ETL背景
在现代的企业里，每个部门都是一个独立的业务条线，由于各部门各自为政，信息的不流通，就形成了“信息孤岛”的尴尬局面，给企业的数据挖掘、报表开发等带来非常大的困难。数据仓库概念的诞生就是为了解决这个问题的，通过一定的技术把各部门的数据从原来的数据中抽取出来，进行加工与集成，统一与综合之后再进入数据仓库，为后续的DSS(决策支持系统)和BI(商务智能)等深度开发奠定基础。而把数据源进行加工与集成的这个过程，就是ETL。
ETL概念
ETL的含义是将业务系统的数据经过抽取(Extract)、清洗转换(Transform)之后加载(Load)到数据仓库的过程，目的是为了将企业中零散的、不标准的、不统一的数据整合起来，并输出标准和统一的数据源，为企业决策提供数据依据。实现ETL的方法主要有两种，一种是通过编程语言去实现，但是门槛较高，一般人不易掌握。另一种是借助ETL工具去实现，这种方式比较灵活，而且图形化的界面操作起来比较简单，现在大部分有数据仓库需求的企业都是采用这种方式。
下面以智分析的自助ETL功能为案例模型，对数据抽取、数据转换、数据加载进行详细的介绍。
数据抽取
确定数据源：文本数据源，kafka数据源，关系数据源，示例数据源，数据集
定义数据接口：对每个源文件及系统的每个字段进行详细说明
确定数据抽取的办法：是主动抽取还是由源系统推送;是增量抽取还是全量抽取;是按照每日抽取还是按照每月抽取。
数据转换
数据采样：通过随机、加权、分层、下采样四种方式对数据源进行抽取
数据拆分：将原本样本集按照训练集和测试集的方式拆分成2个子集
数据过滤：按照用户需求，通过写SQL语句，对数据按照过滤表达式进行筛选
数据合并：将两张表按行或列的方式进行合并
数据关联：通过内连接、左右连接、全连接的方式对两个表格进行关联
空值处理、去除重复值、聚合…
数据加载
将清洗和转换好的数据直接加载到数据库对应表中，如果是全量方式则采用覆盖的方式，如果是增量则选择追加的方式。
ETL工具选择
智分析是由smartbi公司开发的云端SaaS平台，包含了强大的ETL功能，以工作流的形式实现为库表提取数据模型的语义，通过易于操作的可视化工具，将数据加工成具备语义一致性与完整性的数据模型，通过封装ETL算法，将技术分离，可以实现业务人员进行自助ETL操作。
Kettle是一款国外免费开源的、可视化的、功能强大的ETL工具，可以在Windows、Linux、Unix上运行，数据抽取高效稳定。但是也有不少缺点，例如打开时速度慢、性能较差、存在着不少无法解决的bug等其他问题，给用户的体验并不是十分的完美。
Datastage是一款非常专业的ETL处理工具，为整个 ETL 过程提供了一个图形化的开发环境,它是一套专门对多种操作数据源的数据抽取、转换和维护过程进行简化和自动化，并将其输入数据集或数据仓库的集成工具。但是价格比较昂贵，企业版的花费每月需好几万的人民币。
Informatica与Datastage旗鼓相当，也是一款专业的商业ETL处理工具，依靠图形化的操作界面，无需编程语言便可以完成ETL过程的操作，虽然价格比Datastage略低，但要部署的话也需要不少的预算。
ETL的意义
在当今社会分秒必争的商业环境里，ETL技术可以大大增强大数据的处理速度，为商业决策赢得更多的宝贵时间，同时也为数据仓库的建立奠定了良好的基础。通常在进行数据分析时会用到BI与ETL这两个工具，但是市面上大部分的BI工具都不具有ETL的功能，而智分析则打破了这个局限，以云端SaaS的BI为基础，推出自助ETL的功能，旨在降低工具操作的复杂度，提供人人都是数据分析师的自助式数据探索工具，让业务人员可以快速挖掘数据中蕴藏的价值，最终实现商业价值的快速提升。
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