在商业智能（BI）项目中，ETL（Extract, Transform, Load）开发起着至关重要的作用，被视为项目中不可或缺的关键环节。ETL的主要任务是从各个不同的数据源中提取数据，经过转换处理，然后加载到目标数据库或数据仓库中。这一过程将那些分散、零散、标准不统一的数据整合成一致、结构清晰的数据集，为企业的决策制定和业务分析提供坚实的基础。

一个高效、稳定的ETL系统能够大大提高数据的质量和可用性，有助于企业快速、准确地进行数据分析和报告生成。相反，如果ETL设计不当或执行不佳，可能会导致数据质量下降，进而影响到整个BI项目的准确性和有效性。据统计，ETL开发通常会占据BI项目总体时间的三分之一，可见其在项目中的重要地位和影响力。

在接下来的文章中，我们将深入探讨ETL与BI之间的密切关系，以及如何优化ETL开发，以实现BI项目的最佳效果。

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一、相关名词简介

1. 数据仓库

英文全称为Data Warehouse，简称为DW。

数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）在1991年出版的《Building the Data Warehouse》（《建立数据仓库》）一书中提出了关于数据仓库的定义——数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策(Decision Making Support）。

换句话说，数据仓库是一个以实现特定分析决策为目的，能够随时间的变化，稳定地、持续地为这个需求提供所需要的数据的集合。

业务库与数据仓库的不同：

• 业务库通常是面向事务来设计的，而数据仓库则是面向主题来设计的。
• 业务库尽量避免冗余，而数据仓库则会有意引入冗余，以便于快速分析。
• 业务库为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计。

2. 操作型数据存储

英文全称为Operational Data Store，简称ODS，是数据仓库体系结构中的一个可选部分，也被称为贴源层。

ODS具备数据仓库的部分特征和OLTP系统的部分特征。( On-Line Transaction Processing 联机事务处理过程，前台接收的用户数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短的时间内给出处理结果。) 它是“面向主题的、集成的、当前或接近当前的、不断变化的”数据。

3. ETL

数据抽取（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。

• 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。

• 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SQL Server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。

• 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。

• 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。

数据清洗转换（Cleaning、Transform）

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。

• 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。

• 数据转换

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。

数据的加载（Load）

在数据加载中，提取、转换、加载（ETL）工具会将转换后的数据从暂存区移动到目标数据仓库。对于大多数使用 ETL 的组织来说，该过程是自动化的、定义明确的、连续的和批处理驱动的。下面是两种加载数据的方法。

• 完全加载

在完全加载时，来自源的全部数据被转换并移动到数据仓库。完全加载通常发生在您第一次将数据从源系统加载到数据仓库中时。

• 增量加载

在增量加载中，ETL 工具会定期加载目标系统和源系统之间的增量（或差异）。它会存储最后提取日期，以便仅加载在此日期之后添加的记录。有两种方法可以实现增量加载：

1）流式增量加载

如果您的数据量较小，您可以通过数据管道将持续更改流式传输到目标数据仓库。当数据速度增加到每秒数百万个事件时，您可以使用事件流处理来监控和处理数据流，从而更及时地做出决策。

2）批量增量加载

如果您的数据量很大，您可以定期分批收集将负载数据更改。在此设定的时间段内，由于数据同步，源系统或目标系统都不会发生任何操作。

二、如何优化ETL开发？

ETL是BI项目的关键部分，也是一个长期的过程，只有不断的发现问题并解决问题，才能使ETL运行效率更高，为BI项目后期开发提供准确与高效的数据。

要优化ETL（提取、转换、加载）的开发，可以采取以下一些措施：

1. 需求分析和设计阶段的充分准备

在项目开始阶段，与业务部门充分沟通，了解数据需求和业务规则。清晰定义数据源和目标系统的结构、字段映射、数据转换规则等，可以避免后续开发过程中的重大变更和调整，提高开发效率。

2. 选择合适的ETL工具

根据项目的需求和复杂性，选择适合的ETL工具。市面上有许多商业和开源的ETL工具，开源的ETL工具包括Apache NiFi、Talend Open Studio、Pentaho Data Integration（Kettle）、Apache Kafka、Apache Airflow和StreamSets等。

企业级的ETL工具推荐FineDataLink！FineDataLink是帆软旗下低代码/高时效的一站式数据集成平台，主要面向企业IT人员（信息部门/ITBP）人群，帮助他们解决各类不同数据源的数据对接和处理问题（数据库、接口API、业务系统等），赋予用户仅通过单一平台，实现实时数据传输、数据调度、数据治理等各类复杂组合场景的能力，为企业业务的数字化转型提供支持。

对比其他数据集成工具，FineDataLink有以下优势：

• 画布式开发，数据梳理，过程所见即所得：传统ETL工具上手复杂，而FDL采用图形化界面，智能化的异构数据类型匹配，通过简单的拖拉拽实现数据加工计算。从任务管理页面到每一个ETL任务的节点，都致力于做到简单易懂、直接上手可用，降低开发难度和时间成本。
• 双核引擎、提升数据处理效率：FineDataLink提供ELT、ETL双核引擎，针对不同业务场景提供定制化解决方案，提高数据处理效率和准确性。比如较大数据量的同步（单表数据超过1kw行）可以采用ELT（数据同步）原表原样的从数据源端同步至目标库中，当数据需要经过复杂处理时可以通过ETL（数据转换）实现。

3. 模块化设计和重用

将ETL任务划分为小模块，每个模块专注于特定的功能或任务。利用模块化设计，可以提高代码的可维护性和复用性，降低开发和维护成本。同时，建立ETL任务库或模板，可以重复使用已经开发和测试过的代码片段，减少重复劳动和错误。

4. 优化数据处理流程

在数据提取、转换和加载过程中，尽量减少不必要的数据移动和转换操作。优化SQL查询、使用索引、合并和拆分步骤，可以提高数据处理的效率和性能。此外，考虑使用增量加载、并行处理和分布式计算等技术，进一步提高ETL任务的执行速度和扩展性。

5. 自动化测试和监控

建立完善的测试和监控机制，确保ETL任务的稳定性和可靠性。使用自动化测试工具对ETL流程进行全面的单元测试、集成测试和系统测试，及时发现和修复问题。同时，建立监控系统，实时跟踪ETL任务的执行情况和性能指标，及时发现并处理异常和性能瓶颈。

6. 持续优化和改进

ETL开发是一个持续优化和改进的过程。定期审查和分析ETL任务的执行情况和性能数据，找出潜在的瓶颈和问题，并采取相应的优化措施。同时，与业务部门和其他团队保持密切沟通，及时了解业务需求的变化和反馈，调整和优化ETL任务以适应新的需求和挑战。

三、结语

总结来说，ETL在BI项目中扮演着不可或缺的角色，它是将企业分散、零散、标准不统一的数据整合成有价值、有意义的信息的关键步骤。一个高效、稳定的ETL系统能够为企业提供准确、一致、及时的数据支持，从而支持企业的决策制定和业务分析。

然而，要确保ETL过程的顺利进行和数据质量的高标准，需要多方面的考虑和精心的规划。ETL的设计、开发和实施都需要高度专业的技能和经验，以应对各种复杂的数据源和业务需求。