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山海经怎样快速获得小花？

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为什么建数据仓库需要使用ETL工具？

一句话，ETL工具作用不超出数据仓库(DW)，但在数据仓库生成数据并体现了什么其价值时ETL工具不可缺。

现在是盛行大数据包装的时代，周遭的人耳闻目染也知道一点一二。于公司层面而言，有前瞻性思维的巳经初有成效；想用大数据噱头来广告自己的，能让其用户其实他家产品是逼格高存在地。因此大数据背景下ETL方向的工程师很吃香，全都稍有体量的互联网技术公司都会公告ETL工程师的招聘职位，工资视工作经验而定。

以个人经历来讲，ETL工具就是将从业务处理数据集、外部数据源和数据存储介质有一种的元数据上按需求规则灌注数据，接着据提供身形灵活的定做规则来清洗数据，之后将操纵好质量的数据转换，最终按照事前定义好的模型，将数据加载到数据仓库。

有的公司建议使用ETL工具将萃取出的数据仅限内部建议使用，只不过也有一些公司会参照自身在行业优势和业务的平面数据氢氧化亚铁提供给可订制化数据服务，然后是从统一时间API平台参照平台直接授权，将数据仓库的数据通过工厂模式的方法对外提供不同维度数据，使才能产生数据价值。大多ETL工具萃取工艺出的数据是从数据的大时间跨或用户的大基数数据中其他提取，最终达到具高预判和预测价值。

ETL工具有很多，例如Kettle、DataPipeline、Informatica和Talend全是都很知名度比较高ETL工具。但有些工具也能另外ETL或ELT工具。就好ELK体系中的logstash，也可以用它来统一规定对应用程序日志并且再收集管理，需要提供强横无比的日志管理功能。大数据能手Hadoop生态圈中的kafka也可能作为ETL工具，雇佣数据通道。

ETL与BI的结合越加很流行，这是对大体量公司自身质量提升有用一环。BI是从合算、高效安全的分析和处理，为决策者能提供可信度高的决策依据。两者相成，作用不可忽视。

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