ETL數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換方式有哪些

ETL（Extract， Transform， Load）是一種常用的數(shù)據(jù)處理方式，用于從源系統(tǒng)中提取數(shù)據(jù)，進行轉(zhuǎn)換，并加載到目標系統(tǒng)中。

數(shù)據(jù)清洗（Data Cleaning）：對原始數(shù)據(jù)進行去重、刪除異常值、填充缺失值等操作，以確保數(shù)據(jù)的準確性和完整性。

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（Data Transformation）：將原始數(shù)據(jù)進行格式轉(zhuǎn)換、重組、映射等操作，使其適應目標系統(tǒng)的數(shù)據(jù)結構和要求。

數(shù)據(jù)集成（Data Integration）：將來自不同源系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進行整合和合并，以便在目標系統(tǒng)中進行統(tǒng)一管理和分析。

**數(shù)據(jù)規(guī)約（Data Aggregation）：**對大量細粒度的數(shù)據(jù)進行匯總和聚合，生成更高層次的數(shù)據(jù)摘要，以便進行匯總分析和報表生成。

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)載（Data Loading）：將經(jīng)過清洗、轉(zhuǎn)換和集成處理后的數(shù)據(jù)加載到目標系統(tǒng)中，通常包括數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)湖等存儲系統(tǒng)。

數(shù)據(jù)質(zhì)量驗證（Data Quality Validation）：對轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)進行檢查和驗證，確保數(shù)據(jù)的準確性、一致性和完整性，包括數(shù)據(jù)驗證規(guī)則的定義和執(zhí)行。

數(shù)據(jù)增強（Data EnriChment）：通過引入外部數(shù)據(jù)源或數(shù)據(jù)服務，為原始數(shù)據(jù)添加更多的信息和屬性，以提升數(shù)據(jù)的價值和可用性。

以上是常見的ETL數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換方式，根據(jù)實際需求和業(yè)務場景，還可以結合其他數(shù)據(jù)處理技術和工具進行定制化的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換操作。

以下做一個案例的演示，場景如下：

將SQLServer數(shù)據(jù)庫中的商品表信息，經(jīng)過清洗轉(zhuǎn)換后，寫入到Mongon數(shù)據(jù)庫，再對某商品進行一個數(shù)據(jù)過濾，最后寫入到Excel表格當中。

1、創(chuàng)建SQLServer數(shù)據(jù)源

填寫SQLServer數(shù)據(jù)源配置，保存提交：

2、配置離線流程

添加組件，并連接流程線：

（庫表輸入）從SQLServer讀取數(shù)據(jù)：

（數(shù)據(jù)清洗轉(zhuǎn)換）對SQLServer商品表數(shù)據(jù)當中為手機一號的數(shù)據(jù)進行過濾清洗：

（Mongo輸出）將清洗后的數(shù)據(jù)輸出到Mongo當中：

（數(shù)據(jù)過濾器）輸出到Mongo后，再對數(shù)據(jù)流進行過濾，只保留”電腦一號”的商品信息：

（Excel輸出）將過濾后的數(shù)據(jù)寫入到Excel表當中：

運行流程：

運行結果：

（庫表輸入）源表SQLServer數(shù)據(jù)預覽

（Mongo輸出）目標表Mongo數(shù)據(jù)預覽：

（Excel輸出）Excel表格數(shù)據(jù)預覽：

ETL數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換方法中的數(shù)據(jù)清理、字段映射和計算技術，在ETLCloud中得到了集成和優(yōu)化。ETLCloud為企業(yè)提供了一個綜合解決方案，幫助企業(yè)快速、準確地處理和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策和創(chuàng)新。無論是小型企業(yè)還是大型組織，ETLCloud都是實現(xiàn)高效數(shù)據(jù)處理的理想選擇。