ETL(Extract, Transform and Load) 是从不同的源系统中提取数据、进行数据转换和加载的过程。

ETL 是BI项目中重要的一个环节，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标准，将数据加载到数据仓库中去，为后续的数据分析提供数据支撑。

具体来说，在商业智能BI项目中，当需要对来自于各个业务系统的数据进行筛选、关联、汇总，那就会直接在BI平台前端进行拖拉操作，进行数据匹配、过滤、计算等。

当数据量较少时，一般不会有什么问题，一旦数据量变大后，例如好几百万行、甚至几千万行，将这些处理过程的压力全部给到BI平台和业务系统时，数据分析平台的展现速度就会变得很慢，严重的话，还会影响原始业务系统和整个BI平台的正常使用，这时候ETL的作用就出来了。

所以ETL在数据分析中能够起到的作用是巨大的。那么ETL究竟是什么呢？

一、ETL是什么？

1、数据抽取

主要是针对各个业务系统及不同服务器的分散数据，充分理解数据定义后，确定需要的数据源，抽取部分或全部数据到目标系统，数据抽取分为全量抽取和增量抽取多种方式，实现方式不同，数据抽取效率也不一样。

2、数据转换

从上一步提取的原始数据，因为数据质量、维度等原因不能以原始形式使用，因此需要进行数据清洗、合并、拆分、加工、数据逻辑计算处理，通常会按照一定的业务逻辑规则进行计算，最后转换成符合业务模型、分析模型的规范性的数据。

简单来说，不管是大数据、小数据，都是将不规范的、不可分析的数据转换成规范的、可分析的数据。数据转换是ETL中花费时间最长的部分，一般情况下工作量是整个ETL的2/3，但却是 ETL 过程中，增加业务数据价值，具备实现洞察力BI的基础，因为保证了数据的质量与正确性。

3、数据加载

抽取转换之后，将数据加载到目标数据库。整个过程一般需要跨平台、跨系统、跨网络。在实际项目中，需要结合使用的数据库系统的类型（比如MySQL、Oracle、SqlServer、PostgreSQL、GreenPlum等），选择最合适的数据加载方式。

所以ETL在商业智能中能够起到的作用是巨大的，那么ETL的价值有哪些？

二、ETL有什么价值？

ETL的成功应用为企业的信息数据化带来了新的机会，ETL在企业中体现的主要价值在：

1、简化开发过程

ETL让用户通过图形化的拖、拉、拽方式进行配置，易懂、好上手。另外，在后期维护上，无需看大端代码，即可快速定位。

2、支持多样化数据源

不管是OA系统、CRM系统，还是MES系统，系统的底层都是各种数据库在进行支撑，ETL通过对接各类数据源，来处理各个业务系统的数据处理。

3、功能更为强大

数据处理组件非常丰富，通用强，组件容易复用，在数据处理过程中，无需通过复杂的代码或者存储过程，即可实现数据处理过程。

4、提供强大的管理功能

权限、日志管理等：在和各个业务系统对接过程中，其数据权限的重要性不言而喻，数据连接权限、任务开发权限、系统运维权限的存在，使得整个ETL过程更加安全；日志管理，使得任务运行更有保障。

三、ETL应用优势

市面上大多BI工具都不含ETL功能，在进行数据分析项目时，通常会用到BI、ETL两个工具，但成本高、花费时间长。

FineDataLink数据集成平台基于这个需求，依赖十六年的商业智能经验，推出可视化ETL平台，通过简单的图形化拖拽就可以完成ETL过程，所以下面的讲解我们以FineDataLink为例。

1、工具更易用，方便上手

一般情况下，ETL过程中需要用到大量的代码或者存储过程，有效重复利用率低。页面简洁，感知图形化页面来进行数据处理，充分结合大量帆软商业智能分析的项目人员实施习惯，可以快速上手的，提高效率，降低实施难度。

开发过程支持多人协同，使得数据处理过程更高效；工具内包含各种开发节点，降低技术门槛，只需简单的拖拽配置，即可玩转数据处理。

2、对接多样化数据源

FineDataLink支持丰富的多源异构数据对接：例如MySQL、Oracle、SqlServer、PostgreSQL、GreenPlum、HSQL、IBM DB2、Informix等主流关系型数据库，RestAPI、简道云等接口数据；以及数仓引擎SAP HANA、Hive、Impala、Presto、ClickHouse、达梦数据库等大数据场景下的数据源。

3、拥有丰富的ETL开发节点

在FineDataLink中，将ETL数据开发定义成“步骤流”和“数据流”，面向数据分析师精心打造，满足各种各样的数据处理场景，同时支持处理前后等结果预览。其中步骤流包含：数据同步、数据转换、Shell脚本、调用任务、参数赋值、条件分支、循环容器、消息通知等；数据流包含：RestAPI输入、SAP RFC输入、对比删除、数据关联、行列转换、JSON解析等。

4、灵活的调度任务

一般情况下，ETL都需要进行调度任务设置。比如，某生产部门需要每天早上统计制造用料、当天预期生产用户当天产线排期，如果利用ETL实现，时间调度管理必不可少，将ETL任务时间点设置为“会前半小时”，即可在开会时拿到最新数据。FDL的任务配置，从各个使用场景出发，即可实现复杂的调度任务：支持周、天、小时、分钟级别的简单重复执行，固定时间的明细频率执行，以及更复杂和灵活场景下的corn表达式设定执行等场景。

5、系统运维，高效无忧

在完成ETL数据开发后，“任务按预定时间准时运行”、“任务准时运行成功”，将会是运维人员最为关心的问题，因为这将涉及到数据是否能准确、准时地提供给业务部门进行数据分析以及决策。通过“消息通知”，在任务执行成功或者失败时，可以自定义完成邮件、短信、企业微信、钉钉等的实时通知，在第一时间告知您任务的运行情况。另外，通过FDL提供整体的可视化运维界面，通过任务的运行状态：运行成功、运行中断、运行报错，跳转到任务的详情界面，直接定位任务错误原因，通过这一步，将可以更快、更准确地找到根本问题并解决。

另外，FineDataLink还具备数据实时同步、API接口数据对接等更多应用场景，欢迎点击下方链接进行了解。

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