数据仓库ETL可视化（数据仓库中及etl过程可以被分为哪两种类型）

etl工具有哪些

DataStage - 专业级的IBM之力 DataStage是IBM的旗舰ETL工具，专为大规模应用设计，能够深度挖掘异构数据的价值。其商业支持强大，但价格不菲，且由于用户基数较小，遇到问题时的解决方案资源相对有限。

Kettle Kettle是一款国外开源的ETL工具，纯java编写，可以在Windows、Linux、Unix上运行，数据抽取高效稳定。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，然后以一种指定的格式流出。

Extraction-Transformation-Loading的缩写，中文名称为数据提取、转换和加载。

什么是数据处理当中的etl

ETL，Extraction-Transformation-Loading的缩写，中文名称为数据抽取、转换和加载。一般随着业务的发展扩张，产线也越来越多，产生的数据也越来越多，这些数据的收集方式、原始数据格式、数据量、存储要求、使用场景等方面有很大的差异。

ETL，Extraction-Transformation-Loading的缩写，中文名称为数据提取、转换和加载。需要将数据加工整理为可供计算和分析的结构化数据。

数据流就是具体的从源数据到目标数据表的数据转换过程，所以也有 ETL 工具把数据流叫做转换。在数据流的开发设计过程中主要就是三个环节，目标数据表的链接，这两个直接通过 ETL 控件配置就可以了。中间转换的环节，这个时候就可能有很多的选择了，调 SQL 语句、存储过程，或者还是使用 ETL 控件来实现。

ETL是数据抽取（Extract）、清洗（Cleaning）、转换（Transform）、装载（Load）的过程。是构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗，最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。

ETL一般都是和商业智能打包销售的，换句话说，有ETL需求的有可能都会用到BI。

我们通常讲的BI数据架构师其实指的就是ETL的架构设计，这是整个BI项目中非常核心的一层技术实现，数据处理、数据清洗和建模都是在ETL中去实现。一个好的ETL架构设计可以同时支撑上百个包就是控制流，每一个控制流下可能又有上百个数据流的处理过程。

数据库:什么是BI,ETL和OLAP(数据仓库和etl的区别)

工作内容不同 BI工程师：主要是报表开发，负责开发工作。数据库工程师：主要负责业务数据库从设计、测试到部署交付的全生命周期管理。ETL工程师：从事系统编程、数据库编程与设计。

面向业务的数据库常称作OLTP，面向分析的数据仓库亦称为OLAP 数据挖掘：数据挖掘看穿你的需求，广义上说，任何从数据库中挖掘信息的过程都叫做数据挖掘。从这点看来，数据挖掘就是BI。但从技术术语上说，数据挖掘（Data Mining）特指的是：源数据经过清洗和转换等成为适合于挖掘的数据集。

准确的来说，商业智能BI不仅仅包含前端可视化分析、报表展现的能力，更包含了底层数据仓库的建设过程。

商业智能（Business Intelligence， BI），又称商业智能或商务智能，指用数据仓库技术、在线分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。商业智能通常可以将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。

ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。

什么是数据ETL

ETL，Extraction-Transformation-Loading的缩写，中文名称为数据抽取、转换和加载。一般随着业务的发展扩张，产线也越来越多，产生的数据也越来越多，这些数据的收集方式、原始数据格式、数据量、存储要求、使用场景等方面有很大的差异。

ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。

ETL是数据仓库技术的简称。ETL常用于工程认证。ETL是北美最具活力的安全认证标志，它可以追溯到1896年托马斯爱迪生建立的电气测试实验室。它在北美广受欢迎和认可。ETL标志是天祥集团的独家标志，天祥集团是世界领先的质量安全组织。获得ETL标志的产品代表符合北美强制性标准，能够顺利进入北美市场销售。

ETL是数据处理中的一个关键过程，代表提取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）。它指的是从各种来源提取数据，对数据进行清洗、转换、加工，并最终加载到目标系统中的一系列操作。

深入解析：ETL是什么？ETL，全称是Extract-Transform-Load，是现代企业数据管理的关键步骤，它如同数据的桥梁，将分散的、多样化的数据源整合并转化为对企业决策至关重要的分析资产。通过这个过程，数据从源头被提取、精心转换，然后精准加载到数据仓库中。

目前，ETL工具的典型代表有：Informatica、Datastage、OWB、微软DTS、Beeload、Kettle……开源的工具有eclipse的etl插件。cloveretl.数据集成：快速实现ETL ETL的质量问题具体表现为正确性、完整性、一致性、完备性、有效性、时效性和可获取性等几个特性。

ETL是什么?

1、ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。

2、ETL一般都是和商业智能打包销售的，换句话说，有ETL需求的有可能都会用到BI。

3、Extraction-Transformation-Loading的缩写，中文名称为数据提取、转换和加载。

4、深入解析：ETL是什么？ETL，全称是Extract-Transform-Load，是现代企业数据管理的关键步骤，它如同数据的桥梁，将分散的、多样化的数据源整合并转化为对企业决策至关重要的分析资产。通过这个过程，数据从源头被提取、精心转换，然后精准加载到数据仓库中。