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数据仓库、ETL流程和BI文档的全面收集。

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简介：
数据分析师通常需要掌握的文档类型之一是关于ETL系统的设计说明书。该系统的核心职责在于，依照所列的设计架构，将数据从原始数据系统成功地导入到数据仓库之中。然而，实现这一目标并非易事，因为ETL系统必须应对一个极度复杂的环境。具体而言，它需要处理多种多样的源数据平台、庞杂且各式各样的的数据种类、海量的加载数据量、错综复杂的数据关联关系以及参差不齐的数据质量。这些因素共同构成了严峻的挑战，使得ETL的架构设计和实际应用都面临着相当大的难度。

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  • ETL、数据仓库与BI文档汇总大全
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    本资料汇总涵盖了ETL技术、数据仓库构建及商业智能（BI）应用的核心知识，旨在为数据分析专业人士提供全面的学习资源和实践指导。 数据分析师必备的重要文档之一是ETL系统的设计说明书。该系统的功能在于根据设计说明的架构，将数据从各种来源系统加载到数据仓库中。然而，实现这一过程存在诸多挑战：首先，面对的是复杂多样的源数据环境，包括不同平台的数据源、种类繁杂的数据类型以及庞大的数据量；其次，还有错综复杂的关联关系和参差不齐的质量标准。这些因素都使得ETL系统的架构设计与应用实施变得十分具有挑战性。
     
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    《中文版数据仓库ETL工具箱》是一本专注于帮助用户掌握数据仓库ETL技术的专业书籍。书中详细介绍了如何使用ETL工具进行高效的数据提取、转换和加载操作，助力读者构建强大的数据分析环境。 本书作者是Ralph Kimball博士。书中内容涵盖了数据仓库ETL（抽取-转换-加载）系统的设计与实施。读者将能够学习到以下几点： 1. 规划并设计你的ETL系统； 2. 选择最适合的架构方案； 3. 管理实施过程中的各项任务； 4. 负责日常操作管理； 5. 建立适合开发、测试和生产的环境以支持ETL流程； 6. 掌握不同类型的后台数据结构，如平面文件等。
     
  • Hive数据仓库全程开发流程
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    《Hive数据仓库全程开发流程》是一本全面介绍使用Apache Hive构建和管理企业级数据仓库的技术指南，涵盖从环境搭建到复杂查询优化等各个环节。 Hive数据仓库全流程开发涉及从需求分析、设计到实现的各个环节，在整个过程中需要确保数据模型的设计合理，并且能够高效地支持各种查询操作。这包括创建表结构、加载初始数据以及优化查询性能等步骤，每个阶段都需要细致规划和严格测试以保证最终结果的质量与效率。
     
  • ETL算法在数据仓库中的详解
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    本文章详细介绍ETL（提取、转换、加载）算法的概念及其在数据仓库领域的应用，帮助读者理解如何高效地进行数据集成与管理。 ETL是指数据抽取（Extract）、转换（Transform）、清洗（Cleansing）以及装载（Load）的过程，在构建数据仓库的过程中起着关键作用。用户从各种数据源中提取所需的数据，经过一系列的清理步骤后，按照预先设计好的模型将这些数据加载到目标数据仓库内。 在ETL操作中常用的工具有很多种，其中较为流行的三大工具分别是Ascential公司的Datastage、Informatica公司的Powercenter以及NCR Teradata公司的ETL Automation。除此之外还有一些开源软件可供选择，例如PDI（Kettle）。
     
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    《仓库业务与数据流程图合集》是一套全面展示仓库运作和信息流转的专业资料，通过直观的图表解析入库、存储、出库等各个环节的关键步骤及数据处理过程，为优化仓储管理提供有力支持。 这份业务流程图是最优秀的资料，包含了所有关键内容，并且详细到老师在课堂上讲解的例题。由于老师讲授的内容中有很大一部分会在考试中出现，所以这份图表对备考非常有帮助。
     
  • 数据仓库建模及ETL实战技巧
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    本书深入浅出地讲解了数据仓库建模的核心概念与方法，并通过实际案例详细介绍了ETL（提取、转换、加载）技术的应用技巧。适合数据分析和数据库管理从业者阅读。 数据仓库（Data Warehouse, DW）是为了便于多维分析和从不同角度展示而将数据按特定模式存储建立起来的关系型数据库。它基于联机事务处理系统(OLTP)的数据源，其中包含详细、集成且面向主题的信息，并以满足联机分析处理系统的分析需求为目的。
     
  • 数据收集流程图
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    数据收集流程图是一份详尽地展示了从初始数据源到最终数据库存储整个过程中的各个步骤和转换的视觉化文档。它帮助用户清晰了解信息采集、处理及分析的过程，确保高效且无误的数据管理。 数据采集文档说明： 1. 生产数据目录位于：/home/wangyi/DepositoryProject/API，其中包含的产品、用户、充提（充值提现）、奖励及投资等各类数据按天递增，并保留历史记录。 - /home/wangyi/DepositoryProject/api/Ct -- 充值提现采集数据 - /home/wangyi/DepositoryProject/api/Invest -- 投资采集数据 - /home/wangyi/DepositoryProject/api/Product -- 产品采集数据 - /home/wangyi/DepositoryProject/api/Reward -- 奖励采集数据 - /home/wangyi/DepositoryProject/api/User -- 用户采集数据 2. 开发数据目录： 数据开发工程中，只有/home/wangyi/DepositoryProject/Databak 中的数据是全量的，即从开始进行数据采集至今的所有记录。其它生产目录仅保留一次清洗前的数据备份。 - Databak：最终切割与汇总输出目录（包含历史全量数据） - Dataclear：临时数据清洗目录 - dataclearTitle：一级数据清洗目录 - datadisposeStringNULL：二级数据清洗目录 - Dataformat：三级数据清洗目录 - Datalast：四级数据清洗目录 - Dataproduce：数据产生层目录
     
  • 关于传统数据仓库的ETL设计报告
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    本报告深入探讨了传统数据仓库中ETL（提取、转换、加载）的设计与优化策略，旨在提高数据处理效率和质量。 ETL升级包括两个方面：一是采用元数据驱动的ETL方式，并通过配置元数据来实现；二是结合数据质量校验进行ETL调度控制。
     
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