银行业务数据ETL的需求分析

本文探讨了银行业务数据ETL的需求,对源数据、处理步骤、来用工具等进行了分析.     

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。     

数据ETL工具通用框架设计

异构多数据源集成和数据清洗是将操作数据导入数据仓库过程中面临的两大挑战。从实践角度设计了数据ETL工具的整体框架，使用通用数据访问接口来屏蔽各种数据源之间的差异，并以数据清洗为主要目的，为消除多数据源的模式冲突和数据冲突提供了通用而有效的解决方案。     

基于ETL的校园数据集成技术研究

针对目前校园由于缺乏统一的数据规划导致各应用系统数据标准不一致,难以共享使用,出现了一个个的“信息孤岛”的现象,ETL通过建立底层数据交换平台来联系各个异构系统、应用、数据源,实现无缝共享和交换数据的需要。     

基于ETL的校园数据集成技术研究

针对目前校园由于缺乏统一的数据规划导致各应用系统数据标准不一致,难以共享使用,出现了一个个的"信息孤岛"的现象,ETL通过建立底层数据交换平台来联系各个异构系统、应用、数据源,实现无缝共享和交换数据的需要。     

数据ETL研究综述

数据抽取、转换和装载(Extraction, Transformation and Loading,简称ETL)是数据仓库化的关键环节,对数据仓库数据质量有着至关重要的影响。随着信息化的发展,ETL已经成为当前较活跃的研究领域之一,但是ETL理论和技术的发展还不成熟。针对当前ETL研究中存在的一些问题和需要考虑的各种因素,从ETL各个阶段存在的主要问题出发,列举了各种研究方法及研究成果,并进行了分析。最后,总结并提出了E`I'I的未来研究方向和今后工作的建议。     

ETL实施的数据质量问题研究

对数据仓库中数据质量的重要评价指标进行了介绍，对ETL实施时在数据源端和ETL过程中可能面临的数据质量问题进行了分析．对部分常见的数据质量问题给出了相应的解决方法。     

数据映射技术在ETL过程中的应用

为了使ETL系统能够高效的实现任意异构数据库之间的数据转换,需要通用的元模型支撑任意数据库之间数据转换元数据的定制。通过对数据转换中数据映射应用技术分析,重点对数据映射进行了抽象研究,定义数据映射的详细分类、基于数据映射关系的数据转换元数据描述形式,并构建支撑数据转换元数据定制的元模型,技术在中国石油数据中心大型数据迁移中应用,取得良好效果。     

ETL实施的数据质量问题研究

对数据仓库中数据质量的重要评价指标进行了介绍,对ETL实施时在数据源端和ETL过程中可能面临的数据质量问题进行了分析,对部分常见的数据质量问题给出了相应的解决方法。     

数字化校园建设中ETL技术实现数据集成

学校各部门的业务系统在发挥重要作用的同时,由于各个系统之间拥有各自的数据存储与访问方式,彼此独立,形成了一个个信息孤岛。该文结合我院数字化校园建设过程中的具体实践,通过对数据集成技术的研究,选择合理的数据集成方案,解决了各部门业务系统之间的数据互通问题,保障了数据的权威性、唯一性、完整性和准确性,创造出一个良好的数据环境。     

数据仓库中ETL技术的研究

作为数据仓库的关键部件,支持数据抽取、清洗、转换和装载的工具集对任何数据仓库工程都是一个必不可少的成功因素。该文简单介绍了ETL技术,包括ETL的相关概念、ETL在数据仓库中的功能和重要地位以及现有的研究成果,然后重点介绍了ETL的具体设计和实现方法。     

基于ETL技术的银行绩效考核系统的设计与实现

阐述ETL技术在某银行绩效考核系统中的设计与实现,在该系统中运用了改进的ETL架构,自行开发设计ETL工具,在ETL过程中通过增加中间文件服务器和临时数据库,把ETL的3个过程独立开来,达到提高数据抽取、转换和装载的效率,同时降低ETL代码编写的复杂度,减轻目标数据库的压力.     

零售业数据仓库中ETL技术的研究

数据仓库中的数据不是传统数据库中数据的简单堆积,它是一个复杂的容纳数据集成的系统工程,为决策者提供访问、分析及共享信息的能力,从而发挥数据仓库的真正功效。本文针对于零售业,阐述了在零售业数据仓库系统中ETL的流程并结合实际应用提出了在零售业数据仓库系统中的ETL过程应考虑的诸多问题及解决方案。     

数据仓库与ETL技术在超市中的应用研究

该文介绍了ETL的概念,分析了ETL在数据仓库中的应用,并介绍了一个ETL工具及其应用实例。通过利用ETL工具,可以将数据提取、清理、转换再加载到数据仓库。     

银行POS收单业务的数据分析和研究

阐述了从银行卡POS收单业务系统、外部数据源提取数据,过滤和归一数据,建立多维模型的数据仓库,进行信息处理、OLAP分析和数据挖掘的过程。通过分析商户特征,有目标地发展特约商户,实现银行手续费收益最大化。     

E T L综述

阐述了ETL在创建数据仓库过程中的重要地位;分析了整个ETL流程,把它分为数据源验证、数据源改造、一般性变换、装载目标表和数据聚合5个阶段。最后分析了ETL产品现状、现有ETL产品的功能特点,以及今后ETL产品的发展趋势。     

数据仓库ETL元模型设计

针对传统的ETL(Extract/Transform/Load)开发方法难以满足企业的决策需求,复杂性和高效性是ETL开发面临的两大主要问题.为此,在数据仓库系统统一集成建模框架下,为提高管理质量和快速性,提出一种数据仓库ETL元模型设计方法,取代了以往在特定的数据仓库中对ETL建模的方法,使得ETL过程较早地进入数据仓库设计阶段,实现了ETL与数据仓库在概念层上的无缝融合,减少了开发时间和成本代价.最后通过模型实际应用,验证了方法的可行性和高效性.