数据仓库ETL实践：从抽取到验证的关键步骤

"《中将更多-writing science how to write papers that get cited and proposals that get funded》这本书探讨了如何撰写能够被引用和获得资助的科研论文和提案。在第四章中，作者强调了数据评估的重要性，特别是在数据仓库和企业智能（BI）领域的数据处理流程，如ETL（抽取、转换、加载）。" 在数据仓库的构建过程中，数据评估是关键步骤，确保源数据经过质量保证并符合最终目标数据模型。这一阶段，数据仓库架构工程师、业务分析师、ETL架构工程师和开发者需要合作，全面了解数据线和业务规则，虽然无法掌握所有细节，但目标是向ETL团队提供尽可能多的信息。 数据评估会产生两种类型的业务规则： 1. 数据清洗步骤中需要改造的数据，这是指在数据进入仓库前需要进行的纠正和优化。 2. 强制来自不同数据源的维度实体和度量的一致性，以实现标准化结构。 对数据仓库的物理数据模型有深入理解是ETL团队的必要条件。他们需要理解维度模型的概念，不只是简单的表间映射，而是如何使维度、事实表和其他特殊表协同工作以实现有效的ETL解决方案。ETL系统的核心目标是以最高效的方式将数据传递给最终用户工具。 验证计算和公式的准确性是另一个不容忽视的环节。通过与最终用户合作，确认数据链中的所有计算正确无误，防止错误度量指标的部署。这类似于建筑行业的原则“测量两次，切割一次”，避免在ETL过程中因错误的计算导致问题。 书中的第一部分主要关注需求、现状和架构，包括理解需求、规划与设计、数据仓库任务以及ETL小组的角色。第二部分则深入讨论数据流，涵盖了从不同来源抽取数据的技术和挑战，数据清洗和规范化，以及提交维表的过程，如维度的设计、粒度、加载策略以及处理缓慢变化维度的方法。 这本书为读者提供了关于如何撰写高质量科研论文和成功提案的指导，同时也深入讲解了数据仓库和ETL实践中不可或缺的知识点，旨在帮助专业人士提升其工作成果的影响力和成功率。