為什么建數(shù)據(jù)倉庫需要使用ETL工具？數(shù)據(jù)倉庫是一個(gè)戰(zhàn)略集合，為各級決策過程提供各種數(shù)據(jù)支持。它是為分析報(bào)告和決策支持目的而創(chuàng)建的單個(gè)數(shù)據(jù)存儲。由于要獲取所有的數(shù)據(jù)，必然涉及到多系統(tǒng)、多類型數(shù)據(jù)庫的對接

為什么建數(shù)據(jù)倉庫需要使用ETL工具？

數(shù)據(jù)倉庫是一個(gè)戰(zhàn)略集合，為各級決策過程提供各種數(shù)據(jù)支持。它是為分析報(bào)告和決策支持目的而創(chuàng)建的單個(gè)數(shù)據(jù)存儲。由于要獲取所有的數(shù)據(jù)，必然涉及到多系統(tǒng)、多類型數(shù)據(jù)庫的對接問題，以及數(shù)據(jù)的提取和整理問題。

此時(shí)，ETL工具的功能體現(xiàn)在數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)換和加載的過程中，直至用于人們的分析。ETL是數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和加載的過程。

在某些地方，可以先在轉(zhuǎn)換中選擇和加載ELT。對于日志倉庫，ETL首先要考慮業(yè)務(wù)需求，最后數(shù)據(jù)登陸模型要體現(xiàn)一定的主題。

一般來說，數(shù)據(jù)倉庫就像一個(gè)大的池。水池的供水需要水泵和水管，ETL負(fù)責(zé)水泵和水管的功能。

ETL工具，Kettle和DataStage各自有什么優(yōu)缺點(diǎn)，目前哪個(gè)更流行一些？

沒有流程管理。當(dāng)表被鎖定時(shí)，不容易找出原因，無法終止進(jìn)程，無法控制最大進(jìn)程數(shù)。

2. 數(shù)據(jù)抽取不能自動分包，也沒有像ABAP這樣高效的查詢語句，比如select from。。所有入口都在。。大數(shù)據(jù)處理速度很慢，大量數(shù)據(jù)的日常處理無法完成。

3. 無法自動處理指定字段的增量。

4. 無法調(diào)試，調(diào)試將不提取數(shù)據(jù)。

5. 在計(jì)劃處理鏈中指定命令非常麻煩。沒有接口操作。處理鏈中有錯(cuò)誤。無法繼續(xù)運(yùn)行或跳過處理。

6. 無法記錄每個(gè)處理詳細(xì)信息并記錄處理時(shí)間。

7. 無法共享字段。字段不關(guān)聯(lián)本位幣單位，沒有基礎(chǔ)資料字段的概念。

8. 沒有包處理的概念，沒有日志處理。

9. 沒有版本控制，聯(lián)機(jī)不是傳輸。

10. 另外，沒有外部發(fā)布WS、OData接口函數(shù)

更不用說報(bào)表函數(shù)，權(quán)限控制功能不強(qiáng)，底層數(shù)據(jù)庫也不是多維信息立方體結(jié)構(gòu)，字段也不區(qū)分指標(biāo)和特征。。。。。