逻辑数据映射与ETL关键环节：面试必知

ETL架构师面试题主要关注数据管理和转换过程中的关键环节。以下是针对两个关键问题的详细解答： 1. 逻辑数据映射及其作用： 逻辑数据映射（Logical Data Map）是ETL（Extract, Transform, Load）过程中的一种核心概念，它是一个文档，用于描述源系统（如数据库）的数据结构、目标数据仓库的设计以及数据转换的过程。该文档通常包含目标表的名称、列名、数据类型（如事实表、维度表或支架维度表）、SCD（Slowly Changing Dimension，缓慢变化维度）类型（仅对维度表适用）、源数据库的名称、源表名、源列名以及所需的转换操作（例如，计算金额总和）。逻辑数据映射在整个数据迁移项目中扮演着至关重要的角色，它不仅是元数据的一部分，还指导着ETL团队如何设计和执行数据处理策略。在物理数据映射（Physical Data Mapping）之前进行逻辑数据映射，有助于确保数据一致性，并且推荐使用能够自动生成逻辑数据映射的数据迁移工具，以提高效率和准确性。 2. 数据发现阶段的目的： 在数据仓库项目中，数据发现阶段（Data Discovery Phase）是数据生命周期的第一步，其主要目标是全面了解和评估源系统的数据。具体包括以下几个方面： - 收集源系统的文档和数据字典，以掌握基础信息。 - 了解源系统的使用情况，包括用户群体、使用频率和存储需求。 - 确定数据的起始来源，也就是System-of-Record。这涉及到识别哪个系统或应用程序生成了原始业务数据。 - 进行数据概况分析，通过对源数据的统计和质量检查来揭示数据的结构、完整性、一致性等特性。 数据发现阶段至关重要，因为它为后续的数据抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）步骤提供了基础，帮助构建精确的数据模型，并确保数据仓库项目能够满足业务需求和数据治理的最佳实践。 总结来说，ETL架构师面试时会考察候选人对逻辑数据映射的理解、数据发现阶段的重要性以及如何有效执行数据仓库项目中的关键步骤。这些问题旨在评估应聘者的技术深度、项目管理能力和实践经验。