ETLCloud全域数据集成哪里可以找到？

etl是什么

对于做过 BI 开发的朋友，ETL 并不陌生，只要涉及到数据源的数据抽取、数据的计算和处理过程的开发，都是 ETL，ETL 就这三个阶段，Extraction 抽取，Transformation 转换，Loading 加载。

从不同数据源抽取数据 EXTRACTION ，按照一定的数据处理规则对数据进行加工和格式转换 TRASFORMATION，最后处理完成的输出到目标数据表中也有可能是文件等等，这个就是 LOADING。

再通俗一点讲，ETL 的过程就跟大家日常做菜一样，需要到菜市场的各个摊位买好菜，把菜买回来要摘一下，洗一洗，切一切最后下锅把菜炒好端到饭桌上。菜市场的各个摊位就是数据源，做好的菜就是最终的输出结果，中间的所有过程像摘菜、洗菜、切菜、做菜就是转换。
在开发的时候，大部分时候会通过 ETL 工具去实现，比如常用的像 KETTLE、PENTAHO、IBM DATASTAGE、INFORNAICA、微软 SQL SERVER 里面的 SSIS 等等，在结合基本的 SQL 来实现整个 ETL 过程。

也有的是自己通过程序开发，然后控制一些数据处理脚本跑批，基本上就是程序加 SQL 实现。
哪种方式更好，也是需要看使用场景和开发人员对那种方式使用的更加得心应手。我看大部分软件程序开发人员出身的，碰到数据类项目会比较喜欢用程序控制跑批，这是程序思维的自然延续。纯 BI 开发人员大部分自然就选择成熟的 ETL 工具来开发，当然也有一上来就写程序脚本的，这类 BI 开发人员的师傅基本上是程序人员转过来的。

用程序的好处就是适配性强，可扩展性强，可以集成或拆解到到任何的程序处理过程中，有的时候使用程序开发效率更高。难就难在对维护人员有一定的技术要求，经验转移和可复制性不够。

用 ETL 工具的好处，第一是整个 ETL 的开发过程可视化了，特别是在数据处理流程的分层设计中可以很清晰的管理。第二是链接到不同数据源的时候，各种数据源、数据库的链接协议已经内置了，直接配置就可以，不需要再去写程序去实现。第三是各种转换控件基本上拖拉拽就可以使用，起到简化的代替一部分 SQL 的开发，不需要写代码去实现。第四是可以非常灵活的设计各种 ETL 调度规则，高度配置化，这个也不需要写代码实现。

所以在大多数通用的项目中，在项目上使用 ETL 标准组件开发会比较多一些。

ETL 从逻辑上一般可以分为两层，控制流和数据流，这也是很多 ETL 工具设计的理念，不同的 ETL 工具可能叫法不同。

控制流就是控制每一个数据流与数据流处理的先后流程，一个控制流可以包含多个数据流。比如在数据仓库开发过程中，第一层的处理是ODS层或者Staging 层的开发，第二层是DIMENSION维度层的开发，后面几层就是DW 事实层、DM数据集市层的开发。通过ETL的调度管理就可以让这几层串联起来形成一个完整的数据处理流程。

数据流就是具体的从源数据到目标数据表的数据转换过程，所以也有 ETL 工具把数据流叫做转换。在数据流的开发设计过程中主要就是三个环节，目标数据表的链接，这两个直接通过 ETL 控件配置就可以了。中间转换的环节，这个时候就可能有很多的选择了，调 SQL 语句、存储过程，或者还是使用 ETL 控件来实现。

有的项目上习惯使用 ETL 控件来实现数据流中的转换，也有的项目要求不使用标准的转换组件使用存储过程来调用。也有的是因为数据仓库本身这个数据库不支持存储过程就只能通过标准的SQL来实现。

我们通常讲的BI数据架构师其实指的就是ETL的架构设计，这是整个BI项目中非常核心的一层技术实现，数据处理、数据清洗和建模都是在ETL中去实现。一个好的ETL架构设计可以同时支撑上百个包就是控制流，每一个控制流下可能又有上百个数据流的处理过程。之前写过一篇技术文章，大家可以搜索下关键字 BIWORK ETL 应该在网上还能找到到这篇文章。这种框架设计不仅仅是ETL框架架构上的设计，还有很深的ETL项目管理和规范性控制器思想，包括后期的运维，基于BI的BI分析，ETL的性能调优都会在这些框架中得到体现。因为大的BI项目可能同时需要几十人来开发ETL，框架的顶层设计就很重要。

企业为什么要做数字化转型，如何进行数字化转型？

企业做数字化转型需要做到以下几点：

一、接入全域数据，实现数据打通

在整个企业服务的链路之中，围绕着客户全生命周期会产生许多与用户相关的数据，这些数据能及时反馈用户购买偏好，线索成熟度，产品使用体验，售后交付体验。在客户的全生命周期过程中，可以划分为售前、售中以及售后，如下图所示：

客户的全生命周期

在售前阶段，企业会进行营销引流的动作，将不同流量的用户吸引到自己官网、公众号或小程序内，完成留资并且成为线索进入企业的营销漏斗直至赢单。这个阶段用户会产生渠道引流数据、潜客行为数据。

在售中阶段，进行过留资的用户会在 CRM 内建立线索，通常由市场部对线索进行培育，无论是通过人工培育方法（例如电销），还是自动培育（例如发送活动邮件），在不断的动作中实现线索评估，对所有的线索进行分级并且建立不同用户标签，方便后续线索的持续培育。当线索培育成熟满足商机要求后，合格线索会被视为商机交给销售进行后续的跟进。

在售后阶段，当销售完成了商机的成单交易之后，会进入到成单客户的实施和持续服务阶段，需要清楚地了解到客户整体的产品使用情况，结合客户的数据进行客情的判断，方便进行售后维护，提高留存与增购。这个阶段会产生客户交付情况相关的数据。

在以上产生的这么多数据中，由于数据存放在不同的系统，并且由不同的部门负责，因此数据很难实现打通，进而影响全链路分析。因此企业想要实现数字化转型，第一步就是完成全域数据的打通。

二、数据驱动企业营销、产品与服务实践

（1）搭建完整高效的数字化获客体系

全渠道触达与评估

定位流量来源，打通广告投放平台，全面评估渠道的“质”与“量”。

通常情况下，企业的营销渠道包括自建渠道、投放渠道、线下渠道以及第三方渠道等，精准评估每个渠道的引流情况，是企业营销的重要决策。企业可以通过神策分析的 Deeplink 功能创建带有参数的链接或二维码，在每一次的营销投放之后，精准识别客户来源，评判不同渠道的引流效果与质量，驱动渠道营销的决策优化。

官网留资客户旅程优化

官网是企业向用户传递产品价值、介绍客户案例以及与用户建立联系的重要通道，已经成为企业最重要的获客渠道。目前，常见的官网留资渠道包括白皮书、活动报名、Demo 试用、联系销售等，通过对以上留资渠道进行埋点，能够针对留资人数、留资转化漏斗、留资表单、留资跳出率、访问深度、访问时长等多个维度进行全面洞察，实现针对官网留资用户旅程的设计优化。

筛选高潜用户赋能获客转化

神策数据企业服务解决方案引入线索评分机制，赋能销售进行线索评估与分级，进一步了解潜在用户。通过对线索进行处理优先级排序，销售人员可以筛选高潜用户推动获客转化，比如，查询产品核心功能群次数多的线索，代表着其购买意向高，可以优先联系跟进；沉寂的线索近期突然登录，代表着新的触达的机会，销售人员可以第一时间知晓并跟进。

同时，神策企业服务解决方案支持定制官网、Demo 用户体验数据同步至 CRM。

（2）坚持数据驱动产品设计、迭代与评估

产品诊断与迭代评估

产品诊断与迭代评估能够提高用户对核心功能与平台的使用覆盖率、转化、留存，实现 NPS（净推荐值）提升。产品功能结构一般包括入口、主流程及交互设计，良好的产品运转体现在入口清晰、流程简洁、交互顺畅。

基于神策分析云，企业可以从渗透、转化、分发和留存四大维度，对产品进行全面诊断与迭代评估，确保其产品能够为企业带来长期、持续的商业价值，包括高目标群体覆盖，高转化、高留存、高付费转化，高用户满意度和口碑传播。

数据洞察用户产品体验情况

通过对产品性能反馈、产品操作反馈、产品内使用情况深入分析，指导产品功能迭代。

对于企业来说，通常会基于产品报错、用户完成流程的时长、用户的使用路径、用户最多查看的功能板块等多维度的洞察，了解产品的功能使用程度、功能与付费的关联度，从而驱动产品功能的优化与迭代。

（3）树立标准客情洞察与服务流程

主客观数据结合，实现客情精准判断

主观与客观客户信息全貌展示与记录，察觉续约风险及增购机会。

企业在进行客情分析时，通常采用问题导向和机会导向，寻找客户使用频次少的或突然使用频次高的问题，寻找能够吸引客户产生增购或交叉销售的关键行为等，按照“影响续约”和“促进增购 & 交叉销售”形成四象限 to do 列表。当高风险和高增购的事情得到解决，不仅能够续约，还有可能带来增购。

四象限 to do 列表

标准流程与解决方案库建设

通过完善的客情洞察，发现服务过程中的问题，结合知识沉淀与 SOP（标准操作程序），建立公司服务标准流程，提高服务效率，实现自动化运营。一般来说，解决方案库建设需要三步：

• 定期围绕团队当前集中的问题，进行优先级排序；

• 由核心成员撰写初版解决方案，记录实时过程与效果；

• 鼓励后续使用者直接迭代该方案，或者发起分支。

支撑服务执行并验证客户反馈

查看团队服务客户状况，执行效果回收，验证客情，根据客户分类灵活管理，合理分配资源投入。

在企业服务客户全生命周期过程中，实现“通过主客观数据的反馈”验证解决方案的执行质量是关键的一环。

主观上，主要指回访等描述性信息，无法通过任何客观指标进行评价，但也具有较高的参考价值。客观上，主要指数量化的指标，一般可分为四个方面对解决方案的落地效果进行反馈和分析：其一，客户的活跃账号数；其二，活跃用户的占比；其三，客户的健康状态；其四，一些与业务相关的其它指标。

神策数据的企业服务解决方案，旨在全面赋能企业从营销获客到售后维护的每一个环节，从流量、线索、商机到成单，通过全链路用户数据的 One-ID 打通，助力企业全场景营销分析及客户经营情况追踪，真正意义上驱动企业数字化增长。

什么是ETL？

Extraction-Transformation-Loading的缩写，中文名称为数据提取、转换和加载。 ETL工具有：OWB(Oracle Warehouse Builder)、ODI(Oracle Data Integrator)、Informatic PowerCenter、Trinity、AICloudETL、DataStage、Repository Explorer、Beeload、Kettle、DataSpider 目前，ETL工具的典型代表有:Informatica、Datastage、OWB、微软DTS、Beeload、Kettle…… 开源的工具有eclipse的etl插件

大数据就业方向是什么？

大数据的就业方向 大数据主要有三个就业方向，大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。 在此三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。又可分为以下十大职位： 一、ETL研发 ETL研发，主要负责将分散的、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。 二、Hadoop开发 Hadoop的核心是HDFS和MapReduce.HDFS提供了海量数据的存储，MapReduce提供了对数据的计算。随着数据集规模不断增大，而传统BI的数

ETL工具主流产品有哪些？

几种ETL工具的比较(DataPipeline，Kettle，Talend，Informatica等)

四种工具的比较主要从以下几方面进行比对：

1、成本：

软件成本包括多方面,主要包括软件产品,售前培训,售后咨询,技术支持等。

开源产品本身是免费的，成本主要是培训和咨询，所以成本会一直维持在一个较低水平。

商业产品本身价格很高，但是一般会提供几次免费的咨询或支持，所以采用商用软件最初成本很高，但是逐渐下降。

手工编码最初成本不高，主要是人力成本，但后期维护的工作量会越来越大。

2、易用性：

DataPipeline：有非常容易使用的GUI，具有丰富的可视化监控；

Kettle：GUI+Coding；

Informatica：GUI+Coding，有GUI，但是要专门的训练；

Talend：GUI+Coding，有GUI图形界面但是以Eclipse的插件方式提供；

3、技能要求：

DataPipeline：操作简单，无技术要求；

Kettle：ETL设计,SQL,数据建模；

Informatica：ETL设计,SQL,数据建模；

Talend：需要写Java；

4、底层架构：

DataPipeline：分布式，可水平扩展；

Kettle：主从结构非高可用；

Informatica：分布式；

Talend：分布式；

5、数据实时性：

DataPipeline：支持异构数据源的实时同步，速度非常快；

Kettle：不支持实时数据同步；

Informatica：支持实时，效率较低；

Talend：支持实时处理，需要购买高级版本，价格贵；

6、技术支持：

DataPipeline：本地化原厂技术支持；

Kettle：无；

Informatica：主要在美国；

Talend：主要在美国；

7、自动断点续传：

DataPipeline：支持；

Kettle：不支持；

Informatica：不支持；

Talend：不支持；

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