​ 导读: 作为现代企业和组织机构的重要资源,信息是进行科学管理与决策分析的基础.ETL 则是把数据转换为信息.知识的关键步骤之一.在 AI 应用场景下,数据集成有哪些特点?随着 AI 应用场景越来越多,为什么我们需要从 ETL 转换到 ELT?又会遇到哪些问题和挑战? 本周三,陈肃博士与我们分享了<从 ETL 到 ELT——AI 时代数据集成的问题与解决方案>,AI 前线将分享内容整理成文,方便大家回顾参考. 大家好!很高兴今天有机会和大家分享一些数据集成方面的看法和应用经验.先自我介绍一下

用来处理数据的 ETL 和 ELT 工具的概述 数据集成和数据管理技术已存在很长一段时间.提取.转换和加载(ETL)数据的工具已经改变了传统的数据库和数据仓库.现在,内存中转换 ETL 工具使得提取.加载.转换(ELT)和 ETL 变得更快.对于大数据来说,是否能够使用内置的 Hadoop 工具而不是使用传统的 ETL 工具来提取.加载和转换数据呢? 大多数 ETL 软件包需要自己的服务器.处理.数据库和许可,还需要专家在该特定的工具中安装.配置和开发它们,而且这些技能并非总是可以转移的.Mic

引言:2018年7月25日,DataPipeline CTO陈肃在第一期公开课上作了题为<从ETL到ELT,AI时代数据集成的问题与解决方案>的分享,本文根据陈肃分享内容整理而成. 大家好!很高兴今天有机会和大家分享一些数据集成方面的看法和应用经验.先自我介绍一下.我叫陈肃,博士毕业于中国科学院大学,数据挖掘研究方向.现在北京数见科技(DataPipeline)任 CTO.之前在中国移动研究院任职算法工程师和用户行为实验室技术经理,之后作为合伙人加入过一家互联网教育公司,从事智能学习方面的研发

不多说,直接上干货! 在数据仓库领域里,的一个重要概念就是数据整合(data intergration).数据整合它就是把不同数据库中的数据整合到一起,对外提供统一的数据视图. 数据整合最典型的案例就是整合存货数据和订单数据.数据整合的另一个案例就是把各个部门的客户关系管理系统中的客户信息整合到公司客户关系管理系统中. 数据整合是一个比ETL更加广泛的概念,ETL是指从一个或多个数据源抽取数据,经过一个或多个转换步骤后,物理地存储到目标环境中,目标环境通常是数据仓库. ETL是data inte

第一章ETL入门 1.1 OLPT和数据仓库对比 普通的事务系统和商业智能系统(BI)有什么区别? 1个独立的普通事务系统也被称为在线事务处理系统(OLTP) 商业智能系统也常被称为决策支持系统(DSS) OLTP和BI数据库最大的区别在于处理的数据量. 对比 使用中BI系统也经常作为业务系统的一部分,预先处理好一部分数据提供给业务系统调用并展现. 1.2 ETL是什么 ETL是抽取.转换.加载的缩写.含义为从数据源抽取数据加工到数据仓库的一些操作的集合. 抽取:一般需要连接到不同的数据源 转换

ETL就是Extract.Transfrom.Load即抽取.转换.加载三个英文单词首字母的集合.抽取:就是从源系统抽取需要的数据,这些源系统可以是同构也可以是异构的:比如源系统可能是Excel电子表格.XML文件.关系型数据库,而目标系统通常都是关系型的数据仓库. 转换:源系统的数据按照分析目的,转换成目标系统要求的格式.其实这个名词并没有完全表达出这个步骤的目的,更准确的说法应该是数据清洗和数据加工. 加载:把转换后的数据装载到目标数据库.作为联机分析.数据挖掘的基础.   整个ETL过程就

ETL,是英文 Extract-Transform-Load 的缩写,用来描述将数据从来源端经过抽取(extract).转换(transform).加载(load)至目的端的过程.ETL 是构建数据仓库的重要一环,用户从数据源抽取出所需的数据,经过数据清洗,最终按照预先定义好的数据仓库模型,将数据加载到数据仓库中去.我们在下方列出了7款开源的ETL工具,并讨论了从 ETL 转向“无 ETL”的过程,因为 ELT 正迅速成为现代数据和云环境的终极过程. 作者:佚名来源:开源中国|2017-02-1

 ETL ETL,是英文 Extract-Transform-Load 的缩写,用来描述将数据从来源端经过抽取(extract).转换(transform).加载(load)至目的端的过程.ETL一词较常用在数据仓库,但其对象并不限于数据仓库. ETL是构建数据仓库的重要一环,用户从数据源抽取出所需的数据,经过数据清洗,最终按照预先定义好的数据仓库模型,将数据加载到数据仓库中去. ETL在转化的过程中,主要体现在以下几方面: 空值处理:可捕获字段空值,进行加载或替换为其他含义数据,并可根据字段空

ETL ETL is an abbreviation of Extract, Transform and Load. In this process, an ETL tool extracts the data from different RDBMS source systems then transforms the data like applying calculations, concatenations, etc. and then load the data into the Da

如果您接触过数据仓库, 您可能会使用 ETL (Extract. Transform. Load) 或 ELT ( Extract.Load. Transform) 将您的数据从不同的来源提取到数据仓库中.这些是移动数据或集成数据的常用方法, 以便您可以关联来自不同来源的信息, 将数据安全地存储在一个位置, 并使公司的成员能够从不同业务部门查看综合数据.ETL和ELT两个术语的区别与过程的发生顺序有关.这些方法都适合于不同的情况. 一.什么是ETL? ETL是用来描述将数据从来源端经过抽取(ex

每次面试,互联网的面试官,经常问我有没有用过ETL,每次我都懵逼,说没用过,觉得是多么高大上的东东,数据仓储 今天查了一下,我晕,自己天天用的Kettle就是最典型的ETL, 可以实现不同数据库之间的数据抽取,转换,只需要你有相应的数据库driver即可 查了一下资料记录一下: ETL,是英文 Extract-Transform-Load 的缩写,用来描述将数据从来源端经过抽取(extract).转换(transform).加载(load)至目的端的过程.ETL一词较常用在数据仓库,但其对象并不

抽取(Extract): 一般抽取过程需要连接到不同的数据源,以便为随后的步骤提供数据.这一部分看上去简单而琐碎,实际上它是 ETL 解决方案的成功实施的一个主要障碍. 转换(Transform): 任何对数据的处理过程都是转换.这些处理过程通常包括(但不限于)下面一些操作:移动数据根据规则验证数据数据内容和数据结构的修改将多个数据源的数据集成根据处理后的数据计算派生值和聚集值 加载(Load): 将数据加载到目标系统的所有操作.概念扩展:ELT,EII(Enterprise informati

目前Teradata数据仓库的ETL作业采用ELT方式, 因为loading太重了, 需要将ETL压力转移到专门的ETL Server上. 对于ETL工具, 市场上已有很成熟的商业/开源工具, 比如Informatica的PowerCenter, IBM的Datastage, 开源的Kettle. 下面是我自己的一些思考, 出发点是, 如何花比较小的代价将ELT模式切换到ETL模式. 我的推荐是: 采用ETL with RDBMS模式, 而不是传统的ETL工具. ETL with RDBMS这个

ETL是BI项目最重要的一个环节,通常情况下ETL会花掉整个项目的1/3的时间,ETL设计的好坏直接关接到BI项目的成败.ETL也是一个长期的过程,只有不断的发现问题并解决问题,才能使ETL运行效率更高,为项目后期开发提供准确的数据. ETL的设计分三部分:数据抽取.数据的清洗转换.数据的加载.在设计ETL的时候也是从这三部分出发.数据的抽取是从各个不同的数据源抽取到ODS中(这个过程也可以做一些数据的清洗和转换),在抽取的过程中需要挑选不同的抽取方法,尽可能的提高ETL的运行效率.ETL三个部

第一部分:开始 1         ETL入门 1.1   OLTP和数据仓库对比 1.2   ETL是什么 1.2.1          ETL解决方案的演化过程 1.2.2          ETL基本构成 1.3   ETL.ELT和EII 1.3.1          ETL 1.3.2          EII:虚拟数据整合 1.4   数据整合面临的挑战 1.4.1          方法论:敏捷BI 1.4.2          ETL设计 1.4.3          获取数据

数据集成是把不同来源.格式和特点的数据在逻辑上或物理上有机地集中,从而为企业提供全面的数据共享,是企业商务智能.数据仓库系统的重要组成部分.ETL是企业数据集成的概念出发,简要分析了当前ETL中用到的一些基本技术,为ETL系统的开发和ETL技术的应用提供一些参考. 1.ETL简介 随着企业信息化建设的发展,巨大的投资为企业建立了众多的信息系统,以帮助企业进行内外部业务的处理和管理工作.但是随着信息系统的增加,各自孤立工作的信息系统将会造成大量的冗余数据和业务人员的重复劳动.企业应用集成(EAI,

ETL是将业务系统的数据经过抽取.清洗转换之后加载到数据仓库的过程,目的是将企业中的分散.零乱.标准不统一的数据整合到一起,为企业的决策提供分析依据. ETL是BI项目重要的一个环节. 通常情况下,在BI项目中ETL会花掉整个项目至少1/3的时间,ETL设计的好坏直接关接到BI项目的成败. ETL的设计分三部分:数据抽取.数据的清洗转换.数据的加载.在设计ETL的时候我们也是从这三部分出发.数据的抽取是从各个不同的数据源抽取到ODS(Operational Data Store,操作型数据存储)

ETL(extract, transform and load)产品乍看起来似乎并不起眼,单就此项技术本身而言,几乎也没什么特别深奥之处,但是在实际项目中,却常常在这个环节耗费太多的人力,而在后续的维护工作中,更是往往让人伤透脑筋.之所以出现这种状况,恰恰与项目初期没有正确估计ETL工作.没有认真考虑其工具支撑有很大关系. 做ETL产品的选型,仍然需要从以前说的四点(即成本.人员经验.案例和技术支持)来考量.在此,主要列举三种主流ETL产品:Ascential公司的Datastage.Infor

数据集成是把不同来源.格式和特点的数据在逻辑上或物理上有机地集中,从而为企业提供全 面的数据共享,是企业商务智能.数据仓库系统的重要组成部分.ETL是企业数据集成的概念出发,简要分析了当前ETL中用到的 一些基本技术,为ETL系统的开发和ETL技术的应用提供一些参考. 1.ETL简介 随着企业信息化建设的发展,巨大的投资为企业建立了众多的信息系统,以帮助企业进行内外 部业务的处理和管理工作.但是随着信息系统的增加,各自孤立工作的信息系统将会造成大量的冗余数据和业务人员的重复劳动.企业应用集成 (

企业信息化建设过程中,业务系统各自为政.相互独立造成的"数据孤岛"现象尤为普遍,业务不集成.流程不互通.数据不共享--.这给企业进行数据的分析利用.报表开发等带来了巨大困难.在此情况下,数据仓库的建设就显得必不可少了,将相互分离的业务系统的数据源整合在一起,建立一个统一的数据采集.处理.存储.分发.共享中心,实现企业全局数据的系统化运作管理,为DSS(决策支持系统).BI(商务智能).经营分析系统等深度开发应用奠定基础,挖掘数据价值. 在企业搭建数据仓库的过程中,有一个核心环节--ET