"《完整性对比速度-writing science how to write papers that get cited and proposals that get funded》是一本关于如何撰写能被引用的科学论文和获得资助的提案的书籍。书中探讨了在数据仓库（DW）、商业智能（BI）和ETL（提取、转换、加载）过程中如何平衡数据的完整性和更新速度。书中提到了面对数据仓库数据质量的问题，如数据何时变得过时，以及确保数据正确性的重要性。此外，还讨论了数据清洗过程中如何纠正错误数据，并保持透明度。"
此资源主要涵盖了数据仓库领域的核心概念和技术，包括：
1. **数据仓库完整性与速度的平衡**：在构建数据仓库时，必须权衡数据的即时性与准确性。这涉及确定数据何时变得过时，以及在多大程度上保证数据的正确性是必要的。例如，数据仓库团队可能需要决定是否牺牲更新速度以提高数据质量，例如通过增加验证步骤、数据标准化和匹配，甚至进行人工检查。
2. **数据清洗与透明度**：数据清洗不仅是消除脏数据的过程，而且应该让组织清楚地了解原始数据的状态。透明的数据清洗过程有助于建立对数据仓库的信任和理解。
3. **ETL流程**：《The Data Warehouse ETL Toolkit》一书深入介绍了ETL的各个阶段，包括规划、设计、数据抽取、清洗和提交。这本书提供了从不同数据源抽取、整合、清洗和加载数据的具体方法和技术，如逻辑数据映射、处理异构数据源、识别变化数据和处理数据质量问题。
4. **数据质量**：定义和度量数据质量是确保数据仓库可靠性的关键。书中讨论了如何设定数据清洗的目标，创建清洗报告，以及应用各种过滤器和规范化策略来提升数据质量。
5. **维表处理**：在维度建模中，如何设计和加载维表是构建数据仓库的重要部分。书中涵盖了维度的不同类型，如扁平维度、雪花维度、缓慢变化维等，以及处理维表变化和粒度选择的策略。
6. **需求、现状和架构**：强调了需求分析在数据仓库项目中的重要性，包括理解业务需求、构建适当的架构，以及ETL团队的角色和任务。
这本书对于希望深入了解数据仓库开发、优化ETL流程和提升数据质量的专业人士具有很高的参考价值。它提供了实用的工具和方法，帮助读者解决实际工作中的问题，以构建高效且可靠的数据仓库系统。
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