适合小白，能快速上手的ETL数据集成平台有吗

电脑 2023-09-23

etl数据分析工具有哪些？

datax是支持分布式部署的数据传输工具，具有良好的稳定性，在大规模数据传输过程中可以提高效率和稳定性。etlcloud是一个基于Web的ETL工具，提供多种数据集成和转换功能，支持不同数据源的连接和转换操作，且运行速度快。Talend是一个功能丰富的ETL工具，具有较强的可扩展性和丰富的插件和组件库。这三款工具各具特色，可根据不同的需求进行选择。

比较适合.net使用的ETL工具

主流ETL产品：Ascential公司的Datastage（Datastage在2005年被IBM收购）、Informatica公司的Powercenter、 NCR Teradata公司的ETL Automation（一套ETL框架、主要关注“抽取”）。 ETL工具有：OWB(Oracle Warehouse Builder)、ODI(Oracle Data Integrator)、Informatic PowerCenter（Informatica公司）、AICloudETL、 DataStage（Ascential公司）、Repository Explorer、Beeload、Kettl

国产ETL工具

Beeload在易操作性、稳定性、抽取性能、易扩展性方面表现都相当不错，除具有主流ETL产品所具备的功能外，Beeload最大的特点在于其内置脚本解释引擎，支持脚本扩展，可以解决及其复杂的数据集成任务。另外Beeload支持多种增量数据抽取策略，满足实时数据采集需求。运用Beeload的工作流，可以快速集成ETL任务。

ETL的工具应用

ETL工具的典型代表有:Informatica、Datastage、OWB、微软DTS、Beeload、Kettle、久其ETL……
开源的工具有eclipse的etl插件:cloveretl
数据集成：快速实现ETL
ETL的质量问题具体表现为正确性、完整性、一致性、完备性、有效性、时效性和可获取性等几个特性。而影响质量问题的原因有很多，由系统集成和历史数据造成的原因主要包括:业务系统不同时期系统之间数据模型不一致；业务系统不同时期业务过程有变化；旧系统模块在运营、人事、财务、办公系统等相关信息的不一致；遗留系统和新业务、管理系统数据集成不完备带来的不一致性。
实现ETL，首先要实现ETL转换的过程。体现为以下几个方面：
1、空值处理：可捕获字段空值，进行加载或替换为其他含义数据，并可根据字段空值实现分流加载到不同目标库。
2、规范化数据格式：可实现字段格式约束定义，对于数据源中时间、数值、字符等数据，可自定义加载格式。
3、拆分数据：依据业务需求对字段可进行分解。例，主叫号 861082585313-8148，可进行区域码和电话号码分解。
4、验证数据正确性：可利用Lookup及拆分功能进行数据验证。例如，主叫号861082585313-8148，进行区域码和电话号码分解后，可利用Lookup返回主叫网关或交换机记载的主叫地区，进行数据验证。
5、数据替换：对于因业务因素，可实现无效数据、缺失数据的替换。
6、Lookup：查获丢失数据 Lookup实现子查询，并返回用其他手段获取的缺失字段，保证字段完整性。
7、建立ETL过程的主外键约束：对无依赖性的非法数据，可替换或导出到错误数据文件中，保证主键唯一记录的加载。

大数据分析用什么软件？数据分析软件有哪些？优缺点是什么

国内外比较好的数据分析软件比较多，给题主稍微介绍几个口碑不错的软件吧。 Tableau：是桌面系统中最简单的商业智能工具软件，只需要简单配置，拖拖拽拽，就可以做出数据分析。Tableau学习成本低，可以快速上手，低于不太掌握统计原理的人，也能完成非常有价值的分析。功能丰富，数据可视化独具特色，大数据处理速度非常快。数据抓取功能很弱，数据处理能力差，需要事先准备好数据。 FineBI：在国内口碑和发展还是不错的，通过大数据引擎Fineindx，可以自动建模，傻瓜式操作，只需在dashboard中简单拖拽操作，便能制作出丰富多样的数据可视化信息。进行数据钻取，联动和过滤等操作，自由分析数据。数

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