随着数据的迅速增长和多样化，数据整合越来越成为企业在数据分析和决策制定过程中的关键环节。在整合数据的过程中，ETL（Extract Transform Load）流程被广泛应用于将各种数据源整合成一致、可用的形式。 ETL流程概述 1. 提取（Extract）：从各种数据源中收集

数据仓库是一个支持主题导向、集成、相对稳定的数据集合，用于支持管理层面的决策。数据仓库设计与开发是一个关键的步骤，它涉及到数据抽取、转换和加载（ETL），以及数据清洗等操作。本篇博客将讨论数据仓库设计与开发过程中的ETL和数据清洗。 ETL（抽取、转换和加载） ETL是数据仓库设

在大数据应用的开发过程中，数据迁移和数据同步是非常重要的环节。数据迁移指将数据从一个系统或者存储介质转移到另一个系统或者存储介质的过程，而数据同步则是将不同数据源中的数据保持一致性的过程。数据迁移和数据同步常常和ETL（Extract, Transform and Load）技术