构建企业级数据仓库ETL实践技巧与模型建设

构建高效数据仓库：ETL流程解析与实践 (IBM研讨会) 本次研讨会将深入探讨数据仓库ETL流程的设计与实现。内容涵盖： ETL基础: 理解ETL (Extract-Transform-Load) 的核心概念和流程步骤，以及其在数据仓库构建中的关键作用。 ETL设计: 学习如何规划和设计高效的ETL流程，包括数据源分析、数据质量管理和数据转换策略。 ETL工具: 了解业界主流ETL工具的特点和功能，并学习如何选择合适的工具满足特定需求。 ETL实践: 通过实际案例分析，学习如何应用ETL工具构建数据管道，实现数据的抽取、转换和加载。 ETL优化: 探讨优化ETL流程的策略和方法，提升数据处理效率和数据质量。 参与者将获得构建和优化数据仓库ETL流程的实用知识和技能，并能够应用于实际工作场景。

包含19章视频教程，提供源码和软件下载，助力打造企业级数据仓库。

数据仓库建设实践包括多个关键阶段：进行目标调研和需求分析，确立系统的主题目标；分析业务需求，制定详细的需求框架；设计系统技术架构和业务分析模型；完成系统的开发和上线；运行系统并逐步优化；积累和分析数据；对系统进行再优化和数据重构。

SalesMarket是一家大型跨国终端零售超市连锁企业，IBMSPSSModeler产品助力其快速成长和扩展。多年来，SalesMarket采用IBMSPSSModeler进行数据挖掘与预测统计分析，相关业务外包给DataUpperInc。DataUpper基于SalesMarket提供的数据及需求设计数据挖掘模型，并交付SalesMarket部署使用。此业务模式长期运行良好，为SalesMarket的科学决策和快速成长提供了有力支持。运营数据是SalesMarket的核心资产与商业机密，通过Modeler对运营数据进行分析挖掘，提供基于运营数据的分析结果。

数据仓库的建设需要业务人员和信息部门人员共同组建项目小组，共同开发数据仓库。业务人员负责明确决策主题，信息部门人员负责数据抽取。双方需要相互沟通协作。

利用 Access 导入和导出数据，包括导入 dBase、文本和数据库服务器文件，以及导出到 Excel、Access 和文本格式。

从决策支持角度阐述数据仓库的设计、建造与管理全流程，涉及数据粒度、分割、元数据管理、外部数据处理等核心技术，适用于数据仓库相关从业人员及信息系统相关师生

ETL流程的第七阶段，装载和迁移，专注于将转换后的数据加载到目标数据仓库。此阶段需要考虑数据仓库的结构、加载方式（批量加载或实时加载）以及数据迁移策略以保证数据完整性和一致性。

关系建立 账户评分账户关系 抵质押账户关系 法律行为历史 催收历史 超限历史 信用限额 账户和资产关系 数据整合 构建信用数据仓库模型涉及整合来自不同来源的数据，包括: 账户交易数据 信用报告 内部系统 外部数据源