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文檔簡介
1、隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展,企業(yè)用戶的數(shù)據(jù)量在近年來得到了爆炸式的增長,想要從海量的數(shù)據(jù)中提取出有價值的信息變的越發(fā)困難,為了充分利用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)資源,從而為企業(yè)決策提供有效的科學(xué)依據(jù),數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)運應(yīng)而生。作為構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫的重要環(huán)節(jié), ETL承擔(dān)著整合處理數(shù)據(jù)的重要職責(zé)。 2、r> 論文主要的工作如下： 3、抽方案設(shè)計增量抽取機制。
本文基于合勝科技決策支持系統(tǒng)（項目管理模塊），結(jié)合SQLserver2012 R2提供的BI套件，對ETL過程中數(shù)據(jù)的增量抽取及數(shù)據(jù)質(zhì)量控制進行了深入研究。
第一，首先本文對數(shù)據(jù)質(zhì)量概念和SQL Server Data Quality Services的工作原理進行了介紹，然后在對目前比較流行的增量抽取方案進行分析比較的同時，還對SSIS提供的SCD的工作原理進行介紹。
第二，本文從項目管理的需求出發(fā)，建立數(shù)據(jù)倉庫，設(shè)計各層ETL數(shù)據(jù)模型以及mapping中源與目標的對應(yīng)關(guān)系，利用SQL ServerSSIS提供的漸變維度組件并結(jié)合其他的增量
第三，本文挖掘了項目的數(shù)據(jù)質(zhì)量需求，制訂了數(shù)據(jù)清洗方案，并在 ETL過程中使用了DQS提供的數(shù)據(jù)清洗組件。對于項目中并未出現(xiàn)的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，通過舉例，進一步介紹如何使用SQL Server Data Quality Services對其進行處理。
已經(jīng)取得的成果如下：
第一，分析了數(shù)據(jù)倉庫在企業(yè)決策分析時重要地位，由此引出了數(shù)據(jù)質(zhì)量控制及數(shù)據(jù)的增量抽取問題。作者深入理解并為讀者闡述
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