数字化转型浪潮下高校数据治理框架设计

随着数字技术的快速发展与应用,全球掀起了数字化转型浪潮,数据治理已成为当前高校探索教育数字化转型过程中的重要课题。在分析当前高校数据治理现状的基础上,采用数据存储分层建设思路,研究设计了基于数据中台的高校数据治理框架,加强顶层设计,自下而上逐步推进数据采集、数据存储、数据管理和数据应用,实现高校数据的全生命周期管理。

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。

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。

面向数据集成的ETL系统设计与实现

ETL是一类用于从一个或多个业务数据库中抽取数据,进行清理转换并加截到数据仓库中的工具。这个数据抽取、转换和加载的过程能够很好地应用于数据集成领域中,实现不同机构之间数据的交换与整合。通过分析数据集成的一些特点,我们提出了一个ETL过程模型,开发了一个面向数据集成的ETL系统DataIntegrator。本文对ETL过程模型、系统总体结构及若干关键技术进行论述。DataIntegrator已经应用于信息系统的建设中,为企业应用集成提供了很好的支持。

一种可靠的数据仓库中ETL策略与架构设计

作为数据仓库系统的关键部件,ETL完成数据抽取、清洗、转换和装载的工作,它是构建数据仓库的重要环节,同时也是构建数据仓库过程中出现问题最多的环节,所以针对这点,该文给出了一个可靠的同时易于扩展的ETL策略和架构。文章首先简单地介绍了数据仓库技术和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;然后重点介绍了这种ETL的具体策略和架构设计。

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。

公共数据中心的ETL系统设计与实现

ETL过程是构建数据仓库的重要步骤。大多数现有ETL系统在数据量较大时处理效率偏低。根据ETL在公共数据中心的实际应用改进了原有的ETL结构。鉴于公共数据保密性的特点,设计了数据不同的获取方式;在设置数据转换规则的过程中结合相应领域知识,保证数据质量;前置机之间实行负载均衡,同时把数据转换的不同步骤分配到两台ETL服务器来完成,保证抽取和转换效率。通过实验证明了该ETL系统具有较好的效率。

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。

基于ETL的金融数据集成过程模型

为了将频繁产生的分布在世界各地的金融数据按需地高性能集成,提出了基于ETL(extract-transform-load)的金融数据集成过程模型。对规则引擎原理进行了研究,建立了基于业务转换规则的插件式扩展实现可复用可定制的业务转换过程。利用事件驱动的交互模型和元数据映射保证非结构化和半结构化数据之间无差异集成,采用增量式数据处理解决数据集成中棘手的性能问题。通过实践项目的验证,对比传统数据集成方法和该过程模型,验证了该过程模型的有效性。

ETL技术在监测中心数据集成中的应用

广西电网在线监测中心要实现多设备、多特征量综合检测与诊断,将广西电网范围内各种分布的、异构在线监测数据源整合到在线监测中心数据库是技术关键。ELT技术是在线监测中心数据集成的关键环节,文章阐述了广西电网在线监测中心数据集成过程中ELT技术的应用,并提出1套电网范围内在线监测数据抽取、转换和加载的整体解决方案。

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。

半结构化数据装载到数据仓库的设计与实现

通过分析半结构化数据的特点,以实际的采购退货数据(BokeDataInfo.xml)为例,利用DOM对象对基于XML的半结构化的数据进行抽取,设计并实现了一个基于半结构数据的数据仓库ETL工具,解决了商用ETL工具不能直接加载抽取XML文件进行数据仓库数据加载的弊端,为XML半结构化数据的抽取并装载到数据仓库当前细节级中的这一问题的解决进行了有益的探索。

基于水厂数据仓库系统的ETL技术研究

ETL是指数据抽取(extract)、转换(transform)、装载(load)的过程,是数据仓库构建过程中的核心环节和技术难点.基于水厂数据仓库系统,研究了如何运用ETL技术实现水厂数据仓库中数据的抽取、转换和装载.

ETL在青海省电力公司数据中心系统中的应用

依据国家电网公司"SG186"工程的总体规划,青海省电力公司于2006年11月开始实施青海电力公司数据中心项目。ETL作为数据中心系统的关键部件,主要完成数据抽取、清洗、转换和装载工作,它是构建数据中心的重要环节,同时也是构建数据中心过程中出现问题最多的环节。文章通过ETL技术在青海电力公司数据中心项目中的应用,介绍了ETL的功能及作用,同时对ETL的数据处理过程做了详细的论述。

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。

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。

基于ETL工具的数据集成和交换的研究

数据的集成与交换,对企业的管理和决策意义重大。数据集成和交换必须解决抽取、转换和加载,但过去的异构系统很难实现,从需求分析、系统设计和系统实现3个方面,设计了一种针对数据抽取、转换和装载（Extract、Transform、Load）的ETL工具。根据ETL工具的综合要求,通过结构化分析需求,构建了系统逻辑模型;设计了总体框架、UI和类包,创新了UI界面、数据处理的若干关键技术;实现了系统目标。

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。

数据仓库中ETL技术的研究与改进

ETL是数据仓库构建中的核心环节,通过对传统的ETL架构体系的介绍,从数据抽取、数据转换等方面对ETL过程进行了改进,让数据转换环节在数据抽取和数据清洗加载的过程中同时进行,并增加了一个临时存储区,以此来缓解在数据抽取和转换过程中由于数据量太大或过于复杂而引起的数据拥堵和冗余的现象。通过改进后的ETL系统,可以提高整个数据仓库运行的效率,大大改善运行速度,提高了数据仓库的数据质量。