BI项目中ETL设计与思考.docx
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1、ETL即数据抽取(Extract)、转换(Transform)、装载(Load)的过程,它是构建数据仓库的重要环节。 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依据。ETL是BI项目重要的一个环节。通常情况下,在BI项目中ETL会花掉整个项目的1/3的时间,ETL设计的好坏直接关接到BI项目的成败。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的时候我们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(OperationalDataStore,操作型数据
2、存储)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”(Transform,清洗、转换)的部分,一般情况下这部分工作量是整个ETL的2/3。数据的加载一般在数据清洗完了之后直接写入DW(DataWarehousing,数据仓库)中去。ETL的实现有多种方法,常用的有三种。一种是借助ETL工具(如Oracle的OWB、SQLServer2000的DTS、SQLServer2005的SSIS服务、Informatic等)实现,一种是SQL方式实现,另外一种是ETL工具和SQL相结合。前两种方法各有
3、各的优缺点,借助工具可以快速的建立起ETL工程,屏蔽了复杂的编码任务,提高了速度,降低了难度,但是缺少灵活性。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,会极大地提高ETL的开发速度和效率。一、数据的抽取这一部分需要在调研阶段做大量的工作,首先要搞清楚数据是从几个业务系统中来,各个业务系统的数据库服务器运行什么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,当收集完这些信息之后才可以进行数据抽取的设计。1、对于与存放DW的数据库系统相同的数据源处理方法这一类数据源在设计上比较容易。一般情况下,DBMS(SQ
4、LServer、Oracle)都会提供数据库链接功能,在DW数据库服务器和原业务系统之间建立直接的链接关系就可以写Select语句直接访问。2、对于与DW数据库系统不同的数据源的处理方法对于这一类数据源,一般情况下也可以通过ODBC的方式建立数据库链接如SQLServer和Oracle之间。如果不能建立数据库链接,可以有两种方式完成,一种是通过工具将源数据导出成.txt或者是.xls文件,然后再将这些源系统文件导入到ODS中。另外一种方法是通过程序接口来完成。3、对于文件类型数据源(.txt,.xls),可以培训业务人员利用数据库工具将这些数据导入到指定的数据库,然后从指定的数据库中抽取。或者
5、还可以借助工具实现,如SQLServer2005的SSIS服务的平面数据源和平面目标等组件导入ODS中去。4、增量更新的问题对于数据量大的系统,必须考虑增量抽取。一般情况下,业务系统会记录业务发生的时间,我们可以用来做增量的标志,每次抽取之前首先判断ODS中记录最大的时间,然后根据这个时间去业务系统取大于这个时间所有的记录。利用业务系统的时间戳,一般情况下,业务系统没有或者部分有时间戳。 二、数据的清洗转换一般情况下,数据仓库分为ODS、DW两部分。通常的做法是从业务系统到ODS做清洗,将脏数据和不完整数据过滤掉,在从ODS到DW的过程中转换,进行一些业务规则的计算和聚合。 1、数据清洗数据清
6、洗的任务是过滤那些不符合要求的数据,将过滤的结果交给业务主管部门,确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取。不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。(1)不完整的数据:这一类数据主要是一些应该有的信息缺失,如供应商的名称、分公司的名称、客户的区域信息缺失、业务系统中主表与明细表不能匹配等。对于这一类数据过滤出来,按缺失的内容分别写入不同Excel文件向客户提交,要求在规定的时间内补全。补全后才写入数据仓库。(2)错误的数据:这一类错误产生的原因是业务系统不够健全,在接收输入后没有进行判断直接写入后台数据库造成的,比如数值数据输成全角数字字符、字符串数据后面有一
7、个回车操作、日期格式不正确、日期越界等。这一类数据也要分类,对于类似于全角字符、数据前后有不可见字符的问题,只能通过写SQL语句的方式找出来,然后要求客户在业务系统修正之后抽取。日期格式不正确的或者是日期越界的这一类错误会导致ETL运行失败,这一类错误需要去业务系统数据库用SQL的方式挑出来,交给业务主管部门要求限期修正,修正之后再抽取。(3)重复的数据:对于这一类数据特别是维表中会出现这种情况将重复数据记录的所有字段导出来,让客户确认并整理。数据清洗是一个反复的过程,不可能在几天内完成,只有不断的发现问题,解决问题。对于是否过滤,是否修正一般要求客户确认,对于过滤掉的数据,写入Excel文件
8、或者将过滤数据写入数据表,在ETL开发的初期可以每天向业务单位发送过滤数据的邮件,促使他们尽快地修正错误,同时也可以做为将来验证数据的依据。数据清洗需要注意的是不要将有用的数据过滤掉,对于每个过滤规则认真进行验证,并要用户确认。2、数据转换数据转换的任务主要进行不一致的数据转换、数据粒度的转换,以及一些商务规则的计算。(1)不一致数据转换:这个过程是一个整合的过程,将不同业务系统的相同类型的数据统一,比如同一个供应商在结算系统的编码是XX0001,而在CRM中编码是YY0001,这样在抽取过来之后统一转换成一个编码。(2)数据粒度的转换:业务系统一般存储非常明细的数据,而数据仓库中数据是用来分
9、析的,不需要非常明细的数据。一般情况下,会将业务系统数据按照数据仓库粒度进行聚合。(3)商务规则的计算:不同的企业有不同的业务规则、不同的数据指标,这些指标有的时候不是简单的加加减减就能完成,这个时候需要在ETL中将这些数据指标计算好了之后存储在数据仓库中,以供分析使用。 三、ETL日志、警告发送1、ETL日志ETL日志分为三类。一类是执行过程日志,这一部分日志是在ETL执行过程中每执行一步的记录,记录每次运行每一步骤的起始时间,影响了多少行数据,流水账形式。一类是错误日志,当某个模块出错的时候写错误日志,记录每次出错的时间、出错的模块以及出错的信息等。第三类日志是总体日志,只记录ETL开始时
10、间、结束时间是否成功信息。如果使用ETL工具,ETL工具会自动产生一些日志,这一类日志也可以作为ETL日志的一部分。记录日志的目的是随时可以知道ETL运行情况,如果出错了,可以知道哪里出错。2、警告发送如果ETL出错了,不仅要形成ETL出错日志,而且要向系统管理员发送警告。发送警告的方式多种,一般常用的就是给系统管理员发送邮件,并附上出错的信息,方便管理员排查错误。ETL是BI项目的关键部分,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BI项目后期开发提供准确的数据。数据抽取、清洗与转换 BI项目中ETL设计作者: 叶江, 出处:ITPub,责任编辑: 叶江,
11、 2007-05-14 13:39ETL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ETL是BI项目最重要的一个环节,通常情况下ETL会花掉整个项目的1/3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)
12、,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2/3。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,第一种是借助ETL工具如Oracle的OWB、SQL server 2000的DTS、SQL Server2005的SSIS服务、informatic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
13、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服务器运行什么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。1、与存放DW的数据库系统相同的数据源处理方法这一类数源在设计比较容易,一般情况下,DBMS(包括SQLServer,Oracle)都会提供数据库链接功能,在DW数据库服务器和原业务系统之间建立直接的链接关系
14、就可以写Select 语句直接访问。2、与DW数据库系统不同的数据源的处理方法。这一类数据源一般情况下也可以通过ODBC的方式建立数据库链接,如SQL Server和Oracle之间。如果不能建立数据库链接,可以有两种方式完成,一种是通过工具将源数据导出成.txt或者是.xls文件,然后再将这些源系统文件导入到ODS中。另外一种方法通过程序接口来完成。3、对于文件类型数据源(.txt,,xls),可以培训业务人员利用数据库工具将这些数据导入到指定的数据库,然后从指定的数据库抽取。或者可以借助工具实现,如SQL SERVER 2005 的SSIS服务的平面数据源和平面目标等组件导入ODS中去。4
15、、增量更新问题对于数据量大的系统,必须考虑增量抽取。一般情况,业务系统会记录业务发生的时间,可以用作增量的标志,每次抽取之前首先判断ODS中记录最大的时间,然后根据这个时间去业务系统取大于这个时间的所有记录。利用业务系统的时间戳,一般情况下,业务系统没有或者部分有时间戳。数据的清洗转换一般情况下,数据仓库分为ODS、DW两部分,通常的做法是从业务系统到ODS做清洗,将脏数据和不完整数据过滤掉,再从ODS到DW的过程中转换,进行一些业务规则的计算和聚合。共2页。 1 2 :12下一页 1、数据清洗数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据,将过滤的结果交给业务主管部门,确认是否过滤掉还是由业务单位
16、修正之后再进行抽取。不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据和重复的数据三大类。 A、不完整的数据,其特征是是一些应该有的信息缺失,如供应商的名称,分公司的名称,客户的区域信息缺失、业务系统中主表与明细表不能匹配等。需要将这一类数据过滤出来,按缺失的内容分别写入不同Excel文件向客户提交,要求在规定的时间内补全。补全后才写入数据仓库。 B、错误的数据,产生原因是业务系统不够健全,在接收输入后没有进行判断直接写入后台数据库造成的,比如数值数据输成全角数字字符、字符串数据后面有一个回车、日期格式不正确、日期越界等。这一类数据也要分类,对于类似于全角字符、数据前后有不面见字符的问题只能写S
17、QL的方式找出来,然后要求客户在业务系统修正之后抽取;日期格式不正确的或者是日期越界的这一类错误会导致ETL运行失败,这一类错误需要去业务系统数据库用SQL的方式挑出来,交给业务主管部门要求限期修正,修正之后再抽取。 C、重复的数据,特别是维表中比较常见,将重复的数据的记录所有字段导出来,让客户确认并整理。数据清洗是一个反复的过程,不可能在几天内完成,只有不断的发现问题,解决问题。对于是否过滤、是否修正一般要求客户确认;对于过滤掉的数据,写入Excel文件或者将过滤数据写入数据表,在ETL开发的初期可以每天向业务单位发送过滤数据的邮件,促使他们尽快的修正错误,同时也可以作为将来验证数据的依据。
18、数据清洗需要注意的是不要将有用的数据过滤掉了,对于每个过滤规则认真进行验证,并要用户确认才行。2、数据转换数据转换的任务主要是进行不一致的数据转换、数据粒度的转换和一些商务规则的计算。 A、不一致数据转换,这个过程是一个整合的过程,将不同业务系统的相同类型的数据统一,比如同一个供应商在结算系统的编码是XX0001,而在CRM中编码是YY0001,这样在抽取过来之后统一转换成一个编码。 B、数据粒度的转换,业务系统一般存储非常明细的数据,而数据仓库中的数据是用来分析的,不需要非常明细的数据,一般情况下,会将业务系统数据按照数据仓库粒度进行聚合。 C、商务规则的计算,不同的企业有不同的业务规则,不
19、同的数据指标,这些指标有的时候不是简单的加加减减就能完成,这个时候需要在ETL中将这些数据指标计算好了之后存储在数据仓库中,供分析使用。ETL日志与警告发送1、ETL日志,记录日志的目的是随时可以知道ETL运行情况,如果出错了,出错在那里。ETL日志分为三类。第一类是执行过程日志,是在ETL执行过程中每执行一步的记录,记录每次运行每一步骤的起始时间,影响了多少行数据,流水账形式。第二类是错误日志,当某个模块出错的时候需要写错误日志,记录每次出错的时间,出错的模块以及出错的信息等。第三类日志是总体日志,只记录ETL开始时间,结束时间是否成功信息。如果使用ETL工具,工具会自动产生一些日志,这一类
20、日志也可以作为ETL日志的一部分。2、警告发送ETL出错了,不仅要写ETL出错日志而且要向系统管理员发送警告,发送警告的方式有多种,常用的就是给系统管理员发送邮件,并附上出错的信息,方便管理员排查错误。面向数据集成的ETL技术研究开发者在线 B 更新时间:2008-09-16作者: 来源:IT专家网本文关键词: ETL IT技术 数据库 随着企业信息化建设的发展,巨大的投资为企业建立了众多的信息系统,以帮助企业进行内外部业务的处理和管理工作。但是随着信息系统的增加,各自孤立工作的信息系统将会造成大量的冗余数据和业务人员的重复劳动。企业应用集成(EAI,Enterprise Applicatio
21、n Integration)应运而生。EAI通过建立底层数据交换平台来联系横贯整个企业的异构系统、应用、数据源等,完成在企业内部的ERP、CRM、SCM、数据库、数据仓库,以及其它重要的内部系统之间无缝地共享和交换数据的需要。数据集成是企业应用集成的重要环节,企业实现数据集成,可以使更多的人更充分地使用已有数据资源,减少资料收集、数据采集等重复劳动和相应费用。 但是,在实施数据集成的过程中,由于不同用户提供的数据可能来自不同的途径,其数据内容、数据格式和数据质量千差万别,有时甚至会遇到数据格式不能转换或数据转换格式后丢失信息等棘手问题,严重阻碍了数据在各部门和各应用系统中的流动与共享。因此,如
22、何对数据进行有效的集成管理已成为增强企业商业竞争力的必然选择。ETL是实现数据集成的主要技术。ETL中三个字母分别代表的是Extract、Transform、Load,即抽取、转换、加载。(1)数据抽取:从源数据源系统抽取目的数据源系统需要的数据;(2)数据转换:将从源数据源获取的数据按照业务需求,转换成目的数据源要求的形式,并对错误、不一致的数据进行清洗和加工。(3)数据加载:将转换后的数据装载到目的数据源。ETL原本是作为构建数据仓库的一个环节,负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理
23、、数据挖掘的基础。现在也越来越多地将ETL应用于一般信息系统中数据的迁移、交换和同步。一个简单的ETL体系结构如图1.1所示。2.ETL中的关键技术ETL过程中的主要环节就是数据抽取、数据转换和加工、数据装载。为了实现这些功能,各个ETL工具一般会进行一些功能上的扩充,例如工作流、调度引擎、规则引擎、脚本支持、统计信息等。2.1 数据抽取数据抽取是从数据源中抽取数据的过程。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。(1)全量抽取全量抽取类似于数据迁移或数据复制,它将数据源中的表或视图的数据原封不动的从数据库中抽取出来,并转换成自己的ETL工具可以识别的格式
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