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商务智能里的 ETL 到底是什么东西?

时间:2022-01-20来源:小亿浏览数:22

ETL,用来描述将数据从来源端经过抽取、转换、加载至目的端的过程。ETL是BI项目中重要的一个环节,用户从数据源抽取出所需的数据,经过数据清洗,最终按照预先定义好的数据模型,将数据加载到数据仓库中去,为后续的数据分析提供数据支撑。
举个例子来说就是,某电商公司分析人员根据订单数据进行用户特征分析。这时需要基于订单数据,计算一些相应的分析指标,如每个用户的消费频次,销售额最大的单品,用户复购时间间隔等。这些指标都要通过计算转换得到,这时候ETL的作用就显现出来了。
所以ETL在商务智能中能够起到的作用是巨大的,那么ETL究竟是什么?应该怎么用?亿信ABI今天就和大家聊聊这些。

一、什么是ETL?
ETL,Extract-Transform-Load的缩写,是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程。ETL是数据集成的第一步,也是构建数据仓库最重要的步骤,目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起,为企业的决策提供分析依据。ETL一词较常用在数据仓库,但其对象并不限于数据仓库。
ETL 是企业数据应用过程中的一个数据流(pipeline)的控制技术,把原始的数据经过一定的处理,放入数据仓库里。可以想象一下一条大河的源头被污染,下游就无法作为饮用水源,也无法用于灌溉。如果想用于灌溉,就要将河上游工厂的污水进行处理之后再排入,如果想用于饮用,那就要用水淡化或者渗透过滤技术,对水质进行改造。同样,原始数据并不是完美的、洁净的,质量参差不齐的数据对于数据最终的使用会产生很大的影响。

2、ETL的流程是什么?
ETL如同它代表的三个英文单词,涉及三个独立的过程:抽取、转换和加载。工作流程往往作为一个正在进行的过程来实现,各模块可灵活进行组合,形成ETL处理流程。

1.数据抽取
数据抽取指的是从不同的网络、不同的操作平台、不同的数据库和数据格式、不同的应用中抽取数据的过程。目标源可能包括ERP、CRM和其他企业系统,以及来自第三方源的数据。
不同的系统倾向于使用不同的数据格式,在这个过程中,首先需要结合业务需求确定抽取的字段,形成一张公共需求表头,并且数据库字段也应与这些需求字段形成一一映射关系。这样通过数据抽取所得到的数据都具有统一、规整的字段内容,为后续的数据转换和加载提供基础,具体步骤如下:
①确定数据源,需要确定从哪些源系统进行数据抽取
②定义数据接口,对每个源文件及系统的每个字段进行详细说明
③确定数据抽取的方法:是主动抽取还是由源系统推送?是增量抽取还是全量抽取?是按照每日抽取还是按照每月抽取?

2.数据转换
数据转换实际上还包含了数据清洗的工作,需要根据业务规则对异常数据进行清洗,主要将不完整数据、错误数据、重复数据进行处理,保证后续分析结果的准确性。
数据转换就是处理抽取上来的数据中存在的不一致的过程。数据转换一般包括两类:第一类:数据名称及格式的统一,即数据粒度转换、商务规则计算以及统一的命名、数据格式、计量单位等;第二类:数据仓库中存在源数据库中可能不存在的数据,因此需要进行字段的组合、分割或计算。主要涉及以下几个方面:
①空值处理:可捕获字段空值,进行加载或替换为其他含义数据,或数据分流问题库
②数据标准:统一元数据、统一标准字段、统一字段类型定义
③数据拆分:依据业务需求做数据拆分,如身份证号,拆分区划、出生日期、性别等
④数据验证:时间规则、业务规则、自定义规则
⑤数据替换:对于因业务因素,可实现无效数据、缺失数据的替换
⑥数据关联:关联其他数据或数学,保障数据完整性

3.数据加载
数据加载的主要任务是将经过清洗后的干净的数据集按照物理数据模型定义的表结构装入目标数据仓库的数据表中,如果是全量方式则采用LOAD方式,如果是增量则根据业务规则MERGE进数据库,并允许人工干预,以及提供强大的错误报告、系统日志、数据备份与恢复功能。整个操作过程往往要跨网络、跨操作平台。
在实际的工作中,数据加载需要结合使用的数据库系统(Oracle、Mysql、Spark、Impala等),确定最优的数据加载方案,节约CPU、硬盘IO和网络传输资源。

三、ETL有什么价值?
ETL 的成功应用将为企业带来巨大的价值,一般来说,ETL在企业中的价值主要体现在:

1、简化了用户的操作
ETL通常通过图形化的配置方式,简单,灵活,使得用户无需过分关心数据库的各种内部细节,而专注于功能。

2、支持各种数据源,特别是平面数据源
ETL出了支持所有常见的数据源,如Oracle,Sqlserver,DB2,,Mysql,Access,Vf等,还提供了对各种平面数据源,如txt,excel,csv,xml等的支持。

3 、简化内部业务系统的数据集成
举个例子来看,如果由于各种原因,企业的生产物资系统数据库采用分布式部署,每天需要将分布在全国各地20 多个数据库的数据约2200 多万条物资采购和使用数据集中汇总至总部进行整理分析。应用ETL技术后,数据采集和清洗的效率、准确性和系统性能大幅提高,同时简化了整个数据汇总分析的过程。
能够通过ETL的三个流程,大大提高效率简化流程。

4、提高设备采集数据分析效率
继续举例子来看,如果企业生产的大型港口机械装备遍布全球码头,每台设备上都装有起重机管理系统,这些设备的故障、旁路、工作循环等各类工况数据都会存入起重机管理系统,由于用户的要求不同,系统使用的数据库各不一样,数据项也会略有差异。企业需要收集这些设备的工况数据到内部的云平台上汇总分析并为用户提供主动性服务,而ETL技术在设备工况数据的采集、清洗加工和汇总分析等应用上发挥了巨大的作用。
ETL是构建整个数据仓库的核心和灵魂,对于大型装备制造企业,如果能够规划和设计好ETL的使用,同时结合云计算及大数据分析和处理平台,不管是对于企业内部业务系统的有效集成,为管理层提供高效的商业智能分析,或是结合大型装备产品进行工况数据的采集分析,为使用者提供更多的增值服务,都将起到至关重要的作用。

四、ETL应用优势
市面上大多BI工具都不含ETL功能,在进行上述项目时,通常会用到BI、ETL两个工具,成本高、花费时间长。而亿信ABI基于这个需求,依赖十余年数仓经验,推出可视化ETL功能,通过简单的拖拽就可以完成ETL过程,所以下面的讲解我们以亿信ABI为例。

1、程序设计人性化,操作更易用
一般情况下,ETL过程设计需要用到大量的代码,且重复利用率较低。亿信ABI中的ETL功能充分结合大量项目人员实施习惯,操作敏捷易用,可快速地建立起ETL过程,提高效率,降低实施难度。亿信ABI有着更友好易用的数据处理体验:
数据处理支持批量创建,ETL定义支持数据抽样;
开发过程支持多人协同定义,共享资料库,使得数据处理过程更高效;
系统内部封装大量清洗转换规则,极大程度的降低技术门槛,只需简单的拖拽配置,即可玩转数据处理;

2、拥有丰富的数据处理组件
亿信ABI中的ETL组件丰富多样,面向数据分析师精心打造,满足各种各样的数据处理场景。一般情况下,一个简单的数据处理需求,前期在技术人员这里可能徘徊2到3天,更何况还有后期的修改。有了丰富的可视化ETL组件,复用率高,屏蔽复杂的编码任务,操作简单,数据处理更高效。
亿信ABI中内置组件包括:输入输出组件、转换组件、流程组件、统计组件、数仓组件、脚本组件、大数据组件等。

以转换组件里面的清洗组件为例,清洗组件支持记录级清洗和字段级清洗,内置50多种规则,支持在一个组件中完成多次清洗转换设置。支持清洗前后结果预览。

3、可以灵活的调度任务
一般情况下,ETL过程都会伴随着调度任务的设置。比如,某销售部门需要每周五抽取数据计算当周销售利润用于汇报,如果利用ETL实现,时间调度管理必不可少。亿信ABI的ETL调度导向,深度考虑各使用场景,用户只需简单操作,即可实现复杂的调度任务。
支持基于时间或事件的调度机制,如:任意事件周期、文件到达、脚本事件等;
调度设置支持crontab表达式;
调度设置能指定到月份、星期、日期、小时、分钟的粒度;
支持设置调度的时间窗口,重调时间间隔等;

4、隔离设计,应用更稳定
为保证运行环境的稳定可靠,提供了设计区与运行区隔离的机制,所有作业的修订和更改通过在设计区完成调试和试运行后,通过发布机制,发布到稳定的运行环境,保证开发和运行两不耽误。

亿信ABI除了高效的数据处理能力,还拥有智能分析引擎、高扩展性、高集成性等亮点功能,在数据填报、数据处理、大屏可视化、自助分析、预测挖掘等场景的的应用效果也首屈一指。

五、小结
对于ETL,我们要有一个清晰的认识,它不是想象中的简单一蹴而就,在实际的过程,你可以会遇到各种各样的问题,甚至是部门之间沟通的问题。出现以上问题时,可以和团队小伙伴或者业务侧一起制定解决方案,不断完善,只有这样才能保证我们的业务分析结果是准确的,才能指导公司做出正确的决策。也只有这样,才能真正发挥ETL在企业中的作用。
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