ETL数据转换方式有哪些?

ETL（Extract， Transform， Load）是一种常用的数据处理方式，用于从源系统中提取数据，进行转换，并加载到目标系统中。

数据清洗（Data Cleaning）：对原始数据进行去重、删除异常值、填充缺失值等操作，以确保数据的准确性和完整性。

数据转换（Data Transformation）：将原始数据进行格式转换、重组、映射等操作，使其适应目标系统的数据结构和要求。

数据集成（Data Integration）：将来自不同源系统的数据进行整合和合并，以便在目标系统中进行统一管理和分析。

数据规约（Data Aggregation）：对大量细粒度的数据进行汇总和聚合，生成更高层次的数据摘要，以便进行汇总分析和报表生成。

数据转载（Data Loading）：将经过清洗、转换和集成处理后的数据加载到目标系统中，通常包括数据库、数据仓库或数据湖等存储系统。

数据质量验证（Data Quality Validation）：对转换后的数据进行检查和验证，确保数据的准确性、一致性和完整性，包括数据验证规则的定义和执行。

数据增强（Data EnriChment）：通过引入外部数据源或数据服务，为原始数据添加更多的信息和属性，以提升数据的价值和可用性。

以上是常见的ETL数据转换方式，根据实际需求和业务场景，还可以结合其他数据处理技术和工具进行定制化的数据转换操作。

以下做一个案例的演示，场景如下：

将SQLServer数据库中的商品表信息，经过清洗转换后，写入到Mongon数据库，再对某商品进行一个数据过滤，最后写入到Excel表格当中。

1、创建SQLServer数据源

填写SQLServer数据源配置，保存提交：

2、配置离线流程

添加组件，并连接流程线：

（库表输入）从SQLServer读取数据：

（数据清洗转换）对SQLServer商品表数据当中为手机一号的数据进行过滤清洗：

（Mongo输出）将清洗后的数据输出到Mongo当中：

（数据过滤器）输出到Mongo后，再对数据流进行过滤，只保留”电脑一号”的商品信息：

（Excel输出）将过滤后的数据写入到Excel表当中：

运行流程：

运行结果：

（库表输入）源表SQLServer数据预览

（Mongo输出）目标表Mongo数据预览：

（Excel输出）Excel表格数据预览：

ETL数据转换方法中的数据清理、字段映射和计算技术，在ETLCloud中得到了集成和优化。ETLCloud为企业提供了一个综合解决方案，帮助企业快速、准确地处理和转换数据，实现数据驱动的决策和创新。