详解BI项目中的ETL

L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会花掉整个项目的1/3的时间,ETL设计的好坏直接关接到BI项目的成败。 ETL，全称为Extract, Transform, Load，是数据仓库（DW）建设中不可或缺的一个关键步骤。在BI（Business Intelligence）项目中，ETL扮演着整合数据、为决策支持提供准确信息的角色。通常，ETL约占整个项目工作量的三分之一，其设计的质量直接影响到BI项目的成功与否。 1. 数据抽取（Extract） 数据抽取是从各种分散、杂乱且标准不一的数据源中提取所需信息。这一步骤涉及到识别数据来源，如多个业务系统的数据库，甚至包括手工数据和非结构化数据。对于与数据仓库数据库系统相同的源，可以直接通过数据库链接访问；对于不同系统的数据源，可能需要通过ODBC（Open Database Connectivity）建立连接，或通过文件导出再导入。对于文件类型的数据源，可以利用工具或特定数据库服务如SQL Server 2005的SSIS进行导入。增量更新是个重要考虑，利用业务系统的时间戳来确定新数据。 2. 数据清洗（Transform） 数据清洗是去除数据中的脏数据和不完整数据，确保进入数据仓库的数据质量。主要任务包括： - 不完整数据：缺失的信息需要标记并要求业务部门补充。 - 错误数据：如格式错误、输入错误等，需分类处理，错误数据需反馈给业务部门修正。 - 重复数据：在维表中尤为常见，需找出并处理，可能需要业务部门确认和整理。 3. 数据加载（Load） 数据加载是将清洗和转换后的数据加载到数据仓库中。数据仓库通常分为ODS（Operational Data Store）和DW两部分，ODS用于初步清洗，DW用于更深度的转换和业务规则计算。从ODS到DW的过程中，可能涉及聚合操作和业务逻辑计算。 ETL的实现方法多样，包括使用ETL工具（如 Informatica, Talend, Microsoft SSIS等），SQL编程，或两者结合。ETL工具可快速构建工程但灵活性较低，SQL方式灵活但编码复杂，结合两者则能平衡效率和灵活性。 在实际操作中，ETL设计要充分考虑数据源的多样性、数据质量问题、性能优化以及增量处理策略，确保数据的一致性、准确性和完整性。良好的ETL设计能提高数据仓库的响应速度，从而提升整个BI系统的价值。