ETL是从业务系统中抽取数据，经过数据清洗、转换之后加载到数据仓库的一个重要过程。目的是将企业中分散、零散、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据，是BI项目中不可或缺的一个环节。

通常情况下，ETL占据整个BI项目至少1/3的时间，其设计的好坏直接影响到BI项目的成败。因此，建设高效可靠的ETL系统对于BI项目的成功实施至关重要。

现代化企业面临的问题

随着企业业务规模的增加，可能会面临以下问题：

1. 数据孤岛问题：公司的业务数据散落在各种信息系统中，数据表结构不同，导致数据汇总和分析变得困难。

2. 数据口径不统一：公司不同业务系统内的字段命名规范存在区别，命名不规范和逻辑不统一的字段容易造成分析人员的认知歧义。

3. 业务数据库结构不可理解：业务数据库的存储结构不易于数据分析人员理解，因此需要进行适当的处理和转换。

4. 数据质量问题：由于业务人员误操作或其他原因，业务系统录入的数据存在缺失、重复、不合理等问题，导致数据质量参差不齐，影响数据的使用和分析。

面对这些问题，可以通过使用ETL作业功能来搭建数据仓库/数据中间库来解决。ETL作业可以把多种数据源中的数据快速预处理并存储到目标数据库中，统一不同来源的数据，并提升数据的质量，从而便于后续使用和分析。

ETL工具的实现方式

ETL工具的实现方式有多种，常用的包括：

1. 借助ETL工具。利用ETL工具可以快速建立ETL工程，提高开发效率，但缺少灵活性。

2. 利用SQL方式。SQL方式灵活，提高ETL运行效率，但编码复杂。

3. ETL工具与SQL相结合。综合方法可以很好地综合工具的优点，提升ETL开发效率和灵活性。

目前，市场上常见的传统ETL工具包括 Kettle、Informatica和Oracle Goldengate等。其中， Kettle和Informatica的学习成本比较高，需要专业培训，而Oracle Goldengate虽然运行稳定，但没有图形化界面，操作皆为命令行方式。

相比于传统ETL工具，FineDataLink操作界面简洁清晰，无代码配置，字段自动映射，可以定时抽取、转化不统一或质量低的数据，还可以将数据清洗和处理集中完成，减少数据连接和错误重试等繁琐的开发时间。完成数据清洗后，结果表会同步至数据库内，方便其他应用快速调用。

FineDataLink不仅是一款智能、安全的ETL工具，还是对数据管道、数据开发、用户、系统配置进行统一管理的平台。

它的系统管理功能包括：

1、任务运维监控

· 实时进行平台级任务运维监控管理，打造数据融合运维的“管理驾驶舱”。

· 通过任务级别的结果通知，配合任务概览，对最近报错、异常中断的任务，查看详情进行修正处理，保证以保证所有任务的正常运行。

2、权限管理

· 可视化配置管理权限、人员权限、开发模块权限、数据连接权限，粒度精细到单个数据开发权限。

· 支持分级权限管理，实现数据开发的分级权限管理。

3、智能运维

· 内存和CPU利用率实时监控预警，保障服务器稳定运行。

· 云端运维可自动生成监测报告，可查看系统运行状态的各种指标，如高耗时节点等，结合本地运维给出运维建议，从而进行优化。

· 可对带宽进行限制，通过限流可以控制数据来源端或者数据去向端的读写压力，减缓因目的地的写入限制造成的数据阻塞问题。

数据集成平台产品更多介绍：www.finedatalink.com

                         免费体验Demo 咨询方案

上一篇: 数据处理窍门：如何高效地处理大规模数据下一篇: 掌握数据同步的五种方式，最优方法在这里！