互联网发展之下，大数据ETL在企业金融分析之中的使用！

社会经济的快速发展，企业之间的竞争压力随之增加，信息对于企业的生存和发展具有非常重要的作用，并且伴随着互联网信息技术的快速发展，企业伴随着时间和业务的发展也积累了大量的数据信息。从复杂的数据信息之中获取到合理有效的决策数据，这是一个需要专业方面技能的事情。金融行业随着社会经济的发展，行业的数据类型愈来愈多，为了从众多的数据信息之中获取有用的信息，需要将初始数据进行转化，在通过相应的技术编程都对企业分析和决策有用的数据，从而有效规避使用老旧数据而带来的决策风险。

ETL是指将数据源海量的数据通过抽取、转换、从而加载到数据仓库之中的过程，ETL对于组成数据仓库是非常重要的，用户从数据源抽取需要的数据，进而对数据进行清洗、转换，进而将数据集合按照所定义之后的形式进行数据仓库模型的搭建，进而再将数据加载到数据仓库内。ETL（Extract-Transform-Load）技术为决策和分析提供了有力的技术支撑，并且随着大数据相关技术的不断成熟，使得企业愈发注重运用ETL技术，协助处理金融方面的数据，从而达到对未来风险的有效防范和及时把控。

公司随着市场经济的发展，业务会越来越广泛，企业之中，多种类型的基金不断递增，风险控制受到巨大的挑战，企业自身的金融系统为企业的多项基金的数据搭建了一定的数据环境，进而可以通过管理将数据提供给公司的各个部门。企业对相关数据进行分析之时，需要保障数据的准确性，ETL对企业金融系统提供了重要的帮助。利用ETL数据，可以将企业金融方面如财务数据、同行外部数据等方面数据导入到Oracle数据库之中，进而通过数据库语句的整理，分析，再与一些可视化工具进行链接，从而使得数据可以动态可视化的查看，进而对企业的金融决策提供有力的数据支撑。

社会不断地发展进步之中，各类企业的规模越来越大，企业经营之中包含了各个部门，企业运行等等方面的数据，从而使得企业的数据分析难度非常大，ETL技术将众多的数据集合在一起，并进行相应的整理、分类，企业对ETL的效率高低和企业的决策科学和理性有很大关系，进而，企业需要分析ETL技术在数据分析之中的应用。ETL由数据的抽取、转化、加载过程构成，ETL使得数据仓库和企业业务系统得以关联，为企业的业务数据导入数据库提供了便利，使得数据分析和数据处理之后的数据展示得到数据保障。