基于DirectShow的ETL工具的设计

ETL工具从异构数据源抽取数据,并将数据清洗、规范化后装载入数据仓库.数据源的多样性及数据集的复杂性为ETL工具的设计提出了挑战.本文设计并实现了一种基于微软DirectShow技术的ETL工具框架,使用通用数据访问接口屏蔽数据源的差异.将转换图的概念引入ETL工具的设计中,灵活应对复杂的ETL转换.     

基于数据库网关技术的ETL工具设计

数据仓库面对的是一个分布的数据环境,在这种环境中,存在多结点、异构的数据源.针对这一问题,本文介绍了使用数据库网关技术、元数据驱动的ETL(抽取、转换、装载)工具设计,实现多结点、异构数据访问以及异构数据之间的转换.     

基于本体的ETL设计研究

提出了一种基于本体的ETL设计方法,通过建立各数据源的局部本体和目标数据仓库的全局本体以及本体间的映射,得出以OWL表示的各数据源和目标的映射关系.用本体元数据指导数据抽取,转换和加载过程,解决数据源ETL过程中的语义异构问题,实现了企业数据语义程度的集成.     

基于可变时间窗口的增量数据抽取模型

基于合适的数据抽取模型持续不断地将变化的数据从各个数据源系统进行抽取集成,是各个异构系统之间进行数据共享融合的关键,也是构建增量式数据仓库来进行数据分析的关键。传统的时间戳变化数据捕获方式存在因数据抽取过程中发生异常而导致数据抽取失效,进而影响数据抽取效率的问题。鉴于此,文中借鉴时间窗口的思想,采用先抽取少量重复记录再去重的做法,对传统的时间戳增量数据捕获模型进行了改进,提出了基于可变时间窗口的增量数据抽取模型。该模型减少了异常对数据抽取的影响,增强了时间戳增量数据抽取ETL流程的可靠性,在一定程度上提高了数据的抽取效率。     

基于XML的ETL分析与设计

文中主要针对企业信息资源共享的要求,提出了基于XML的ETL方案,有效地解决了企业数据级的信息集成问题.该方案通过对异构数据源的元数据获取,进行异构数据源的分析,并通过数据的抽取、转换和加载,最终实现了数据的集成.文中提出的ETL方案,主要采用了XML技术,充分地利用了XML语言的结构性强、自描述性好等特点.     

数据ETL研究与展望

数据ETL(Data Extraction,Transformation and Loading)主要用来实现异构多数据源的数据集成,是数据仓库、数据挖掘以及商业智能等技术的基石,具有数据抽取、数据转换和数据装载功能。本文综述了ETL发展的背景、目前广泛研究的领域,论述了ETL在异构数据源集成和脏数据的检测与解决两方面面临的挑战,指出ETL将呈现出通用化、高效化、智能化三大发展趋势。     

基于XML的ETL分析与设计

文中主要针对企业信息资源共享的要求,提出了基于XML的ETL方案,有效地解决了企业数据级的信息集成问题。该方案通过对异构数据源的元数据获取,进行异构数据源的分析,并通过数据的抽取、转换和加载,最终实现了数据的集成。文中提出的ETL方案,主要采用了XML技术,充分地利用了XML语言的结构性强、自描述性好等特点。     

ETL系统的设计和实现技术研究

ETL系统是构建数据仓库过程中极其重要的部分.以ETL基本原理和标准出发,从实践角度设计ETL系统的模型框架,包括调度和抽取模型,其中抽取模型是采用抽取-传输-缓冲-合并的方法,有效地解决了异构数据源抽取问题.在以保险行业为背景的项目中进行了应用,并取得较好的效果.     

基于ETL技术在ODS系统中的应用

当今,越来越多的企业正在构建ODS运营数据仓储系统来满足其战略决策需要。利用ETL工具可以对异构数据源中的业务数据抽取和转换,并将其装载到ODS中,为基于企业统一数据之上的决策分析应用提供高质量的数据。因此,搭建一个高效的ETL平台,在整个ODS系统中具有非常重要的意义。     

基于数据仓库的通用ETL工具的设计与实现

讨论了一种基于异构数据源通用ETL工具的设计方法和实现过程,它能实现异种数据源的数据转换,并将数据装载到中心数据库中,具有一定易用性、灵活性和扩展性。该工具根据索引库来获得目标数据库与源数据库的映射关系。