基于ETL技术的多源异构数据融合方法研究

在多源大数据融合阶段处理历年异构的数据时,涉及到多指标和多维度的问题,需要清洗、转换、映射和对齐等操作。相关数据处理工具和方法逐步涌现,但仍难以解决大量数据的交叉融合问题。为此,研究了基于ETL技术的多源异构数据融合方法,分析了常用的ETL工具和数据融合技术,包括数据抽取、转换、加载工具以及数据处理算法。分析了面向灵活需求、业务交叉较多和实时数据流场景时,遇到的数据源异构、数据结构差异、数据更新频率困难等问题,并从模块化设计、逻辑和参数分离、标准化构件库、轻量级JSON格式的配置文件等方面研究了ETL工具模块化扩展和构件重复使用的方法,以便更好地处理大规模异构数据。解决了多源大数据融合阶段的交叉融合问题,对提高数据处理效率、确保数据质量以及支持更深入的数据分析和决策具有重要意义。

基于关键属性比对的增量数据抽取方法

概述了ETL目前常用的增量数据抽取方法,在全表比对方法基础上,提出了基于关键属性比对的增量数据提取方法,描述了关键属性提取算法,并建立其模型,用实验验证了基于关键属性比对的方法优于全表比对方法和全表删除插入方法。

电信经营分析系统中抽取转换子系统的设计与实现

针对电信运营分析系统的特殊要求,仔细分析了系统的数据源情况和数据转换要求,设计并实现了一个能够完成经营分析系统数据抽取转换工具.

面向数据质量的ETL过程建模与实现

为了给数据仓库提供高质量的数据,在数据装载到数据仓库之前必须经过数据的抽取-转换-装载(Extraction-Transformation-loading,ETL)这一系列的预处理工作。复杂性和可用性是制约ETL系统的两大基本问题。为解决这些问题,给出了ETL过程统一的体系结构设计,包括ETL元数据对象建模、ETL转换函数设计、ETL任务建模以及ETL任务模型的描述语言(XTDL)。基于该体系结构和设计思想开发出一个ETL系统—MSETL,目的是为多策略数据挖掘平台(MSMiner)提供高质量的数据。它提供友好界面并对ETL过程进行统一的元数据管理,包括:ETL转换函数的注册和删除;任务模型的生成、执行和删除等功能。

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。

面向数据质量的ETL框架的设计与实现

针对传统抽取-转换-装载(ETL)架构在数据质量控制方面的不足,提出一种面向数据质量管理的ETL架构。根据ETL过程的特点,设计多数据源接口模块、ETL元数据描述模块、ETL任务描述模块和数据质量控制模块等。该架构以数据质量为核心,通过建立数据分析模型,利用规则推导引擎对数据分析结果生成数据清洗方案,从而有效地对数据流进行质量评估和管理。基于该设计思想开发一个ETL工具-DQETL。DQETL采用统一建模语言进行设计,并提供友好界面对ETL过程进行集中管理。最后,结合实例阐述了在该框架下进行数据质量管理的一般步骤。

基于大数据处理的ETL框架的研究与设计

针对传统抽取、转换、装载(ETL)架构在数据处理过程控制方面和数据产品开发效率方面的不足,提出一种基于大数据处理的ETL架构。通过分析主流的ETL工具--Datastage的工作原理和ETL过程的特点,设计ETL元数据描述模块、ETL任务描述模块、配置解析模块和数据任务调度模块等。使用该框架处理数据任务时,以配置文件的方式开发,使工作效率得到了极大的提升。基于该设计思想开发一款基于大数据处理的ETL工具,在对数据处理过程(E、T、L)的控制方面得到了改进,同时也可以使数据开发人员从大量重复的操作中解脱出来,将更多的精力放在数据的逻辑处理方面。

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。

教学管理数据仓库中ETL的实现

ETL工具从异构数据源抽取数据,并将数据清洗,规范化后装载到数据仓库。文章从前期的数据理解阶段入手,分别讨论了数据的抽取、清洗转换、装载等不同阶段需要考虑的设计问题及相应的解决方案。提出了以数据理解为根基,以清洗转换为中心的设计思想,并给出成绩管理模块的具体实施步骤。

元数据驱动ETL的研究

对原始数据的提取、转换、加载(ETL)是数据仓库开发的重要步骤。一个稳定而可靠的ETL系统取决于它的总体设计。在原有ETL基础上,提出了元数据驱动ETL的思想,利用包引擎和SQL引擎以及相关算法,对传统ETL的方法进行改进,目的是提高ETL系统的稳定性和可靠性,使用户通过对元数据的维护来控制ETL的执行过程。

ETL技术在商业银行数据整合中的研究与应用

互联网、大数据、人工智能时代数据已成为银行的重要资产,越来越多的商业银行积极建立全行级数据体系以满足其在数据关系分析、数据价值挖掘、数据应用等领域的需求。本文通过分析商业银行数据架构,提出对异构数据源高并发ETL处理技术,可高效实现海量数据抽取、清洗、标准化、转换、加载及整合,解决了现有技术问题中多种异构数据源无法并发ETL处理、无法按系统优先级处理等导致的数据整合不灵活、批量总体运行时间过长、资源利用效率低等问题。

基于ETL技术的数据交换平台在电子政务领域中的应用

ETL作为构建数据仓库的一项重要技术,越来越多地应用于各个领域。该文简单介绍了ETL的基本原理,以及利用ETL技术,建立数据交换平台,实现电子政务领域的数据整合。

保险业数据参考模型对ETL的影响和作用

本文在简略回顾保险业通用数据参考模型之后,以数据仓库技术中的ETL过程为着眼点,对基于保险业数据参考模型的ETL过程进行设计和分析,从而有针对性地提出一种保险行业数据抽取转换和加载的方法,最后探讨该设计在保险公司的应用。

一种标准的ETL的设计思想及其实现

元数据在数据仓库系统中占据着十分重要的地位,其中存放着许多重要的信息,尤其是对于数据仓库的ETL过程,可以说是ETL的指挥中心。提出了以CWM元数据模型标准为基础来开发标准的ETL的设计思想,并描述了具体的开发步骤。

调度自动化系统增强型数据仓库平台构建及应用

数据仓库是信息管理和分析型应用的有效平台。文中针对目前数据仓库不能支持实时数据存储处理和短时战术决策的局限性,提出了一种调度自动化系统增强型数据仓库平台体系结构,主要由信息一体化节点、实时数据处理中心、主动数据仓库和系统管理工具等构成,从而实现了数据抽取和转换能力、实时响应性能以及对突发事件捕获能力的增强。在已投入电网运行的自开发SCUT2008电网调度自动化系统中的应用与测试,证明了其性能的增强。

基于大数据的医院信息集成平台建设与应用

目的:构建医院大数据集成平台,实现信息系统的互联互通和信息共享,推进智慧医疗的发展。方法:构建医院大数据集成平台,对医疗机构多系统信息进行整合,对多系统、多格式的数据进行抽取-转换-加载(ETL),提供统一的医疗数据访问服务,降低信息交互带来的系统压力。结果:医院集成平台为医疗机构信息化建设提供统一的数据标准和接口标准,实现了医疗机构不同业务系统与集成平台的有效集成与信息共享;临床信息一体化应用中报表233张,指标386个,涉及门急诊、住院、医技工作量、护理、院感及重点监控等10余类。提升医护工作者工作效率及临床诊疗质量,实现高效运营、精益管理和优质服务。结论:基于大数据的医院信息集成平台的建设,可实现医疗机构有效监管与科学决策,提升各职能部门、临床科室对数据利用以及医疗机构服务的核心竞争力,逐步推进智慧医院建设的战略目标。

数字化车间多源异构质量数据集成方案研究

针对数字化制造中多源异构质量数据信息量大且缺乏统一、规范和标准化数据管理的问题,提出一种基于面向对象技术和基于映像的数据抽取、转换和加载(Extract-Transform-Load,ETL)技术的异构数据集成方案,该方案简单实用,具有很高的通用性,可提高异构数据的提取精度,有效地解决多源异构质量数据集成问题。

基于语义树的非结构化年鉴Excel表格的ETL方法

针对计算机程序在对海量Excel表格中的中国城市年鉴数据进行抽取-转换-加载(ETL)时由于表格的非结构化格式导致的准确率和查全率较低的问题,提出了一种基于语义树的ETL方法。首先,通过数据与表格行名、列名的对应关系分别建立两棵语义树模型,利用两棵语义树生成包含数据项以及数据项所属行名、列名的元数据集合;然后,通过正则表达式对每个元数据所属行名、列名进行语义匹配,从该集合中删除不需要的分项或汇总项元数据;接着,通过三种基于字典的过滤策略进一步做数据清洗,将剩余的元数据导入到数据仓库中;最后,从总量30万个统计年鉴表格中随机抽取604个进行程序ETL与人工ETL对比,实验结果表明,所提出的程序ETL可达到人工ETL86.51%的准确率和95.15%的查全率,可以满足考察地方发展现状、编制和发展未来规划的需求。

基于模型驱动的ETL模型映射方法

针对AP模型的特点,给出元模型中对象的形式化定义,优化模型映射算法,提出一种基于模型驱动、从概念模型到逻辑模型的映射方法。改进后的算法能够映射基于数据抽取-加载-转换(ETL)工作流的单源数据或多源数据,并发执行各状态节点,提高了执行的效率。实验结果表明,该方法为模型驱动式ETL设计及数据集成中快速实现ETL奠定了良好基础。

基于MapReduce的分布式ETL调度优化方法

分析了分布式抽取-转换-加载（ETL）节点调度方法，给出了一种根据ETL节点抽取的数据类型对所抽取数据进行分割的策略，并提出了基于映射／化简（MapReduce）的分布式ETL节点调度方法。试验表明，该方法提升了ETL节点的数据处理能力，改善了整个ETL过程的吞吐率及响应时间等计算性能，从而提高了分布式ETL的效率。