12个超炫数据可视化工具 数据仓库ETL到底是什么？

数据仓库ETL到底是什么？

ETL工作的实质是从各种数据源中提取数据，对数据进行转换，最后通过数据仓库的维度建模，将数据加载到表中并填充到表中。只有填写了这些维度/事实表，ETL工作才能完成。接下来，分别阐述了提取、转换和加载的三个步骤：数据仓库面向分析，操作数据库面向应用。显然，并非所有用于支持业务系统的数据都是分析所必需的。因此，本阶段主要根据数据仓库主题和主题字段确定从应用数据库中提取的编号。

在具体的开发过程中，开发人员必须经常发现数据仓库建模后某些ETL步骤与表描述不匹配。这时，需要重新检查和设计需求，重新进行ETL。正如本文在数据库系列中提到的，任何涉及需求的更改都需要重新开始并更新需求文档。

转换步骤主要是指转换提取的数据结构以满足目标数据仓库模型的过程。此外，转换过程还对数据质量负责，这也称为数据清洗。这里可以参考数据质量的内容。

在加载过程中，为确保数据质量而提取和转换的数据将加载到目标数据仓库中。加载可以分为两种类型：首次加载和刷新加载。其中，首次加载会涉及大量数据，而刷新加载是一种微批量加载。

我们可以说，随着各种分布式和云计算工具的兴起，ETL实际上已经成为ELT。也就是说，业务系统本身不会做转换工作，而是将数据导入到分布式平台进行简单清洗后，让平台进行清洗和转换工作。这样可以充分利用平台的分布式特点，使业务系统更加专注于业务本身。

为什么建数据仓库需要使用ETL工具？

数据仓库是一个战略集合，为各级决策过程提供各种数据支持。它是为分析报告和决策支持目的而创建的单个数据存储。由于要获取所有的数据，必然涉及到多系统、多类型数据库的对接问题，以及数据的提取和整理问题。

此时，ETL工具的功能体现在数据提取、转换和加载的过程中，直至用于人们的分析。ETL是数据抽取、转换和加载的过程。

在某些地方，可以先在转换中选择和加载ELT。对于日志仓库，ETL首先要考虑业务需求，最后数据登陆模型要体现一定的主题。

一般来说，数据仓库就像一个大的池。水池的供水需要水泵和水管，ETL负责水泵和水管的功能。

制作数据分析报告的工具都有哪些？

1、Hadoop]Hadoop是一个可以分布式处理大量数据的软件框架。但是Hadoop是以可靠、高效和可伸缩的方式处理的。另外，Hadoop依赖于社区服务器，所以它的成本相对较低，任何人都可以使用它。

2、SPSS统计软件

它使用Windows窗口模式显示各种数据管理和分析方法的功能，并使用对话框显示各种功能选项。只要掌握一定的windows操作技巧，了解统计分析的原理，就可以利用该软件进行各种数据分析，为实际工作服务。

3、Stata统计软件由计算机资源中心于1985年开发。它具有指令操作、程序容量小、统计分析方法完备、计算结果输出形式简单、图形精美等特点。缺点是数据兼容性差，存储空间大，数据管理功能有待加强。

4、Excel电子表格及统计功能

Excel电子表格是微软公司推出的office系列产品之一，是一款功能强大的电子表格软件。具有强大的表格管理和统计制表功能，操作方便。Excel的数据分析插件Xlstat也可以进行数据统计分析，但缺点是运算速度慢，统计方法不完整。

5、SAS统计软件]SAS系统是一个具有30多个功能模块的模块化软件系统。SAS是用汇编语言编写的，通常使用SAS需要编写程序，这更适合统计专业人员，但非统计专业人员学习SAS比较困难。SAS具有比较完整的数据访问、数据管理、数据分析和数据表示等一系列功能。尤其是其首创产品统计分析系统，由于其强大的数据分析能力，一直是业界著名的应用软件。在数据处理方法和统计分析领域，被誉为国际标准软件和最权威的优秀统计软件包。SAS系统提供的主要分析功能包括统计分析、计量经济分析、统计分析、时间序列分析、决策分析、财务分析和全面质量管理等统计分析工具。

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