运用ETLCloud快速实现数据清洗、转换

一、数据清洗和转换的重要性及传统方式的痛点

1.数据清洗的重要性

数据清洗、转换作为数据ETL流程中的转换步骤,是指在数据收集、处理、存储和使用的整个过程中,对数据进行检查、处理和修复的过程,是数据分析中必不可少的环节,对于保证数据的质量和可用性具有重要的意义。

2.传统方式存在的痛点

传统的数据清洗、转换方式存在以下痛点:

  • 耗时长:往往需要人工操作,耗时长且容易出错。

  • 效率低:效率低下,难以应对大量数据的清洗、转换需求。

  • 容易出错:容易出现数据丢失、重复、错误等问题,影响数据质量,数据安全可能缺乏保障。

  • 扩展性差:缺乏灵活性和扩展性,无法满足大规模数据处理的需求。

二、ETLCloud介绍

ETLCloud数据集成工具,通过自动化数据转换和集成来实现企业内部和外部数据的无缝对接,从而帮助企业快速获取准确的数据信息,进而作出正确的业务决策。具有以下优势:

  • 简便易用:提供直观的用户界面和操作流程,内置大量数据清洗、转换组件,可以快速、高效地实现数据清洗、转换,灵活应用于不同的数据清洗、转换场景,大大提高了工作效率。

  • 数据质量可靠:提供丰富的数据清洗和校验功能,可以对数据进行规则验证、重复记录删除、缺失值填充等处理,确保数据的准确性和完整性。

  • 扩展性强:支持数据处理组件、规则自定义开发,有良好的扩展性。

三、ETLCloud实操

假设我们现在有个业务场景,需要将商品购买表和用户信息表数据进行过滤清洗,根据唯一id进行整合,映射后输出为Excel文件。以下是使用ETLCloud工具实现以上业务场景的步骤:

首先展示下两张数据源测试表,商品购买表以及用户信息表(数据皆随机生成):

流程设计如下:

流程设计的大概思路,两个库表输入组件,分别选取两张数据库表;商品购买表中过滤出已经支付的订单,用户信息表中清洗转换用户姓名数据,将处理后的数据整合成到一起,字段值映射性别、支付状态信息后输出为Excel表格。

数据过滤器T00003节点,过滤出商品购买表中goods_is_pay字段值为1的数据

数据清洗转换T00004节点,将用户表中name字段的值进行脱敏处理

双流join合并T00005节点,根据商品购买表的goods_buy字段和用户表的id字段,将数据进行合并

预览合并后的效果

字段值映射T00007节点,将sex与goods_is_pay字段值分别进行映射,映射成中文方便查看

Excel输出T00006节点,配置输出输出信息

流程配置完毕,运行流程,等流程结束后查看输出的Excel文件。

最后一步,同理也可以将数据入库。

四、总结

可以看到,利用ETLCloud,用户可以摆脱传统方式繁琐的数据清洗转换步骤,并提高数据处理效率和准确性。整体的流程设计特点使得数据处理流程更加可控和可管理,减少了人工干预带来的负面影响。

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