简述从ODS层到DW层的ETL，做了哪些工作 ？
从操作数据存储（ODS）层到数据仓库（DW）层的ETL（Extract, Transform, Load）过程包括从源系统提取数据，转换这些数据以满足数据仓库的需求，然后将其加载到数据仓库中。具体来说，这个过程包括以下几个关键步骤：
1. 数据提取（Extract）
- 源数据获取：从各种源系统中提取数据，如ERP系统、CRM系统、财务系统等。这些数据可能包括结构化的表格数据、半结构化的日志文件或非结构化的文本数据。
- 数据抓取：提取过程可能涉及到SQL查询、API调用或文件读取等方式。
2. 数据清洗和转换（Transform）
- 数据清洗：处理数据中的不一致性、错误和缺失值。例如，统一日期格式、清除重复记录、处理空值等。
- 数据转换：将提取出的数据转换为符合数据仓库要求的格式。这可能包括：
- 数据合并：合并来自不同源的数据。
- 数据分割：将复杂的数据字段分割成更简单的元素。
- 数据聚合：对数据进行汇总或计算。
- 维度处理：构建或更新维度表数据。
- 数据规范化：确保数据符合一定的标准或模式。
3. 数据加载（Load）
- 初始加载：将清洗和转换后的数据加载到数据仓库的相应表中。这通常是一个批量过程。
- 增量加载：定期更新数据仓库，以反映源系统中的变更。
- 历史数据处理：在某些情况下，需要处理历史数据，以保证数据仓库中的数据完整性。
4. 性能优化和质量保证
- 性能调优：优化ETL过程，确保数据处理的效率和速度。
- 数据质量监控：持续监控数据质量，确保数据的准确性和可靠性。
5. 元数据管理和文档化
- 元数据记录：记录数据源、ETL过程、数据字典等信息，以便于理解和管理数据仓库。
- 文档化：编写相关文档，帮助用户和管理员理解数据流程和数据结构。
这个过程是数据仓库建设中非常重要的部分，它确保了数据仓库中的数据是准确、一致和可用的，从而为业务决策提供可靠的数据支持。