数据集成平台之kettle优缺点分析

数据集成平台前言

数据在业务中发挥着重要的作用，但并非所有数据都具有相同的价值和影响力。事实上，大部分数据业务的核心价值主要来自其中的少部分关键数据。这些关键数据可能包含着重要的业务指标、关键客户信息、市场趋势数据等，它们直接关系着业务的决策和运营。

另一方面，数据质量问题往往也存在着不平衡性。尽管数据质量管理是一项重要任务，但并非所有系统和人都对数据质量产生同等影响。根据研究机构Gartner的估计，80%的数据质量问题可以追溯到其中的20%的系统和人因素。这意味着在解决数据质量问题时，重点应放在那些对数据质量产生最大影响的因素上，而非盲目投入大量资源去解决所有问题。

其中的数据集成问题最应该引起企业的重点关注，要想解决数据质量问题就不得不提ETL工具，实际上每一家企业在发展到一定阶段后都会考虑引入一个ETL工具来解决数据集成问题，那么kettle就是这么一款所有企业在选型ETL工具时都会考虑的选项之一。

Kettle简介

Kettle其实很多企业都已经在使用他了，包括国内很多大数据企业也是用kettle来作为数据传输工具的，Kettle（也称为Pentaho Data Integration）是一款目前来看市面上功能最强大的开源ETL工具了，通过kettle可用于数据抽取、转换和加载实现数据快速入仓和分析。