数据仓库ETL实践：规范化列的支持与数据清洗

"《规范化的列支持结构-Writing Science How to Write Papers That Get Cited and Proposals That Get Funded》是一本关于数据仓库和ETL过程的书籍，着重讲解如何构建支持数据规范化的结构以及处理数据质量问题。书中通过元数据表的例子展示了如何管理源系统的规范化值，以及如何处理无效值，确保数据的准确性和一致性。" 在数据仓库和商业智能（BI）领域，ETL（Extract, Transform, Load）是关键过程，它涉及从各种数据源抽取数据，转换成适合存储和分析的形式，然后加载到数据仓库中。在规范化的列支持结构中，ETL小组使用扩展的元数据属性来管理和理解源表对象。这种结构允许跟踪每个表和列的详细信息，包括它们的规范化值定义。例如，性别这个目标规范化值，可能在不同的源系统中有不同的表示（如Male、Female、M、F、Man、Woman等）。通过元数据表，可以映射这些源值到统一的标准，确保在整个系统中的一致性。 在处理含有无效值的列时，书中提到应使用预定义的值（如Unknown）替换不在有效值范围内的值，并记录到错误事件事实表中。这是数据质量控制的重要步骤，它有助于识别和解决数据不一致的问题，从而提高数据分析的准确性。 书中的内容涵盖了从需求分析到数据流的全过程。在需求部分，强调了需求对整个数据仓库项目的重要性，以及规划和设计的需求。在数据流部分，详细阐述了数据抽取的各个方面，包括逻辑数据映射、异构数据源的集成、不同平台的抽取挑战，以及如何追踪和处理变化的数据。此外，书中还深入讨论了数据清洗和规范化，定义了数据质量的标准，并提供了设计目标、清洗报告、过滤器度量以及规范化报表的方法。最后，提到了维表的提交，包括维度的设计原则、粒度、加载计划、不同类型维度的处理（如扁平维度、雪花维度、缓慢变化维等），确保了数据仓库的维度模型能够满足业务需求。 这本书是关于如何构建高效、准确和可维护的数据仓库系统的实用指南，涵盖了从需求分析到实施的全面流程，特别强调了数据规范化和质量控制的重要性，对于从事数据仓库和ETL工作的专业人员具有很高的参考价值。