商业智能BI中的ETL到底是什么？

商业智能BI中有许多定义，诸如数据仓库、数据挖掘、OLAP等，还有一个不得不提的定义，那就是ETL。在BI工程师或相关的职位招聘中，ETL也是必不可少的一项技能。那么，ETL到底是什么呢？

ETL 的英文全称叫做 Extraction（抽取），Transformation（转换），Loading（加载）。

抽取主要是针对各个业务系统及不同服务器的分散数据，充分理解数据定义后，规划需要的数据源及数据定义，制定可操作的数据源，制定增量抽取和缓慢渐变的规则。

转换就是指数据的清洗、合并、拆分、加工、数据逻辑计算处理的过程，通常会按照一定的业务逻辑规则进行计算，最后转换成符合业务模型、分析模型的规范性的数据。简单来说，不管是大数据、小数据，都是将不规范的、不可分析的转换成规范的、可分析的数据。转换是ETL中花费时间最长的部分，一般情况下工作量是整个ETL的2/3。

加载主要是将经过转换的数据加载到数据仓库里面，可以通过直连数据库的方式来进行数据加载，可以充分体现高效性。在应用的时候可以随时调整数据抽取工作的运行方式，可以灵活的集成到其他管理系统中。

ETL的目的是将企业中分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据。 ETL是商业智能BI项目重要的一个环节。通常情况下，在BI项目中ETL会花掉整个项目的1/3的时间，ETL设计的好坏直接关系到BI项目的成败。

ETL是实现BI的基础，因为保证了数据的质量与正确性。如果质量出现问题，最后的报表做出来也是错的。

市面上很多商业智能BI工具并不自带ETL，而是搭配开源ETL。这样可能会节省一部分费用，但是一旦出现问题就比较麻烦，用户需要将问题反馈到开源社区等待处理，在等待处理的过程中可能会浪费大量的时间，反而得不偿失。亿信ABI就是一款自带ETL的商业智能BI工具。其数据整合功能充分结合了大量项目人员的实施习惯，在整个数据建模的过程中，可以快速创建ETL过程和构建数据模型，操作简单，敏捷易用，提高效率，降低实施难度。