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1，ETL工具大全你了解多少欢迎补充与讨论

datastage,informatica,kettle
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ETL工具大全你了解多少欢迎补充与讨论

2，ETL工具有哪些

专门的etl工具我没用过，我是用的finebi商业智能，在建立分析，梳理数据的时候，它的ETL功能很强大
开源的代表是kettle，性能比较强大，关键是免费国外的主流产品有informatica、talend国内有haohedi（这个工具部署在云端，在他们的公司官网可以实操体验）

ETL工具有哪些

3，比较适合net使用的ETL工具

主流ETL产品：Ascential公司的Datastage（Datastage在2005年被IBM收购）、Informatica公司的Powercenter、 NCR Teradata公司的ETL Automation（一套ETL框架、主要关注“抽取”）。 ETL工具有：OWB(Oracle Warehouse Builder)、ODI(Oracle Data Integrator)、Informatic PowerCenter（Informatica公司）、AICloudETL、 DataStage（Ascential公司）、Repository Explorer、Beeload、Kettle、DataSpider、ETL Automation（NCR Teradata公司）、

比较适合net使用的ETL工具

4，请教什么是SAP DI

SAP DI是SAp公司出的一个ETL工具（数据抽取工具），全名叫Data Integrator，即数据整合，其实就是数据抽取，不过多了一些元数据管理、清洗的插件。现在改名叫SAP Data Service,简称DS。现在最新的应该到了4.X版本。这个工具主要用于在异构数据库间集成数据，在数据仓库的项目中用的比较多。
请教什么是sap di 可能指的是netweaver development infrastructure, 要看你看到这个缩写的上下文。
如果是Instance的缩写的话，可以是：Database Instance Dialog Instance
DI就是dialog instance的缩写，意思是对话实例，与之相关的另一个概念叫CI,central instance，中央实例. 一个应用系统中可以有多个DI，instance就是一个SAP可管理单元，包含了很多SAP的组件，提供了很多的服务，你深入后，就知道包含的常见组件有哪些，有哪些常见服务。
你不要打缩写好吗？

5，有没有好的ETL工具大家推荐一下吧

我感觉Informatica用着挺好的，很大公司都用这个IBM的，我们公司就是用这个
kettle 开源的！ 很好用！
job：自动、重复执行；etl工具：手工、一次性执行；但可能提供一些便捷性功能、或者额外功能。如果etl工具强大，也可以提供job功能 -- 不考虑该工具软件费的情况下，会好一些；如果数据抽取过程不复杂、你也很容易搞定逻辑，那用job更好。
ETL技术实际上ETL任务处理技术与调度处理技术。传统的ETL工具以任务处理技术为主，调度为辅，也就是说，任务处理很专业、很全面，但调度处理很不仅人意，因此，针对调度又分专业的调度工具。 （1） 传统的ETL工具：Datastage与Informatica其实难分伯仲。选择什么工具要根据项目实际情况而言，有时工具还不如人工编码的存储过程。 （2） 专业调度工具： 国外：Control-M 全球第一。但使用难、价格昂贵，可能不是你的选择 国内：国内很多，但几乎都是公司自用工具。 （3）个人推荐：TASKCTL: 调度新秀，设计独特，体验佳，是目前个人认为ETL人员最值得期待的工具。（百度：TASKCTL你就知道了） 推荐理由： a. 绝对专业的软件（无论你从功能结构、界面风格、界面布局甚至技术文档与产品网站，给人的感觉就两个字：专业） b. 突破与创新：该工具突破了传统的很多理念，设计比较前卫。但创新不是目的，为了更好的使用才是目的。这句话很适合该软件。 c. 最重要的理由 --- 免费。你可能要骂我，说的那么好，又免费，可能吗？刚开始我也不信，但这又是事实，该产品网站明确宣布免费版的使用。（我只能理解该产品可能有更大的产品战略）
下载个 Beeload 试试看！同公司的高端BeeDI 产品已在金融业替代IBM 的DS啦！

6，什么是BI工具ETL工具或OLAP产品

BI确切地讲，BI并不是一项新技术，它将数据仓库(DW)、联机分析处理(OLAP)、数据挖掘(DM)等技术与客户关系管理（CRM）等结合起来应用于商业活动实际过程当中，实现了技术服务于决策的目的；Mark Hammond从管理的角度看待BI，认为BI是从“根本上帮助你把公司的运营数据转化成为高价值的可以获取的信息（或者知识），并且在恰当的时间通过恰当的手段把恰当的信息传递给恰当的人”。ETLETL即数据抽取（Extract）、转换（Transform）、装载（Load）的过程。它是构建数据仓库的重要环节。数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的且随时间不断变化的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。数据仓库系统中有可能存在着大量的噪声数据,引起的主要原因有：滥用缩写词、惯用语、数据输入错误、重复记录、丢失值、拼写变化等。即便是一个设计和规划良好的数据库系统，如果其中存在着大量的噪声数据，那么这个系统也是没有任何意义的，因为“垃圾进，垃圾出”（garbage in, garbage out），系统根本就不可能为决策分析系统提供任何支持。为了清除噪声数据，必须在数据库系统中进行数据清洗。目前有不少数据清洗研究和ETL研究，但是如何在ETL过程中进行有效的数据清洗并使这个过程可视化，此方面研究不多。本文主要从两个方面阐述ETL和数据清洗的实现过程：ETL的处理方式[19]和数据清洗的实现方法。联机事务处理OLTP联机分析处理 (OLAP) 的概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的，他同时提出了关于OLAP的12条准则。OLAP的提出引起了很大的反响，OLAP作为一类产品同联机事务处理 (OLTP) 明显区分开来。 当今的数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP（on-line transaction processing）、联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）。OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。 OLAP是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、一致、交互地存取,从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。OLAP的目标是满足决策支持或者满足在多维环境下特定的查询和报表需求,它的技术核心是"维"这个概念。
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FineBI商业智能软件很符合你提的要求，它就是面向没有编程基础的业务人员作分析，然后呈现给领导查看决策的工具。而且对大数据处理的性能也很快很好，几亿条数据展现也就是秒秒钟的事
BI工具是商业智能（Business Intelligence）软件的英文缩写。目前，商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。商务智能系统中的数据来自企业其他业务系统。例如国内的亿信BI，国外的cognos。ETL即数据抽取（Extract）、转换（Transform）、装载（Load）的过程。它是构建数据仓库的重要环节OLAP是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、一致、交互地存取,从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。OLAP的目标是满足决策支持或者满足在多维环境下特定的查询和报表需求,它的技术核心是"维"这个概念。

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