一、数据的抽取（Extract）

　　这一部分需要在调研阶段做大量的工作，首先要搞清楚数据是从几个业务系统中来,各个业务系统的数据库服务器运行什么DBMS,是否存在手工数据，手工数据量有多大，是否存在非结构化的数据等等，当收集完这些信息之后才可以进行数据抽取的设计。

1、对于与存放DW的数据库系统相同的数据源处理方法

　　这一类数据源在设计上比较容易。一般情况下，DBMS（SQLServer、Oracle）都会提供数据库链接功能，在DW数据库服务器和原业务系统之间建立直接的链接关系就可以写Select语句直接访问。

2、对于与DW数据库系统不同的数据源的处理方法

　　对于这一类数据源，一般情况下也可以通过ODBC的方式建立数据库链接——如 SQLServer和Oracle之间。如果不能建立数据库链接，可以有两种方式完成，一种是通过工具将源数据导出成.txt或者是.xls文件，然后再将这些源系统文件导入到ODS中。另外一种方法是通过程序接口来完成。

3、对于文件类型数据源（.txt,.xls）

可以培训业务人员利用数据库工具将这些数据导入到指定的数据库，然后从指定的数据库中抽取。或者还可以借助工具实现，如SQLServer2005的SSIS服务的平面数据源和平面目标等组件导入ODS中去。

4、增量更新的问题

　　对于数据量大的系统，必须考虑增量抽取。一般情况下，业务系统会记录业务发生的时间，我们可以用来做增量的标志,每次抽取之前首先判断ODS中记录最大的时间，然后根据这个时间去业务系统取大于这个时间所有的记录。利用业务系统的时间戳，一般情况下，业务系统没有或者部分有时间戳。

二、数据的清洗转换（Cleaning）

　　一般情况下，数据仓库分为ODS、DW两部分。通常的做法是从业务系统到ODS做清洗，将脏数据和不完整数据过滤掉，在从ODS到DW的过程中转换，进行一些业务规则的计算和聚合。

1、数据清洗

　　数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据，将过滤的结果交给业务主管部门，确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取。不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。

（1）不完整的数据：

这一类数据主要是一些应该有的信息缺失，如供应商的名称、分公司的名称、客户的区域信息缺失、业务系统中主表与明细表不能匹配等。对于这一类数据过滤出来，按缺失的内容分别写入不同Excel文件向客户提交，要求在规定的时间内补全。补全后才写入数据仓库。

（2）错误的数据：

这一类错误产生的原因是业务系统不够健全，在接收输入后没有进行判断直接写入后台数据库造成的，比如数值数据输成全角数字字符、字符串数据后面有一个回车操作、日期格式不正确、日期越界等。这一类数据也要分类，对于类似于全角字符、数据前后有不可见字符的问题，只能通过写SQL语句的方式找出来，然后要求客户在业务系统修正之后抽取。日期格式不正确的或者是日期越界的这一类错误会导致ETL运行失败，这一类错误需要去业务系统数据库用SQL的方式挑出来，交给业务主管部门要求限期修正，修正之后再抽取。

（3）重复的数据：

对于这一类数据——特别是维表中会出现这种情况——将重复数据记录的所有字段导出来，让客户确认并整理。

　　数据清洗是一个反复的过程，不可能在几天内完成，只有不断的发现问题，解决问题。

对于是否过滤，是否修正一般要求客户确认，对于过滤掉的数据，写入Excel文件或者将过滤数据写入数据表，在ETL开发的初期可以每天向业务单位发送过滤数据的邮件，促使他们尽快地修正错误,同时也可以做为将来验证数据的依据。数据清洗需要注意的是不要将有用的数据过滤掉，对于每个过滤规则认真进行验证，并要用户确认。

三、数据转换（Transform）

　　数据转换的任务主要进行不一致的数据转换、数据粒度的转换，以及一些商务规则的计算。

（1）不一致数据转换：

这个过程是一个整合的过程，将不同业务系统的相同类型的数据统一，比如同一个供应商在结算系统的编码是XX0001,而在CRM中编码是YY0001，这样在抽取过来之后统一转换成一个编码。

（2）数据粒度的转换：

业务系统一般存储非常明细的数据，而数据仓库中数据是用来分析的，不需要非常明细的数据。一般情况下，会将业务系统数据按照数据仓库粒度进行聚合。

（3）商务规则的计算：

不同的企业有不同的业务规则、不同的数据指标，这些指标有的时候不是简单的加加减减就能完成，这个时候需要在ETL中将这些数据指标计算好了之后存储在数据仓库中，以供分析使用。

四、数据加载（Load）

把数据加载至目的地，比如数据仓库中。通常的做法是，将处理好的数据写成特定格式（如parquet、csv等）的文件，然后再把文件挂载到指定的表分区上。也有些表的数据量很小，不会采用分区表，而是直接生成最终的数据表。

ETL开发工作流程

数据仓库和ODS并存方案

经过调研，发现大体上有三种解法：

1、业务数据 － ODS － 数据仓库

优点：

这样做的好处是ODS的数据与数据仓库的数据高度统一；开发成本低，至少开发一次并应用到ODS即可；可见ODS是发挥承上启下的作用，调研阿里巴巴的数据部门也是这么实现的。

缺点：

数据仓库需要的所有数据都需要走ODS，那么ODS的灵活性必然受到影响，甚至不利于扩展、系统的灵活性差

2、OB － ODS

优点：

结构简单。一般的初创数据分析团队都是类似的结构，比如我们部门就应该归结到这一范畴

缺点：

这样所有数据都归结到ODS，长期数据决策分析能力差，软硬件成本高，模块划分不清晰，通用性差

3、数据仓库和ODS并行

可见这个模型兼顾了上面提高的各自优点，且便于扩展，ODS和数据仓库各做各的，形成优势互补！可以解决现在互联网公司遇到的快速变化、快速开发等特点！特别是对于那些刚刚创建数据团队，数据开发人员紧缺的公司，可以尝试使用这个数据架构解决问题！

Data Mart 数据集市

为了特定的应用目的或应用范围，而从数据仓库中独立出来的一部分数据，也可称为部门数据或主题数据（subjectarea）。在数据仓库的实施过程中往往可以从一个部门的数据集市着手，以后再用几个数据集市组成一个完整的数据仓库。需要注意的就是在实施不同的数据集市时，同一含义的字段定义一定要相容，这样再以后实施数据仓库时才不会造成大麻烦。