ETL常识介绍.doc

ETL知识介绍 ETL(Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程)作为BI/DW（Business Intelligence）的核心和灵魂，能够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，约占整个项目的60%～80%，这是国内外从众多实践中得到的普遍共识。 ETL是数据抽取（Extract）、转换（Transform）、清洗（Cleansing）、装载（Load）的过程。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。 　　信息是现代企业的重要资源，是企业运用科学管理、决策分析的基础。目前，大多数企业花费大量的资金和时间来构建联机事务处理OLTP的业务系统和办公自动化系统，用来记录事务处理的各种相关数据。据统计，数据量每2～3年时间就会成倍增长，这些数据蕴含着巨大的商业价值，而企业所关注的通常只占在总数据量的2％～4％左右。因此，企业仍然没有最大化地利用已存在的数据资源，以致于浪费了更多的时间和资金，也失去制定关键商业决策的最佳契机。于是，企业如何通过各种技术手段，并把数据转换为信息、知识，已经成了提高其核心竞争力的主要瓶颈。而ETL则是主要的一个技术手段。如何正确选择ETL工具？如何正确应用ETL？ 　　目前，ETL工具的典型代表有:Informatica、Datastage、OWB、微软DTS…… 　　数据集成：快速实现ETL 　　ETL的质量问题具体表现为正确性、完整性、一致性、完备性、有效性、时效性和可获取性等几个特性。而影响质量问题的原因有很多，由系统集成和历史数据造成的原因主要包括:业务系统不同时期系统之间数据模型不一致；业务系统不同时期业务过程有变化；旧系统模块在运营、人事、财务、办公系统等相关信息的不一致；遗留系统和新业务、管理系统数据集成不完备带来的不一致性。 　　实现ETL，首先要实现ETL转换的过程。它可以集中地体现为以下几个方面： 　　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，并可根据字段空值实现分流加载到不同目标库。 　　规范化数据格式 可实现字段格式约束定义，对于数据源中时间、数值、字符等数据，可自定义加载格式。 　　拆分数据 依据业务需求对字段可进行分解。例，主叫号 861084613409，可进行区域码和电话号码分解。 　　验证数据正确性 可利用Lookup及拆分功能进行数据验证。例如，主叫号861084613409，进行区域码和电话号码分解后，可利用Lookup返回主叫网关或交换机记载的主叫地区，进行数据验证。 　　数据替换 对于因业务因素，可实现无效数据、缺失数据的替换。 　　Lookup 查获丢失数据 Lookup实现子查询，并返回用其他手段获取的缺失字段，保证字段完整性。 　　建立ETL过程的主外键约束 对无依赖性的非法数据，可替换或导出到错误数据文件中，保证主键惟一记录的加载。 　　为了能更好地实现ETL，笔者建议用户在实施ETL过程中应注意以下几点： 　　第一，如果条件允许，可利用数据中转区对运营数据进行预处理，保证集成与加载的高效性； 　　第二，如果ETL的过程是主动“拉取”，而不是从内部“推送”，其可控性将大为增强； 　　第三，ETL之前应制定流程化的配置管理和标准协议； 　　第四，关键数据标准至关重要。目前，ETL面临的最大挑战是当接收数据时其各源数据的异构性和低质量。以电信为例，A系统按照统计代码管理数据，B系统按照账目数字管理，C系统按照语音ID管理。当ETL需要对这三个系统进行集成以获得对客户的全面视角时，这一过程需要复杂的匹配规则、名称/地址正常化与标准化。而ETL在处理过程中会定义一个关键数据标准，并在此基础上，制定相应的数据接口标准。 　　ETL过程在很大程度上受企业对源数据的理解程度的影响，也就是说从业务的角度看数据集成非常重要。一个优秀的ETL设计应该具有如下功能： 　　管理简单；采用元数据方法，集中进行管理；接口、数据格式、传输有严格的规范；尽量不在外部数据源安装软件；数据抽取系统流程自动化，并有自动调度功能；抽取的数据及时、准确、完整；可以提供同各种数据系统的接口，系统适应性强；提供软件框架系统，系统功能改变时，应用程序很少改变便可适应变化；可扩展性强。 　　数据模型：标准定义数据 　　合理的业务模型设计对ETL至关重要。数据仓库是企业惟一、真实、可靠的综合数据平台。数据