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家喻户晓，数据荡涤是因为用户的原始数据脏乱差，不能间接用于数据分析，须要进行荡涤转换、对立后再进行剖析利用，它是进行数据分析的根底。然而在实际操作中往往受到技术门槛的限度，无奈及时无效的解决。
比方某业务人员在进行动态分析时，发现 IT 提供的数据须要再进行去空、去重、拆分等预处理操作，因为他们不懂技术，须要把需要提供给 IT 部门操作，历经需要沟通、流程审批等一系列操作，等解决完数据能够进行剖析的时候，往往都曾经很久过来了。。。。
再比方有的一线人员剖析数据的时候，往往须要联结保留在本地的 Excel 中的数据进行，结果实操中却发现 Excel 的数据也须要解决一下，这时难道只能写 Excel 的公式来实现吗？其实有些 Excel 公式还是有点难。
要是有一款业务人员都能够应用的数据处理工具那就好了。上面我给你们介绍的这 Smartbi 产品的自助 ETL 性能，就能帮忙业务人员实现数据处理。自助 ETL 工具领有上面几个特点：
- 简略易用。能让业务人员来进行数据处理，这款工具必定要特地简略，自助 ETL，就是把数据处理的算法都封装了，称为一个个数据预处理的节点，业务人员拖拽就能够抉择应用。
- 数据处理能力强。它不仅包含采样、拆分、过滤、列抉择、空值解决、排序、去重、合并行 / 列、聚合、行转列、列转行等罕用的数据处理算法，还能进行 SQL 和 Python 扩大，就算技术人员来应用，也能满足需要。
- 数据起源品种多。Smartbi 提供文本数据源、Excel 数据源、关系数据源、示例数据源、Kafka 数据源、数据集、数据查问等数据起源形式供用户抉择应用。如果 Excel 的数据须要解决，那就间接抉择 Excel 数据源，而后把数据文件导入。
- 能解决多起源的异构数据。它还能解决多起源的异构数据源，实现跨库解决数据，并把解决好的数据输入到一个数据源中。
通过自助 ETL 解决好的数据，能够间接输入到关系数据源或是导出数据到 HDFS，而后就能够依据须要去剖析利用数据了。
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