数据仓库基石：ETL关键步骤详解

ETL（Extract, Transform, and Load）是数据仓库实施过程中至关重要的一环，它负责将数据源的数据转换并加载到数据仓库中，这一过程可以比喻为将原始数据转化为适合分析的“砖石”。ETL在整个数据仓库项目中占据约60%-70%的工作量，甚至更多，可见其核心地位。 1. **数据采集（ODS阶段）** - **目的与方法**：首要目的是减小对业务系统的影响，ODS表结构不必与DW完全一致。数据采集可通过多种方式实现，如Oracle的DB Links、表复制、SQL*LOADER、Teradata的Fastload或Sysbase的BCP等。这些方法需处理数据的异构性问题。 - **时间差异性**：在迁移历史数据时，可能需要统一数据时间格式，修正不完整或不符合新系统规范的数据，通过规则在加载过程中进行更新或补充。 - **平台多样性**：大部分数据可通过表复制直接导入，但对于不同数据库平台的数据，可能需要转储为文本文件或借助第三方工具如Informatica处理。 - **数据稳定性与依赖性**：确保历史变更记录的完整性，对于可能存在不完整关联的数据，需要采取清洗策略，保证事实表和维表间的正确关联。 2. **数据转换与清洗** - **目标**：将ODS中的数据转换成数据仓库所需的结构，并在此过程中进行数据清洗，去除源数据库中的问题，如二义性、重复、缺失和违反业务逻辑的记录。这一步骤确保数据质量，为后续分析提供准确基础。 3. **数据装载顺序与任务调度** - **事实表和维表的关系**：在装载数据时，需要考虑事实表和维表的依赖性，确保它们按正确的顺序和流程加载，避免数据冲突或丢失。 - **任务管理**：通过操作系统或第三方工具的任务调度功能，制定有序的数据装载计划，保证初始数据装载的准确性。 总结来说，ETL是一个复杂且精细的过程，涉及到数据的抽取、转换和装载等多个环节，每个步骤都需要精心设计和执行，以确保最终的数据仓库能够满足分析和决策支持的需求。良好的ETL设计能显著提升数据仓库项目的效率和有效性。