数据仓库建立与管理领域中的ETL技术培训
在数据仓库建立与管理领域中，ETL（Extract, Transform, Load）技术是一项关键的技术。ETL技术用于从各种数据源中提取数据，对数据进行转换和整理，然后加载到目标系统中。在建立和管理数据仓库时，ETL技术对于数据的准确性、一致性和完整性至关重要。因此，进行ETL技术培训对于数据仓库团队的发展和业务成功至关重要。
培训目标：
1. 理解ETL的概念和重要性。首先，培训旨在让参与者了解ETL技术的定义、作用和优势。参与者将明确ETL在数据仓库建立和管理中的关键角色，并认识到ETL对于数据质量的重要性。
2. 掌握ETL的基本原理和工作流程。培训将重点介绍ETL技术的基本原理和工作流程。包括数据的抽取、转换和加载过程。参与者将学习ETL工作流中每个阶段的任务和技术，以及如何有效地组织和配置ETL过程。
3. 学习ETL中常用的工具和技术。培训将介绍一些ETL工具和技术的常用方法和最佳实践。参与者将了解数据抽取的不同方法，如增量抽取和全量抽取，以及数据转换的常用技术，如数据清理、数据处理和数据重塑。此外，培训还将介绍ETL中常用的数据加载方法和技术，如事务处理、容错机制和数据验证。
4. 实践ETL技术的案例分析和模拟项目。培训将通过实际案例分析和模拟项目，让参与者应用所学的ETL技术。这些案例和项目将涵盖不同的数据源和目标系统，以及各种数据处理需求。参与者将在实践中加深对ETL技术的理解，并学会解决实际问题的能力。
培训内容：
1. ETL的定义和重要性
- 介绍ETL的概念和作用，以及在数据仓库中的重要性。
2. ETL的基本原理和工作流程
- 详细解释ETL技术的基本原理和工作流程。
- 介绍数据抽取、数据转换和数据加载的各个阶段及其任务。
3. ETL中常用的工具和技术
- 介绍一些常用的ETL工具，如Informatica PowerCenter、IBM
Informatica PowerCenter V7.1.2 基础培训 by 杨晓东 姜炜
Informatica PowerCenter V7.1.2
基础培训
杨晓东 姜炜
2005年06月
1/52 Informatica PowerCenter V7.1.2 基础培训 by 杨晓东 姜炜 1. INFORMATICA POWERCENTER 体系结构 4 2. REPOSITORY SERVER和INFORMATICA SERVER介绍 5 3. INFORMATICA客户端工具介绍 7 4. REPOSITORY SERVER ADMINISTRATION CONSOLE介绍 13
4.1. 创建知识库 13
4.2. 管理知识库一览 15 5. REPOSITORY MANAGER介绍 16
5.1. “REPOSITORY”菜单 16
5.2. “EDIT”菜单 16
5.3. 对象锁(OBJECTS LOCKS) 17
5.4. 元数据扩展(METADATA EXTENSIONS) 18
5.5. “目录”简介 18
5.6. “SECURITY”菜单 20
5.7. “ANALYZE” 菜单 20 6. DESIGNER介绍 21
6.1. “REPOSITORY”菜单 21
6.2. “TOOLS”菜单 21
6.3. “SOURCES”菜单 22
6.4. 练习1：引入源数据库表结构 23
6.5. 练习2：引入源平面文件结构 24
6.6. 练习3：预览源数据 25
6.7. “TARGETS”菜单 26
6.8. 练习4：自动获得目标结构 26
6.9. 练习5：手工创建目标结构 27
6.10. 练习6：生成目标物理表 28
6.11. 练习7：生成目标平面文件结构 29
6.12. “TRANSFORMATION”菜单 29
6.13. “MAPPLETS”菜单 29
ETL 学习之一 收藏
ETL有时候显得很神秘，其实大部分项目都有用到，只要有报表展示，就是一个ETL过程。
首先，我们来了解最基本的定义：
嗯，也有人将ETL简单称为数据抽取。至少在未学习之前，领导告诉我的是，你需要做一个数据抽取的工具。
其实呢，抽取是ETL中的关键环节，顾名思义，也就将数据从不同的数据源中抓取(复制)出来。
太简单了！
上面的解释无首无尾，有点象能让你吃饱的第七个烧饼，
仔细一想，抽取是不可能单独存在，我们需要将与之关联的一些其它环节拿出来。
于是，得到ETL的定义：
将数据抽取（Extract）、转换（Transform）、清洗（Cleansing）、装载（Load）的过程。
好的，既然到了这一个层次，我们完全会进一步展开联想，引出上面这个抽象事件的前因后果，
抽取的源在哪里？
装载的目的又是什么呢？
抽取源：大多数情况下，可以认为是关系数据库，专业一点，就是事务处理系统(OLTP)。当然，广义一点，可能会是其它数据库或者是文件系统。
目的地：OK，我们希望是数据仓库。数据仓库是啥？在学习之前，它对我来说是个抽象的怪物，看过一些简单的资料之后，才了解这个怪物一点都不怪。堆积用来分析的数据的仓库。是了，是用来分析的，于是，它区别于OLTP中的数据存储。
然后，我们来看看为什么要ETL？
在我看来，有两个原因。
一：性能 将需要分析的数据从OLTP中抽离出来，使分析和事务处理不冲突。咦？这不是数据仓库的效果吗？是了，
数据仓库，大多数情况下，也就是通过ETL工具来生成地。
二：控制 用户可以完全控制从OLTP中抽离出来的数据，拥有了数据，也就拥有了一切。
嗯，OLAP分析，数据挖掘等等等……。
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数据抽取（ETL）基础
商业智能技术培训
——数据抽取（ETL）基础
广州菲奈特软件有限公司 第1页 共 6 页 数据抽取（ETL）基础
目 录
1 数据抽取基本概念...................................................................................................................3
2 ETL中的几个重要问题...........................................................................................................3
3 数据的迁移...............................................................................................................................4
4 数据的增量...............................................................................................................................5
广州菲奈特软件有限公司 第2页 共 6 页 数据抽取（ETL）基础
1 数据抽取基本概念
数据抽取又成为ETL（data extraction, transformation and loading），是对数据进行抽取、
清洗、转换和整合的过程，是数据进入数据仓库的入口。通过ETL的过程，数据从联机事
务处理系统、外部数据源、脱机的数据存储介质中导入到数据仓库。也就是说，数据抽取是
数据进入数据仓库的入口。
从数据仓库的特点来看，数据仓库中的数据主要用于支持分析决策，是面向主题的、集
