什么是数据etl工具 大数据预测需要什么技术？
大数据预测需要什么技术？
1、数据采集：ETL工具全权负责将分布的位置的、存储和计算数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到预备中间层后参与可以清洗、转换、集成主板，最后程序加载到数据仓库或数据集市中，下一界联机分析处理、数据挖掘的基础。
2、数据存取：关系数据库、SQL等。
3、基础架构：云存储、分布式文件存储等。
4、数据处理：自然语言处理是研究什么人与计算机交互的语言问题的一门学科。一次性处理自然语言的关键是要让计算机
kettle是个什么程序？
Kettle是一款国外开源的ETL工具，纯java编译程序，也可以在Windows、Linux、Unix上不运行，数据灌注又高效稳定。Kettle中文名称叫水壶，该项目的主程序员MATT希望把各种数据放到一个壶里，然后再以一种委托的格式黑色的血。
Kettle这个ETL工具集，它不允许你管理充斥有所不同数据库的数据，通过提供一个图形化的用户环境来请看你你想要做什么，而不是你想怎摸做。
Kettle中有两种脚本文件，transformation和job，transformation能完成对于数据的基础转换，job则成功整个工作流的控制。
作为Pentaho的一个重要组成部分，现在在国内项目应用上渐渐地突然增多。
如何用最简单的逻辑说一下数据平台是做啥的？
阿里提出了“大中台，小前台”，其中台事业部包括搜索事业部、共享业务平台、数据技术及产品部，数据技术及产品部应是数据中台建设的核心部门。
这样的话，数据中台倒底是什么？具体包含哪些内容？跟大数据平台是什么关系？在架构层面是咋体现的？数据中台跟产品又有什么关系？
阿里数据技术及产品部的掌门提倒了数据中台的具体详细含义，这里脚注他说的话：
“很多人会把数据比喻成“石油”，马老师（马云）也提过，阿里巴巴要曾经的全球电子商务的“水电煤”。我们现在搭建中的数据中台，那是如果能扮演“发电厂”的角色。”
“我们很清楚，电力的发展可以不分成三类几个阶段，最开始是一些有能力的企业自己发电站，再后来又出现新的工业产能，有的企业电用不掉，有的却不够的，这时候国家机构就出了，会去堆建国家级的电网，论是核能发电，那就风力发电、水力发电，大程度地保障不同群体的用电需求。”
“我们数据中台都是这样的话一个运转思路，我们落到实处是一个倒三角形，向下两类四个部分——”
“第一是数据技术。没有数据中台的时候，不管是阿里内部我还是各商家，大家都是自己的数据中心、机房、小数据库。但当数据积累到一定体量后，这方面的成本会相当高，不过数据之间的质量和标准不一样的，会可能导致效率不高等问题。并且，我们不需要通过数据技术，对海量数据接受再采集、换算、存储、加工，另外统一标准和口径。”
“第二是数据资产。数据中台把阿里系的数据统一之后，会连成标准数据，再进行存储，连成大数据资产层，从而可以保证为集团各业务和商家提供给又高效服务。”
“第三和第四是数据服务，除开服务商家和服务小二。.例如生意参谋和阿里指数，那是数据中台中向大商家端能提供的数据服务。”
“数据中台服务阿里，说白了更多是在为各位商家服务。平台会确保全大家在不使用数据的过程中，口径、标准、时效性、效率都有保障，能有更高的可靠性和稳定性。”
以上说得以前都对，但逻辑上有些是无法逻辑自恰的，比如这里的数据技术跟阿里云的数据技术是什么关系？数据中台要千万不能承担全部hadoop/ETL这类平台和工具的研发？生意参谋是个端到端的产品，很显然没法划作数据中台？
当然，从职能看，以及中台部门虽然必须基于条件产品再你服务一线客户，而并非往后退，这也是以前笔者对此数据中台的最的困惑，一直在在想这个数据中台的部门绩效该该如何定呢？没有业务的滋养中台如何能迭代优化呢，阿里算得来帮了。
但如果没有把直接的产品当做中台看样子是不合理的，阿里提了数据中台，忙坏的倒肯定是那些做数据架构和数据管理的，毕竟架构最讲究逻辑严密，本质和边界前提是定义很清楚，没有歧义，不然做事情变会很惊疑，不知道该怎摸何练起。
例如哪天领导问你，我们企业的数据中台有没有，要向阿里自学啊，有了清晰的概念你就是可以做映到了，不然就会格外局促不安，这种事情其实很多。
笔者的企业最近在做IT规划，很多人就对数据中台要带一些产品职能有异议，记得以前笔者还把营销平台以为中台，天下第一也是持续赋能所有营销人员的，这是概念不清倒致的问题。
说来也诧异，网上不是那么容易找不到数据中台的更现代自然科学解释，能找到的大多也够不够清楚地，与大数据平台有千丝万缕的关系，笔者最近本来在认真思索这个问题，恳请分享分享于你，当然了仁者见仁，智者见智，仁者见仁，智者见智了。
所谓的数据中台，即利用数据的分层与水平解耦，沉淀bec的数据能力，笔者认为可分为三层，数据模型、数据服务与数据开发，数据建模基于多地域数据整合和知识沉淀，按照数据服务实现方法是对数据的封装和开放，迅速、灵话满足的条件上层应用的要求，通过数据开发工具满足的条件更加个性化数据和应用的需要，见下图（以某运营商为例）：
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。
