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跟着消息期间的光临,各类数据的急遽伸展,怎样经过有理灵验地运用好现有的数据资源,现仍旧变成了各企工作单元应付社会消息化的重要工作。展示出越来越多与普通数据关系的交易数据,为了不妨更好地运用那些交易数据来提高企业的贸易价格,并经过现有贸易智能的数据领会与数据发掘本领,使企业对将来兴盛目标可举行灵验猜测或扶助企业做出精确的计划,进而使得贸易智能本领在这个消息大爆裂的期间获得迅猛地兴盛。 企业越来越多地感知到贸易智能对企业的要害性,急迫须要运用现有的普通交易数据。但暂时各行业各体例以至同体例之间消息数据的数据方法、规范、源代码等并不一致,进而形成诸多的异源异构数据,使得洪量普通数据没辙获得有理、灵验的运用。为了实行一致、典型化、规范化的数据,引入了数据处置ETL本领,即数据处置的抽取(Extract)、变换(Transform)和承载(Load)三个重要进程。在建立贸易智能数据堆栈的进程中,将充溢运用ETL本领,把散布在异构数据源中的数据,比方联系型数据库、文献、搜集资源等各别数据源抽取到中央偶尔数据层保守行数据的荡涤、变换、集成操纵,结果承载到目的数据堆栈中,实行数据的集成处事,为后期联机领会处置、数据发掘、计划体例等供给一致规范化的数据普通。同声在建立数据堆栈进程中,创造ETL数据模子是一项特殊要害的工作,其约吞噬了所有数据堆栈建立进程的70%~80%。 本课题将接洽鉴于Eclipse框架之上,怎样安排交易数据模子及交易功课,并高效有理的运用体例资源为交易元数据创造起一套一致的典型化的模子和交易的处置体例,并对准ETL交易的数据处置进程举行安排并监察和控制。
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