接使用主题星型模型中的事实表数据，而是聚合表中汇总，运算好的数据。（Oracle OLAP Service所建立的ROLAP 和数据集市实际上也是使用一系列的经过大量预先计算得到的聚合表）
增量导入
第一步: 缓慢变化维表数据装载
每天将所有变化过的维度信息刷新到数据仓库中，维表数据的刷新必须现于事实表。
a、针对数据现状，初始导入有这样一些问题需要考虑：
1、如何解决时间差异性？
2、如何解决平台差异性？
3、如何适应数据的不稳定性？
4、如何解决数据依赖性？
b、数据刷新的策略要根据业务需求和应用系统的承受能力和数据情况决定。主要有这样一些问题需要考虑：1、如何解决时间差异性？
2、如何适应数据的不稳定性？
2）数据库超集
3）在ETL前详细调查源的字符集，落地解析的字符集以及目的地字符集，如果这个过程
是字符集的子集或者超集那就最好，不是的话就要评估数据的损失量或者制定ASCII的
转换机制（字符集是将‘字’存储为ASCII码，而这个ASCII码在另个字符集展现中是什么样子）
4）
B、数据量的准确性——使用ETL工具的质量监控工具就那么准么？我可遇到过不准的情况哦。
3）制定严格的etl规则，符合规则的数据抽取到数据仓库中来，不符合规则的数据不在业务范畴之内。
C、discard的数据怎么重新能够加载回目的数据库中（ETL已经完毕了，并不是所有的数据能够重新加载进取的）。
1）不符合条件数据的维度值给以一些缺省值，一般情况下流水作业很难重新补登再入库。
2）a.制定手工更改抽取的指标；b.启用前一天业务数据备份，在另一个环境下在人为的干预下重新跑一次
数据仓库分层建设的基本思路
数据仓库分层建设的基本思路
数据仓库分层建设的基本思路如下：
1. 数据源层：这是数据仓库的基础，包含了各种原始数据，来自不同的业务系统、数据库、文件等。
2. 数据存储层：数据经过抽取、转换和加载（ETL）过程后，被存储在这一层。
它可以是关系型数据库、列式存储、NoSQL 数据库或数据湖泊等。
3. 数据处理层：在这一层，对数据进行清洗、转换、脱敏、标准化等处理，以提高数据质量和可用性。
4. 数据集市层：根据不同的业务主题或部门需求，将处理后的数据组织成数据集市。
数据集市通常是针对特定主题或业务领域的数据集合。
5. 数据应用层：这是数据仓库的顶层，为用户提供各种数据分析和应用工具，如报表、仪表盘、数据挖掘、机器学习等。
6. 元数据管理层：元数据用于描述数据仓库中的数据、处理过程和数据模型等信息。
元数据管理层负责管理和维护元数据，确保数据的一致性和可追溯性。
7. 数据质量管理层：数据质量是数据仓库的关键要素之一。
这一层负责监控和管理数据质量，包括数据清洗、数据验证、数据监控等。
通过分层建设，数据仓库可以更好地组织和管理数据，提高数据的质量和可用性，满足不同用户的需求。
同时，分层结构也有利于数据仓库的扩展、维护和性能优化。
在实际建设过程中，可以根据具体业务需求和数据特点，对分层结构进行适当调整和优化。
元数据驱动ETL的研究
Ａｂ ｔａ ｔ Ｗｉ ｅ ｅ ｅｏ ｍｅ ｔ ｆ ａ ｒｈ ｕ ｅ Ｅ Ｌ Ｅ ｔ ｃ Ｔ ａ ｓ ｒ ａ ｏ ｄＬ ａ ） ｌ ｓ ｏ ｔ ｔ ｔ ｓ ｎｐ ｏ ｅ ｓ ｇｄ ｔ ｓｒ ｃ ： ｔ ｔ ｖ ｌｐ ｎ ｔ ｗａｅ ｏ ｓ ， Ｔ （ ｘ ａ ｔ ｒｎ ｆｍ ｔ ｎａ ｏ ｄ ａｅ ｏｉ ｒ ｎ ｅ ｒ ｃ ｓｉ ａ ｈｈ ｄ ｏ ｄａ ｒ ｏ ｉ ｎ ｍｐ ａ ｓ ｐ ｉ ｎ ａ
ｔ ｒ ｖ ｅＥ ｙ ｔｍ’ ｔｂｌ ｄｒｌ ｂｌ ， ｄｅ ａ ｌ ｓｒ ｏｃ ｎｒ ｌｈ ｒ ｃ ｓ ｙｍａｎ ｉｉｇｍｅａ ａａ ｏｉ ｏ ｅｔ ＴＬ Ｓ ｓｅ Ｓ ａ ｉｔ ａ ｅｉ ｉｉ ａ ｎ ｂｅｕ ｅｓｔ ｏ ｔｏ ｅｐ ｏ ｅｓｂ ｉｔ ｎｎ ｔｄ ｔ． ｍｐ ｈ ｓ ｉ ｎ ｙ ａ ｔ ｎ ｙ ｔ ａ
ｗｈ ｌ ｕ ｌ ｉ ｇ ａ ｄ ｔ ｒ ｈ ｕ ｅ Ａ ｔｂ ｅａ ｄ ｒ ｌ ｂ ｅ Ｅ ｙ ｔ ｍ ｓｄ ｐ ｎ ｅ ｎ ｔ ｅ ｏ ｅ ａ ｌ ｅ ｉ ｎ Ｂａ ｅｏ ｅ ｔａ ｉ ｏ ａ ＴＬ， ｈ ｓ ｉ ｂ ｉ ｎ ａａ ｗａ ｅ ｏ ｓ ． ｓ ｌ ｎ ｅ ｉ ｌ ＴＬ ｓ ｓｅ ｉ ｅ ｅ ｄ ｄ ｏ ｈ ｖ ｒ ｌ ｄ ｓｇ ． ｓ ｎ ｔ ｄ ｔ ｎ ｌ ｅ ｄ ａ ａ ｈ ｒ ｉ Ｅ ｔｉ
Ｋｅ ｒ ｓ Ｅ ｔ ｃ Ｔ ａｓｏｍａｉｎａｄＬ ａ （ Ｔ ） ｄｔ ｒｈ ｕｅｍｅ ｄ ｔ； ＱＬｅ ｇ ｅ ｐ ｃａ ｅ ｎ ｉｅ ｙ ｗｏ ｄ ： ｘ ａｔ ｒ ｆｒ ｔ ｎ ｏ ｄ Ｅ Ｌ ； ａ ｗａｅｏ ｓ； ｔ ａ Ｓ ｉ ；ａｋ ｇ ｇｎ ｒ ， ｎ ｏ ａ ａ ａ ｎｎ ｅ
Ｃ ｍ ｕｅ ｎ ｉｅｒ ｇａ ｄ ｐ ｌ ａｉｎ 计算机 工程与应 用 ｏ ｐ ｔ Ｅ ｇｎｅｉ Ａ ｐ ｉ ｔ ｓ ｒ ｎ ｎ ｃ ｏ
数据治理技术栈
数据治理技术栈数据治理技术栈是指在数据治理过程中所使用的一系列技术工具和平台，用于管理、保护、优化和利用企业数据资源。
它包括了数据质量管理、元数据管理、数据安全与隐私保护、数据集成与ETL、大数据处理与分析等多个方面。
1. 数据质量管理在数据治理中，保证数据的质量是至关重要的。
因此，需要使用一些工具来帮助我们识别和解决潜在的问题。
例如，一些常用的工具包括：Talend Data Quality、Informatica Data Quality以及IBM InfoSphere QualityStage等。
2. 元数据管理元数据是描述企业中各种信息资源的信息，包括了其定义、结构、属性以及关系等。
元数据管理可以帮助我们更好地理解和利用企业中的信息资源。
常见的元数据管理工具有：Collibra、Informatica Metadata Manager以及IBM InfoSphere Information Governance Catalog等。
3. 数据安全与隐私保护在现代企业中，对于敏感信息的保护变得越来越重要。
因此，在进行任何形式的处理之前，需要确保所有敏感信息都得到了妥善地保护。
为此，许多企业使用了一些专门的安全工具来确保其敏感信息不被泄露。
例如，一些常用的工具包括：IBM InfoSphere Guardium、Oracle Advanced Security以及Trend Micro Data Protection等。
4. 数据集成与ETL数据集成是指将来自不同来源的数据整合在一起，以便更好地管理、分析和利用这些数据。
ETL（Extract, Transform, Load）是其中一种常见的数据集成方法。
它可以帮助我们从不同的数据源中提取、转换和加载数据。
常见的ETL工具有：Talend Open Studio、Informatica PowerCenter以及Microsoft SQL Server Integration Services等。
ETL培训详解
数据存储 ETL系统
CRM
ETL 过程
暂存 区
ETL 过 程
ETL 中心数 过 据仓库 程
数据集 市
SCM
…
数据集 市
数 据 服 务 平 台
报表 仪表板
决策人员
ETL过程
即席查询 …
管理人员
BI工具 主数据管理 元数据管理
操作人员
ETL架构原理
ETL介绍
• ETL模型主要描述了从各个数据源中抽取数据、转换数据并加载到数据仓库 的各个环节及流程，主要功能有数据抽取规则、数据抽取频率、数据校验、 数据转换规则、数据质量检查、错误处理、记录ETL日志、调度任务设置等。 1.从哪里抽取什么样的数据，即抽取规则。要支持增量抽取，即每次抽取只抽 取上次抽取后变化的数据。在复杂情况下，还需要检查上次抽取后修改或者 删除的数据，并依据数据安全策略进行相应的处理； 2.数据抽取频率即什么时间抽取，即抽取时间设置，确定每天晚上12点抽取， 或者每1小时正点时抽取1次，等等； 3.数据校验，确定每个抽取的数据是否是有效的，是否是没有缺陷的，是否需 要补充内容等； 4.数据转换规则，即源数据怎样转化成需要的数据的，经过什么样的计算、拆 分、合并等等；本数据转换完后，需要触发哪些数据的ETL过程； 5.数据质量检查，可以采用对账等方式对转换完后的数据进行统一检查，保证 数据的抽取质量； 6.错误处理，如果转换过程中出现错误，需要进行统一的、相应的处理，给出 明确的业务描述，记录错误日志，并发到系统信息中心； 7.记录ETL日志，包括转换的时间，数据源是哪个，转化的数据种类，转换的源 数据是哪些，对应的目标数据是哪些，等等。
Kettle使用及练习—Job
• 任务菜单介绍： B 核心对象： Job entries：一个Job中引用的环节列表 Job entries菜单列出的是Job中可以 调用的环节列表，可以通过鼠标拖动 的方式对环节进行添加。 每一个环节可以通过鼠标拖动来将 环节添加到主窗口中。 并可通过shift+鼠标拖动， 实现环节之间的连接。
数据模型-ETL-元数据
数据转换
原则上，数据转换只处理规律而重复性 大的数据聚合; 如汇总、取平均值、找最大最小值等， 而不用于复杂计算，以减少开发成本和 系统负载。
对于不规律而且复杂的计算，可由源系 统端将数据计算好。
数据加载——刷新
（1）刷新（Refresh）：数据仓库数据表 中只包括最新的数据，每次加载均删除原 有数据，然后完全加载最新的源数据。 如大多数参数表的加载都采用这种模式。
表2 一些厂商提供的数据仓库工具
公司名称 IBM Oracle Sybase CA
ETL工具 Warehouse Manager Oracle ETL Server Replication Server PowerStage InfoPump
数据仓库管理工具 Visual Warehouse Enterprise Manager Warehouse Studio PLATINUM ERWin PLATINUM InfoPump Warehouse Administrator SQL Server
对于非计算机专业的用户而言，比较直 观
星型结构的缺点
当事务问题发生变化，原来的维不能满 足要求时，需要增加新的维，这种变化 带来数据变化将是非常复杂、非常耗时 的。
雪花模型
它是对星型模型的扩展，每一个维度都 可以向外连接多个详细类别表。
详细类别表对事实表在有关维进行详细 的描述，达到缩小事实表和提高查询效 率的目的。
维表：用于描述事实表，大多为文字描述、
种类、低于、时间、产品、客户等类型的 数据。
事实表的的主键由所有维表的主键组成
图2 零售业营销分析的星型图
星型结构的优点
数据仓库设计步骤
数据仓库设计步骤数据仓库是一个用于集中存储、管理和分析大量数据的系统。
它的设计过程是一个复杂的任务，需要经历多个步骤。
下面是数据仓库设计的主要步骤：1.需求分析：首先，需要与业务用户和利益相关者合作，了解业务需求和目标。
这包括理解他们的数据分析需求、业务流程和决策支持要求。
这一步骤有助于确定数据仓库应该包含哪些数据和所需的数据分析功能。
2.数据源分析：在这一步骤中，需要识别和分析所有可用的数据源，包括内部和外部系统。
需要评估这些数据源的数据质量、结构和可用性，以确定应该选择哪些数据源。
3.数据抽取、转换和加载（ETL）：在这个步骤中，需要确定如何从不同的数据源中提取数据，并将其转换为适合数据仓库的格式。
这包括数据清洗、数据集成和数据转换等过程。
ETL过程还应该能够处理数据的增量更新和历史数据的保留。
4.数据模型设计：在这一步骤中，需要设计数据仓库的逻辑模型和物理模型。
逻辑模型通常使用维度建模技术，包括维度表和事实表来描述数据。
物理模型则定义了如何将逻辑模型映射到实际的存储结构，包括数据库表和索引设计等。
5.数据仓库架构设计：在这一步骤中，需要确定数据仓库的整体架构。
这包括确定数据仓库的结构、数据存储和访问机制。
需要考虑到数据仓库的可伸缩性、性能和可用性等方面。
6.数据仓库实施：在这个步骤中，需要根据设计的数据模型和架构来实施数据仓库。
这包括创建数据库表、索引、视图等。
还需要实施ETL过程和相关的数据访问工具。
7.数据质量管理：数据质量是数据仓库设计中一个重要的方面。
在这一步骤中，需要定义数据质量规则和度量，并实施数据质量管理的过程。
这包括数据清洗、数据验证和数据监控等活动。
8.元数据管理：在数据仓库中，元数据是描述数据的数据。
在这一步骤中，需要定义和管理元数据，以便用户能够理解数据的含义和含义。
这包括建立元数据仓库、元数据标准和元数据管理工具等。
9.安全和访问控制：在这一步骤中，需要制定数据仓库的安全策略和访问控制机制。
数据仓库的源数据类型
数据仓库的源数据类型数据仓库是一个用于集成、存储和管理企业各类数据的系统。
在构建数据仓库时，源数据的类型是非常重要的，因为它决定了数据仓库能够处理和分析的数据范围。
下面将详细介绍数据仓库中常见的源数据类型。
1. 结构化数据：结构化数据是指具有固定格式和预定义模式的数据。
这种类型的数据通常以表格形式存储，每个数据项都有明确的定义和类型。
常见的结构化数据包括关系型数据库中的表格数据、Excel电子表格中的数据等。
2. 半结构化数据：半结构化数据是介于结构化数据和非结构化数据之间的一种数据类型。
它具有一定的结构，但不符合传统的关系型数据库的模式。
常见的半结构化数据包括XML文件、JSON文件、HTML文件等。
3. 非结构化数据：非结构化数据是指没有固定格式和预定义模式的数据。
这种类型的数据通常以文本形式存在，没有明确的结构和关系。
常见的非结构化数据包括文档、电子邮件、图片、音频、视频等。
4. 时间序列数据：时间序列数据是按照时间顺序排列的数据，通常用于分析和预测趋势和模式。
常见的时间序列数据包括股票价格、气象数据、销售数据等。
5. 多媒体数据：多媒体数据是指包含图像、音频和视频等多种媒体元素的数据。
这种类型的数据通常具有较大的体积和复杂的结构。
常见的多媒体数据包括照片、音乐、电影等。
6. 元数据：元数据是描述数据的数据，用于解释和管理数据的含义和属性。
它包括数据的来源、格式、结构、关系等信息。
元数据在数据仓库中起着重要的作用，帮助用户理解和使用数据。
在构建数据仓库时，需要根据业务需求和数据特点选择合适的源数据类型。
不同的源数据类型需要采用不同的数据抽取、转换和加载（ETL）技术进行处理和整合。
同时，还需要考虑数据的质量、一致性和安全性等方面的问题，确保数据仓库的可靠性和有效性。
总结：数据仓库的源数据类型包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据、时间序列数据、多媒体数据和元数据。
根据业务需求和数据特点选择合适的源数据类型，并采用相应的ETL技术进行处理和整合。
ETL的经验总结
ETL的经验总结ETL的考虑做数据仓库系统，ETL是关键的⼀环。
说⼤了，ETL是数据整合解决⽅案，说⼩了，就是倒数据的⼯具。
回忆⼀下⼯作这么些年来，处理数据迁移、转换的⼯作倒还真的不少。
但是那些⼯作基本上是⼀次性⼯作或者很⼩数据量，使⽤access、DTS或是⾃⼰编个⼩程序搞定。
可是在数据仓库系统中，ETL上升到了⼀定的理论⾼度，和原来⼩打⼩闹的⼯具使⽤不同了。
究竟什么不同，从名字上就可以看到，⼈家已经将倒数据的过程分成3个步骤，E、T、L分别代表抽取、转换和装载。
其实ETL过程就是数据流动的过程，从不同的数据源流向不同的⽬标数据。
但在数据仓库中，ETL有⼏个特点，⼀是数据同步，它不是⼀次性倒完数据就拉到，它是经常性的活动，按照固定周期运⾏的，甚⾄现在还有⼈提出了实时ETL的概念。
⼆是数据量，⼀般都是巨⼤的，值得你将数据流动的过程拆分成E、T和L。
现在有很多成熟的⼯具提供ETL功能，例如datastage、powermart等，且不说他们的好坏。
从应⽤⾓度来说，ETL的过程其实不是⾮常复杂，这些⼯具给数据仓库⼯程带来和很⼤的便利性，特别是开发的便利和维护的便利。
但另⼀⽅⾯，开发⼈员容易迷失在这些⼯具中。
举个例⼦，VB是⼀种⾮常简单的语⾔并且也是⾮常易⽤的编程⼯具，上⼿特别快，但是真正VB的⾼⼿有多少？微软设计的产品通常有个原则是"将使⽤者当作傻⽠"，在这个原则下，微软的东西确实⾮常好⽤，但是对于开发者，如果你⾃⼰也将⾃⼰当作傻⽠，那就真的傻了。
ETL⼯具也是⼀样，这些⼯具为我们提供图形化界⾯，让我们将主要的精⼒放在规则上，以期提⾼开发效率。
从使⽤效果来说，确实使⽤这些⼯具能够⾮常快速地构建⼀个job来处理某个数据，不过从整体来看，并不见得他的整体效率会⾼多少。
问题主要不是出在⼯具上，⽽是在设计、开发⼈员上。
他们迷失在⼯具中，没有去探求ETL的本质。
可以说这些⼯具应⽤了这么长时间，在这么多项⽬、环境中应⽤，它必然有它成功之处，它必定体现了ETL的本质。