基于DirectShow的ETL工具的设计

ETL工具从异构数据源抽取数据,并将数据清洗、规范化后装载入数据仓库.数据源的多样性及数据集的复杂性为ETL工具的设计提出了挑战.本文设计并实现了一种基于微软DirectShow技术的ETL工具框架,使用通用数据访问接口屏蔽数据源的差异.将转换图的概念引入ETL工具的设计中,灵活应对复杂的ETL转换.     

数据ETL工具通用框架设计

异构多数据源集成和数据清洗是将操作数据导入数据仓库过程中面临的两大挑战。从实践角度设计了数据ETL工具的整体框架，使用通用数据访问接口来屏蔽各种数据源之间的差异，并以数据清洗为主要目的，为消除多数据源的模式冲突和数据冲突提供了通用而有效的解决方案。     

数据ETL研究与展望

数据ETL(Data Extraction,Transformation and Loading)主要用来实现异构多数据源的数据集成,是数据仓库、数据挖掘以及商业智能等技术的基石,具有数据抽取、数据转换和数据装载功能。本文综述了ETL发展的背景、目前广泛研究的领域,论述了ETL在异构数据源集成和脏数据的检测与解决两方面面临的挑战,指出ETL将呈现出通用化、高效化、智能化三大发展趋势。     

基于数据库网关技术的ETL工具设计

数据仓库面对的是一个分布的数据环境,在这种环境中,存在多结点、异构的数据源.针对这一问题,本文介绍了使用数据库网关技术、元数据驱动的ETL(抽取、转换、装载)工具设计,实现多结点、异构数据访问以及异构数据之间的转换.     

通用ETL工具的研究与实现

ETL(Extraction-Transformation-Loading)是建立数据仓库的重要一环。通用应用ETL工具应能够适应不同领域不同需求的业务,无论是针对多样化异构的数据源,还是针对复杂变化的转换逻辑,都能够给予很好的支持。研究ETL工具的技术难点,提出一种通用ETL工具的设计框架,并对每个模块做了详细分析,在所承担项目中给出了具体实现。     

增量式ETL工具的研究与实现

利用数据源的增量数据对数据仓库进行维护,可以有效提高ETL效率.现有通用ETL工具在增量抽取方面存在…些问题,如不能抽取多个异构数据源的增量数据以及在处理增量数据时造成数据丢失的异常问题.本文从实践角度设计的增量式ETL工具采用集成多种增量数据捕获方式,解决异构数据源在捕获增量数据上的差异;在数据处理过程中,通过辅助表的手段解决了数据丢失的问题.在文章的最后,还介绍了ETL过程中数据转换和转换调度的实现.     

ETL系统的设计和实现技术研究

ETL系统是构建数据仓库过程中极其重要的部分.以ETL基本原理和标准出发,从实践角度设计ETL系统的模型框架,包括调度和抽取模型,其中抽取模型是采用抽取-传输-缓冲-合并的方法,有效地解决了异构数据源抽取问题.在以保险行业为背景的项目中进行了应用,并取得较好的效果.     

基于大学生精准资助的多源异构数据仓库系统研究

本文针对大学生精准资助设计多源异构数据仓库系统.首先设计系统整体框架,其次设计系统开发流程,再次详细探究多源异构数据源与仓库建模,最后进行数据ETL与数据分析.此系统可为顺利访问高校学生精准资助相关数据提供统一平台,便于转换动态业务数据,实时综合查询数据、挖掘数据、多维分析数据,提高高校学生资助管理的决策效率与水平.     

利用DTS组件实现数据仓库中ETL方案设计

针对企业集成异构信息系统中数据，构建数据仓库辅助决策的需求，本文根据现场的实际状况设计了一个三级的ETL方案，负责将原始的业务数据源中的数据按照不同的决策主题进行集成，进而加载到数据仓库中。在此基础上利用DIS组件实现了一个B／S模式下的异构数据源ETL方案，并且结合我们承担的张家口煤矿机械有限公司决策支持系统项目给出了该方案的总体结构和部分关键实现代码。     

基于本体的ETL设计研究

提出了一种基于本体的ETL设计方法,通过建立各数据源的局部本体和目标数据仓库的全局本体以及本体间的映射,得出以OWL表示的各数据源和目标的映射关系.用本体元数据指导数据抽取,转换和加载过程,解决数据源ETL过程中的语义异构问题,实现了企业数据语义程度的集成.     

大数据环境下的电力客户服务数据分析系统

作为电网企业对外服务窗口,电网客户服务中心需要整合企业内部各种异构数据资源、存贮和分析海量的客户服务语音信息和 WEB 服务信息。如何对电网企业各类数据进行高效、可靠、低廉地存储,并快速访问和分析,是当前重要的研究课题。首先分析了大数据的特征和大数据的关键技术,其后,设计了大数据时代下的电力客户服务数据分析系统,提出了系统的数据体系架构,设计了系统功能,总结了系统的关键技术和算法,该系统利用大数据技术和数据仓库技术集中存储、管理和应用电网数据,通过元数据管理实现统一的数据服务平台,使用Hadoop数据库作为非结构数据的存贮平台和数据分析与挖掘的支撑平台,基于CDC数据仓库ETL模型设计数据仓库 ETL 构件,在数据展示层使用多维数据分析技术。最后,综述了系统应用案例,实践表明,系统具有成本低、扩展性较好、可靠性高、并行分析等特点,可以大大提高电网企业的客户服务水平。     

银行数据仓库的系统设计与实现

企业中的数据存在于各个异构的传统数据库系统中,数据仓库是企业整合数据的一种有效途径。数据仓库使得企业的信息变得易于获取并且为企业决策提供可靠依据。然而建设一个企业级数据仓库是一项巨大的工程。根据数据仓库的特点和功能以及软件设计的模块化思想,提出一种三层数据模型结构,即面向企业全局视图的逻辑层数据模型(LDM)、面向数据处理的ETL数据模型和面向前台展示的分析层数据模型(ADM)并在银行系统中予以实现。     

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。     

基于Oracle的企业异构数据流整合

以某生产制造型企业信息化工作为背景，针对企业信息化的一个瓶颈——异构数据集成问题，研究了一种低成本的数据移植方法，设计了一种新的专用ETL数据抽取工具，提出了企业最终建立数据仓库的关键技术。并通过从MySQL数据库向Oracle数据库移植数据为实例，成功验证了这种方法和工具的有效性。     

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。     

基于电信数据仓库系统的ETL研究与设计

电信行业大都建立了自己的数据仓库系统,而建立数据仓库的最重要环节便是数据的抽取、转换和加载ETL(Extracting、Transformation、Loading).通过对现有ETL系统的分析研究,设计并部分实现了基于某省电信公司数据仓库的ETL系统.采取XML格式编辑整个ETL过程,实现部分图形化交互界面,并针对电信系统大数据量的特点,提出性能优化及改进的方法,提高了ETL效率.     

针对区块链应用的查询优化模型

区块链应用有去中心化、可追溯、不可篡改等优点,但现有的区块链系统难以满足在大数据量下数据的查询、访问需求。针对以上问题,结合ETL流程与区块链自身特点,提出一种区块链应用查询优化流程模型ETLVQ（Extract-Transform-Load-Validation-Query）。模型分为三个阶段：在第一阶段将区块链应用中异构数据源的数据进行抽取、转换并加载到查询优化数据仓库中;在验证阶段对加载后数据进行一致性校验;在查询阶段对外提供查询访问服务。该模型在保证区块链数据安全性的前提下,显著提升了区块链应用的查询访问效率与并发能力。