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史上卖的疯狂、N次断货的铁路三维仿真系统
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延伸拓展
产品详情:数据集成系统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。    ETL是构建数据仓库的重要一环,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仓库模型,将数据加载到数据仓库中去。    信息是现代企业的重要资源,是企业运用科学管理、决策分析的基础。目前,大多数企业花费大量的资金和时间来构建联机事务处理OLTP的业务系统和办公自动化系统,用来记录事务处理的各种相关数据。据统计,数据量每2~3年时间就会成倍增长,这些数据蕴含着巨大的商业价值,而企业所关注的通常只占在总数据量的2%~4%左右。因此,企业仍然没有最大化地利用已存在的数据资源,以至于浪费了更多的时间和资金,也失去制定关键商业决策的最佳契机。于是,企业如何通过各种技术手段,并把数据转换为信息、知识,已经成了提高其核心竞争力的主要瓶颈。而ETL则是主要的一个技术手段。   注意事项   为了能更好地实现ETL,用户在实施ETL过程中应注意以下几点:   第一,如果条件允许,可利用数据中转区对运营数据进行预处理,保证集成与加载的高效性;   第二,如果ETL的过程是主动“拉取”,而不是从内部“推送”,其可控性将大为增强;   第三,ETL之前应制定流程化的配置管理和标准协议;   第四,关键数据标准至关重要。ETL面临的最大挑战是当接收数据时其各源数据的异构性和低质量。以电信为例,A系统按照统计代码管理数据,B系统按照账目数字管理,C系统按照语音ID管理。当ETL需要对这三个系统进行集成以获得对客户的全面视角时,这一过程需要复杂的匹配规则、名称/地址正常化与标准化。而ETL在处理过程中会定义一个关键数据标准,并在此基础上,制定相应的数据接口标准。   第五,将数据加载到个体数据集时。在没有一个集中化的数据库情况下,拥有数据模板是非常重要的。它们是标准化的接口,每一个个体或者部门数据集市都能够填充。确保你的ETL工具有这样的功能,能够扩展到一个数据仓库,将信息从一个数据集市流动到下一个。

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