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商業智能BI中的ETL是干什么用的？

時間：2020-03-06來源：知乎瀏覽數：1290次

ETL是｛Extract－抽??；Transformation－轉換；Load－載入｝的縮寫，把原始數據從各種數據源中抽取出來，然后經過各種轉換，載入到數據倉庫或是數據中心或是可以分析、交互的平臺當中。

ETL是一個橋梁，是多個數據庫中的數據，并到數據中心的必經之路：

ETL是一個處理器，是各種各樣的粗糙數據，變成可供分析的高質量數據的必經過程：

ETL是將業務系統的數據經過抽取、清洗轉換之后加載到數據倉庫的過程，目的是將企業中的分散、零亂、標準不統一的數據整合到一起，為企業的決策提供分析依據。 ETL是BI項目重要的一個環節。通常情況下，在BI項目中ETL會花掉整個項目的1/3的時間,ETL設計的好壞直接關接到BI項目的成敗。

ETL的設計分三部分：數據抽取、數據的清洗轉換、數據的加載。在設計ETL的時候我們也是從這三部分出發。數據的抽取是從各個不同的數據源抽取到ODS（Operational Data Store，操作型數據存儲）中——這個過程也可以做一些數據的清洗和轉換)，在抽取的過程中需要挑選不同的抽取方法，盡可能的提高ETL的運行效率。ETL三個部分中，花費時間最長的是“T”(Transform，清洗、轉換)的部分，一般情況下這部分工作量是整個ETL的2/3。數據的加載一般在數據清洗完了之后直接寫入DW（Data Warehousing，數據倉庫）中去。

ETL的實現有多種方法，常用的有三種。一種是借助ETL工具（如Oracle的OWB、SQL Server 2000的DTS、SQL Server2005的SSIS服務、Informatic等）實現，一種是SQL方式實現，另外一種是ETL工具和SQL相結合。前兩種方法各有各的優缺點，借助工具可以快速的建立起ETL工程，屏蔽了復雜的編碼任務，提高了速度，降低了難度，但是缺少靈活性。SQL的方法優點是靈活，提高ETL運行效率，但是編碼復雜，對技術要求比較高。第三種是綜合了前面二種的優點，會極大地提高ETL的開發速度和效率。

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