ETL不包含哪些数据处理过程

Ⅰ etl的概念，etl和elt数据处理上的区别

对于做过 BI 开发的朋友，ETL 并不陌生，只要涉及到数据源的数据抽取、数据的计算和处理过程的开发，都是 ETL，ETL 就这三个阶段，Extraction 抽取，Transformation 转换，Loading 加载。

从不同数据源抽取数据 EXTRACTION ，按照一定的数据处理规则对数据进行加工和格式转换 TRASFORMATION，最后处理完成的输出到目标数据表中也有可能是文件等等，这个就是 LOADING。

再通俗一点讲，ETL 的过程就跟大家日常做菜一样，需要到菜市场的各个摊位买好菜，把菜买回来要摘一下，洗一洗，切一切最后下锅把菜炒好端到饭桌上。菜市场的各个摊位就是数据源，做好的菜就是最终的输出结果，中间的所有过程像摘菜、洗菜、切菜、做菜就是转换。

在开发的时候，大部分时候会通过 ETL 工具去实现，比如常用的像 KETTLE、PENTAHO、IBM DATASTAGE、INFORNAICA、微软 SQL SERVER 里面的 SSIS 等等，在结合基本的 SQL 来实现整个 ETL 过程。

也有的是自己通过程序开发，然后控制一些数据处理脚本跑批，基本上就是程序加 SQL 实现。

哪种方式更好，也是需要看使用场景和开发人员对那种方式使用的更加得心应手。我看大部分软件程序开发人员出身的，碰到数据类项目会比较喜欢用程序控制跑批，这是程序思维的自然延续。纯 BI 开发人员大部分自然就选择成熟的 ETL 工具来开发，当然也有一上来就写程序脚本的，这类 BI 开发人员的师傅基本上是程序人员转过来的。

用程序的好处就是适配性强，可扩展性强，可以集成或拆解到到任何的程序处理过程中，有的时候使用程序开发效率更高。难就难在对维护人员有一定的技术要求，经验转移和可复制性不够。

用 ETL 工具的好处，第一是整个 ETL 的开发过程可视化了，特别是在数据处理流程的分层设计中可以很清晰的管理。第二是链接到不同数据源的时候，各种数据源、数据库的链接协议已经内置了，直接配置就可以，不需要再去写程序去实现。第三是各种转换控件基本上拖拉拽就可以使用，起到简化的代替一部分 SQL 的开发，不需要写代码去实现。第四是可以非常灵活的设计各种 ETL 调度规则，高度配置化，这个也不需要写代码实现。

所以在大多数通用的项目中，在项目上使用 ETL 标准组件开发会比较多一些。

ETL 从逻辑上一般可以分为两层，控制流和数据流，这也是很多 ETL 工具设计的理念，不同的 ETL 工具可能叫法不同。

控制流就是控制每一个数据流与数据流处理的先后流程，一个控制流可以包含多个数据流。比如在数据仓库开发过程中，第一层的处理是ODS层或者Staging 层的开发，第二层是 DIMENSION维度层的开发，后面几层就是DW 事实层、DM数据集市层的开发。通过ETL的调度管理就可以让这几层串联起来形成一个完整的数据处理流程。

数据流就是具体的从源数据到目标数据表的数据转换过程，所以也有 ETL 工具把数据流叫做转换。在数据流的开发设计过程中主要就是三个环节，目标数据表的链接，这两个直接通过 ETL 控件配置就可以了。中间转换的环节，这个时候就可能有很多的选择了，调 SQL 语句、存储过程，或者还是使用 ETL 控件来实现。

有的项目上习惯使用 ETL 控件来实现数据流中的转换，也有的项目要求不使用标准的转换组件使用存储过程来调用。也有的是因为数据仓库本身这个数据库不支持存储过程就只能通过标准的SQL来实现。

我们通常讲的BI数据架构师其实指的就是ETL的架构设计，这是整个BI项目中非常核心的一层技术实现，数据处理、数据清洗和建模都是在ETL中去实现。一个好的ETL架构设计可以同时支撑上百个包就是控制流，每一个控制流下可能又有上百个数据流的处理过程。之前写过一篇技术文章，大家可以搜索下关键字 BIWORK ETL 应该在网上还能找到到这篇文章。这种框架设计不仅仅是ETL框架架构上的设计，还有很深的ETL项目管理和规范性控制器思想，包括后期的运维，基于BI的BI分析，ETL的性能调优都会在这些框架中得到体现。因为大的BI项目可能同时需要几十人来开发ETL，框架的顶层设计就很重要。

Ⅱ 以下哪一项不是etl转换过程中的操作

ETL是数据抽取、转换、装载的一个过程。数据仓库搭建成功的一个辩衫唤执行者。
数据仓库包括维表和事实表。其中维表也就是看问题的角度，事实表就是实实在在的
数据信息，其中一条记录可能涉及携凯多个维度的数据信息。
就看你怎么把多个独立的来源系统的数据处理成数据仓库中汇总集成的数据罗。
打个比方：
一个养猪场养猪的数据库有很多养殖采购等相关的信息，有一个专门的数据库关联这些塌漏信息。A系统哈。
一个专门负责进行猪肉托用的和调配的部门有出入货信息。B系统哈。
一个专门卖掉猪肉给各个农贸市场或者其他客户，估计会有一些交易信息。C系统。
现在集团公司要把所有的数据整合起来，并且要有地方存在所有这些历史数据，当然不可能把所有系统数据
加起来放在一起嘛，那样很多冗余垃圾的还占用很多资源，当时又想需要的时候能看到，怎么办呢，
所有就要进行主题集成罗，那么就系统吧所有数据进行抽取、转换、装载等ETL操作罗。

Ⅲ etl软件的主要功能不包括

不包括数据审核。
ETL负责将分册型布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖袭粗掘的拍姿镇基础。

Ⅳ 什么是数据ETL

ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。

数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。

ETL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，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是BI（商业智能）项目重要的一个环节。

(4)ETL不包含哪些数据处理过程扩展阅读：

ETL与ELT：

ETL所描述的过程，一般常见的作法包含ETL或是ELT（Extract-Load-Transform），并且混合使用。通常愈大量的数据、复杂的转换逻辑、目的端为较强运算能力的数据库，愈偏向使用ELT，以便运用目的端数据库的平行处理能力。

ETL（orELT）的流程可以用任何的编程语言去开发完成，由于ETL是极为复杂的过程，而手写程序不易管理，有愈来愈多的企业采用工具协助ETL的开发，并运用其内置的metadata功能来存储来源与目的的对应（mapping）以及转换规则。

工具可以提供较强大的连接功能（connectivity）来连接来源端及目的端，开发人员不用去熟悉各种相异的平台及数据的结构，亦能进行开发。当然，为了这些好处，付出的代价便是金钱。

参考资料来源：网络-ETL

Ⅳ 数据分析 数据抽取，数据加载，数据转换，哪个不是etl的过程

网络的ETL词条：

ETL，是英文碧陪 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将袜巧数据从来源端经过抽取（extract）悔好蠢、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。

显然数据分析不属于etl的范畴。
希望我的回答可以帮到你

Ⅵ etl和elt数据处理上的区别是什么

ETL分别是“Extract”、“ Transform” 、“Load”三个单词的首字母缩写也就是“抽取”、“转换”、“装载”，但我们日常往往简称其为数据抽取。x0dx0aETL是BI/DW（商务智能/数据仓库）的核心和灵魂，按照统一的规则集成并提高数据的价值，是负责完成数据从数据源向目标数据仓库转化的过程，是实施数据仓库的重要步骤。x0dx0aETL包含了三方面：x0dx0a“抽取”：将数据从各种原始的业务系统中读取出来，这是所有工作的前提。x0dx0a“转换”：按照预先设计好的规则将抽取得数据进行转换，使本来异构的数据格式能统一起来。x0dx0a“装载”：将转换完的数据按计划增量或全部导入到数据仓库中。x0dx0a与ETL相比，ELT的优点是转换的同时可以引用大量的数据。 缺点是可能仅仅抽取和装载了数据，跳过了转换过程。x0dx0a有些ETL工具是先将数据从源抽取(E)，装载(L)到目标数据库，再在目标数据库做转换(T)，所以有些人给这类工具一个专门的名称叫ELT。

Ⅶ etl操作（etl 包含哪些步骤包含四个步骤）

您好,现在我来为大家解答以上的问题。etl操作，etl 包含哪些步骤包含四个步骤相信很多小伙伴还不知道,现在让我们一起来看看吧！

1、1，数据源确认2，分析维度和事实度量3。

2、通过逻辑进行数据清洗4、清洗完脊谨成加载至在第2步设计好的数据仓库中。

Ⅷ ETL什么意思

ETL，Extraction-Transformation-Loading的缩写，中文名称为数据抽取、转换和加载。
一般随着业务的发展扩张，产线也越来越多，产生的数据也越来越多，这些数据的收集方式、原始数据格羡扒式、数据量、存储要求、使用场景等方面有很大的差异。

数据抽取是指把ODS源数据抽取到DW中，数据拉取，清洗完之后，就需要展示了。一般是把清洗好的数据加载到mysql中，然后在各系统中使用，或者使用Tableau直接给相关人员展示。元数据管理系统对于数据仓库来说是必须的，并且相关埋派瞎人员必须定时维护，如果元数据和数据仓库中的变动不同步，那么元数据系统就形同虚设。

(8)ETL不包含哪些数据处理过程扩展阅读

ETL所描述的过程，一般常见的作法包含ETL或是ELT，并且混合使用。通常愈大量的数据、复杂的转换逻辑、目的端为较强运算能力的数据库，愈偏向使用ELT，以便运用目的端数据库的平行处理能力。目的是将弯空企业中的分散、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， 是商业智能项目重要的一个环节。

Ⅸ 更改数据属不属于数据清洗的方法

更改数据属不属于数据清洗的方法数据清洗的方法不包括：重复数据记录处理。数据清哪坦戚洗是将重复、多余的数据筛选清除，将缺失的数据补充完整，将错误的数据纠正或者李陵删除，最后整理成为我们可以进一步加工、使用的数据。 所谓的数据清洗，也就是ETL处理，包含抽取Extract、转换Transform、加载load这三大法宝。在大数据挖掘过程中，面对的至少是G级别的数据量，包括用户基本数据、行为数据、交易数据、资金流数据以及第三方的数据等等。选择正确的方式来清洗特征数据极为重要，除信运了让你能够事半功倍，还至少能够保证在方案上是可行的。 数据清洗的一般步骤：分析数据、缺失值处理、异常值处理、去重处理、噪音数据处理。在大数据生态圈，有很多来源的数据ETL工具，但是对于公司内部来说，稳定性、安全性和成本都是必须考虑的

Ⅹ etl任务测试不包括哪个步骤

etl任务测试不包括 通过逻辑进行数据清洗 这个步骤。