异构数据源集成：ETL在数据仓库中的关键与元数据管理

在第三章《数据仓库中的ETL和元数据》中，讨论了数据仓库设计中与DW（数据仓库）数据库系统不同的数据源处理策略。通常，数据源的连接可以通过ODBC（Open Database Connectivity）标准实现，例如在SQL Server和Oracle等关系型数据库系统间进行无缝交互。然而，当直接的数据库链接不可行时，解决方案可能涉及数据的导出和导入操作。具体做法是，可以将源数据转化为文本文件（如.txt）或Excel文件（.xls），然后通过ODS（Operational Data Store，操作数据存储）作为临时存储，再进一步导入到数据仓库中。 元数据在这个过程中扮演着至关重要的角色，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。数据仓库的构建依赖于元数据的统一管理，包括对数据来源、格式、质量和结构的详细描述，以便于ETL过程中的准确处理和查询。 ETL（Extract/Transform/Load）是数据仓库项目的核心组件，其作用主要体现在解决数据集成问题上。首先，ETL处理数据的需求通常来自企业管理者，他们希望访问多样化数据，如经营数据、历史记录、实时数据、互联网数据以及元数据。然而，这些数据往往来源多样且存在质量问题，如分散、不规范、不清洁，这就需要ETL来清理、标准化和整合。 ETL过程包括四个关键步骤：数据抽取（仅提取所需数据）、数据清洗（修正错误和不一致的数据）、数据转化（适应不同数据库和数据格式的差异）、以及数据装载（按照预设的数据模型结构加载到数据仓库）。在数据抽取阶段，需要详细了解数据的来源、使用的数据库系统，以及可能的手工数据和非结构化数据的存在情况。 在与DW数据库系统相同的源数据处理上，设计相对简单，可以通过DBMS提供的数据库链接功能直接访问。但当无法实现这种直接链接时，通过文件转换和工具导入成为必要手段。 第三章详细探讨了如何通过ETL工具和技术，结合有效的元数据管理，处理和整合来自不同来源、格式和质量的数据，以创建一个适合决策支持的数据仓库环境。这个过程既包括技术层面的操作，也涉及对数据需求的深入理解，以确保数据的准确性和可用性。