数据仓库ETL技术:从需求到数据流的实践指南
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更新于2024-08-10
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"中展示的审计维属性等就是这一技术的例-writing science how to write papers that get cited and proposals that get funded"
本文档摘自《The Data Warehouse ETL Toolkit》,该书详细介绍了如何构建和优化数据仓库的提取、转换和加载(ETL)过程,以及如何满足业务智能(BI)、数据仓库(DW)的需求。书中的内容涵盖了从需求分析到系统架构,再到数据流处理的各个环节。
标题中提到的“审计维属性”是指在数据仓库设计中用于确保数据准确性和完整性的关键元素,这些属性有助于跟踪和验证数据的变化,是数据治理的重要组成部分。在数据仓库环境中,审计维通常包含历史记录,允许用户追溯数据的来源和演变过程,从而保证数据的可追溯性和审计合规性。
描述中的“量的完整性,检验和越界”强调了数据处理过程中对数据质量的控制。量的完整性是指数据的准确性,确保数据值符合预定义的规则和限制,如非负数、有效日期范围等。检验则涉及对数据进行验证,确保其符合业务规则和逻辑,而越界检查则是防止数据超出预设的边界,防止因异常值引入的错误。
标签“BI DW 数据仓库 ETL”分别代表了商业智能、数据仓库和数据仓库的ETL过程。商业智能是利用数据来驱动决策的过程,数据仓库是存储和管理这些数据的系统,而ETL是将数据从源头抽取出来,进行清洗和转换,然后加载到数据仓库的过程。
书中的部分内容详细介绍了ETL流程的不同阶段。例如,抽取(Extract)阶段涉及到从各种源系统中获取数据,包括逻辑数据映射、集成异构数据源、处理变化数据等;清洗和规范化(Transform)阶段关注数据质量,包括定义数据质量标准、清洗过程和规范化策略;提交(Load)阶段则涉及到维表的加载,涵盖不同类型的维度设计,如扁平维度、雪花维度、缓慢变化维等。
书中还探讨了需求分析、架构设计以及ETL小组的角色。规划与设计主线涉及对业务需求的理解和系统架构的规划,而数据流主线则关注实际的数据处理流程。通过这两条主线,读者可以全面理解如何构建一个高效且满足需求的数据仓库系统。
《The Data Warehouse ETL Toolkit》是一本深入讲解数据仓库ETL实践的专业书籍,涵盖了从需求分析到实施的全过程,对于希望理解和优化数据仓库工作的专业人士来说,是极具价值的参考资料。
2009-04-26 上传
2021-02-20 上传
2019-10-20 上传
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锋锋老师
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