什么是ETL

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1、 术语描述ETL：Extract-Transform-Load的缩写，数据抽取（Extract）、转换（Transform）、装载（Load）的过程。DW：Data Warehousing，根据Bill.Inmon的定义，“数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的，主要用于决策支持的数据库系统”。Metadata：元数据。描述数据的数据，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。

 

2、 ETL是数据仓库建立的核心过程数据仓库系统先天不足，是在业务系统的基础上发展而来的，其内部存储的数据来自于事务处理的业务系统和外部数据源。而企业内各源数据缺少统一的标准，因企业的业务系统是在不同时期、不同背景、面对不同应用、不同开发商等各种客观前提下建立的，其数据结构、存储平台、系统平台均存在很大的异构性。因而其数据难以转化为有用的信息，原始数据的不一致性导致决策时其可信度的降低。ETL是BI/DW的核心和灵魂，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ETL就是建设大厦的过程。在整个项目中最难部分是用户需求分析和模型设计，而ETL规则设计和实施则是工作量最大的，其工作量要占整个项目的60%-80%，这是国内外从众多实践中得到的普遍共识。

 

3、 ETL过程的主要目的就是以最小代价(包括对日常操作的影响和对技能的要求) 将针对日常业务操作的数据转化为针对数据仓库而存储的决策支持型数据。