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摸鱼不如来了解一下–数据处理中的ETL概念

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ETL概念

 

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。

 

一、数据的抽取(Extract)

 

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什幺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(Cleaning)

 

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正,修正之后再抽取。

 

(3)重复的数据:

 

对于这一类数据——特别是维表中会出现这种情况——将重复数据记录的所有字段导出来,让客户确认并整理。

 

数据清洗是一个反复的过程,不可能在几天内完成,只有不断的发现问题,解决问题。

 

对于是否过滤,是否修正一般要求客户确认,对于过滤掉的数据,写入Excel文件或者将过滤数据写入数据表,在ETL开发的初期可以每天向业务单位发送过滤数据的邮件,促使他们尽快地修正错误,同时也可以做为将来验证数据的依据。数据清洗需要注意的是不要将有用的数据过滤掉,对于每个过滤规则认真进行验证,并要用户确认。

 

三、数据转换(Transform)

 

数据转换的任务主要进行不一致的数据转换、数据粒度的转换,以及一些商务规则的计算。

 

(1)不一致数据转换:

 

这个过程是一个整合的过程,将不同业务系统的相同类型的数据统一,比如同一个供应商在结算系统的编码是XX0001,而在CRM中编码是YY0001,这样在抽取过来之后统一转换成一个编码。

 

(2)数据粒度的转换:

 

业务系统一般存储非常明细的数据,而数据仓库中数据是用来分析的,不需要非常明细的数据。一般情况下,会将业务系统数据按照数据仓库粒度进行聚合。

 

(3)商务规则的计算:

 

不同的企业有不同的业务规则、不同的数据指标,这些指标有的时候不是简单的加加减减就能完成,这个时候需要在ETL中将这些数据指标计算好了之后存储在数据仓库中,以供分析使用。

 

四、数据加载(Load)

 

把数据加载至目的地,比如数据仓库中。通常的做法是,将处理好的数据写成特定格式(如parquet、csv等)的文件,然后再把文件挂载到指定的表分区上。也有些表的数据量很小,不会采用分区表,而是直接生成最终的数据表。

 

ETL开发工作流程

 

 

数据仓库和ODS并存方案

 

经过调研,发现大体上有三种解法:

 

1、业务数据 - ODS - 数据仓库

 

 

优点:

 

这样做的好处是ODS的数据与数据仓库的数据高度统一;开发成本低,至少开发一次并应用到ODS即可;可见ODS是发挥承上启下的作用,调研阿里巴巴的数据部门也是这幺实现的。

 

缺点:

 

数据仓库需要的所有数据都需要走ODS,那幺ODS的灵活性必然受到影响,甚至不利于扩展、系统的灵活性差

 

2、OB - ODS

 

优点:

 

结构简单。一般的初创数据分析团队都是类似的结构,比如我们部门就应该归结到这一范畴

 

缺点:

 

这样所有数据都归结到ODS,长期数据决策分析能力差,软硬件成本高,模块划分不清晰,通用性差

 

3、数据仓库和ODS并行

 

 

可见这个模型兼顾了上面提高的各自优点,且便于扩展,ODS和数据仓库各做各的,形成优势互补!可以解决现在互联网公司遇到的快速变化、快速开发等特点!特别是对于那些刚刚创建数据团队,数据开发人员紧缺的公司,可以尝试使用这个数据架构解决问题!

 

Data Mart 数据集市

 

为了特定的应用目的或应用范围,而从数据仓库中独立出来的一部分数据,也可称为部门数据或主题数据(subjectarea)。在数据仓库的实施过程中往往可以从一个部门的数据集市着手,以后再用几个数据集市组成一个完整的数据仓库。需要注意的就是在实施不同的数据集市时,同一含义的字段定义一定要相容,这样再以后实施数据仓库时才不会造成大麻烦。

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