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管丽娟 《数字社区&智能家居》2007,1(6):1512-1514
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。 相似文献
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基于本体的ETL设计研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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在数据仓库项目的实施过程中,ETL是数据仓库的核心和灵魂。它按照统一的规则集成并提高数据的价值,是负责完成数据从数据源向目标数据仓库转化的过程。是实施数据仓库的重要步骤。本文分析了银行贷款风险管理系统的实现。并介绍了ETL部分设计的方法。 相似文献
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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。 相似文献
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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. 相似文献
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