一、ETL的过程

在 ETL 过程中，数据从源零碎中抽取（Extract），通过各种转换（Transform）操作，最初加载（Load）到指标数据仓库中。以下是 ETL 数仓流程的根本步骤：

  • 抽取（Extract）：从各种源零碎（如数据库、API、日志文件等）获取须要的数据。这能够通过批量导出、定时工作或实时流解决来实现。
  • 转换（Transform）：对抽取的数据进行荡涤、整合、转换、聚合等操作，以满足数据仓库的需要。这包含数据荡涤、数据格式转换、数据合并、计算衍生指标等。
  • 加载（Load）：将通过转换的数据加载到指标数据仓库中。这能够是关系型数据库、列式数据库、Hadoop 分布式存储等，取决于数据仓库的架构和需要。

由此可见数据仓库也是ETL过程中不可切分的一部分，数据仓库的抉择和应用都会影响到业务的走向。

二、数据仓库的作用

数据仓库在企业中具备多种重要作用。以下是几个常见的作用：

  • 决策反对：数据仓库为企业提供了集中、统一、可信的数据存储，能够用于反对各级管理层的决策制定。通过对数据进行剖析和开掘，管理层能够获取洞察力，做出更理智的策略和经营决策。
  • 数据分析：数据仓库为企业提供了一个弱小的剖析平台，能够对大量的结构化和半结构化数据进行查问、剖析和报告。数据仓库中的数据通过荡涤、整合和转换，不便用户进行简单的查问和多维分析，帮忙企业发现趋势、模式和关联性。
  • 业务洞察：数据仓库能够帮忙企业深刻理解业务经营状况，包含销售趋势、客户行为、市场需求等。通过数据仓库的数据可视化和报表性能，用户能够更好地了解业务指标和要害绩效指标，及时发现问题和机会。
  • 数据一致性和集成：数据仓库作为一个中心化的数据存储，能够整合来自不同源零碎的数据，打消数据冗余和不一致性。通过数据仓库，企业能够实现数据集成和数据一致性，防止了数据扩散和孤立的问题。
  • 预测和布局：数据仓库中的历史数据和洞察信息能够用于预测和布局。通过对历史数据的剖析和建模，能够进行趋势预测、需求预测、市场布局等，为企业将来的决策和口头提供无力反对。
  • 业务监控和风险管理：数据仓库能够用于监控业务经营状况，并帮忙企业辨认潜在的危险和问题。通过对要害业务指标的实时监测和剖析，能够及时发现异常情况，采取相应的措施进行风险管理和问题解决。

总之，数据仓库在企业中具备重要作用，包含决策反对、数据分析、业务洞察、数据一致性和集成、预测和布局，以及业务监控和风险管理。通过正当利用数据仓库，企业能够更好地了解和利用数据，晋升竞争力和业务价值。

三、联合ETLCloud应用数据仓库

首先关上ETLCloud进入首页，抉择数据源治理

数据源治理页面

在数据源列表中，点击新建数据源，能够发现ETLCloud这款工具反对十分丰盛的数据源，包含国内外支流的数据源，中间件、关系型、非关系型、时序、大数据等等数据源，这便是ETLCloud这款工具的弱小之处，便于不同畛域行业的人员来应用，做ETL转换，应用形式也是十分的简洁不便。

这里咱们就用目前支流的关系型数据库MySQL来做案例演示，进入MySQL数据源配置页面，填写相干信息，其中驱动包所在门路能够自定义填写本人须要的驱动，利于不同用户应用不同版本驱动。

同理对于以上没有找到的数据库，只有是关系型和非关系型反对驱动的都能够用雷同的形式去连贯，只须要指定驱动的地位即可，配置实现后能够点保留并测试链接，胜利即可敞开页面，失败须要查看配置信息是否正确。

实现以上步骤，咱们便进入离线流程模块，新建流程，流程设计如下。

数据同步，转移是ETL最常见的场景，但会面临着几个麻烦的问题，不同数据仓库反对的数据类型不肯定统一，数据表构造不肯定统一，如果用程序或者手动来去实现，那会节约较多的老本。ETLCLoud这款工具便很好的解决了这方面的问题，首先配置库表输出组件，咱们只有抉择咱们之前配置好的数据源，加载须要的库表，即可一步实现，包含sql语句的创立（能够自定义sql），数据预览、输出字段的配置等等。

在字段配置中咱们还能够，做一些常见的数据处理，配置实现后能够预览数据，确保数据能够失常读取，点击保留即可。

同样的，库表输入配置也是抉择咱们先前配置好的数据源既能够一步实现，这里的表名咱们能够填写一个不存在的表，而后输入选项配置中抉择主动创立表。

输入字段咱们点击从其余节点导入，抉择咱们库表输出的节点，即可构建新表的字段，点击保留后运行流程。

点击保留运行即可将两个数据库的数据进行同步。

四、总结

以上便是通过ETLCloud工具应用数据仓库的应用案例，ETLCloud工具反对十分丰盛的数据仓库，操作简便明了，十分举荐大家来应用，执行的速度也是十分的快，实用于各行各业须要数据服务的用户。