数据仓库中的ETL流程与元数据来源详解

本资源主要讨论了第三章《数据仓库中的ETL和元数据》的内容，涵盖了数据仓库管理的核心环节。ETL（Extract/Transform/Load），即数据抽取、转换和装载，是将来自业务系统、外部数据和各种格式的数据整合到数据仓库的过程。元数据在此过程中扮演着关键角色，它被定义为关于数据的数据，确保数据仓库的整合性和一致性。 章节首先介绍了ETL的基本概念，强调其在满足企业管理者对数据访问的需求中的作用。数据仓库项目通常包含三个阶段：需求分析、模型构建以及数据仓库建设。ETL的作用体现在解决数据分散、不一致性问题，以及创建数据集市，以便各部门共享。 ETL过程的实现涉及数据抽取，即选择业务系统中所需的数据；数据清洗，确保数据准确无误；数据转换，处理不同来源、格式的数据，使其适应数据仓库的要求；最后是数据装载，按照预设的物理数据模型将数据加载到仓库中，并进行必要的验证。 在数据抽取阶段，需要考虑数据的来源、使用的数据库系统（如SQL Server、Oracle）、手工数据的存在及其规模，以及可能存在的非结构化数据。如果数据源与数据仓库数据库系统兼容，可以通过直接链接进行查询，简化设计过程。 这一章节深入探讨了如何通过ETL流程管理和优化数据，使之适应数据仓库的需求，并通过元数据管理确保数据的一致性和可用性。这对于理解和实施数据仓库项目至关重要，有助于提升企业的决策支持能力。