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    为什么没有做好ETL的BI项目都容易失败?

    随着数字化转型,企业越来越重视数据的价值和利用。商业智能(Business Intelligence,BI)作为一种数据分析和决策支持的重要工具,被广泛应用于各行各业。然而,对于BI项目的成功实施,ETL(Extract, Transform, Load)过程的重要性不容忽视。ETL作为BI项目的基础,如果缺乏或不完善,往往会导致BI项目失败的风险增加。在实际项目接触中我们发现很多企业是先购买了BI工具而往往没有购买ETL工具,企业往往希望通过BI中自带的ETL功能来解决数据采集和清洗的问题,在运行一段时间后企业往往就会发现这种模式是不可行的,接下来我们将分析以下为什么这种模式是不可行的,为什么企业需要购买专的ETL工具。

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    数据仓库系列之ETL中常见的增量抽取方式

    为了实现数据仓库中的更加高效的数据处理,今天和小黎子一起来探讨ETL系统中的增量抽取方式。增量抽取是数据仓库ETL(数据的抽取(extraction)、转换(transformation)和装载(loading))实施过程中需要重点考虑的问题。ETL抽取数据的过程中,增量抽取的效率和可行性是决定ETL实施成败的关键问题之一,做过数据建模的小伙伴都知道ETL中的增量更新机制比较复杂,采用何种机制往往取决于源数据系统的类型以及对增量更新性能的要求。今天我们只重点对各种方法进行对比分析,从而总结各种机制的使用条件和优劣性,为数据仓库项目的ETL工程的实施提供增量抽取技术方案参考。

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