ETL（Extract-Transform-Load）技术是数据集成领域的核心组成部分，广泛应用于数据仓库、大数据处理以及现代数据分析体系中。它涉及将数据从不同的源头抽取出来，经过必要的转换处理，最后加载到目标系统（如数据仓库、数据湖或其他分析平台）的过程。以下是ETL技术栈的主要组成部分和相关技术介绍：
ETL是数据仓库和数据集成领域常用的缩写，代表Extract, Transform, Load（提取、转换、加载）三个步骤。它是一种数据处理过程，用于从不同的数据源中提取数据、对数据进行转换和清洗，并将处理后的数据加载到目标系统或数据仓库中。
公司最近要升级数据库，SQL Server 2008R2-->2012。再开始升级之前先找了点资料分析一下2012的新特性和功能，提前预热一下。 2012中主要关注一下三个领域： 性能：改进的核心支持、列存储索、更强的压缩能力和alwayson等功能； 自助服务：借助于新的数据探索工具（如Power View）,SQL Azure Bussiness Intellingence(BI)、数据质量和主数据选项，以及PowerPivot for SharePoint 的改进，使用户在任何时候任何地方都可以访问数
公司最近要升级数据库，SQL Server 2008R2–>2012。再开始升级之前先找了点资料分析一下2012的新特性和功能，提前预热一下。
ETL 工具已经使用了近五年，使组织能够持续分析、开发和处理数据，数家数据库管理、分析和商业智能领域的资深企业供应商继续保持领先地位，同时，行业解决方案在 2022 年不断演进，以满足云和边缘数据处理需求。
本文将深入探讨Sqoop的使用方法、优化技巧，以及面试必备知识点与常见问题解析，助你在面试中展现出深厚的Sqoop技术功底。
花了2天时间参加微软的SQL Server 2012开发者训练营，全面的学习了SQL Server 2012上面的新特性，尝试使用微博做笔记。现在把它摘录到博客，在做个整理，下面是微博原文，微博的里头的链接是相关的网络上的资料。 张善友: #SQL Server#SQL Server 2012 Analysis service的新东西:BI 语义模型,传统SQL Server提供了统一维度模型、报表模型和PowerPivot模型，BI语义模型是这三种模型的结合体，面向最终用户。http://url.cn
ETL代表提取、转换和加载。它是从任何数据源中提取数据并将其转换为适当格式以供存储和将来参考的过程。
本人一个IT屌丝男，一直在ITPRO的圈子里面混着，从来不是一个程序猿，水平就是开开关关windows的水平。昏昏然，成了一个油腻的大叔，但我的内心和业务水平还是停留在26岁啊! 周围的同事好友一个个都一日千里的学习进步着，实在看不下去自己了，决定整理整理，给自己，给儿子摆一个努力学习的POSE出来。
在前面的系列文章中，我讲述了如何用一些大数据的测试方法来保障数据质量，那么还有其他方法吗？当然有，即数据质量管理的方式来保障数据质量。今天先从数据质量管理流程聊起，来看看如何更加全面、系统的管理数据质量，从而使数据变得更有价值，希望对大家有所帮助。
In this article, I will first give an overview of SSIS data types and data types conversion methods and then I will illustrate the difference between changing the columns data types from the Source Advanced editor and using Data Conversion Transformation.
在数字化转型的背景下，数据是一把双刃剑，它能给企业带来业务价值的同时也是组织最大的风险来源。糟糕的数据质量常常意味着糟糕的业务决策，将直接导致数据统计分析不准确、监管业务难、高层领导难以决策等问题。
介绍 改变数据类型是一个看起来很简单的事情，但是如果表非常大或者有最小停机时间的要求，又该如何处理那？这里我提供一个思路来解决这个问题。 背景 在一个常规SQL Server heath检查中，使用sp_blitz，我们最大的生产表之一引发了令人担忧的警报。保存客户订单信息的表的ID列是一个INT datatype，很快就将达到最大值。 这个表大约有500GB，有超过9亿行。根据在该表上每天的平均插入数，我估计未来八个月后，在这张表上的插入将会溢出。这是一个订单输入表，由于客户的活动，需要24小时的插入。一
数据是企业最具价值的资产之一，而数据质量则直接影响数据的产出和数据价值的高低。因此，数据质量的管理对于企业决策、战略水平和业绩提升至关重要。今天我们就来聊一聊企业如何评估和提升数据质量。
按照国际数据管理协会的《数据管理知识手册》中规定，数据质量（DQ）是“既指与数据有关的特征，也指用于衡量或改进数据质量的过程。”但要深入理解数据质量，需要切分不同层次或维度。
数字化转型是业务、流程、管理和技术一次变革，随着企业数字化进程加快，各业务形态整合深入，相关业务系统迭代加速，数据多样性非结构化、半结构化和结构化数据涌现且数据量级呈井喷式增长。在信息时代，数据已和资本、土地、技术，知识和管理同样重要的生产要素存在，同时，数据消费者对准确性和时效性数据迫切需求与日俱增，如何提升数据质量方法很多，以后另做分享，此篇讲解数据质量监控的重要性，因为大数据技术暴露出的问题有可能超出开发同学的认知，有同学自信满满这写肯定没问题，实际上出现超出了其认知的问题出现了，就会发生数据故障，待发现时为时已晚，所以数据质量监控能不以人的意志为转移地识别超出认知的是否有数据质量问题，重要性不言而喻。
随着生成的数据量继续呈指数级增长，数据质量测试变得越来越重要。数据质量测试是确保数据准确、完整、一致并符合预期标准的过程。本文探讨了Python中的数据质量测试，包括它是什么，为什么它很重要，以及如何实现它。
改变数据类型是一个看起来很简单的事情，但是如果表非常大或者有最小停机时间的要求，又该如何处理那？这里我提供一个思路来解决这个问题。
正如大家所知，大数据建设的目标是为了融合组织数据，增加组织的洞察力和竞争力，实现业务创新和产业升级。而提高数据质量是为了巩固大数据建设成果，解决大数据建设成果不能满足业务要求的问题。并且，数据质量问题不仅仅是一个技术问题，它也可能出现在业务和管理的过程中。所以，要想提高数据质量，就必须懂行业、懂组织、懂业务。当然，正如“数据博士”Jim barker 所说，我们可以简单地通过引入一些工具和规则就可以解决 80% 的问题，也可以引入一个复杂的系统工程来解决 100% 的质量问题，取决于我们希望达到什么样的质量标准。
说实在的，人工智能这个概念有些过于高大上，从大的方面包括深度学习、机器学习、强化学习等等，而深度学习又包括图像识别、语音识别、自然语言处理、预测分析；机器学习则包括监督学习、无监督学习、半监督学习，监督学习又细分为回归、分类、决策树等等。理论上人工智能什么都能做，什么都能迎合的上。
随着大数据时代的到来，流动的数据已经成为连接全世界的载体，也成为促进经济社会发展、便利人们产生生活的源动力。伴随着数据的流动，尤其是为了解决流动过程中产生的一系列问题，”数据治理“流行起来。而要了解数据治理及数据质量，还得从数据、数据治理、数据质量这些基本概念说起。
数据质量，是指在业务环境下，数据符合数据消费者的使用目的，能满足业务场景具体需求的程度。
通常在数据量较少的情况下，我们从一个数据源将全部数据加载到目标数据库的时候可以采取的策略可以是：先将目标数据库的数据全部清空掉，然后全部重新从数据源加载进来。这是一个最简单并且最直观的并且不容易出错的一种解决方案，但是在很多时候会带来性能上的问题。
随着大数据时代的到来，伴随着是“海纳百川、有容乃大”种类繁多的海量数据爆炸式增长；有“天下武功，为快不破”惊人的数据处理速度；可挖掘“运筹帷幄胜千里之外”支持决策的数据价值。同时，信息社会不断向纵深发展，数据和信息作为战略性资源的价值正在快速提升。当前，数据的战略价值已得到广泛重视，数据治理能力也成为了衡量一个企业、行业、乃至一个地区的经济社会发展水平的重要指标。
又到了本周的开源项目推荐。数据质量是企业进行数据治理非常重要的一个环节，高质量的数据对管理决策，业务支撑都有非常重要的作用。 只有持续的数据质量改进才能推动数据治理体系的完善，差劲的数据质量就如同顽固的疾病一样，如果不能得到及时的改善，最终可能会导致重大的问题。 近几年来，管理数据质量的工具层出不穷，但是能够全面的对企业数据质量进行分析与洞察的工具并不多见。 那么，有没有好用的开源的数据质量项目呢？ 今天为大家推荐的开源项目，就是一个极为优秀的数据质量检查工具，开源的数据质量管理项目。让我们一起来看看吧~
SQL Server数据库服务方式是安装在客户提供的服务器内。客户负责硬件、、软件安装、安全性、数据库备份、灾难恢复等相关的运维工作。需要较高的人为运维成本。
数据质量管理是组织变革管理中一项关键的支撑流程，包括整合数据源、创建一致的数据副本、交互提供数据或整合数据。数据清洗不能解决数据缺陷的根本原因。
作者 | Jeremy Stanley 译者 | 冬雨 策划 | 蔡芳芳 触发或未触发数据警报，无非以下四种结果。 理想情况下，收到的第个警报都应关乎于你关心的真正的数据质量问题 (真阳性)。如果没有你关心的问题，就不应发出警告 (真阴性)。 然而在现实世界中，大多数数据质量监控解决方案远远没有这么完美。它们会发送一些无效的警报 (误报)。这些问题分散了数据团队的注意力，削弱了对监控解决方案的信心。 亦或，监控工具遗漏了真实的数据质量问题 (假阴性)。这样会对你的业务决策和数据产品造成损害，对数据的可信
关于数据质量的标准有很多，我比较喜欢《DataMan-美团旅行数据质量监管平台实践》文章里的标准：
当我们把数据导入数据仓库时，ETL中的每个步骤中都可能会遇到数据质量错误。比如与源系统的连接错误，抽取数据可能会失败。由于记录类型冲突，数据转换可能会失败。即使的ETL任务成功，提取的记录中也会出现异常值，导致后续过程报错。
随着业务发展和数据量的增加，大数据应用开发已成为部门应用开发常用的开发方式，由于部门业务特点的关系，spark和hive应用开发在部门内部较为常见。当处理的数据量达到一定量级和系统的复杂度上升时，数据的唯一性、完整性、一致性等等校验就开始受到关注，而通常做法是根据业务特点，额外开发job如报表或者检查任务，这样会比较费时费力。
某大型集成电路企业是一家集芯片设计、工艺研发、晶圆生产与测试、销售服务于一体的半导体存储器企业，为全球提供先进的存储产品和解决方案，广泛应用于移动通信、计算机、数据中心和消费电子领域。该企业在数据管理系统和研制管理体系的控制下，设计、工艺、制造、试验、售后服务等环节都产生了大量的数据。在管理信息化、工程信息化的建设过程中，为减少信息孤岛，数据集成与共享不可逾越，不同系统间的数据正确性、一致性变得尤为重要。
数据质量一直是数据仓库领域一个比较令人头疼的问题，因为数据仓库上层对接很多业务系统，业务系统的脏数据，业务系统变更，都会直接影响数据仓库的数据质量。因此数据仓库的数据质量建设是一些公司的重点工作。
伴随着企事业单位信息化不断的深入、各种技术持续的发展以及人们对数据治理的认知不断加深，数据治理工具在过去的20年也不断的发展，笔者以某世界500集团企业案例为原型，介绍数据治理工具发展及变迁及未来发展趋势和方向,供广大读参考。
在【rainbowzhou 面试15/101】技术提问--数据质量管理的流程有哪些？中，我讲述数据质量管理的四个阶段。今天详细说说如何进行数据质量检查，希望对大家有所帮助。
回顾整个数据平台的发展，在每一个阶段所有数据类应用都会或多或少的都会有数据质量的困扰，数据标准更是难以落地。数据管理由于难度大，涉及方面多逐步成为重要不紧急的事情。 在海量复杂数据的场景下，如果没有有效的管理，那么大数据只能成为数据的沼泽。企业在大数据的投资只能换来低质量的大量无效数据，从而极大的影响企业的大数据战略。在大数据的时代，大家都在重视数据存储和大数据相关技术的同时，都开始注重建设数据管理能力。 传统的数据管理对于企业来确实较为复杂，虽然方法论没有问题，但是对于企业来说往往望而生畏，比如组织架构庞
近年来在国家政策推动以及各监管机构的要求下，政企单位对数据治理的关注度不断提高，而数据质量的提升就是体现数据治理成效的指标之一。今天和大家分享一下政务服务行业从不同业务角度出发，如何解决数据质量问题的案例。
小魏是某银行配置经理，这天，银行部门年度会议上，运维领导突然说：“CMDB是我们整个自动化运维平台的基础，必须发挥好他主数据的价值，让大家尽可能都感受到他的价值，注意一定不能因为数据质量的问题导致大家不愿意用！”
在笔者过往的文章里已经反复提到过，学习dotNET的性价比是比较高的，不止于可以做任何专业程序员做的领域，更是可以让我们这些业余的人员大有作为，例如可以开发OFFICE插件，可以使用PowerShell来做运维（会dotNET的很快上手，都是广义的dotNET体系），同时在微软的产品系里开放了各产品的对象模型，使我们可以轻松地和各大产品作交互如Windows的WMI模型，Sqlserver的SMO、AMO模型，当然还有我们熟悉的OFFICE对象模型等。
数据一直是组织的核心。它是组织日常业务顺利进行和实施新战略的基石。分析数据和做出数据驱动决策的能力变得越来越重要。
作者：vanping 腾讯IEG后台开发工程师 |导语 当一个数据系统越来越复杂，参与方越来越多，其需要管理的数据量越来越庞大时，数据治理尤其是针对数据质量的治理就变得越来越重要且紧迫了。 本篇文章主要是对我过去一段时间针对O2所做的数据质量治理工作做一总结与分享，希望能够帮助到同样在做数据质量治理工作的同学。 01 导语 本人是IEG市场平台部的一名开发人员，目前主要负责O2广告投放系统的开发以及数据质量治理工作。O2是市场平台部-市场平台增长中心用于做游戏广告投放以及相关效果数据回收展示的系统。该
SQL Server 导入和导出数据向导只可以处理简单的数据传送，对于复杂的传送数据的需求，还需要使用SSDT来实现。
2022年1月20日，来自皮斯托亚联盟、罗氏、阿斯利康的专家在Drug Discov Today杂志发表文章，介绍了 FAIR 方法的应用案例，以及如何将 FAIR 方法与数据质量评估方法一起部署，来最大限度地发挥生物医药数据的价值。
在PowerQuery的数据处理中，有相当多的一些功能使用起来非常方便，对应于企业级的SSIS，反而缺少了这些的灵活性，真正要完全使用SSIS来实现，非常繁琐。如PowerQuery里的逆透视功能，行列转置功能，标题行提升功能等。
python的确是一门非常优秀的编程语言，特别是在数据领域，网络爬虫、数据处理、分析等方面都是非常强劲。
客观的讲，当下有能力、有意愿去构建数据质量测试的企业少之又少，甚至绝大部分企业并未意识到数据质量需要测试。
2020年眼看着已经过了一半了要，各种年中工作汇报也火热展开了，给领导汇报工作时，你是否对报告的基础数据质量产生过担忧，担心质量不达标呢？
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