《BI那点儿事》ETL中的关键技术

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《BI那点儿事》ETL中的关键技术

ETL(Extract/Transformation/Load)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. ETL过程中的主要环节就是数据抽取.数据转换和加工.数据装载.为了实现这些功能,各个ETL工具一般会进行一些功能上的扩充,例如工作流.调度引擎.规则引擎.脚本支持.统计信息等. 数据抽取数据抽取是从数据源中抽取数据的过程.实际应用中,数据源较多采用的是关系数据库.从数据库中抽取数据一般有以下几种…

《BI那点儿事—数据的艺术》目录索引

原创·<BI那点儿事—数据的艺术>教程免费发布各位园友,大家好,我是Bobby,在学习BI和开发的项目的过程中有一些感悟和想法,整理和编写了一些学习资料,本来只是内部学习使用,但为了方便更多的BI开发者,推动BI企业级应用开发,决定整理成一部教程,并在网络上免费发布该教程,希望为BI时代贡献绵薄之力! 本教程是由Bobby参考官方文档,综合市面相关书籍,经过充分的吸收消化,结合开发实践的而创作的一部原创作品,为了本教程及早与广大读者同仁见面.分享,特采用定稿一部分就发布一部分的连载方式发布.…

医院大数据平台建设_构建医院智能BI平台的关键技术

在新技术层出不穷的当下,世界各地的组织正在以闪电般的速度变化和进化,以便在新技术可用时加以利用.其中目前最具活力的一个领域是商业智能(BI).想一想,你可能已经习惯以每周或每月IT或数据科学家交付给你的度量标准的形式使用BI数据.然而,一个现代的BI在一个医院中应该具备什么样的关键技术?接下来以Smartbi大数据分析系统为例为大家做详细介绍. 一个医院大数据平台建设必须具备四个关键技术,它们分别是ETL技术.数据仓库技术.OLAP技术.BI展现技术. 1) ETL技术 - 跨多个业务系统的数据…

《BI那点儿事》META DATA（元数据）

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,所有这些信息都应当妥善保存,并很好地管理.为数据仓库的发展和使用提供方便.关于数据的数据,用于构造.维持.管理.和使用数据仓库,在数据仓库中尤为重要.不同 OLAP 组件中的数据和应用程序的结构模型.元数据描述 OLTP 数据库中的表.数据仓库和数据集市中的多维数据集这类对象,还记录哪些应用程序引用不同的记录块. 当需要了解某地企业及其提供的服务时,电话黄…

ETL中的数据增量抽取机制

ETL中的数据增量抽取机制 ( 增量抽取是数据仓库ETL(extraction,transformation,loading,数据的抽取.转换和装载)实施过程中需要重点考虑的问题.在ETL过程中,增量更新的效率和可行性是决定ETL实施成败的关键问题之一,ETL中的增量更新机制比较复杂,采用何种机制往往取决于源数据系统的类型以及对增量更新性能的要求. 1 ETL概述 ETL包括数据的抽取.转换.加载.①数据抽取:从源数据源系统抽取目的数据源系统需要的数据:②数据转换:将从源数据源获取的…

【原创】BI解决方案选型之ETL数据整合工具对比

一.背景在企业BI平台建设过程中,数据整合始终是一切的基础,简单BI项目可以通过存储过程来实现,而复杂.全面.多方异构数据来源等就大大增加了复杂性,存储过程的可管理性.可维护性.容错性等就无法很好的跟上企业的BI的发展脚步和需要. 因此,一个完善的.健壮的.可视化的.易于开发和管理的ETL解决方案,就非常重要,而这其中,ETL工具的地位不言而喻,更是重中之重.选择一个优秀的ETL工具,不仅可以加快异构数据整合的能力和效率,更能降低开发成本.人员手工维护等成本,好处多多. 现今的ETL工具很多,…

数据仓库系列之ETL中常见的增量抽取方式

为了实现数据仓库中的更加高效的数据处理,今天和小黎子一起来探讨ETL系统中的增量抽取方式.增量抽取是数据仓库ETL(数据的抽取(extraction).转换(transformation)和装载(loading))实施过程中需要重点考虑的问题.ETL抽取数据的过程中,增量抽取的效率和可行性是决定ETL实施成败的关键问题之一,做过数据建模的小伙伴都知道ETL中的增量更新机制比较复杂,采用何种机制往往取决于源数据系统的类型以及对增量更新性能的要求.今天我们只重点对各种方法进行对比分析,从而总结各种机…