BI项目中ETL设计与思考.doc

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1、ETL即数据抽取(Extract)、转换(Transform)、装载(Load)的过程,它是构建数据仓库的重要环节。   ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程,目的是将企业中的分散、零乱、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。ETL是BI项目重要的一个环节。通常情况下,在BI项目中ETL会花掉整个项目的1/3的时间,ETL设计的好坏直接关接到BI项目的成败。  ETL的设计分三部分:数据抽取、数据的清洗转换、数据的加载。在设计ETL的时候我们也是从这三部分出发。数据的抽取是从各个不同的数据源抽取到ODS(OperationalDataStor

2、e,操作型数据存储)中——这个过程也可以做一些数据的清洗和转换),在抽取的过程中需要挑选不同的抽取方法,尽可能的提高ETL的运行效率。ETL三个部分中,花费时间最长的是“T”(Transform,清洗、转换)的部分,一般情况下这部分工作量是整个ETL的2/3。数据的加载一般在数据清洗完了之后直接写入DW(DataWarehousing,数据仓库)中去。  ETL的实现有多种方法,常用的有三种。一种是借助ETL工具(如Oracle的OWB、SQLServer2000的DTS、SQLServer2005的SSIS服务、Informatic等)实现,一种是SQL方式实现,另外一种是ETL工具和

3、SQL相结合。前两种方法各有各的优缺点,借助工具可以快速的建立起ETL工程,屏蔽了复杂的编码任务,提高了速度,降低了难度,但是缺少灵活性。SQL的方法优点是灵活,提高ETL运行效率,但是编码复杂,对技术要求比较高。第三种是综合了前面二种的优点,会极大地提高ETL的开发速度和效率。  一、数据的抽取  这一部分需要在调研阶段做大量的工作,首先要搞清楚数据是从几个业务系统中来,各个业务系统的数据库服务器运行什么DBMS,是否存在手工数据,手工数据量有多大,是否存在非结构化的数据等等,当收集完这些信息之后才可以进行数据抽取的设计。  1、对于与存放DW的数据库系统相同的数据源处理方法  这一类

4、数据源在设计上比较容易。一般情况下,DBMS(SQLServer、Oracle)都会提供数据库链接功能,在DW数据库服务器和原业务系统之间建立直接的链接关系就可以写Select语句直接访问。  2、对于与DW数据库系统不同的数据源的处理方法  对于这一类数据源,一般情况下也可以通过ODBC的方式建立数据库链接——如SQLServer和Oracle之间。如果不能建立数据库链接,可以有两种方式完成,一种是通过工具将源数据导出成.txt或者是.xls文件,然后再将这些源系统文件导入到ODS中。另外一种方法是通过程序接口来完成。  3、对于文件类型数据源(.txt,.xls),可以培训业务人员利

5、用数据库工具将这些数据导入到指定的数据库,然后从指定的数据库中抽取。或者还可以借助工具实现,如SQLServer2005的SSIS服务的平面数据源和平面目标等组件导入ODS中去。  4、增量更新的问题  对于数据量大的系统,必须考虑增量抽取。一般情况下,业务系统会记录业务发生的时间,我们可以用来做增量的标志,每次抽取之前首先判断ODS中记录最大的时间,然后根据这个时间去业务系统取大于这个时间所有的记录。利用业务系统的时间戳,一般情况下,业务系统没有或者部分有时间戳。   二、数据的清洗转换  一般情况下,数据仓库分为ODS、DW两部分。通常的做法是从业务系统到ODS做清洗,将脏数据和不完

6、整数据过滤掉,在从ODS到DW的过程中转换,进行一些业务规则的计算和聚合。   1、数据清洗  数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据,将过滤的结果交给业务主管部门,确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取。不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。  (1)不完整的数据:这一类数据主要是一些应该有的信息缺失,如供应商的名称、分公司的名称、客户的区域信息缺失、业务系统中主表与明细表不能匹配等。对于这一类数据过滤出来,按缺失的内容分别写入不同Excel文件向客户提交,要求在规定的时间内补全。补全后才写入数据仓库。  (2)错误的数据:这一类错误产生的原因是

7、业务系统不够健全,在接收输入后没有进行判断直接写入后台数据库造成的,比如数值数据输成全角数字字符、字符串数据后面有一个回车操作、日期格式不正确、日期越界等。这一类数据也要分类,对于类似于全角字符、数据前后有不可见字符的问题,只能通过写SQL语句的方式找出来,然后要求客户在业务系统修正之后抽取。日期格式不正确的或者是日期越界的这一类错误会导致ETL运行失败,这一类错误需要去业务系统数据库用SQL的方式挑出来,交给业务主管部门要求限期修

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