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.     

基于分层映射的ETL过程建模

ETL是数据仓库建设的首要环节,在数据仓库建设过程中占有极其重要的地位。为了使ETL过程更加清晰、可靠,设计更加规范、便捷,提出了一种基于分层映射的ETL过程建模方法。本方法建立的ETL模型,具有严格规范的控制流程,能够清晰直观地反映数据的来源和流向、源数据与目标数据之间的映射和转换关系。本方法有效提高了开发效率,能够...     

浅议数据仓库

在分析传统数据库和数据仓库的的区别中介绍了数据仓库的概念，分析数据仓库的体系结构，阐述了数据抽取、转换、清冼、装载的ETL过程，介绍企业在定义、建立和使用数据仓库的过程。     

基于工作流的数据抽取转换加载

将数据的抽取转换加载（ETL）过程和工作流技术结合起来,研究了ETL过程的工作流调度问题,设计了一种简单串行和稳定可靠的循环遍历算法．为了提高ETL效率,将并行机制引入到节点访问算法中,对节点访问算法进行了改进,设计了新的节点访问算法,并讨论了加入并行机制后可能会遇到的数据源并发控制等问题,并给出了解决方法．所提出的方法对提高数据集成效率很有效,在国产数据库系统的应用中可起到积极推动作用．     

DTS工具在建立数据仓库过程中的应用

本文介绍了在数据仓库建立过程中,数据从事务型数据库向数据仓库抽取,转换,加戴的过程——ETL,并详细讲述了利用SQL Server 2000的数据转警工具（DTS）实现数据从FOXPRO到SQL Server．再到数据仓库的导入过程。     

基于元数据的ETL工具设计与实现

通过分析ETL与元数据的关系,改进传统ETL构架,自行设计ETL工具,生成数据对象描述和数据对象之间映射关系描述的元数据,指导从多数据源抽取数据,在临时数据库中完成转换并加载到目标数据库,利用临时数据库减轻目标数据库压力,实现通过用户设计修改元数据,从多源业务数据到数据仓库转化的一种灵活设计思想.     

基于ETL的数据仓库ODS数据查询

ETL是构建数据仓库的一个非常重要的环节,是整个数据仓库系统乃至整个决策支持系统的基石。如何设计高效的ETL过程成为众多计划或正在实施数据仓库项目的单位考虑的重要问题。针对数据来源一是Oracle数据库,二是Excel格式的经济普查电子年鉴系统的异构性,提出了一种并行数据抽取接口设计方案,解决了异构数据源的模式匹配问题,对数据进行清理、集成和变换后,整合两种异构数据源为统一的Oracle数据存储模式,消除了异构数据源之间的隔离,保证了对数据资源的有效集成。提出在数据源和数据仓库之间增加一个中间层ODS(操作型数据存储),通过在ODS中的转换策略研究,论述了如何实现个性化的数据转换,将信息仓库中的数据以多维的形式表示,满足各种方式的个性化查询。     

教学管理数据仓库中ETL的实现

ETL 工具从异构数据泺抽取数据,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.     

浅谈数据仓库中ETL的重要性

ETL是数据仓库的重要环节,本文主要论述了ETL在数据仓库中的作用,以及通过对数据仓库概念、搭建数据仓库的难点、ETL在数据仓库中的位置和其实现过程的介绍论证了ETL在数据仓库中的重要性。     

点击流数据仓库中的ETL技术

ETL是构建数据仓库的核心,点击流数据仓库无论在体系结构上,维表与事实表设计上,还是点击流的抽取、转换和装载机制上,都比传统的数据仓库要复杂的多。本文在总结了传统的数据仓库构建基础上,着重分析了点击流数据仓库的ETL技术,为以后在点击流数据仓库中进行数据挖掘做了准备。     

基于COW模式下的ETL应用研究

从数据仓库与并行计算的概念引入,重点介绍了ETL以及工作站机群,对当前传统模式下数据仓库建立时ETL(抽取/转换/装载)过程中的效率问题,提出了工作站机群模型结合并行算法的思想,并给出了该模型的描述算法,分析了该模型的优势以及存在的问题.     

数据仓库的数据采集与建模问题研究

本文讨论了建设大型数据仓库系统中的关键问题,对源数据的抽取、转换与加载和数据仓库建模问题进行了比较深入的分析.应用数据仓库技术,可以改善企业决策支持模式,提高企业参与国际市场的竞争能力.     

环境信息集成的研究与设计

信息集成是环境数据中心建设过程中最重要的环节.信息集成包括数据的抽取(Extract)、转换(Transform)、装载(Load)三个过程.传统的信息集成模式中,数据抽取对业务系统影响较大,数据转换不易扩展,数据装载一直是系统的性能瓶颈.该文提出了基于元数据的信息集成模式,通过增加中间数据层,减少了对业务系统的压力,提升了数据装载的效率,同时利用元数据对信息集成过程和规则进行配置,提高了信息集成的可扩展性.     

数据仓库中数据抽取、转换及加载工具研究

分析数据仓库体系结构，描述数据加载过程中的不同实现方法．在实现过程中引入工作流的思想，提出了一种以工作流为模式的基于元数据的ETL模型，将数据加载分解成可配制的具有不同语义的过程，并给出了相关元素的定义，提供了一个可配置的具有良好伸缩性的ETL解决方案。     

ETL多点缓存技术的数据仓库系统构建

由于数据库中处理数据标准不同,当用户构建数据仓库时,会产生不同效果的问题.而ETL作为数据处理的基本工具,能够在数据仓库构建的过程中提供稳定、高效、可靠的数据.ETL在数据仓库创建过程中起着举足轻重的地位,构建一种基于ETL多点缓存技术的数据仓库,可为用户提供一种稳定的、高质量的数据仓库.     

数据挖掘技术在油田生产决策支持中的研究及应用

油田生产过程积累了大量的历史数据,从大量沉淀的数据环境中挖掘有用的决策信息,探索出油田生产中的规律性,能够更有效地指导生产,为石油企业提供生产决策支持。文中提出了基于油田生产数据采用数据抽取、转换和加载技术的数据仓库的构建策略以及基于多维数据集的数据挖掘的实施方案,并对包括数据仓库体系结构的设计、数据仓库的构建、多维数据集数据存储模式的优选策略、在线分析处理以及基于分层聚类分析的方法实现数据挖掘等在内的各主要环节进行了系统详细的阐述。最后结合油田生产数据,综合运用数据仓库、联机分析处理和数据挖掘技术构建了一套油田企业生产决策支持系统,并提取和挖掘出了对于油田生产决策支持有用的信息。     

高校就业数据仓库的研究

针对目前高校就业领域所存在的问题,在阐述数据仓库概念和功能的基础上,介绍了建立高校就业数据仓库的总体过程,并且建立了高校就业信息的数据仓库维度模型。阐述了高校就业数据仓库的物理设计和数据清洗（ETL）系统开发的步骤,完成了高校就业信息的关系数据仓库数据库的设计。     

ETL在福建省房地产市场数据仓库建设中的应用

针对福建省房地产市场数据仓库建设中,各设区市房地产市场数据源存在异构性、低质量和数据标准不统一的特点,定义了ETL过程中数据交换标准和数据交换前置包,并详细阐述了ETL在福建省房地产市场数据仓库建设中的实现过程.     

数据仓库技术在网络信息安全风险评估系统中的应用

本文将数据仓库技术引入到网络信息安全风险评估系统中,依据风险评估组件对评估数据的不同要求建立数据仓库.数据仓库系统采用面向主题的数据组织方式,对网络历史事件数据和网络当前状态数据,按照评估方法的不同进行归类和统一管理,以满足风险评估组件中不同评估方法对数据的需求.数据仓库从源数据到 ETL过程,为评估系统进行数据分析提供了快速的数据准备,有效提高了评估的准确性和时效性     

数据ETL问题研究

数据ETL(Data Extraction,Transformation and Loading)是数据仓库、数据挖掘以及商业智能等技术的基石,其主要用来实现异构多数据源的数据集成．首先简单介绍了ETL概念、背景、应用领域,然后着重讨论了ETL在异构数据源集成和脏数据检测中的应用、所面临的挑战等问题．最后总结介绍了ETL的三大发展趋势。