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摘要： API开放需求 在企业数字化转型过程中，异构系统之间的连接是信息化阶段不可或缺的一环。通过应用API，企业能够实现不同系统、平台和应用之间的数据交换与功能调用，从而形成端到端的业务流程协同。然而，很多企业在集成第三方供应商的业务系统时，经常会遇到供应商不提供API接口的困境。作为企业的IT管理者，我 阅读全文

摘要： 自从大数据处理技术走进大众视野、开源项目Hadoop的出现，以前受制于数据库处理能力的大数据技术蓬勃发展，传统关系型数据库所构建的数据仓库，被以Hive为代表的大数据技术所取代，随着技术不断发展，Hadoop虽然带来了诸多便利性，但是其臃肿和复杂的体系使得在海量数据和高时效性的压力下有点力不从心。这 阅读全文

摘要： ELT和ETL这两种模式从字面上来看就是一个顺序颠倒的问题，每个单词拆开来看其实都是一样的。E代表的是Extract（抽取），也就是从源端拉取数据；T代表的是Transform（转换），对一些结构化或者半结构化的数据进行一些处理，比如数据加密、字段转换、映射、拼接等操作；L代表的是Load（加载）， 阅读全文

摘要： 1、 主数据的定义与重要性 主数据，作为企业的核心数据资产，涵盖了客户、产品、供应商、员工等关键业务实体信息。这些数据的稳定性、共享性和对决策的影响力，使其成为企业运营和战略决策不可或缺的基础。主数据的质量与一致性直接关系到企业运营效率、客户体验及市场竞争力。 2、ETL在主数据同步中的优势 面对主 阅读全文

摘要： 最近几年,ELT(Extract, Load, Transform)这个词在数据圈里挺火。有些人甚至说,有了ELT,ETL(Extract, Transform, Load)就该退出历史舞台了。作为一个干了十多年ETL的老兵,我觉得有必要说道说道。 先说说这两个概念。ETL是先把数据抽取出来,经过处 阅读全文

摘要： ETL项目的重要性及其复杂性 在我十多年的数据仓库建设经验中，ETL(Extract， Transform， Load)一直是最具挑战性的环节之一。简单来说，ETL就是将分散在各个业务系统中的数据抽取出来，经过清洗转换，最后加载到数据仓库中的过程。这个过程看似简单，实则暗藏玄机。 为什么说ETL如此 阅读全文

摘要： ETL与Kafka为何需要集成? 随着企业对实时流数据的处理要求越来越高，很多企业都把实时流数(日志、实时CDC采集数据、设备数据…)先推入到kafka中，再通过ETL对kafka中的数据进行消费通过ETL强大的数据的转换、清洗功能来进行数据的集成与分发。 实时数据流的处理对于企业洞察市场动态、优化 阅读全文

摘要： 数据集成、数据治理已经成为推动企业数字化转型的核心动力，现在的企业比任何时候都需要一个更为强大的新一代数据集成工具来处理、整合并转化多种数据源。 而ETL（数据提取、转换、加载）作为数据管理的关键步骤，已在企业数据架构中扮演重要角色。然而，随着数据量的爆炸性增长、数据复杂性的提升、敏捷化任务开发、多 阅读全文

摘要： 1.ETL选型前言 市面上ETL工具国内外加起来估计得有30种之多，其中近20款工具都花时间试用过，现在把试用后总结出来的经验分享一下，目前很多企业在选择ETL工具时不知道怎么选择适合自己的工具也不可能一款一款的去试用，试用成本非常高，而且不同企业数据量，对数据质量的要求，技术开发人员的水平都不一样 阅读全文

摘要： 背景 很多企业都购买了商业智能（BI）来加速数字化转型，但是发现仅仅依赖BI效果往往不太好。虽然通过BI，企业能够快速分析和可视化数据，然而，BI并不是一个万能工具，它虽然能帮助企业解读数据，但其有效性高度依赖于数据的质量和一致性，很多企业直接用BI连接生产系统的数据进行分析，极大影响了生产系统的性 阅读全文