文件名称:
The Data Warehouse ETL Toolkit (中文版).pdf
开发工具:
文件大小: 4mb
下载次数: 0
上传时间: 2013-03-13
详细说明： 抽取-转换-加载（Extract-Transform-Load）系统是数据仓库的基础。一个设计良好的ETL系统从源系统抽取数据，执行数据质量和一致性标准，然后规格化数据，从而使分散的源数据可以集中在一起使用，最终再以可以展现的格式提交数据，以便应用开发者可以创建应用系统，也使最终用户可以制定决策。该书围绕这四个步骤进行组织。 ETL系统既能成就数据仓库也能毁了它。因为虽然创建ETL系统是后台工作，对于最终用户并不可见，但是对于实施和维护一个典型的数据仓库系统来说，它所耗费的资源会很容易达到70%。 ETL系统能使数据明显地增值，它的工作也绝不是简单的把数据从源系统抽取到数据仓库中。特别是，ETL系统能够： 消除数据错误并纠正缺失数据 提供对于数据可信度的文档化衡量 为保护数据获取相互作用的数据流程 把多个源数据整合到一起 将数据进行结构化供最终用户使用 ETL是个既简单又复杂的题目。几乎所有人都能理解ETL系统的基本作用：把源中的数据加载到数据仓库中。另外大多数人也都认为在这个过程中清洗和转换数据是必要的，这就是简单的观点。然而一个无法更改的事实是，紧接着的下一步就要根据数据源、业务规则、现存软件系统以及特定的报表应用系统的不同，将 ETL系统分拆成成百上千的小的子过程。这带给我们的挑战是，既要耐心地对待这上千个子过程，同时又要保持对整个ETL系统主要目标的简单视角。看看本书是如何应对这一挑战的吧！ ...展开收缩
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