如果把數(shù)字化進(jìn)程看作一座大廈的設(shè)計(jì)藍(lán)圖，數(shù)據(jù)是大廈的鋼筋水泥，那么 ETL 就是大廈建造過程中的重要基座。通過 ETL（Extract，Transform，Load）可以將分散在業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源整合在一起，建立一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)中心，因此 ETL 的成功與否往往是數(shù)據(jù)挖掘深度和數(shù)據(jù)分析質(zhì)量的關(guān)鍵因素之一。

觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)智能 ETL，通過簡(jiǎn)單易用的拖拉拽式操作和清爽的可視化數(shù)據(jù)流處理界面，能滿足各式各樣數(shù)據(jù)處理場(chǎng)景，助力數(shù)據(jù)分析師乃至業(yè)務(wù)人員高效完成數(shù)據(jù)的清洗、整理和融合。

細(xì)說企業(yè)數(shù)據(jù)處理難題

互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代下，數(shù)據(jù)的價(jià)值正在被不斷重塑，每天都有海量的數(shù)據(jù)從不同的系統(tǒng)中產(chǎn)生出來，企業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)多樣、數(shù)量龐雜的數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)量飛速增長(zhǎng)，需要處理的數(shù)據(jù)類型和模型越來越多，傳統(tǒng) ETL 工具時(shí)間成本高和吞吐量限制的弊端日益凸顯，難以適應(yīng)企業(yè)新的發(fā)展需求。

• 數(shù)據(jù)來源復(fù)雜：數(shù)據(jù)源于多個(gè)不同的系統(tǒng)、文件、數(shù)據(jù)庫、API 等，具有不同的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)格式，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)集成和格式轉(zhuǎn)換。
• 數(shù)據(jù)質(zhì)量欠缺：數(shù)據(jù)存在缺失值、重復(fù)值、異常值、格式錯(cuò)誤等問題，需要數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)校驗(yàn)。
• 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換繁瑣，鏈路不清晰：數(shù)據(jù)需要進(jìn)行多次數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換操作，如數(shù)據(jù)的合并、拆分、聚合以及計(jì)算等；此外，多次操作也會(huì)導(dǎo)致整個(gè)數(shù)據(jù)鏈路不清晰，維護(hù)成本高。
• 數(shù)據(jù)量龐大，處理速度緩慢：面對(duì)系統(tǒng)內(nèi)的海量數(shù)據(jù)，在固定時(shí)間窗口內(nèi)完成數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和加載的處理流程。

ETL 難點(diǎn)涉及數(shù)據(jù)復(fù)雜、質(zhì)量欠缺、轉(zhuǎn)換繁瑣緩慢等方面，企業(yè)需要綜合考慮并采用相應(yīng)的技術(shù)和方法來解決。對(duì)此，觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)業(yè)內(nèi)首創(chuàng)智能 ETL，實(shí)現(xiàn)企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)處理效果。用戶在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化制作前，能夠通過智能 ETL 對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行易操作、低門檻、智能化的高效數(shù)據(jù)處理，為終端業(yè)務(wù)人員提供更高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集。

觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)智能 ETL，打造數(shù)據(jù)分析利器

智能 ETL（SmartETL）是觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)提供的拖拽式、配置化的業(yè)務(wù)自助式數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工具。智能 ETL 無縫融合多數(shù)據(jù)源接入，基于強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理算子和節(jié)點(diǎn)，通過拖拽式操作，編輯可視化 DAG 數(shù)據(jù)流，任意節(jié)點(diǎn)均可輸出，并能實(shí)時(shí)預(yù)覽、實(shí)時(shí)保存，自動(dòng)檢測(cè)數(shù)據(jù)鏈路正確性。簡(jiǎn)捷易用，無需技術(shù)背景即可輕松上手，是面向業(yè)務(wù)可用的數(shù)據(jù)分析利器！

相較于傳統(tǒng)的ETL工具，觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)智能 ETL 在處理復(fù)雜數(shù)據(jù)、提升數(shù)據(jù)處理效率、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)一致性等方面，具有更高的自動(dòng)化、智能化、可視化和安全性等功能優(yōu)勢(shì)，有效滿足企業(yè)數(shù)據(jù)處理需求。

• 針對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)來源，提供多路輸入能力。30+ 數(shù)據(jù)接入類型，輕松連接多類數(shù)據(jù)，快速實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)融合，充分發(fā)揮觀數(shù)據(jù)價(jià)值。
• 針對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換繁瑣等問題，提供數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換封裝能力。智能 ETL 包含輸入輸出、列編輯、數(shù)據(jù)編輯、數(shù)據(jù)組合、高級(jí)計(jì)算等5大類，15+個(gè)常用算子。通過算子間的靈活組合，用戶可構(gòu)建豐富多樣的數(shù)據(jù)處理流程，滿足絕大部分?jǐn)?shù)據(jù)加工準(zhǔn)備的場(chǎng)景。
• 針對(duì)大數(shù)據(jù)體量，處理速度限制等問題，提供企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)處理能力。很多企業(yè)面對(duì)動(dòng)輒幾十億行的庫存數(shù)據(jù)，陷入“留之累贅，棄之擔(dān)憂”的尷尬。智能 ETL可以有效處理海量歷史數(shù)據(jù)壓縮存儲(chǔ)與查詢。

數(shù)據(jù)治理下，智能 ETL 最佳實(shí)踐

觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)智能 ETL 已服務(wù)于消費(fèi)品、泛零售、金融、互聯(lián)網(wǎng)等多行業(yè)頭部客戶，積累了豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。以下基于某企業(yè)分公司的數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，分享智能 ETL“讓業(yè)務(wù)用起來”的最佳實(shí)踐。

該企業(yè)在全國擁有十幾家分公司。分公司數(shù)據(jù)分析師，需要拆解總部營業(yè)額指標(biāo)，細(xì)分至各個(gè)分公司。由于總公司和分公司的數(shù)據(jù)層級(jí)不同，因此實(shí)際數(shù)據(jù)較為割裂，需要再結(jié)合分公司本地文件數(shù)據(jù)，才能進(jìn)行業(yè)績(jī)明細(xì)與經(jīng)營情況的數(shù)據(jù)分析。

基于觀遠(yuǎn) BI 的多路數(shù)據(jù)鏈接能力，鏈接企業(yè)多個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)。基于總部授予的數(shù)據(jù)權(quán)限，分公司數(shù)據(jù)分析師可自主上手處理數(shù)據(jù)，只需拖拉拽式操作，無需總部 IT 人員參與，就能輸出貼合分析主題的數(shù)據(jù)集。同時(shí)，得益于實(shí)時(shí)預(yù)覽能力，數(shù)據(jù)分析師在數(shù)據(jù)處理過程中就可以實(shí)時(shí)預(yù)覽數(shù)據(jù)，每一步操作都心中有數(shù)，步步為營，隨時(shí)確認(rèn)數(shù)據(jù)處理的結(jié)果。此外，在智能 ETL 任意節(jié)點(diǎn)，分析師都可以任意輸出數(shù)據(jù)集，與其他分析師恭喜數(shù)據(jù)處理邏輯，更新方式更靈活，數(shù)據(jù)處理事半功倍。

當(dāng)數(shù)據(jù)分析師將這套智能 ETL 數(shù)據(jù)分析方法形成了相對(duì)固定的套路之后，極大簡(jiǎn)化了分公司數(shù)據(jù)分析探索，以及洞察交付的實(shí)踐。

數(shù)據(jù)是數(shù)字時(shí)代的核心要素，對(duì)企業(yè)業(yè)務(wù)的發(fā)展起著關(guān)鍵作用。觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)智能 ETL 有效提升企業(yè)數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性，促進(jìn)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和規(guī)范化，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控和管理，提升數(shù)據(jù)治理水平。