ETL和元数据

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
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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
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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。
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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。
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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
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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。
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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。
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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
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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
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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