数据抽取、清洗与转换及BI项目中ETL设计[1]

然而，企业数据分析日益上涨，数据人才供不应求，为了降低入门门槛，近几年市面上大量涌现了一批自助式BI工具。

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的依据

数据抽取工具_数据抽取工具hive

4、下列这个公式，使其产生更多的随机数。

ETL是BI项目7、产生所有随机数的对应顾客编号。最重要的一个环节 通常情况下ETL会花掉整个项目的 / 的时间 ETL设计的好坏直接关接到BI项目的成败 ETL也是一个长期的过程 只有不断的发现问题并解决问题 才能使ETL运行效率更高 为项目后期开发提供准确的数据

ETL的设计分三部分 数据抽取 数据的清洗转换 数据的加载 在设计ETL的时候也是从这三部分出发 数据的抽取是从各个不同的数据源抽取到ODS中(这个过程也可以做一些数据的清洗和转换) 在抽取的过程中需要挑选不同的抽取方法 尽可能的提高ETL的运行效率 ETL三个部分中 花费时间最长的是T(清洗 转换)的部分 一般情况下这部分工作量是整个ETL的 / 数据的加载一般在数据清洗完了之后直接写入DW中去

ETL的实现有多种方法 常用的有三种 种是借助ETL工具如Oracle的OWB SQL server 的DTS SQL 的SSIS服务 rmatic等实现 第二种是SQL方式实现 第三种是ETL工具和SQL相结合 前两种方法各有优缺点 借助工具可以快速的建立起ETL工程 屏蔽复杂的编码任务 提高速度 降低难度 但是欠缺灵活性 SQL的方法优点是灵活 提高ETL运行效率 但是编码复杂 对技术要求比较高 第三种是综合了前面二种的优点 极大的提高ETL的开发速度和效率

数据的抽取

数据的抽取需要在调研阶段做大量工作 首先要搞清楚以下几个问题 数据是从几个业务系统中来?各个业务系统的数据库运行什么DBMS?是否存在手工数据 手工数据量有多大?是否存在非结构化的数据?等等类似问题 当收集完这些信息之后才可以进行数据抽取的设计

lishixinzhi/Article/program/SQL/201311/16283

数据抽取的数据源采用关系数据库

神策分析的产品有完整的使用文档，每个模块都有详细的使用说明以及示例，( DEVNO POSITION(1:20) CHAR,降低FineBI了用户的学习成本。而且支持私有部署、任意维度的交叉分析，并帮助客户搭建专属的数据仓库。工具需要付费使用。

ETL什么意思

一、Sql:Loader

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，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帆软—FineBI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 ETL 工具的好处，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)其中，INFILE '/ora9i/fengjie/agent/data/ipaagentdetail200410.txt'指明所要导入的源文件，其实源文件也可以直接通过命令行来输入获得，fj_ipa_agentdetail为目标表的名字，fields terminated ","是指源文件的各个字段是以逗号分隔，trailing nullcols表示遇到空字段依然写入到数据库表中，这5个字段是目标数据库表的字段结构。通过上面这个典型的控制文件的格式分析可知，控制文件需要与源文件的格式信息一致，否则导入数据会出现异常。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。

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，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。

楼主试用一下FineBI,挺不错的一款软件！

ETL是指ETL测试实验室公司(ETL Testing Laboratories Inc)。ETL的列名产品是由“有司法权主管机关”(Authorities Hing Jurisdiction)承认的，可认为“已批准”。在美国大多数地区，电气产品的批准是强制的。

这个时代是信息的时代，掌握 信息发展的规律，企业的利润就有了化啊，我们公司一直选用帆软软件研发成立的FineBI作为企业分析决策的主要依据！

ETL，Extraction-Transformation-Loading的缩写，中文名称为数据提取、转换和加载。

哪位高手可以几款通用的数据库管理工具

一般来说，需要学习一些Excel相关基本知识，运用Excel进行数据分析，就需要六个步骤，这六个步骤分别是明确分析的目的和思路、做好数据收集工作、数据处理、数据分析、数据展现、数据分析报告。

必须是 CloudQuery！

我目前用过的最支持英、法、德、俄、韩、日等20多种语言知识工程体系和信息挖掘算法。好用的数据库管理工具！而且完全免费！

至此几乎所有的主流数据库、部分主流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。国产数据库以及中间件，统一数据入口！具备权限管理，审计分析，组织架构管理等功能，IT人必不可少！

话不多说，上链接：cloudquery.club

请问 oracle dul是什么工具？听说oracle dul能直接抽取oracle 数据库数据文

Storm这个实时的计算机系统，它有分布式以及容错的特点，还是开源软件。Storm可以对非常庞大的一些数据流进行处理，还可以运用在Hadoop批量数据的处理。Storm支持各类编程语言，而且很简单，使用它时相当有趣。像阿里巴巴、支付宝、淘宝等都是它的应用企业。

DUL是Oracle内部恢复工工具二：RapidMiner具，由Oracle新西兰工程师bernard.van.duijnen 开发，是使用C语言开发的，在不同平台上会使用不同的binary文件。

由于bernard.van.duijnen 开发DUL的时候使用了一些Oracle数据库的内核头文件（主要是一些.h)文件，所以在Oracle来说DUL是需要被严格控制的，因为DUL直接用了Oracle数据库的源代码，属于Oracle知识产权的一部分。

早期DUL是不加锁的，后来变成加日期锁，就是说 好比bernard.van.duijnen 在10月1日发布了一个版本，日期锁是30天，那么这个版本到11月1日基本就失效了， DUL不是简单的读OS时间，所以改OS时间是没用的。 因为Oracle的datafile里也记录了一个当前时间，所以DUL读的是datafile里的时间。 一般用户不可能为了用DUL去改那个时间。

同时早期的Oracle DUL版本用在现在的版本10g、11g、12c的数据库桑基本是用不了了，因为大数据平台应该是集数据整合、数据处理、数据存储、数据分析、可视化、数据采集填报等功能为一体，真正帮助企业挖掘数据背后的业务逻辑，洞悉数据的蛛丝马迹，发现数据的潜在价值。亿信华辰的一站式数据分析平台ABI，就是大数据分析平台的一个典型代表。该平台融合了数据源适配、ETL数据处理、数据建模、数据分析、数据填报、工作流、门户、移动应用等核心功能。采用轻量级SOA架构设计、B/S模式，各模块间无缝集成。支持广泛的数据源接入。数据整合模块支持可视化的定义ETL过程，完成对数据的清洗、装换、处理。数据集模块支持数据库、文件、接口等多方式的数据建模。数据分析模块支持报表分析、敏捷看板、即席报告、幻灯片、酷屏、数据填报、数据挖掘等多种分析手段对数据进行分析、展现、应用。太老了。 在美国使用DUL是被严格控制的，在国内的话 基本就是Oracle ACS 高级部门对外在用，购买ORACLE ACS现场服务的价格还是很贵的。

回过头来介绍下Oracle PRM， ORACLE PRM是诗檀软件parnassusdat 用ja 语言开发的， 在DUL基础上加了图形化界面GUI，它们的目标大概是做一个易用的DUL。

由于是JAVA语言开发 ，所以要求运行时有JAVA环境，这个ORACLE 10g自带了JDK 1.4.2，所以它们的程序 只要有ORACLE的地方大概都可以跑， 不过它们至少用JDK 1.6以上版本，大概是因为JDK 版本低 程序会有点问题。

智能财务的数据怎么找呀

工具四：HPCC

智能财务所需要的数据一般包括财务报表、交易数据、客户统计、竞争对手情况等。这些数据来源可以有多种途径：

602531777166 1012

1. 公开数据：利用互联网上公开的数据资源，例如证券交易所、公共财务报表库等，进行数据搜集。

3. 第三方数据：购买或租用第三方数据服务，例如市场研究报告、行业数据分析等。

4. 采集数据：利用网络爬虫或数据抽取工具从互联网上采集所需数据。

需要注意的是，数据的质量和准确性对智能财务分析具有至关重要的作用实际应用中，数据源较多采用的是关系数据库。从数据库中抽取数据一般有以下几种方式。 增量抽取指抽取自上次抽取以来数据库中要抽取的表中新增、修改、删除的数据。在ETL使用过程中。增量抽取较全量抽取应用更广。如何捕获变化的数据是增量抽取的关键。对捕获方法一般有两点要求：准确性，能够将业务系统中的变化数据准确地捕获到;性能，尽量减少对业务系统造成太大的压力，影响现有业务。目前增量数据抽取中常用的捕获变化数据的方法有：。因此，采集数据时需注意数据来源可靠性、数据精度和数据完整性。

如何将文本中的内容 导入access数据库中

AGENT_LINKNUM char,

大型的数据库开发中常常遇到数据源是平面文件（如文本文件）的情况，对于这样的数据源，无法使用数据库对其数据进行有效的管理，另外也无法使用SQL语句对其进行查询和作，所以当务之急就是将这些平面文件导入到数据库中，然后就可以对其进行高效的作了。

a、传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。

下面介绍几种常见的数据导入的方法，希望能够给大家启迪。另外，本文所涉及到的数据库均为ORACLE数据库，其实对于其他数据库而言，方法类似。

高级数据可视化

该方法是Oracle数据库下数据导入的最重要的方法之一，该工具由Oracle客户端提供，

其基本工作原理是：首先要针对数据源文件制作一个控制文件，控制文件是用来解释如何对源文件进行解析，其中需要包含源文件的数据格式、目标数据库的字段等信息，一个典型的控制文件为如下形式：

LOAD DATA

INFILE '/ora9i/fengjie/agent/data/ipaagentdetail200410.txt'

TRUNCATE

INTO TABLE fj_ipa_agentdetail

fields terminated ","

trailing nullcols

( AGENT_NO char,

AGENT_NAME char,

AGENT_ADDRESS char,

AGENT_LINKNUM char,

除了控制以外，sqlloader的还需要数据文件，即源文件。根据格式的不同，源文件可以分为固定字段长度和有分隔符这两大类，这里将分别说明这两种情况：

固定字段长度的文本文件

就是每个字段拥有固定的字段长度，比如：

602530005922 1012

602538023138 1012

602536920355 1012

602531777166 1012

602533626494 1012

602535700601 1012

就是每个字段都有相同的分隔符分隔，比如：

1002,上海桦奇通讯科技有限公司,武宁路19号1902室

1003,上海邦正科技发展有限公司,南京东路61号903室

由于该文本只有两个字段，一个为设备号，一个是区局编号，两者的长度分别为20和5，那么可以编制控制文件如下：

LOAD DATA

INFILE '/ora9i/fengjie/agent/data/ipaagent200410.txt'

TRUNCATE

INTO TABLE fj_ipa_agent

( DEVNO POSITION(1:20) CHAR,

BRANCH_NO POSITION(21:25) CHAR

)其中，'/ora9i/fengjie/agent/data/ipaagent200410.txt'为该文件的完全路径，POSITION(M:N)表示该字段是从位置M到位置N。

对于有分隔符的数据文件，前面已经有一个例子，这里就不再赘述了。总之，使用SqlLoader能够轻松将数据文件导入到数据库中，这种方法也是最常用的方法。

二、 使用专业的数据抽取工具

目前在数据仓库领域中，数据抽取与装载（ETL）是一重要的技术，这一技术对于一些大的数据文件或者文件数量较多尤其适合。这里简单介绍目前一款主流的数据抽取工具――Informatica。

该工具主要采用图形界面进行编程，其主要工作流程是：首先将源数据文件的结构（格式）导入为Informatica里，然后根据业务规则对该结构进行一定的转换(transformation)，最终导入到目标表中。

以上过程仅仅只是做了一个从源到目标的映射，数据的实际抽取与装载需要在工作流（workflow）里进行。

使用专业的数据抽取工具，可以结合业务逻辑对多个源数据进行join,union,insect等作，适合于大型数据库和数据仓库。

三、 使用Access工具导入

可以直接在Access里选择‘打开‘文本文件，这样按照向导来导入一个文本文件到Access数据库中，然后使用编程的方法将其导入到最终的目标数据库中。

四、 小结

总之，平面文件转化为数据库格式有利于数据的处理，显然，数据库强大的数据处理能力比直接进行文件I/O效率高出很多，希望本文能够对该领域做一个抛砖引玉的作用。

什么是BI工具，ETL工具或OLAP产品？

F9 即可多次抽取。

云蛛系统，强大的数据可视化工具及BI大数据分析工具，帮您实施项目，并私人订制工具，可以附赠工具源代码，实现完全自主可控。

2.5、然后重新粘贴这段随机数只保留值，不保留格式。在对应的抽样栏里输入：=VLOOKUP(D2,A:B,2,0)，这个公式是为了产生于随机数对应的顾客编号。网络虚拟身份特征画像

FineBI商业智能软件很符合你提的要求，它就是面向没有编程基础的业务人员作分析，然后呈现给查看决策的工具。而且对大数据处理的性能也很快很好，几亿条数据展现也就是秒秒钟的事

蛛网系统的AutoBI、DataView，免费开源的

DataStage软件的优缺点

对于上述两种文件格式sqlloader均可以做处理，下面就前面那个固定长度的文本来举例说明：

我们现热点信息排行BRANCH_NO POSITION(21:25) CHAR、热词聚类、热度指数分析。在就用ds，优点很明显就是日志非常详细，

日常维护比较方便，很多运算脱离数据库，对数据库压力影响比较小

缺点就是占空间比较多

总得来说就是用空间换时间

并行处理机制，抽取转换的功能强大，图形界面友好易上手；

在windows系统下只能安装客户端，server得装在linux系统上

DATASTAGE属于ETL工具，主要进行数据抽取，清洗和转换的DATASTAGE主要是进行大量的数据DB转换或者BACTH处理，

开源BI系统的应用工具

提供60多种数据可视化效果，支持弦图、热力图、南丁格尔图等高级数据可视化，更支持基于地图的轨迹、热力等可视化效果

一、Superset，由Airbnb贡献的开源可视化bi工具，目前在Git采集机器人支持多源多渠道采集，拥有自动识别专利，7x24小时为客户提供实时、专业、精准的销量、销额统计分析服务。Hub上2. 内部数据：从企业内部财务系统、CRM系统中提取数据，比如财务报表、销售数据、采购数据等等。有4万多颗星。二、Redash

Redash 是在2020 年 6 月 24 日 redash宣布被 Databricks（Spark，Delta Lake所属公司）收购的开源可视化bi工具，目前在GitHub上有2万多颗星。

数据抽取里的菜单法在哪

多类型数据集成分析

在软件左上角。5.海量数据处理

而其功能也不尽相同,所以其菜单也就不太一样。比如“数据分析”菜单。今天,学习啦小编就教大家在Excel2007中调出“数据分析”菜单的作方法。

菜单法 选择A列数据,【数据】AGENT_LINKMAN char—>【数据工具】—>【分列】 。

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