随着分析技术面临数据量迅速增长的挑战，有人担心传统的提取、转换和加载过程（ETL）是否依然适用。 ETL 工具可以快速“入侵”移动 App 和 Web 应用程序，因为它们可以非常有效地访问数据。最终，ETL 应用将积累行业标准并得以壮大。 本文中我们来讨论一个比较新的话题——能够轻松构建一个敏感的、并且能够使数据仓库变得动态且适应性强的数据模型：Data Vault。 企业数据仓库（EDW）系统旨在维持数据驱动型企业的真实商业智能（BI）。公司必须

我国现在的一个主流方向就是互联网大数据，在我们的国家政策上，为打造数字中国，数据中国所以现在对于大数据方向的人才有很大的需求，但是目前为止从19年开始我国各大高校才开设大数据专业，所以现在的应届省、往届生是没有针对于大数据方向的专业人才，行业缺口很大，互联网大数据的发展方向有很好，如果你对大数据ETL技术刚兴趣，私信我。

5年数据分析与工程经验， 手把手带小白入门大数据 好多小白想入门大数据分析， 自己摸索学习又浪费好多时间。 楼主5年数据分析与开发经验， 现任top互联网金融公司数据分析师， 自己学习的过程中， 积累了一些数据分析学习的资料和心得， 楼主会长期分享， 并对数据分析小白进行指导欢迎大家留言提问

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培训企业的好坏交给时间是最靠谱的了

相信国家可以很快的战胜这次的灾难，华夏是一个英雄的国度，武汉是一个英雄的城市。武汉加油！！！

我太懒了，不好意思喽

对大数据技术岗位感兴趣欢迎咨询

不好意思，我是真的懒

大数据ETL是现在国内非常不错的一个岗位之一，同理在美国BI分析师跟我们大数据ETL工程师是一个定义，是属于在世界上都比较顶端的技术类型的岗位之一，并且华为公司研发的5G项目也是由我们大数据ETL工程师参与开发的项目之一，综上所述足以看出我们ETL工程师的发展前景，我公司现招聘想要投身于大数据ETL方向的转行业人员，三个月的实训，给你的是一个完成梦想的机会。

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总是删帖是怎么回事吧？？？

申请当个吧主是真的难啊

到底怎么样才能审核通过啊

希望可以让越来越多的知道ETL培训

到底发什么贴才能不被删除？？？？？

大数据产业既然如此炙手可热，那么大数据人才的待遇如何呢？这一点其实不用多说， 只要大家时常关注一些猎头QQ群的状态，或者猎头朋友的签名档内容，再或者干脆到“猫 聘网”、“前程无忧”等专业的人才中介网站去看看就会了然于胸——30万年薪找不到人, 40万年薪找不到人，50万、60万还是找不到人，一时间可谓洛阳纸贵，似乎市场上的大数 据人才足“ 一将难求”。 这也从一个侧面说明，很多公司愿意花这么多薪水雇佣一位大数据 人才，不

第一次工业革命，瓦特改良蒸汽机，人类进入“蒸汽时代”。 第二次工业革命，法拉第发现电磁感应现象，爱迪生发明电灯，人类进入“电气时代”。 第三次工业革命，原子能、计算机、空间技术广泛发展，新能源、新材料、生物科技、空间技术纷纷涌现，人类进入“信息时代”。 有人预言，“人工智能会像前三次工业革命一样，将人类推进新的时代。” 人工智能，就这样被定义为人类社会的 “第四次工业革命”。 在智能大数据时代，中国IT环境

ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，目的是将企业中的分散、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会花掉整个项目至少1/3的时间,ETL设计的好坏直接关接到BI项目的成败。 　　ETL的设计分三部分：数据抽取、数据的清洗转换、数据的加载。在设计ETL的时候我们也是从这三部分出发。数据的抽取是从各个不同的数据源抽取到ODS(Operati

ETL(Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程)作为DW的核心和灵魂，能够按照统一的规则集成并提高数据的价值，是负责完成数据从数据源向目标数据仓库转化的过程，是实施数据仓库的重要步骤。如果说数据仓库的模型设计是一座大厦的设计蓝图，数据是砖瓦的话，那么ETL就是建设大厦的过程。在整个项目中最难部分是用户需求分析和模型设计，而ETL规则设计和实施则是工作量最大的，约占整个项目的60%～80%，这是国内外从众多实践

信息是现代企业的重要资源，是企业运用科学管理、决策分析的基础。 眼下。大多数企业花费大量的资金和时间来构建联机事务处理OLTP的业务系统和办公自己主动化系统（比如电信行业的各种运营支撑系统、购物站点系统）。用来记录事务处理的各种相关数据。 据统计，数据量每2～3年时间就会成倍增长，这些数据蕴含着巨大的商业价值，而企业所关注的通常仅仅占在总数据量的2%～4%左右。因此。企业仍然没有最大化地利用已存在的数据资源，以致

BI,商务智能。BI工程师即为从事商务智能行业的工程师。从需求分析师到数据仓库架构师、到etl工程师、数据分析，报表开发工程师、数据挖掘工程师、etc.，都可以称之为BI工程师。 BI的涉及面很广。从底层到前端都有。 底层：数据库，数据仓库，数据仓库架构 中间层：数据清洗加工加载 前端：报表展现，数据挖掘 这些都算开发的。还有所有层的维护等。 数据库管理员（简称DBA），是一个负责管理和维护数据库服务器的人。数据库管理员负责全面

etl工程师是从事系统编程、数据库编程与设计，要掌握各种常用的编程语言的专业技术人员。也叫数据库工程师。 工作内容： 见岗位职责： 1. 海量数据的ETL开发，抽取成各种数据需求。 2. 参与数据仓库架构的设计及开发 。 3. 参与数据仓库ETL流程优化及解决ETL相关技术问题。 4、熟悉主流数据库技术，如oracle、Sql server、PostgeSQL等。 4、精通etl架构，有一定的etl开发经验，了解日常作业的部署和调度。 5、会数据etl开发工具，如Datastage,Congos,Kettle等。

ETL，Extraction-Transformation-Loading的缩写，中文名称为数据抽取、转换和加载。 ETL负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。 ETL是数据仓库中的非常重要的一环。它是承前启后的必要的一步。相对于关系数据库，数据仓库技术没有严格的数学理论基础，它更面向实际工程应用。所以从工程应用的角度来考虑，按着

ETL工程师是做什么的 可能很多对ETL工程师会感兴趣，却又不知道ETL工程师是做什么的，下面就给大家详细的分析一下： ETL中三个字母分别代表的是Extract、Transform、Load，即抽取、转化、加载。数据抽取：从源数据系统抽取目的数据系统需求的数据；数据转换：将从源数据源获取的数据按照业务需求，转换成目的数据源要求的形式，并对错误、不一致的数据进行清洗和加工；数据加载：将转换后的数据装载到目的数据源。 ETL原本是作为构建数据仓库的

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