ETL不包含哪些數據處理過程

Ⅰ etl的概念，etl和elt數據處理上的區別

對於做過 BI 開發的朋友，ETL 並不陌生，只要涉及到數據源的數據抽取、數據的計算和處理過程的開發，都是 ETL，ETL 就這三個階段，Extraction 抽取，Transformation 轉換，Loading 載入。

從不同數據源抽取數據 EXTRACTION ，按照一定的數據處理規則對數據進行加工和格式轉換 TRASFORMATION，最後處理完成的輸出到目標數據表中也有可能是文件等等，這個就是 LOADING。

再通俗一點講，ETL 的過程就跟大家日常做菜一樣，需要到菜市場的各個攤位買好菜，把菜買回來要摘一下，洗一洗，切一切最後下鍋把菜炒好端到飯桌上。菜市場的各個攤位就是數據源，做好的菜就是最終的輸出結果，中間的所有過程像摘菜、洗菜、切菜、做菜就是轉換。

在開發的時候，大部分時候會通過 ETL 工具去實現，比如常用的像 KETTLE、PENTAHO、IBM DATASTAGE、INFORNAICA、微軟 SQL SERVER 裡面的 SSIS 等等，在結合基本的 SQL 來實現整個 ETL 過程。

也有的是自己通過程序開發，然後控制一些數據處理腳本跑批，基本上就是程序加 SQL 實現。

哪種方式更好，也是需要看使用場景和開發人員對那種方式使用的更加得心應手。我看大部分軟體程序開發人員出身的，碰到數據類項目會比較喜歡用程序控制跑批，這是程序思維的自然延續。純 BI 開發人員大部分自然就選擇成熟的 ETL 工具來開發，當然也有一上來就寫程序腳本的，這類 BI 開發人員的師傅基本上是程序人員轉過來的。

用程序的好處就是適配性強，可擴展性強，可以集成或拆解到到任何的程序處理過程中，有的時候使用程序開發效率更高。難就難在對維護人員有一定的技術要求，經驗轉移和可復制性不夠。

用 ETL 工具的好處，第一是整個 ETL 的開發過程可視化了，特別是在數據處理流程的分層設計中可以很清晰的管理。第二是鏈接到不同數據源的時候，各種數據源、資料庫的鏈接協議已經內置了，直接配置就可以，不需要再去寫程序去實現。第三是各種轉換控制項基本上拖拉拽就可以使用，起到簡化的代替一部分 SQL 的開發，不需要寫代碼去實現。第四是可以非常靈活的設計各種 ETL 調度規則，高度配置化，這個也不需要寫代碼實現。

所以在大多數通用的項目中，在項目上使用 ETL 標准組件開發會比較多一些。

ETL 從邏輯上一般可以分為兩層，控制流和數據流，這也是很多 ETL 工具設計的理念，不同的 ETL 工具可能叫法不同。

控制流就是控制每一個數據流與數據流處理的先後流程，一個控制流可以包含多個數據流。比如在數據倉庫開發過程中，第一層的處理是ODS層或者Staging 層的開發，第二層是 DIMENSION維度層的開發，後面幾層就是DW 事實層、DM數據集市層的開發。通過ETL的調度管理就可以讓這幾層串聯起來形成一個完整的數據處理流程。

數據流就是具體的從源數據到目標數據表的數據轉換過程，所以也有 ETL 工具把數據流叫做轉換。在數據流的開發設計過程中主要就是三個環節，目標數據表的鏈接，這兩個直接通過 ETL 控制項配置就可以了。中間轉換的環節，這個時候就可能有很多的選擇了，調 SQL 語句、存儲過程，或者還是使用 ETL 控制項來實現。

有的項目上習慣使用 ETL 控制項來實現數據流中的轉換，也有的項目要求不使用標準的轉換組件使用存儲過程來調用。也有的是因為數據倉庫本身這個資料庫不支持存儲過程就只能通過標準的SQL來實現。

我們通常講的BI數據架構師其實指的就是ETL的架構設計，這是整個BI項目中非常核心的一層技術實現，數據處理、數據清洗和建模都是在ETL中去實現。一個好的ETL架構設計可以同時支撐上百個包就是控制流，每一個控制流下可能又有上百個數據流的處理過程。之前寫過一篇技術文章，大家可以搜索下關鍵字 BIWORK ETL 應該在網上還能找到到這篇文章。這種框架設計不僅僅是ETL框架架構上的設計，還有很深的ETL項目管理和規范性控制器思想，包括後期的運維，基於BI的BI分析，ETL的性能調優都會在這些框架中得到體現。因為大的BI項目可能同時需要幾十人來開發ETL，框架的頂層設計就很重要。

Ⅱ 以下哪一項不是etl轉換過程中的操作

ETL是數據抽取、轉換、裝載的一個過程。數據倉庫搭建成功的一個辯衫喚執行者。
數據倉庫包括維表和事實表。其中維表也就是看問題的角度，事實表就是實實在在的
數據信息，其中一條記錄可能涉及攜凱多個維度的數據信息。
就看你怎麼把多個獨立的來源系統的數據處理成數據倉庫中匯總集成的數據羅。
打個比方：
一個養豬場養豬的資料庫有很多養殖采購等相關的信息，有一個專門的資料庫關聯這些塌漏信息。A系統哈。
一個專門負責進行豬肉托用的和調配的部門有出入貨信息。B系統哈。
一個專門賣掉豬肉給各個農貿市場或者其他客戶，估計會有一些交易信息。C系統。
現在集團公司要把所有的數據整合起來，並且要有地方存在所有這些歷史數據，當然不可能把所有系統數據
加起來放在一起嘛，那樣很多冗餘垃圾的還佔用很多資源，當時又想需要的時候能看到，怎麼辦呢，
所有就要進行主題集成羅，那麼就系統吧所有數據進行抽取、轉換、裝載等ETL操作羅。

Ⅲ etl軟體的主要功能不包括

不包括數據審核。
ETL負責將分冊型布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖襲粗掘的拍姿鎮基礎。

Ⅳ 什麼是數據ETL

ETL，是英文Extract-Transform-Load的縮寫，用來描述將數據從來源端經過抽取（extract）、轉換（transform）、載入（load）至目的端的過程。ETL一詞較常用在數據倉庫，但其對象並不限於數據倉庫。

數據倉庫是為企業所有級別的決策制定過程，提供所有類型數據支持的戰略集合。它是單個數據存儲，出於分析性報告和決策支持目的而創建。 為需要業務智能的企業，提供指導業務流程改進、監視時間、成本、質量以及控制。

ETL是將業務系統的數據經過抽取、清洗轉換之後載入到數據倉庫的過程，目的是將企業中的分散、零亂、標准不統一的數據整合到一起，為企業的決策提供分析依據， ETL是BI（商業智能）項目重要的一個環節。

(4)ETL不包含哪些數據處理過程擴展閱讀：

ETL與ELT：

ETL所描述的過程，一般常見的作法包含ETL或是ELT（Extract-Load-Transform），並且混合使用。通常愈大量的數據、復雜的轉換邏輯、目的端為較強運算能力的資料庫，愈偏向使用ELT，以便運用目的端資料庫的平行處理能力。

ETL（orELT）的流程可以用任何的編程語言去開發完成，由於ETL是極為復雜的過程，而手寫程序不易管理，有愈來愈多的企業採用工具協助ETL的開發，並運用其內置的metadata功能來存儲來源與目的的對應（mapping）以及轉換規則。

工具可以提供較強大的連接功能（connectivity）來連接來源端及目的端，開發人員不用去熟悉各種相異的平台及數據的結構，亦能進行開發。當然，為了這些好處，付出的代價便是金錢。

參考資料來源：網路-ETL

Ⅳ 數據分析 數據抽取，數據載入，數據轉換，哪個不是etl的過程

網路的ETL詞條：

ETL，是英文碧陪 Extract-Transform-Load 的縮寫，用來描述將襪巧數據從來源端經過抽取（extract）悔好蠢、轉換（transform）、載入（load）至目的端的過程。

顯然數據分析不屬於etl的范疇。
希望我的回答可以幫到你

Ⅵ etl和elt數據處理上的區別是什麼

ETL分別是「Extract」、「 Transform」 、「Load」三個單詞的首字母縮寫也就是「抽取」、「轉換」、「裝載」，但我們日常往往簡稱其為數據抽取。x0dx0aETL是BI/DW（商務智能/數據倉庫）的核心和靈魂，按照統一的規則集成並提高數據的價值，是負責完成數據從數據源向目標數據倉庫轉化的過程，是實施數據倉庫的重要步驟。x0dx0aETL包含了三方面：x0dx0a「抽取」：將數據從各種原始的業務系統中讀取出來，這是所有工作的前提。x0dx0a「轉換」：按照預先設計好的規則將抽取得數據進行轉換，使本來異構的數據格式能統一起來。x0dx0a「裝載」：將轉換完的數據按計劃增量或全部導入到數據倉庫中。x0dx0a與ETL相比，ELT的優點是轉換的同時可以引用大量的數據。 缺點是可能僅僅抽取和裝載了數據，跳過了轉換過程。x0dx0a有些ETL工具是先將數據從源抽取(E)，裝載(L)到目標資料庫，再在目標資料庫做轉換(T)，所以有些人給這類工具一個專門的名稱叫ELT。

Ⅶ etl操作（etl 包含哪些步驟包含四個步驟）

您好,現在我來為大家解答以上的問題。etl操作，etl 包含哪些步驟包含四個步驟相信很多小夥伴還不知道,現在讓我們一起來看看吧！

1、1，數據源確認2，分析維度和事實度量3。

2、通過邏輯進行數據清洗4、清洗完脊謹成載入至在第2步設計好的數據倉庫中。

Ⅷ ETL什麼意思

ETL，Extraction-Transformation-Loading的縮寫，中文名稱為數據抽取、轉換和載入。
一般隨著業務的發展擴張，產線也越來越多，產生的數據也越來越多，這些數據的收集方式、原始數據格羨扒式、數據量、存儲要求、使用場景等方面有很大的差異。

數據抽取是指把ODS源數據抽取到DW中，數據拉取，清洗完之後，就需要展示了。一般是把清洗好的數據載入到mysql中，然後在各系統中使用，或者使用Tableau直接給相關人員展示。元數據管理系統對於數據倉庫來說是必須的，並且相關埋派瞎人員必須定時維護，如果元數據和數據倉庫中的變動不同步，那麼元數據系統就形同虛設。

(8)ETL不包含哪些數據處理過程擴展閱讀

ETL所描述的過程，一般常見的作法包含ETL或是ELT，並且混合使用。通常愈大量的數據、復雜的轉換邏輯、目的端為較強運算能力的資料庫，愈偏向使用ELT，以便運用目的端資料庫的平行處理能力。目的是將彎空企業中的分散、零亂、標准不統一的數據整合到一起，為企業的決策提供分析依據， 是商業智能項目重要的一個環節。

Ⅸ 更改數據屬不屬於數據清洗的方法

更改數據屬不屬於數據清洗的方法數據清洗的方法不包括：重復數據記錄處理。數據清哪坦戚洗是將重復、多餘的數據篩選清除，將缺失的數據補充完整，將錯誤的數據糾正或者李陵刪除，最後整理成為我們可以進一步加工、使用的數據。 所謂的數據清洗，也就是ETL處理，包含抽取Extract、轉換Transform、載入load這三大法寶。在大數據挖掘過程中，面對的至少是G級別的數據量，包括用戶基本數據、行為數據、交易數據、資金流數據以及第三方的數據等等。選擇正確的方式來清洗特徵數據極為重要，除信運了讓你能夠事半功倍，還至少能夠保證在方案上是可行的。 數據清洗的一般步驟：分析數據、缺失值處理、異常值處理、去重處理、噪音數據處理。在大數據生態圈，有很多來源的數據ETL工具，但是對於公司內部來說，穩定性、安全性和成本都是必須考慮的

Ⅹ etl任務測試不包括哪個步驟

etl任務測試不包括 通過邏輯進行數據清洗 這個步驟。